ESTRATEGIA DIDÁCTICA PARA EL APRENDIZAJE DE PRUEBA DE HIPÓTESIS CON ESTUDIANTES DE INGENIERÍA

Ponente(s): Juana Adriana Ascencio Escamilla, Humberto Gutiérrez Pulido Martha Elena Aguiar Barrera

Introducción Es bien sabido que, podemos encontrar estadística en la ciencia, la tecnología, la economía, el gobierno y en la vida diaria (Von Roten y de Roten, 2013). Cada día, el aprendizaje adecuado sobre la estadística se vuelve más importante por su papel en la ciencia, así como por el crecimiento de la información que las sociedades generan (Vizer y Carvalho, 2014). Sin embargo, es común que los estudiantes concluyan su formación profesional con un manejo muy pobre de la probabilidad y estadística (Lesh, 2010). Respecto al aprendizaje de prueba de hipótesis, existen diversos errores y dificultades que se han presentado por parte de los estudiantes, y que han sido estudiados por distintos autores (Díaz, Batanero y Wilhelmi, 2008; Vera, Díaz y Batanero, 2011; Vera y Díaz, 2013; Batanero y Díaz, 2015). Es por esto por lo que, se vuelve preciso generar nuevas estrategias para que los alumnos obtengan un aprendizaje significativo del tema, para lo cual puede emplearse el uso de la tecnología, y de manera específica de OPA (Objetos Para el Aprendizaje). En este informe se expone el diseño de una estrategia didáctica con el empleo de OPA, que utiliza la resolución de un problema para el aprendizaje del tema de prueba de hipótesis de diferencia de medias con distribución t de Student para estudiantes de ingenierías. Marco teórico Las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación) fungen un papel importante en la educación, pues pueden ayudar a modificar prácticas pedagógicas y a emplear un enfoque constructivista, en el aprendizaje de las matemáticas y de manera específica en el de la estadística (Castillo, 2008; Rivero, Chávez, Vásquez y Blumen, 2016; Toledo, Sabín, Herrera, Pino, y Cordovés, 2005; Friz, Sanhueza y Figueroa, 2011). Particularmente, la utilización de OPA ha tenido resultados satisfactorios en el aprendizaje de las matemáticas y de la estadística (Organista y Cordero, 2006; Aragón, Castro, Gómez y González, 2010). Aunado a lo anterior, la resolución de problemas fomenta la comprensión y contrarresta la mecanización sin razonamiento estadístico que puede producir el uso de Software fomentar. Los problemas aplicados deben ser acordes con el área del estudiante universitario y resueltos mediante un modelo (Álvarez y Vallecillos, 2001). De forma que un OPA en el que se resuelva un problema del área del estudiante puede fomentar el aprendizaje del tema en cuestión. Metodología El estudio es de enfoque mixto que combina los enfoques cuantitativo y cualitativo para lograr un mayor entendimiento del fenómeno por estudiar (Hernández, Fernández y Baptista, 2014, p. 534). Asimismo, se considera el diseño incrustado concurrente de modelo dominante, centrado en el enfoque cuantitativo, pues se realizará de forma experimental con preprueba, posprueba y grupo control. Los estudiantes serán divididos en dos grupos asignados de manera aleatoria: el experimental, en el cual mediante con ayuda del OPA (diseñado) resolverán un problema de prueba de hipótesis; y el de control, donde se realizarán las mismas actividades, pero de manera “tradicional”. Los resultados serán evaluados con el registro en notas del investigador, mediante grabaciones de voz o vídeo, una autoevaluación, la diferencia entre la preprueba y posprueba, además de la satisfacción de los estudiantes mediante una encuesta y entrevista. Se aplicará en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, en un grupo de estudiantes de ingeniería. Referencias Álvarez Savigne, G. y Vallecillos Jiménez, A. (2001). Razonamiento estadístico para la resolución de problemas en el nivel universitario: aspectos teóricos y una aplicación. Pedagogía Universitaria, 6(3), 3-13. Aragón Caraveo, E., Castro Ling, C. C., Gómez Heredia, B. A., y González Plascencia, R. (2010). Objetos de aprendizaje como recursos didácticos para la enseñanza de matemáticas. Apertura, 1(1), 100-111. Batanero, C., y Díaz, C. (2015). Aproximación informal al contraste de hipótesis. Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria, 2, 135-144. Castillo, S. (2008). Propuesta pedagógica basada en el constructivismo para el uso óptimo de las TIC en la enseñanza y el aprendizaje de la Matemática. Revista Latinoamericana De Investigación En Matemática Educativa, 11(2), 171-194. Díaz, C., Batanero, C., y Wilhelmi, M. R. (2008). Errores frecuentes en el análisis de datos en educación y psicología. Publicaciones, 38, 9-23. Friz, M., Sanhueza, S. & Figueroa, E. (2011). Concepciones de los estudiantes para profesor de Matemáticas sobre las competencias profesionales implicadas en la enseñanza de la Estadística. Revista Electrónica De Investigación Educativa, 13(2), pp. 113-131. Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., Baptista Lucio, M. P. (2014). Metodología de la Investigación. (6ta ed.). México D. F.: McGraw-Hill. Lesh, R. (2010). Tools, researchable issues & conjectures for investigating what it means to understand statistics (or other topics) meaningfully. Journal of Mathematical Modelling and Application 1 (2), 16-48. Organista Sandoval, J., y Cordero Arroyo, G. (2006). Estadística y objetos de aprendizaje. Una experiencia in vivo. Apertura, 6(5), 22-35. Rivero, C., Chávez, A., Vásquez, A., y Blumen, S. (2016). Las TIC en la formación universitaria. Logros y desafíos para la formación en psicología y educación. Psicología (02549247), 34(1), pp. 185-199. Toledo, V., Sabín, Y., Herrera, D., Pino, J. A., y Cordovés, M. (2005). Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) y otras opciones en la clase de matemática. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 14(4), 60-62. Vera, O., y Díaz, C. (2013). Dificultades de estudiantes de psicología en relación al contraste de hipótesis. Actas de las Jornadas Virtuales en Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria, 149-156. Vera, O., Díaz, C., y Batanero, C. (2011). Dificultades en la formulación de hipótesis estadísticas por estudiantes de Psicología. Revista Iberoamericana de educación matemática, 27, 41-61. Vizer, E., y Carvalho, H. (2014). La caja de pandora: tendencias y paradojas de las TIC. Razón y Palabra, 18, (86). Recuperado de: http://www.redalyc.org/html/1995/199530728022/ Von Roten, F. C., y De Roten, Y. (2013). Statistics in science and in society: from a state-of-the-art to a new research agenda. Public Understanding of Science, 22(7), 768-784. Consultado en: http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0963662513495769