Inteligencia Artificial, proyecto de metodología de investigación Universidad Fermín Toro

1. Implementar la Inteligencia Artificia
UNIVERSIDAD FERMÍN TORO
VICE-RECTORADO ACADÉMICO
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE COMPUTACIÓN
Autores:
Álvarez Yran C.I: 29.831.810
Castellanos Juan C.I: 28.293.693
Martínez Javier C.I: 29.703.231
Martínez Marycé C.I: 28.563.108
Zambrano Rafael C.I: 29.624.298CABUDARE, AGOSTO DEL 2020

2. CAPITULO
I

3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El termino inteligencia proviene del latín inteligere. Esta es una palabra compuesta por otros dos términos intus (“entre”) y legere (“escoger”). De este modo, el origen
etimológico del concepto de inteligencia hace referencia a “saber escoger”, la inteligencia según esto sería la capacidad de escoger la o las mejores opciones para resolver
un problema. Sin embargo, en cuestión a definiciones hay una variedad muy extensa de definiciones de inteligencia, siendo definida la inteligencia finalmente sólo de
forma parcial, mediante una enumeración de atributos y procesos. Según el psicólogo estadounidense Howard Garder, de la Universidad de Harvard, la inteligencia es el
potencial de cada ser humano, que no puede ser cuantificado, sino que sólo puede observarse y desarrollarse mediante ciertas prácticas.
Con respecto a la palabra “artificial” el diccionario WordRefference, tiene dos entradas, las cuales son: Hecho por el hombre y No natural. Con lo cual podemos
conceptualizar que artificial es algo desarrollo por el hombre, que de modo normal no se generaría en la naturaleza.
Winston de modo adicional refiere que la Inteligencia Artificial tiene dos aspectos, uno como ciencia cognitiva y otro como tecnología informática.
Por ello, surgió la necesidad de abordar áreas de la informática que tienen actualmente un gran impacto a nivel mundial en el desarrollo científico, tecnológico y humano;
ya que en nuestro país se han realizado pocos esfuerzos para incorporar estas áreas a los programas de investigación y desarrollo de las instituciones encargadas de
realizar estas actividades. De allí la importancia de conocer cómo los miembros de la comunidad universitaria, los docentes y estudiantes, perciben la Inteligencia Artificial,
así como sus implicaciones.
En la Universidad Fermín Toro (Cabudare-Lara), en carrera de ingeniería de Computación, en el octavo semestre se tiene la materia “Inteligencia Artificial”. En carreras
universitarias de corta duración, en áreas de formación no relacionadas con la computación, este conocimiento es inexistente.
En este contexto, el problema objeto de estudio se planteó en los siguientes términos: ¿La Inteligencia Artificial, es percibida por los docentes como un conocimiento
necesario, que asegura su vigencia y su supervivencia? Más concretamente: ¿perciben los docentes que la institución los apoya en el área de Inteligencia Artificial?,
¿Perciben los estudiantes que los directivos y docentes tienen como prioritario atender y estimular el desarrollo de algún tipo de Inteligencia Artificial? Las respuestas a
estas preguntas conllevan a la realización de tres tipos de acciones: A) por una parte, determinar cuáles son las necesidades que según los docentes la institución debe
atender para garantizar el desarrollo del docente, en el ámbito de la Inteligencia Artificial; B) por otra parte, establecer los criterios y pasos para medir la percepción que
los docentes y estudiantes tienen del comportamiento institucional.
Cómo objetivo general, el estudio se propuso realizar una investigación sobre los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial, que sirva de base para el desarrollo y
estímulo de los docentes y estudiantes para el desarrollo en este campo.

4. OBJETIVO GENERAL
Realizar una investigación sobre los
fundamentos teóricos de la inteligencia
artificial, que sirva de base para la motivación
de la comunidad de la UFT.
OBJETIVO ESPECIFICOS
• Recopilar la información necesaria para
identificar y analizar los conocimientos
básicos de la inteligencia artificial a nivel
general.
• Identificar las técnicas, métodos y
herramientas involucrados en el desarrollo de
sistemas de inteligencia artificial.
• Utilizar el conocimiento adquirido durante la
investigación, para proponer el desarrollo de
experiencias prácticas y rentables sobre
inteligencia artificial.
DELIMITACIÓN
Enseñanza de la Inteligencia Artificial, en la
Universidad Fermín Toro (Cabudare-Lara) en el
periodo 2020-2, en las carreras impartidas en
la cede de ingeniería.
ALCANC
ES
• Proporcionar a la Universidad Fermín Toro un
material bibliográfico de inteligencia artificial,
con un enfoque práctico.
• Proponer la incursión en una nueva
metodología de desarrollo de sistemas
informáticos.
• Proponer la implementación de los
conocimientos de expertos dentro del sistema
universitario, que sirva de apoyo para resolver
un problema o para la toma de decisiones
relacionadas al campo de acción del experto
dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial.

5. JUSTIFICACIÓN
La educación ha sido reconocida desde hace mucho tiempo, como una de las piedras angulares del bienestar
económico, político y social, contribuyendo directamente al crecimiento de la economía, al comportamiento
demográfico y a mejorar el bienestar. Esto es primordial, porque la educación imparte habilidades básicas
cognoscitivas, desarrolla actitudes y valores necesarios para una mayor productividad y eficiencia de las
personas dentro de la sociedad, y contribuye de forma directa a construir una nación.
La investigación aplicada y desarrollo experimental es parte importante de la educación. Un menor desarrollo
experimental entraña un menor dinamismo en la incorporación de nuevos bienes y procesos productivos más
modernos, lo que de alguna forma explica la posición en términos de competitividad tecnológica y económica
internacional de un país. A través de la observación y análisis de los indicadores de ciencia y tecnología en
Venezuela, se puede visualizar un panorama de la situación en la que se encuentra la investigación y desarrollo
en las diferentes áreas de aplicación y sectores que invierten en este tipo de actividad.

6. CAPITULO
II

7. El Marco Teórico amplia el panorama de estudios beneficiando al investigador a centrarse en
el problema, evitando desviaciones en el planteamiento original. Al respecto, Morales, (1994:
13) afirma que “…la función del marco teórico es precisar y organizar las ideas y conceptos
contenidos en la sección introductoria, de manera que los mismos puedan ser manejados y
convertidos en acciones concretas”.
MARCO TEÓRICO
Es un paso fundamental que contribuye a una organización esquematizada de los elementos
teóricos que intervienen en la investigación, integrarlos y relacionarlos entre sí, dejando
como resultado su traducción en actividades prácticas.

8. ANTECEDENTES
En relación con los antecedentes, Arias (2006) plantea que los antecedentes son un conjunto de
proposiciones referidas al problema de investigación tomadas de una o más teorías existentes
sobre el campo donde éste se ubica que sirven como referencia y los mismos pueden ser:
aspectos filosóficos o valóricos relacionados con la temática en estudio; leyes y reglamentos
que conviene mencionar; otras investigaciones similares a la realizada en otro lugar. Por
consiguiente, dentro de los antecedentes que sustentan la presente investigación, se citan
opiniones y trabajos realizados a nivel internacional, por otros autores relacionados con la
temática en estudio.

9. • El término “inteligencia artificial” fue acuñado
formalmente en 1956 durante la conferencia de
Dartmouth, pero para entonces ya se había
estado trabajando en ello durante cinco años en
los cuales se había propuesto muchas
definiciones distintas que en ningún caso habían
logrado ser aceptadas totalmente por la
comunidad investigadora. La IA es una de las
disciplinas más nuevas junto con la genética
moderna.
• En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts
presentaron su modelo de neuronas artificiales, el
cual se considera el primer trabajo del campo, aun
cuando todavía no existía el término. Los primeros
avances importantes comenzaron a principios del
año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de
lo cual la ciencia ha pasado por diversas
situaciones.
• A mediados de los años 60, aparecen los
sistemas expertos, que predicen la probabilidad
de una solución bajo un set de condiciones. Por
ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por
Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer
Sistema Experto, que asistía a químicos en
estructuras químicas complejas, MACSYMA, que
asistía a ingenieros y científicos en la solución de
ecuaciones matemáticas complejas.
• En 2011 IBM desarrolló una supercomputadora
llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres
juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos
máximos campeones, y ganando un premio de 1
millón de dólares que IBM luego donó a obras de
caridad.
• En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de
sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL,
PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc.
Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como
EMYCIN, EXPERT, OPSS.

10. BASES TEÓRICAS
Toda investigación está sustentada por un conjunto de aportes, proposiciones que
constituyen un punto de vista determinado, el cual explica el fenómeno o problema
planteado. Por ello, a continuación se presentaron los fundamentos en base a las teorías y
conceptos relacionados con la investigación, con la finalidad de apoyar y comprender el
tema de estudio. En virtud a ello, Arias (2006), señala que las bases teóricas “comprenden
un conjunto de conceptos y proposiciones que constituyen un punto de vista o enfoque
determinado, dirigido a explicar el fenómeno o problema planteado”.

11. 1-.INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Es la inteligencia llevada a cabo por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina “inteligente” ideal es
un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en
algún objetivo o tarea.
A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería
de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe
como un ejemplo de la “inteligencia
DIFERENCIAS EN LOS TIPOS DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo
las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de
pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el
comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen
tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.

12. Sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar el pensamiento
racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar.
Sistemas que actúan racionalmente: Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por
ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
2.2-.REDES NEURONALES
Son un modelo computacional vagamente inspirado en el comportamiento observado en su homólogo
biológico. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para
transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas
operaciones) produciendo unos valores de salida.
Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y
sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la
programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar
una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van
actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la
propagación hacia atrás.
El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque
las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a
unos pocos millones de unidades neuronales.

13. 2.3-.ROBOTS
Es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica, esto es por lo general un sistema electromecánico
que, por su apariencia o sus movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La independencia
creada en sus movimientos hace que sus acciones sean la razón de un estudio razonable y profundo en el área
de la ciencia y tecnología. La palabra robot puede referirse tanto a mecanismos físicos como a sistemas
virtuales de software, aunque suele aludirse a los segundos con el término de bots.
3-.INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONVENCIONAL
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas como lo son :
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOSSISTEMAS EXPERTOS REDES BAYESIANAS INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADA EN COMPORTAMIENTO
4-.INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPUTACIONAL
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o
aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones).
El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

14. 5.-INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SOCIEDAD
Tanimoto (1987) expresa que el propósito fundamental de la IA es mejorar la comprensión de los procesos de
razonamiento, aprendizaje y percepción del ser humano. Los principales retos del desarrollo de este campo están
constituidos por la representación de conocimiento, búsqueda en los procesos de solución de problemas,
percepción e inferencia.
El conocimiento se halla disponible en la sociedad, en primera instancia, a través de las personas y en segundo
lugar de dispositivos de almacenamiento como libros y otros. Son las personas quienes muestran su dinámica
integral. Los investigadores, basados en su distribución, distinguen conocimiento de sentido común y
conocimiento experto.
6-.LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, LA CONCIENCIA Y LOS SENTIMIENTOS
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico,
podríamos definir esta ciencia como la encargada de imitar el cerebro, que no el cuerpo, de una persona en todas
sus funciones. Estas pueden ser las ya existentes en el humano o bien otras novedosas e incorporadas en el
desarrollo de una máquina inteligente.
En relación a la conciencia y las emociones, y aunque por el momento la mayoría de los investigadores en el
ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, hay expertos que consideran seriamente
la posibilidad de incorporar componentes “emotivos” como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de
los sistemas inteligentes en determinadas situaciones.

15. 7-.INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EDUCACIÓN
El hecho de que la IA tenga como objeto primordial de estudio el conocimiento y su forma de representación hace
que desde sus inicios surjan las preguntas relacionadas con el aprendizaje y la educación. Newell y Simón (1972)
analizan en profundidad las características de los expertos solucionando problemas frente a los aprendices. Pero, la
proyección más destacada de la Inteligencia Artificial a la educación se da con los Tutores Inteligentes (Barr y
Feigenbaum, 1981). Esta tendencia de pensamiento establece una dinámica de generación de modelos cognitivos
con validación a través de mecanismos computacionales (Maldonado, 1992).
8-. ANDROIDE
Un androide es un robot u organismo sintético antropomorfo que, además de imitar la apariencia humana, simula
algunos aspectos de su conducta de manera autónoma. Es un término mencionado por primera vez por Alberto
Magno en 1270 y popularizado por el autor francés Auguste Villiers en su novela de 1886 La Eva futura.
Los androides son producidos o se reproducen o los hace su creador. El cual es similar a un humano.

16. BASES LEGALES
Según Villafranca D. (2002), “Las bases legales no son más que se leyes que sustentan de forma
legal el desarrollo del proyecto”. Explica que las bases legales “son normas, leyes, reglamentos,
decretos y resoluciones necesarias en algunas investigaciones cuyo tema así lo amerite”.
Para realizar esta investigación se tomaron en cuenta diferentes basamentos legales, los cuales
se encuentran reflejados en la Constitución de la República Bolivariana de Venezuela (CRBV),
Ley Orgánica de Educación (2009) y Ley de Ciencia, Tecnología e Innovación de Venezuela (2001)

17. En tal sentido, la Constitución de la República Bolivariana de Venezuela en su artículo 102
establece lo siguiente:
La educación es un derecho humano y un deber social fundamental, …es un servicio público y está
fundamentado en el respeto a todas las corrientes del pensamiento, con la finalidad de desarrollar
el potencial creativo de cada ser humano y el pleno ejercicio de su personalidad en una sociedad
democrática basada en la valoración ética del trabajo y en la participación activa, consciente y
solidaria en los procesos de transformación social consustanciados con los valores de la identidad
nacional, y con una visión latinoamericana y universal. (p. 20)
En la ley Orgánica de Ciencia, Tecnología e Innovación, dice lo siguiente:
Artículo 1. El presente Decreto-Ley tiene por objeto desarrollar los principios orientadores que en
materia de ciencia, tecnología e innovación, establece la Constitución de la República Bolivariana
de Venezuela, organizar el Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación, definir los
lineamientos que orientarán las políticas y estrategias para la actividad científica, tecnológica y de
innovación, con la implantación de mecanismos institucionales y operativos para la promoción,
estímulo y fomento de la investigación científica, la apropiación social del conocimiento y la
transferencia e innovación tecnológica, a fin de fomentar la capacidad para la generación, uso y
circulación del conocimiento y de impulsar el desarrollo nacional.
1)
2)

18. Artículo 2. Las actividades científicas, tecnológicas y de innovación son de interés público y de
interés general.
Artículo 4. De acuerdo con este Decreto-Ley, las acciones en materia de ciencia, tecnología e innovación estarán
dirigidas a:
1.Formular, promover y evaluar planes nacionales que en materia de ciencia, tecnología e innovación, se diseñen
para el corto, mediano y largo plazo.
2.Estimular y promover los programas de formación necesarios para el desarrollo científico y tecnológico del país.
3.Establecer programas de incentivos a la actividad de investigación y desarrollo y a la innovación tecnológica.
4.Concertar y ejecutar las políticas de cooperación internacional requeridas para apoyar el desarrollo del Sistema
Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación.
5.Impulsar el fortalecimiento de una infraestructura adecuada y el equipamiento para servicios de apoyo a las
instituciones de investigación y desarrollo y de innovación tecnológica.
6.Estimular la capacidad de innovación tecnológica del sector productivo, empresarial y académico, tanto público
como privado.
7.Estimular la creación de fondos de financiamiento a las actividades del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e
Innovación.
8.Desarrollar programas de valoración de la investigación a fin de facilitar la transferencia e innovación tecnológica.
9.Impulsar el establecimiento de redes nacionales y regionales de cooperación científica y tecnológica.
3)
4)

19. DEFINICIÓN DE TÉRMINOS BÁSICOS
Algoritmo: Conjunto ordenado de operaciones
sistemáticas que permite hacer un cálculo y
hallar la solución de un tipo de problemas.
Artificial: Que ha sido hecho por el ser humano
y no por la naturaleza
Bot: Un bot es un programa informático que
efectúa automáticamente tareas repetitivas a
través de Internet, cuya realización por parte
de una persona sería imposible o muy tediosa.
Chip: Circuito electrónico de material
semiconductor, especialmente silicio, en forma
de cubo minúsculo, que, combinado con otros
componentes, forma un sistema integrado más
complejo y realiza una función electrónica
específica.
Cibernética: Ciencia que estudia los sistemas
de comunicación y de regulación automática
de los seres vivos y los aplica a sistemas
electrónicos y mecánicos que se parecen a
ellos.
Computación: Es la ciencia encargada de
estudiar los sistemas, más precisamente
computadoras, que automáticamente gestionan
información.
Google: Es una compañía principal subsidiaria
de la multinacional estadounidense Alphabet
Inc., cuya especialización son los productos y
servicios relacionados con Internet, software,
dispositivos electrónicos y otras tecnologías
IA: Inteligencia Artificial.

20. Inteligencia: Facultad de la mente que
permite aprender, entender, razonar, tomar
decisiones y formarse una idea determinada
de la realidad.
Internet: Es un conjunto descentralizado de
redes de comunicación interconectadas que
utilizan la familia de protocolos TCP/IP, lo cual
garantiza que las redes físicas heterogéneas
que la componen constituyan una red lógica
única de alcance mundial.
Input: Conjunto de datos que se introducen en
un sistema o un programa informáticos.
Mecatrónica: Es una rama multidisciplinar de
la ingeniería dedicada al diseño unificado de
sistemas mecánicos y eléctricos, con el uso
combinado de la robótica y de la ingeniería
electrónica, informática, de
telecomunicaciones, de sistemas, de control y
de producto.
Programar: Dar las instrucciones necesarias a
una máquina o aparato para que realice su
función de manera automática.
Robótica: Técnica que se utiliza en el diseño y
la construcción de robots y aparatos que
realizan operaciones o trabajos, generalmente
en instalaciones industriales y en sustitución
de la mano de obra humana.
Siri: es un asistente inteligente que te ayuda a
hacerlo todo más rápido en tus dispositivos
Apple. Incluso antes de que se lo pidas.
Software: Conjunto de programas y rutinas
que permiten a la computadora realizar
determinadas tareas.

21. CAPITULO III

22. MARCO METODOLÓGICO
El siguiente capítulo se refirió al desarrollo de la metodología utilizada para el logro de los
objetivos planteados, al respecto Hurtado (2010) expresa que, "la metodología incluye los
métodos, las técnicas, las tácticas, las estrategias y los procedimientos que utilizará el
investigador para lograr los objetivos de su estudio…" (p.99). En tal sentido, se describieron el
tipo y diseño de la investigación, la población y muestra, así como también, la técnica e
instrumentos empleados para la recolección de los datos, validez y confiabilidad.

23. TIPO DE INVESTIGACIÓN
La investigación, desarrollada bajo el paradigma cuantitativo, que según refieren Hernández,
Fernández y Baptista (2003) es aquel que “usa la recolección de datos para probar hipótesis,
con base en la medición numérica y el análisis estadístico” (p.10). De acuerdo al problema
planteado y tomando en cuenta los objetivos propuestos, es una investigación descriptiva y
según Arias (2012):
Consiste en la caracterización de un hecho, fenómeno, individuo o grupo, con el fin de
establecer su estructura o comportamiento. Los resultados de este tipo de investigación se
ubican en un nivel intermedio en cuanto a la profundidad de los conocimientos se refiere.
(p.24)
Además, es también una investigación exploratoria, porque se efectúa sobre un tema u objeto
desconocido o poco estudiado, por lo que sus resultados constituyen una visión aproximada
de dicho objeto, es decir, un nivel superficial de conocimientos. (Arias, ob. cit.)
Por lo anterior, en el presente estudio se definirá la Inteligencia Artificial como Asignatura
que Potencia Habilidades Tecnológicas a los Egresados de Pregrado de la Universidad Fermín
Toro.

24. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
Según Hernández, Fernández y Baptista (ob. cit.),
“un diseño se refiere al plan o estrategia
concebida para alcanzar los objetivos de la
investigación que se desea”. (p.184). En este caso
se tratará de un diseño de campo que para Arias
(ob. Cit.) es aquella que:
Consiste en la recolección de datos directamente
de los sujetos investigados, o de la realidad donde
ocurren los hechos (datos primarios), sin
manipular o controlar variable alguna, es decir, el
investigador obtiene la información pero no altera
las condiciones existentes. De allí su carácter de
investigación no experimental. (p.31).
Por tal motivo, se consideró este estudio como
una investigación de campo, donde la recolección
de la información será tomada directamente de
las fuentes primarias, sin alterar los datos ni las
condiciones de la realidad.
POBLACIÓN
Según Arias (2012), se entiende por Población
"un conjunto finito o infinito de elementos con
características comunes para los cuales serán
extensivas las conclusiones de la
investigación. Ésta queda delimitada por el
problema y por los objetivos del estudio" (p.81).
En este sentido, la población de estudio que
aportarán los datos necesarios para el análisis
de Implementar la Inteligencia Artificial como
asignatura que potencie las habilidades
tecnológicas de los egresados de pregrado de
la Universidad Fermín Toro, son 498
estudiantes de la Facultad de Ingenierías de la
Universidad Fermín Toro más el personal
docente, de la sede de Cabudare del estado
Lara.

25. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS
Para alcanzar los objetivos establecidos en el presente estudio, donde se definirá la Implementación de la
Inteligencia Artificial como asignatura que potencie las habilidades tecnológicas de los egresados de
pregrado de la Universidad Fermín Toro, se utilizarán técnicas e instrumentos que permitirán recolectar los
datos necesarios para sustentar la investigación.
Al respecto, Arias (2012) explica que "Se entenderá por técnica, el procedimiento o forma particular de
obtener los datos o información" (p.67). En este sentido, la técnica que se empleará será la encuesta y el
mismo autor la detalla "…como una técnica que pretende obtener información que suministra un grupo o
muestra de sujetos acerca de sí mismos, o en relación con un tema en particular." (p.72).
El instrumento que se utilizará para la recolección de la información será un cuestionario digital, el cual se
aplicará a los estudiantes de la Facultad de Ingenierías de la Universidad Fermín Toro. Según Arias (ob.
Cit.), define el cuestionario como “la modalidad de encuesta que realiza de forma escrita mediante un
instrumento o formato en papel contentivo de una serie de preguntas” (p.75).
Para tal fin, se utilizó un escalamiento tipo Lickert, definido por Hernández, Fernández y Baptista (2010)
como el: “conjunto de ítems presentados en forma de afirmaciones o juicios, ante los cuales se pide la
reacción de los participantes” (p. 245), conformado por dieciséis (16) ítems y estructurado con cuatro (4)
alternativas de respuesta policotómicas (siempre, casi siempre, casi nunca y nunca). El mismo permitirá
obtener los datos necesarios para la elaboración del diagnóstico acerca de Implementar la Inteligencia
Artificial como asignatura que potencie las habilidades tecnológicas de los egresados de pregrado de la
Universidad Fermín Toro.

26. MUESTRA
De acuerdo a Arias (ob. cit.) “la muestra es un
subconjunto representativo y finito que se
extrae de la población accesible” (p.83). En
este sentido, la muestra debe ser
representativa y con características similares
a las del conjunto, ya que permite hacer
inferencias sobre los resultados con un margen
de error conocido. Para la selección de la
muestra se utilizó la técnica de muestreo no
probabilístico, definida por el referido autor
como “un procedimiento de selección en el que
se desconoce la probabilidad que tienen los
elementos de la población para integrar la
muestra” (p.85).
Así mismo, se aplicará el muestreo causal o
accidental, donde se elegirán arbitrariamente
los elementos sin un criterio preestablecido.
En este sentido, la muestra estará conformada
por 50 estudiantes de la Facultad de
Ingenierías.
VALIDEZ DEL INSTRUMENTO
Según Hernández, Fernández y Baptista (2010)
definen validez como el: “grado en que un
instrumento en verdad mide la variable que se
busca medir” (p. 201). De igual manera, puede
ser clasificada en validez de contenido, de
criterio, de constructo o de expertos.
(Hernández, Fernández y Baptista, 2010, p.p.
201-204).
El procedimiento que se utilizará en este
estudio será la validez a través de juicio de
expertos. Al respecto, Hernández, Fernández y
Baptista (ob. Cit.) definen la validez de
expertos como aquella que se "refiere al grado
en que aparentemente un instrumento de
medición mide la variable en cuestión, de
acuerdo con expertos en el tema" (p.204). Para
efectos de la investigación se seleccionaran
tres especialistas en el área de la docencia, a
fin de someter a su criterio la pertinencia y
coherencia de los ítems en relación a los
objetivos de la investigación.

27. CONFIABILIDAD DEL INSTRUMENTO
Hernández, Fernández y Baptista (2010)
afirman que: “La confiabilidad de un
instrumento de medición se refiere al grado en
que su aplicación repetida al mismo individuo u
objeto produce resultados iguales”. (p.200). En
este sentido, para medir el grado de
confiabilidad se aplicará el coeficiente de Alfa
de Cronbach, el cual se ajusta a un
instrumento de alternativas múltiples, con el
cual se determina si al ser aplicado en
diversas ocasiones se obtendrán resultados
similares, dicho coeficiente se calcula
mediante la siguiente fórmula:
Dónde:
α = coeficiente de confiabilidad.
k = número de ítems.
S = sumatoria de la varianza de los ítems.
St = varianza de toda la escala.
Los resultados obtenidos con la aplicación de
ésta fórmula pueden variar entre cero (0) y uno
(1), donde un coeficiente de cero (0) significa
confiabilidad nula y uno (1) representa una
confiabilidad perfecta o total. El resultado
obtenido se interpreta de acuerdo a la
siguiente tabla:
RANGO CONFIABILIDAD
0,81 a 1,00 Muy alta
0,61 a 0,80 Alta
0,41 a 0,60 Moderada
0,21 a 0,40 Baja
0,01 a 0,20 Muy baja

28. TÉCNICAS DE ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS
Los resultados de la información obtenida a través del instrumento que se aplicará, serán analizados
en base a porcentajes y se presentarán en gráficos circulares. En cuanto al cuestionario, se procesará
con la estadística descriptiva en frecuencias y porcentajes, y posteriormente se representaran
gráficamente. Sobre este particular, Palella y Martins (2010), indican que “….recogidos los valores que
toman las variables de estudio (datos), se procede a su análisis estadístico, el cual permite hacer
interpretaciones sobre la naturaleza y significación de aquellos en atención a los distintos tipos de
información que puedan proporcionar” (p. 174).
Así mismo, los valores obtenidos se interpretarán en función de los indicadores que conforman el
instrumento, cuyos resultados definitivos darán solución a los objetivos específicos planteados en el
estudio y conducirán al establecimiento de las conclusiones de la definición de Implementar la
Inteligencia Artificial como asignatura que potencie las habilidades tecnológicas de los egresados de
pregrado de la Universidad Fermín Toro.