Programación computacional y análisis de datos en educación estadística

Autores/as

  • Humberto Cuevas Tecnológico Nacional de México
  • Cristina Solís Moreira Universidad Técnica Nacional
  • Ixrael Silva Contreras ULSA Chihuahua / Tecnológico Nacional de México

Palabras clave:

educación estadística, programación computacional, análisis exploratorio de datos

Resumen

Se presentan los resultados de un estudio cuyo propósito fue conocer y comparar la opinión de un grupo de estudiantes de Ingeniería respecto de las características más representativas de los lenguajes de programación R y Python a la luz de su uso en el análisis estadístico de un caso de estudio real. A los 61 estudiantes participantes, quienes cursaban asignaturas de probabilidad y estadística; se les presentó un caso de estudio real y contextual para su examen. El 98,3% realizó el análisis y documentó sus resultados de acuerdo con los lineamientos establecidos; en el caso de R, el 81,97% optó por usar paquetes externos al núcleo básico para elaborar el informe reproducible, el 52,45% indicó usar R Markdown en detrimento de otra tecnología. En el caso de Python, el 88,52% usó las librerías Scipy, Matplotlib, Numpy y Pandas para el análisis; el 67,21% utilizó Markdown-Python para la redacción del informe. De Python destacaron la facilidad para escribir código; de R distinguieron su potencia para organizar, visualizar y efectuar cálculo estadístico. Se recomienda efectuar un estudio experimental que permita probar métodos pedagógicos que integren prácticas distintas a las predominantes durante las últimas tres décadas en la educación estadística.

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Biografía del autor/a

Humberto Cuevas, Tecnológico Nacional de México

Ingeniero Industrial, Especialista en Docencia, Maestro en Ciencias y Doctor en Educación. Sus líneas de trabajo son Estadística Computacional, Educación Estadística e Innovación y Desarrollo Tecnológico en Educación. Tiene más de 50 participaciones como conferencista, ponente y tallerista en foros académicos realizados en Centroamérica, Sudamérica y Europa, así como publicaciones en revistas arbitradas e indexadas. Actualmente se desempeña como profesor-investigador en el Tecnológico Nacional de México.

Cristina Solís Moreira, Universidad Técnica Nacional

Docente y Filóloga por la Universidad de Costa Rica, Licenciada en Ciencias de la Educación con énfasis en Enseñanza del Español por la Universidad de las Ciencias y el Arte de Costa Rica y candidata al grado de Maestría en Tecnología Educativa por la Universidad Estatal a Distancia. Las líneas de investigación que cultiva son Lingüística Computacional, Diseño de Recursos Educativos Virtuales, Análisis en Modismos del Lenguaje. 

Ixrael Silva Contreras, ULSA Chihuahua / Tecnológico Nacional de México

Ingeniero Industrial por el Instituto Tecnológico de Chihuahua y Maestro en Ciencias en Matemática Educativa por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, México. Sus líneas de investigación son Tecnología Computacional Aplicada a la Educación y Educación Matemática Universitaria. Actualmente trabaja como profesor-investigador en el Instituto Tecnológico de Chihuahua II del Tecnológico Nacional de México y la Universidad La Salle Campus Chihuahua.

Citas

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Cómo citar

Cuevas, H., Solís Moreira, C., & Silva Contreras, I. (2019). Programación computacional y análisis de datos en educación estadística. Areté, Revista Digital Del Doctorado En Educación, 5(9), 11–27. Recuperado a partir de http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_arete/article/view/16277

Número

Vol. 5 Núm. 9 (2019)

Sección

Artículos de Investigación

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