Browsing by Autor "Graciela Mamani Torres Mamani Torres"

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    El Aula Invertida como canalizador del autoaprendizaje en la Educación Superior de Posgrado
    (2025) Graciela Mamani Torres Mamani Torres; J. A. Salazar
    El estudio analiza la implementación del aula invertida como estrategia metodológica en programas de posgrado desarrollados en modalidad virtual. La revisión de literatura evidenció que este enfoque transforma la dinámica educativa al trasladar la instrucción teórica fuera del aula y utilizar el tiempo de clase para actividades prácticas, discusión y análisis. Desde una perspectiva constructivista, el aula invertida promueve el autoaprendizaje, la autonomía y la participación activa del estudiante, elementos fundamentales en la educación superior contemporánea. Los resultados muestran que esta metodología favorece el uso eficiente del tiempo, la adquisición de habilidades cognitivas superiores y el fortalecimiento del trabajo colaborativo mediante recursos tecnológicos. Asimismo, facilita la personalización del aprendizaje, mejora la comprensión de contenidos y potencia competencias clave del siglo XXI, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas. No obstante, su aplicación puede verse limitada por la brecha digital, la resistencia al cambio y la carga inicial de trabajo docente. El análisis concluye que el aula invertida constituye una estrategia pertinente para entornos virtuales de posgrado, siempre que exista apoyo institucional, recursos adecuados y compromiso del estudiantado.
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    University Education 5.0: Intelligent Models for Optimizing Learning and Academic Management
    (2025) Francisco Javier Santini Rodríguez; Graciela Mamani Torres Mamani Torres; Ligia Paola Herrera Murillo; Santiago Marcelo Tamayo Benavides
    The study examined the impact of artificial intelligence–based intelligent models on learning and academic management in higher education institutions, using a descriptive–correlational quantitative approach applied to a sample of 182 participants, including students, faculty, and administrative staff. Data were collected through a structured questionnaire, institutional analytics, and documentary records. The findings revealed significant improvements in academic performance, including increased approval rates, reduced dropout, and greater learning personalization. Administrative processes also showed marked optimization, with reductions in processing times, automation of operational tasks, and enhanced student support. Learning analytics techniques identified interaction patterns associated with performance gains and increased teacher feedback. Overall satisfaction reached high levels, confirming positive acceptance of intelligent models within the university environment. These results indicate that AI strengthened institutional efficiency and improved the educational experience, although challenges related to technological infrastructure and digital literacy persist.