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Tabla 3. Variable independiente: Machine Learning Conceptualización Machine Learning El Machine Learning o aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial, el propósito es el aprendizaje automático de máquinas, dicho aprendizaje se basa en un algoritmo que revisa los datos para predecir futuras acciones o realizar otros tipos de toma de decisiones bajo incertidumbre mediante ejemplos, experiencias e información adicional. Los algoritmos de Machine Learning deben ser eficientes, se diferencia el uno del otro en base al tiempo de ejecución y el espacio utilizado para tratar gran cantidad de datos. La incertidumbre dentro del Machine Learning se presenta en varias formas: “¿cuál es la mejor predicción sobre el futuro teniendo en cuenta algunos datos del pasado? ¿cuál es el mejor modelo para explicar algunos datos? ¿qué medición debo realizar a continuación? etc.” (Murphy, 2012).
Categorías
Indicadores
Modelo Probabilístico Modelos de Machine Learning
Ítems
Instrumento o técnica
¿Con que frecuencia usa aplicaciones de mensajería que guarden emoticones o GIF relacionados a la lengua de señas y los vuelva a sugerir automáticamente?
Encuesta a la comunidad educativa oyente y con discapacidad auditiva
¿Con qué frecuencia usa aplicaciones que sugieran predicciones de palabras o pictogramas (emoticones o GIF) usados con anterioridad?
Encuesta a la comunidad educativa oyente y con discapacidad auditiva
¿Considera que debería desarrollarse un aplicativo móvil que le ayude a comunicarse de mejor forma con sus estudiantes sordos?
Entrevista al docente
Modelo Lógico
Aprendizaje supervisado
Tipos de Aprendizaje de Machine Learning Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
¿Consideraría usar una aplicación móvil que aprenda de las configuraciones guardadas en el aplicativo por usuario?
