Práctica de pares mínimos en inglés con teachable machine: impacto en el reconocimiento auditivo y la producción oral en primaria

dc.contributor.advisorBetancourt Correa, CarlosAsesor
dc.contributor.authorCortés Castro, Jessica Alejandra
dc.contributor.authorCortés Londoño, Diego Alejandro
dc.contributor.authorNieto León, María Alejandra
dc.contributor.authorValencia Valencia, Luz Estela
dc.date.accessioned2026-04-14T21:52:08Z
dc.date.available2026-04-14T21:52:08Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractLa enseñanza de la pronunciación del inglés en Colombia enfrenta obstáculos notables, particularmente con los pares mínimos que resultan complejos para los hispanohablantes. Esta investigación buscó evaluar el impacto de una propuesta didáctica construccionista, basada en la creación de modelos de clasificación de audio con Google Teachable Machine (GTM), sobre el reconocimiento auditivo y la producción oral en estudiantes de primaria. Se implementó un estudio cuasiexperimental de pretest y postest con un grupo control (n=21) que recibió instrucción tradicional y un grupo experimental (n=22) que trabajó activamente con la herramienta de IA. Los resultados cuantitativos mostraron que ambos grupos obtuvieron mejoras estadísticamente significativas, sobre todo en la producción oral, sin que existieran diferencias relevantes entre ellos. Sin embargo, los hallazgos cualitativos fueron contundentes: la intervención con GTM generó niveles excepcionales de motivación, participación y percepción positiva del aprendizaje. Se concluye que, si bien la efectividad de la propuesta es comparable a la de un método tradicional bien ejecutado en el corto plazo, su principal valor radica en su capacidad para transformar la experiencia educativa, fomentando un aprendizaje activo, autónomo y altamente motivador.es
dc.description.abstractTeaching English pronunciation in Colombia faces significant obstacles, particularly with minimal pairs that are challenging for Spanish speakers. This research aimed to evaluate the impact of a constructionist didactic proposal, based on creating audio classification models with Google Teachable Machine (GTM), on the auditory recognition and oral production of primary school students. A quasi-experimental pre-test/post-test study was implemented with a control group (n=21) that received traditional instruction and an experimental group (n=22) that actively worked with the AI tool. Quantitative results showed that both groups achieved statistically significant improvements, especially in oral production, with no significant differences between them. However, the qualitative results were conclusively impactful on the experimental group: the GTM intervention generated exceptional levels of motivation, engagement, and positive learning perceptions. The study concludes that while the proposal's effectiveness is comparable to a well-executed traditional method in the short term, its main value lies in its capacity to transform the educational experience by fostering active, autonomous, and highly motivating learning.en_US
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherFacultad de Ciencias e Ingeniería​
dc.identifier.urihttps://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7763
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Manizales
dc.relation.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accesRightsAcceso abierto (metadatos visibles, texto completo descargable)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subjectEducación y transformación digital
dc.subjectEducación básica primaria
dc.subjectTeachable Machine
dc.subjectConstruccionismo
dc.subjectInglés - enseñanza y aprendizaje
dc.subjectIA en educación
dc.subjectEnseñanza mediada por tecnología
dc.titlePráctica de pares mínimos en inglés con teachable machine: impacto en el reconocimiento auditivo y la producción oral en primaria
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.disciplineMaestría en Educación y Transformación Digital - Virtual
thesis.degree.grantorUniversidad de Manizales
thesis.degree.levelMaestría
thesis.degree.nameMagíster en Educación y Transformación Digital

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