Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2023
Prototipo de software musical con sistema de retroalimentación basado en ML para el aprendizaje inicial del teclado como un método alternativo dirigido a niños/niñas
Según se evidencia en la literatura, la música ha acompañado al ser humano durante milenios, en diferentes situaciones, emociones y actividades. Además, no solo permite expresiones de los estados y sentimientos personales internos, sino que también puede llegar a producir muchos efectos positivos en quienes la practican. (Texto tomado de la fuente) Diversos autores han explorado estos beneficios que trae consigo la actividad musical, principalmente en los niños/niñas. Ellos resaltan aspectos positivos del aprendizaje de la música en diferentes áreas del conocimiento, en el rendimiento escolar e incluso, mejoras en el coeficiente intelectual de los infantes. Sin embargo, a pesar de la gran cantidad de estudios frente a los beneficios de la música en los niños/niñas y las distintas alternativas de enseñanza nacientes, en Colombia la situación sigue siendo dramática en cuanto a la incorporación de la actividad musical en el currículo escolar. Lo anterior agregado a factores políticos, espacios de enseñanza y formación docente. Con lo anterior, este trabajo ofrece una nueva alternativa de aprendizaje musical, dirigido a niños/niñas de 7 a 11 años, por medio de un software musical enfocado en la enseñanza inicial del teclado instrumental. Es importante mencionar que el software cuenta con un sistema de retroalimentación basado en árboles de decisión, el cual permite reforzar los temas cubiertos en la aplicación. Finalmente, se presenta un análisis comparativo entre la enseñanza empleando el software y la enseñanza tradicional con el libro, por medio de una Investigación-Acción realizada durante seis días a dos estudiantes de un colegio público de la ciudad de Bogotá, Colombia. Esta Investigación-Acción permitió observar resultados positivos basados en los comentarios y desempeños de los participantes, lo que abre una gran posibilidad para el escalamiento posterior de esta aplicación.
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Contenido
- Introducciónp. 15
- Antecedentesp. 21
- La importancia del tecladop. 25
- Tecnología y música en el mundop. 26
- Tecnología y música en Colombiap. 30
- Estudios comparativos de metodologías musicalesp. 33
- Metodologíap. 37
- Fase 1: Establecer contenidosp. 38
- 2.1.1 Sobre el libro Piano para Dummiesp. 38
- Fase 2: Seleccionar algoritmo de clasificaciónp. 40
- Fase 3: Diseñar prototipo de software musicalp. 40
- Fase 4: Análisis de comparaciónp. 41
- 2.4.1 Enfoque cualitativop. 42
- 2.4.2 Investigación descriptivap. 43
- 2.4.3 Investigación-Acción (I-A)p. 43
- Resultadosp. 46
- Fase 1: Contenidos establecidos para el prototipo de software musicalp. 46
- retroalimentaciónp. 60
- 3.2.1 Tipos de retroalimentaciónp. 51
- 3.2.2 Algoritmos de clasificación candidatosp. 51
- 3.2.3 Selección del algoritmo de clasificaciónp. 55
- Fase 3: Prototipo de software musicalp. 63
- 3.3.1 Diseño del prototipo de softwarep. 64
- 3.3.2 Desarrollo del prototipo de softwarep. 66
- 3.3.3 Conexión del teclado con el softwarep. 67
- 3.3.4 Sistema de retroalimentación del softwarep. 71
- Fase 4: Análisis comparativop. 74
- 3.4.1 Planificaciónp. 44
- 3.4.2 Acciónp. 44
- 3.4.3 Observaciónp. 44
- 3.4.4 Reflexiónp. 45
- Conclusiones y Trabajos futurosp. 87
- Conclusionesp. 87
- Trabajos futurosp. 89
- B. Anexo B: Consentimiento informado para participante con libro musicalp. 93
- C. Anexo C: Plantilla de Investigación-Acción por medio de software musicalp. 95
- D. Anexo D: Plantilla de Investigación-Acción por medio de libro musicalp. 96
- Bibliografíap. 97
- Figura 1: Fases del diseño de la investigaciónp. 37
- Figura 2. Método Investigación-Acción bajo el modelo Kemmisp. 44
- Figura 3. Estructura de la Fase 4p. 45
- Figura 4. Esquema general del sistema de retroalimentaciónp. 50
- Figura 5. Clasificador Árbol de decisiónp. 52
- Figura 6. Clasificador Bosque aleatoriop. 53
- Figura 7. Clasificador Perceptrón multicapap. 53
- Figura 8. Clasificador Máquina de vectores de soportep. 54
- Figura 9. Clasificador K-vecinos más cercanosp. 55
- Figura 10. Esquema de la puntuación de las preguntasp. 57
- Relativa)p. 59
- clasificaciónp. 60
- Figura 13. Representación final del árbol de decisiónp. 62
- Figura 14. Exactitud vs Cantidad de datos - Árbol de decisiónp. 63
- el aprendizaje del teclado musicalp. 66
- libro Piano para Dummiesp. 96
- Figura 17. Teclado musical (mini piano) de una octava construidop. 68
- Figura 18. Arduino mega 2560 para la lógica del teclado musicalp. 69
- Figura 19. Protoboard básicop. 69
- Figura 20. Integración del Arduino con módulo Bluetoothp. 70
- Figura 21. Esquema general de la conexión del teclado con el software musicalp. 71
- Figura 22. Conexión vía Socket entre servidor y clientep. 73
- retroalimentaciónp. 60
- Figura 24. Institución Educativa Distrital: Colegio Carlo Federicip. 78
- Figura 25. Participantes en el proceso de comparaciónp. 80
- Tabla 1. Causas-Efectos del problemap. 21
- Tabla 2. Etapas del desarrollo cognitivo de Piagetp. 23
- Tabla 3. Contenidos de la plataforma: Viajeros del Pentagramap. 31
- Tabla 4. Metodologías de enseñanza musicalp. 34
- Tabla 5. Tabla de contenidos del software musicalp. 47
- Tabla 6. Exactitud de los métodos de clasificación candidatosp. 61
- Tabla 7. Resultados de observación de la Clase 1p. 81
- Tabla 8. Resultados de observación de la Clase 2p. 81
- Tabla 9. Resultados de observación de la Clase 3p. 82
- Tabla 10. Resultados de observación de la Clase 4p. 83
- Tabla 11. Resultados de observación de la Clase 5p. 83
- Tabla 12. Resultados de observación de la Clase 6p. 84