Khan Academy como herramienta en el  aprendizaje de las matemáticas y la  programación de computadoras

Luis Adrián Lasso Cardona Lasso Cardona; Karen Natalia Conde Rodríguez

doi:10.15332/hk0zq582

Vol. 14 No. 1 (2021)

Published 2025-10-08

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Khan Academy as a tool in learning mathematics and computer programming

DOI: https://doi.org/10.15332/hk0zq582

Luis Adrián Lasso Cardona Lasso Cardona Universidad del Valle

Karen Natalia Conde Rodríguez Universidad del Valle

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Abstract
References

The research identified the perception of the relationship between mathematics and computer science, and how the Khan Academy helps study in these areas. The mathematical and computing relationship, fundamental in the development of new technologies, must be taught with a constructivist and connectivist approach, and supported by ICT, seeking for the student to develop from an early age their abilities and interest in STEM careers. It is concluded that the use of Khan Academy was very positive, showing that for 83% of the students the tool managed to solve many of their questions. Likewise, for 67%, the topics covered in the selected courses allowed them to learn or reinforce their knowledge, and for 82%, the platform obtained a score between 4 and 5 points of acceptance in the use of the platform.

keywords: ICT, RAE, STEM, mathematics, computing, computer programming, constructivism, connectivism

Acharya, U., Oh, S. L., Hagiwara, Y., Tan, J. H. y Adeli, H. (2018). Deep convolutional neural network for the automated detection and diagnosis of seizure using EEG signals. Computers in Biology and Medicine, 100(1), 270-278.

Alshammari, M. y Rezgui, A. (2020). An all pairs shortest path algorithm for dynamic graphs. International Journal of Mathematics and Computer Science, 15(1), 347-365.

Alvites, C. (2017). Herramientas TIC en el aprendizaje en el área de matemática: caso Escuela PopUp, Piura-Perú. Hamut’ay, 4(1), 18-30.

Alzahrani, M. (2017). The effect of using online discussion forums on students’ learning. Turkish Online Journal of Educational Technology, 16(1), 164-176.

Arba, R. (2019). A model of costs simulation using Monte Carlo method for road pavement development projects. Journal of Applied Computer Science & Mathematics, 13(28).

Aranda, C. y Callejo, M. (2017). Formas de aproximar el área bajo una curva: un estudio con estudiantes de bachillerato. Enseñanza de las Ciencias, 35(1), 157-174.

Ashir, A., Akdemir, B. y Ahmed, B. (2018). Manhattan penalty based multi-modal system for facial recognition. Scholars Journal of Research in Mathematics and Computer Science, 3(1).

Badmus, N., Alexander, N. y Florence, A. (2020). Statistical analysis of Ebola virus disease: A regression analysis approach. International Journal of Mathematics & Computation, 31(1).

Bouroubi, S., Charchali, F. y Benyahia, N. (2019). Set partitions: Solution for sharing secret keys. Romanian Journal of Mathematics and Computer Science, 9(2), 78-86.

Briz, Á. y Serrano, Á. (2018). Aprendizaje de las matemáticas a través del lenguaje de programación R en educación secundaria. Educación Matemática, 30(1), 133-162.

Byrd, R. (2018). Cybersecurity: What math is necessary and developing ubiquitous cybersecurity in current computing programs. Journal of Computing Sciences in Colleges.

Cadena-Iñiguez, P., Rendón, R., Aguilar, J., Salinas, E., Cruz, F. de la y Sangerman, D. (2017). Métodos cuantitativos, métodos cualitativos o su combinación en la investigación: un acercamiento en las ciencias sociales. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 8(7), 1603-1617.

Cárdenas-Guevara, D. (2015). La ingeniería y las ciencias naturales. Revista Facultad de Ingeniería, 24(40), 7-8.

Cariow, A., Cariowa, G. y Majorkowska, D. (2020). An algorithm for Quaternion–Based 3D rotation. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 30(1), 149-160.

Colciencias (Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación). (2018). Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para el Desarrollo del Sector TIC 2017-2022.

Coto, M. (2020). Descubrimiento del estilo de aprendizaje dominante en estudiantes de Matemática Superior. Revista Educación, 44(1).

Cruz, M., Portillo, H., Tchoshanov, M., Flores, S. y Ramírez, O. (2019). Caracterización de las prácticas sociales asociadas a la génesis de la inducción matemática: un estudio exploratorio en estudiantes de ingeniería. Revista Educación, 43(2).

Díaz, K., Fierro, E. y Muñoz, M. (2018). La enseñanza de la programación: una experiencia en la formación de profesores de Informática. Educación, 27(53), 73-91.

Domínguez, P., Oliveros, M., Coronado, M. y Valdez, B. (2019). Retos de ingeniería: enfoque educativo STEM+A en la revolución industrial 4.0. Innovación Educativa, 19(80), 15-32.

Dove, A. y Dove, E. (2017). Flipping preservice elementary teachers’ mathematics anxieties. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 17(3).

Elaiw, A. y Alshaikh, M. (2020). Stability of a general discrete-time HIV dynamics model with three categories of infected CD4+ T-cells and multiple time delays. JMCS, 20(4), 264-282.

Emeda, P., Mwalili, S. y Otieno, G. (2020). Deterministic modeling for HIV and AIDS epidemics with viral load detectability. Journal of Mathematical and Computational Science, 10(4), 728-757.

Fonseca, J. y Alfaro, C. (2018). El cálculo diferencial e integral en una variable en la formación inicial de docentes de matemática en Costa Rica. Revista Educación, 42(2).

Fuentes, M. y González, J. (2019). Evaluación inicial del diseño de unidades didácticas STEM gamificadas con TIC. Revista Electrónica De Tecnología Educativa, 70, 1-17.

García, G. y Romero, J. (2018). Matemáticas para todos en tiempos de la inclusión como imperativo: un estudio sobre el programa Todos a Aprender. Revista Colombiana de Educación, 74, 289-310.

García, M. (2018). Proyecto Newton: Matemáticas para la Vida. Revista Números, 98, 45-58.

García, M., Gómez, A., Solano, N. y Fernández, R. (2020). Las creencias de los futuros maestros sobre la enseñanza y aprendizaje de las matemáticas. Revista Espacios, 41(9), 14.

Gasca, G. y Machuca, L. (2017). Ciencias de la computación en el mundo real. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 24.

Ghaleb, F., Taha, A., Hazman, M., Abd ElLatif, M. y Abbass, M. (2020). RDF-BF-Hypergraph representation for relational database. International Journal of Mathematics and Computer Science, 15(1), 41-64.

Gray, J. y Lindstrøm, C. (2019). Five tips for integrating Khan Academy in your course. The Physics Teacher, 57, 406-408.

Grisales, A. (2018). Uso de recursos TIC en la enseñanza de las matemáticas: retos y perspectivas. Entramado, 14(2), 198-214.

Gürbüz, R. y Erdem, E. (2016). Relationship between mental computation and mathematical reasoning. Cogent Education, 3(1).

Hasselman, F. y Bosman, A. (2020). Studying complex adaptive systems with internal states: A recurrence network approach. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 6.

Helizar, D., Isnanto, R. y Nurhayati, O. (2018). Analysis knowledge management in implementation enterprise resource planning system using critical success factor (CSF). Scholars Journal of Research in Mathematics and Computer Science, 3(2), 224-237.

Hernández, I. (2018). El Ministerio de Robin Hood: una experiencia de gamificación. Revista Números, 98, 153-162.

Hussein, R., Palangi, H., Ward, R. y Wang, Z. (2019). Optimized deep neural network architecture for robust detection of epileptic seizures using EEG signals. Clinical Neurophysiology, 130(1), 25-37.

James, S., Thumbur, G. y Vasudeva, P. (2020). Secure and efficient identity-based proxy signature scheme with message recovery. Journal of Mathematical and Computational Science, 10(3), 448-473.

Jara, F., Cancino, P. y Casillas, M. (2019). La integración de KhanAcademy: una estrategia didáctica para la evaluación de matemáticas en ingenierías. Revista Electrónica de Divulgación de Metodologías Emergentes en el Desarrollo de las STEM, 1(1), 26-49.

Jara, I. y Hepp, P. (2016). Enseñar ciencias de la computación: creando oportunidades para los jóvenes de América Latina. Microsoft Corporation.

Jiménez, A., Garza, A., Méndez, C., Mendoza, J., Acevedo, J., Arredondo, L. y Quiroz, S. (2020). Motivación hacia las matemáticas de estudiantes de bachillerato de modalidad mixta y presencial. Revista Educación, 44(1).

Joshi, H., Sharma, R. y Prajapati, G. (2020). Stability analysis of a deterministic vaccination model with non-monotonic incidence rate. Journal of Mathematical and Computational Science, 10(1), 51-67.

Kelly, D. y Rutherford, T. (2017). Khan Academy as supplemental instruction: A controlled study of a computer-based mathematics intervention. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(4).

La República. (2019, 28 agosto). Computación: millones de programadores se necesitarán en América Latina. La República.

Lopez-González, S. (2017). El papel del ingeniero de sistemas en Colombia en la transformación hacia una racionalidad democrática. [Tesis de maestría]. Universidad EAFIT, Medellín.

López, V., Couso, D. y Simarro, C. (2020). Educación STEM en y para un mundo digital. Revista de Educación a Distancia, 20(62).

López, V., Mato, D. y Chao, R. (2020). Análisis confirmatorio de la estructura factorial de la ansiedad hacia las matemáticas. Revista de Investigación Educativa, 38(1), 221-237.

Lluch, L. y Portillo, M. (2018). La competencia de aprender a aprender en el marco de la educación superior. Revista Iberoamericana de Educación, 78(2), 59-76.

MEN (Ministerio de Educación Nacional). (2019). Plan Estratégico Institucional 2019-2022. Gobierno de Colombia.

Minte, A., Sepúlveda, A., Díaz, D. y Payahuala, H. (2020). Aprender matemática: dificultades desde la perspectiva de los estudiantes de educación básica y media. Revista Espacios, 41(9).

Muhammad, I., Garba, E., Oye, N. y Wajiga, G. (2019). Modeling techniques for knowledge representation of expert system: A survey. Journal of Applied Computer Science & Mathematics, 13(28), 39-44.

OECD. (2016). Education in Colombia. Reviews of National Policies for Education. París: OECD.

Olarte, J. (2020). Homogeneizar la práctica de la modelación: un reto del sistema educativo colombiano. Revista Educación, 44(1).

Ortiz, E., Santos, J. y Marín, S. (2020). Evaluación continua en la enseñanza universitaria de la contabilidad. Revista de Investigación Educativa, 38(1), 109-129.

Ortiz, L. y Padilla, E. (2017). Taller: Geogebra como herramienta para contribuir con el aprendizaje del cálculo integral en una variable. V Encuentro Enseñanza de la Matemática UNED.

Palmas, S. (2018). La tecnología digital como herramienta para la democratización de ideas matemáticas poderosas. Revista Colombiana de Educación, 74, 109-132.

Popoli, A., Cristofolini, A. y Sandrolini, L. (2020). A numerical model for the calculation of electromagnetic interference from power lines on nonparallel underground pipelines. Mathematics and Computers in Simulation.

Prieto, G. y Cabrera, D. (2020). Diseño y evaluación de una estrategia lúdica de aprendizaje para enseñar Simulación de Montecarlo. Revista Espacios, 41(13).

Ramírez, N., Aparicio, L. y Gómez, E. (2019). Supervised classifiers of prostate cancer. Visión Electrónica, 2(1) Edición Especial.

Rao, A., Hilton III, J. y Harper, S. (2017). Khan Academy videos in Chinese: A case study in OER revision. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(5).

Reyes, G., Saavedra, J. y Aguayo, M. (2020). Aprendizaje basado en equipos en un curso de Ingeniería en educación superior. Revista Educación, 44(1).

Revelo, J. y Carrillo, S. E. (2018). Impacto del uso de las TIC como herramientas para el aprendizaje de la matemática de los estudiantes de educación media. Revista Cátedra, 1(1), 70-91.

Romero, H., Cano, L., Charry, C. y Pardo, J. (2019). Deficiencia de adquisición de competencias mínimas en estudiantes de desarrollo de software. Inclusión y Desarrollo, 1(6).

Rueda, K. y Rey, M. (2018). The learning of differential calculus mediated by the platform Khan-Academy. Journal of Physics: Conference Series, 1126.

Rumiche, R., Matas, A. y Ríos, J. (2020). Competencias digitales de estudiantes de la Universidad Católica de Santo Toribio de Mogrovejo (Perú). Revista Espacios, 41(9).

Salas, D., Poveda, G., Mesa, O. y Marwan, N. (2020). Generalized synchronization between ENSO and hydrological variables in Colombia. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 6.

Saouabi, M. y Ezzati, A. (2020). Data mining classification algorithms. International Journal of Mathematics and Computer Science, 15(1), 389-394.

Segade, M. y Naya, M. (2018). Secuencia didáctica para el estudio de los triángulos en educación primaria con Geogebra y un primer análisis. Revista Números, 98, 163-177.

Segarra, J., Pérez, E., Moya, E., Ayuso, P. y Beltrán, H. (2020). Deep learning-based forecasting of aggregated CSP production. Mathematics and Computers in Simulation.

Shen, J. (2020). An uncertain sustainable supply chain network. Applied Mathematics and Computation, 378.

Solar, H. (2018). Implicaciones de la argumentación en el aula de matemáticas. Revista Colombiana de Educación, 74, 155-176.

Sobalvarro, L. y Camacho, M. (2018). El aprendizaje de la noción de objeto según la forma en niños de educación preescolar: propuesta geometría en movimiento. Revista Educación, 42(2).

Tapia, I. (2019). El poder de Khan Academy en el aprendizaje de las matemáticas en el Conalep. Revista RedCA, 1(3), 120-142.

Tenório, M., Lopes, R., Góis, L. y Junior, G. (2018). Influence of gamification on Khan Academy in Brazilian high school. Pupil: International Journal of Teaching, Education and Learning, 2(2), 51-65.

Trejo, J., Fajardo, D. y Gutiérrez, J. (2020). A genetic algorithm for the maximum 2-packing set problem. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 30(1), 173-184.

Türk, O. y Özerdem, M. (2019). Epilepsy detection by using scalogram based convolutional neural network from EEG signals. Brain Sciences, 9(5), 115.

Ullah, I., Hussain, M., Qazi, E. y Aboalsamh, H. (2018). An automated system for epilepsy detection using EEG brain signals based on deep learning approach. Expert Systems with Applications, 107(1), 61-71.

Unesco. (2015). A basic guide to open educational resources (OER). París: Unesco.

Valbuena, S., Muñiz, L. y Berrío, J. (2020). El rol del docente en la argumentación matemática de estudiantes para la resolución de problemas. Revista Espacios, 41(9).

Valbuena, S., Padilla, I. y Rodríguez, E. (2018). El juego y la inteligencia lógico-matemática de estudiantes con capacidades excepcionales. Educación y Humanismo, 20(35), 166-183.

Vargas, V., Escalante, C. y Carmona, G. (2017). Competencias matemáticas a través de la implementación de actividades provocadoras de modelos. Educación Matemática, 30(1), 213-236.

Vesga, G. y Losada, M. de (2018). Creencias epistemológicas de docentes de matemáticas en formación y en ejercicio sobre las matemáticas, su enseñanza y aprendizaje. Revista Colombiana de Educación, 74, 243-267.

Vilca, R. (2019). Aplicación del software Geogebra y su influencia en el aprendizaje de áreas y volúmenes de sólidos de revolución en el cálculo integral. [Tesis de maestría]. Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Perú.

Wenqi, W. y Jian, W. (2019). Comparison of multivariate statistical analysis methods. Journal of Mathematical and Computational Science, 9(6), 702-706.

Yuan, G., Liu, Y., Huang, W. y Hu, B. (2020). Differentiating grade in breast invasive ductal carcinoma using texture analysis of MRI. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020.

Yusuf, I., Lado, A. y Ali, U. (2020). Reliability analysis of communication network system with redundant relay station under partial and complete failure. Journal of Mathematical and Computational Science, 10(4), 863-880.

Zaldívar, A. (2019). Laboratorios reales versus laboratorios virtuales en las carreras de ciencias de la computación. IE, Revista de investigación educativa de la REDIECH, 10(18), 9-22.

Zengin, Y. (2017). Investigating the use of the Khan Academy and mathematics software with a flipped classroom approach in mathematics teaching. Journal of Educational Technology & Society, 20(2), 89-100.

Zhao, W., Wang, W., Jiang, X., Zhang, X., Peng, Y., Zhang, B. y Zhang, G. (2020). A novel deep neural network for robust detection of seizures using EEG signals. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020.

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How to Cite

Lasso Cardona, L. A. L. C., & Conde Rodríguez, K. N. (2025). Khan Academy as a tool in learning mathematics and computer programming. Revista Interamericana De Investigación Educación Y Pedagogía RIIEP, 14(1), 225-249. https://doi.org/10.15332/hk0zq582

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