This study presents a teaching experience in which students use ICT to develop video tutorials of the mathematical concepts from the Mathematics for Business I course in the first year of the Bachelor’s in Business Administration. This is an active methodology which not only covers the class contents but is also sure to motivate the students. To evaluate the suitability and mathematical validity of each video, the students themselves filled out a survey which was designed based on a video evaluation model which enables the videos to be ranked according to six didactic facets. We applied the TOPSIS discreet multi-criterion method to these results in order to get the final mark of the videos.
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References
1.
Acuña-SotoC. M.LiernV.Pérez-GladishB. (2018a). Multiple criteria performance evaluation of YouTube mathematical educational vídeos by IS-TOPSIS. Operational Research, 1–23. doi:10.1007/s12351-018-0405-2
2.
Acuña-SotoC. M.LiernV.Pérez-GladishB. (2018b). Normalization in TOPSIS based approaches with non-compensatory criteria: Application to the ranking of mathematical videos. Annals of Operations Research. doi:10.1007/s10479-018-2945-5
3.
ÁlvarezA. (2016). Detección de necesidades de aprendizaje mediante el uso de una red social y del vídeo en una clase de francés lengua extranjera. Revista de Comunicación de la SEECI, 39, 1–16.
4.
Beltrán-PellicerP.GiacomoneB.BurgosM. (2018). Online educational videos according to specific didactics: The case of mathematics / Los Vídeos educativos en línea desde las didácticas específicas: el caso de las matemáticas. Cultura y Educación, 30, 633–662.
5.
Cabero-AlmenaraJ. (2000). La utilización educativa del vídeo. In Cabero-AlmenaraJ.Márquez-FernándezD.Domene-MartosS. (Coords.), Medios audiovisuales y nuevas tecnologías para la formación en el siglo XXI (pp. 71–90). Murcia: Diego Marín. EDUTEC.
6.
Cabero-AlmenaraJ.Llorente-CejudoC.Gutiérrez-CastilloJ. J. (2017). Evaluación por y desde los usuarios: objetos de aprendizaje con Realidad Aumentada. Revista de Educación a Distancia, 53, 1–17.
7.
CablesaE.LamatabM. T.VerdegayJ. L. (2016). RIM-reference ideal method in multicriteria decisión making. Information Sciences, 337-338, 1–10.
8.
CeballosB.LamataM. T.PeltaD.SánchezJ. M. (2014). El método Topsis Relativo VS. Absoluto. Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA, Rect@, 14, 181–192.
9.
Cebrián de la SernaM.Solano GarridoN. (2008). Evaluación de material ideográfico de apoyo al aula de primaria Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 33, 43–58.
10.
DaviesR. S.DeanD. L.BallN. (2013). Flipping the classroom and instructional technology integration in a college-level information systems spreadsheet course. Educational Technology Research and Development, 61, 563–580.
11.
GodinoJ. D.BataneroC.FontV. (2007). The onto-semiotic approach to research in mathematics education. ZDM, 39, 127–135.
12.
González-ConcepciónC. (2017). La grabación de vídeos cortos por estudiantes universitarios: Motivación y evaluación en la docencia de las matemáticas. Anales de ASEPUMA, 25, 1–11.
13.
HwangC. L.YoonK. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. New York, NY: Springer-Verlag.
14.
OuennicheJ.Pérez-GlaidsB.BouslahK. (2017). An out-of-sample framework for TOPSIS-based classifiers with application in bankruptcy prediction. Technological Forecasting & Social Change, 131, 111–116.
15.
RiverosV.MendozaM. I.CastroR. (2011). Las tecnologías de la información y la comunicación en el proceso de instrucción de la matemática. Quórum Académico, 8, 111–130.
