Perspectiva del estudiante al aplicar aprendizaje basado en proyectos con tecnologías emergentes

Student perspective on applying project based learning with emerging technologies

Palabras clave: Palabras clave: Aprendizaje basado en proyectos, NodeMCU, MicroPython, Raspberry Pi Pico, Tarjeta electrónica de desarrollo., Keywords: Electronic development board, MicroPython, NodeMCU, Project based learning, Raspberry Pi Pico.

Resumen

Resumen: El trabajo de investigación consistió en la implementación de una metodología de aprendizaje basado en proyectos para el desarrollo de aplicaciones de hardware y software enfocadas a Tecnologías Emergentes en el área de Internet de las Cosas, con la participación de estudiantes de la Ingeniería en Sistemas Computacionales del Tecnológico Superior del Sur de Yucatán (ITSSY). Mediante el planteamiento y solución de problemas reales, los resultados permitieron identificar, experiencias de enseñanza aprendizaje mediante rúbricas así como el nivel de aplicación de conocimientos de programación de los participantes en soluciones tecnológicas desarrolladas a través de placas electrónicas como NodeMcu y Raspberry Pi Pico, así como la codificación de prototipos a través de los entornos de programación Thonny y Arduino. También, fue posible destacar que los estudiantes en las instituciones de educación superior refuerzan sus competencias con la aplicación de conocimientos, cuando en el proceso de formación el alumno adquiere un mayor protagonismo.

Abstract: The research work consisted of the implementation of a project-based learning methodology for the development of hardware and software applications focused on Emerging Technologies in the Internet of Things area, with the participation of students of the Computer Systems Engineering of the Superior Technology of the South of Yucatan (ITSSY). Through the approach and solution of real problems, the results allowed to identify teaching-learning experiences through rubrics as well as the level of application of programming knowledge of the participants in technological solutions developed through electronic boards such as NodeMcu and Raspberry Pi Pico, as well as the coding of prototypes through the Thonny and Arduino programming environments. Also, it was possible to highlight that students in higher education institutions reinforce their skills with the application of knowledge, when in the training process the student acquires a greater role.

Biografía del autor/a

Jimmy Josué Peña Koo, Tecnológico Nacional de México campus Sur del Estado de Yucatán

Doctor en Sistemas Computacionales, profesor de tiempo completo del Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán. Perfil Deseable PRODEP. Líder del Cuerpo Académico Sistemas de Tecnologías Emergentes reconocido en Consolidación, con áreas de investigación en Algoritmos Genéticos, Programación Paralela e Internet de las Cosas.

Orlando Adrián Chan May, Tecnológico Nacional de México campus Sur del Estado de Yucatán

Ingeniero en Sistemas Computacionales, Maestría en Informática y Doctor en Sistemas Computacionales. Profesor de Tiempo Completo, asociado B en el TecNM/ITS del Sur del Estado de Yucatán. Perfil Deseable vigente. Integrante de Cuerpo Académico (ITESSEY-CA-1) Sistemas de Tecnologías Emergentes, en grado en Consolidación. Realización de trabajos de investigación con financiamiento del TecNM, ponencias y publicación de artículos en el área de Tecnologías Emergentes entre las que destacan Machine Learning, Programación de Sistemas Inteligentes e Internet de las Cosas.

José Ildefonso Espinosa Pacho, Tecnológico Nacional de México campus Sur del Estado de Yucatán

Maestría en telecomunicaciones, profesor de tiempo completo en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales en el área de Electrónica digital, analógica, sistemas programables y sistemas de comunicaciones. Publicaciones: Análisis Computacional de Factores intrínsecos en cultivo in vitro de la stevia rebaudiana morita II(2018), Aplicación de Internet de las cosas para identificar factores de riesgo en ambientes industriales(2019), Prototipo de internet de las cosas para identificación de gases en fosas sépticas(2020), Sistema para inferencias en la producción citrícola en el sur de Yucatán(2021), Sistema recomendador para el cultivo de la pitahaya (2021).

Publicado
2023-01-06