Uso de algoritmos genéticos para la conformación de grupos de aprendizaje cooperativo de programación digital, en los estudiantes de la Facultad de Ingeniería Química y Textil de la Universidad Nacional de Ingeniería, 2017

Abstract

La presente tesis cuyo título es Uso de algoritmos genéticos para la conformación de grupos de aprendizaje cooperativo de Programación Digital, en los estudiantes de la Facultad de Ingeniería Química y Textil de la Universidad Nacional de Ingeniería, 2017, tiene como hipótesis general lo siguiente; Un aprendizaje significativo y homogéneo se logra con la aplicación del módulo conformación de Grupos de Aprendizaje Cooperativo con Algoritmos Genéticos (GACAG) implementado con Algoritmos Genéticos en la conformación de grupos de Aprendizaje Cooperativo en el curso Programación Digital, en el ciclo 2017 II, en la Facultad de Ingeniería Química y Textil de la Universidad Nacional de Ingeniería. Para efectos del presente trabajo, para conformar los grupos, se escribió un programa de computadora en el lenguaje VBA para Excel; en dichas instrucciones se usa fundamentos de algoritmos genéticos. Siguiendo la definición dada por Goldberg, “Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de selección natural y de la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre estructuras de secuencias con un intercambio de información estructurado, aunque aleatorizado, para constituir así un algoritmo de búsqueda que tenga algo de las genialidades de las búsquedas humanas” (Goldberg, 1989). Para alcanzar la solución a un problema se parte de un conjunto inicial de individuos, llamado población, generado de manera aleatoria. Cada uno de estos individuos representa una posible solución al problema. Estos individuos evolucionarán tomando como base los esquemas propuestos por Darwin sobre la selección natural, y se adaptarán en mayor medida tras el paso de cada generación a la solución requerida (Darwin, 1859).