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La Mejora de la Alfabetización Estadística: Un Estudio Interinstitucional Utilizando Análisis de Datos y Minería de Textos para Identificar Problemas Estadísticos en la Transición a la Educación Universitaria

Autores: de la Hoz-Ruiz, Antonio; Howard, Emma; Hijón-Neira, Raquel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

La Mejora de la Alfabetización Estadística: Un Estudio Interinstitucional Utilizando Análisis de Datos y Minería de Textos para Identificar Problemas Estadísticos en la Transición a la Educación Universitaria


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Estadísticas
Universidad
Estudiantes
Apoyo
Problemas
Matemáticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los módulos de estadísticas están incluidos en la mayoría de los grados universitarios, independientemente del área del grado, y esto significa que muchos estudiantes enfrentan estos módulos sin la preparación adecuada y luchan debido a la falta de conocimientos en estadísticas. El Centro de Apoyo Matemático (MSC) en el University College Dublin (UCD) proporciona apoyo para diversas materias relacionadas con las matemáticas, siendo los estudiantes de estadísticas la segunda cohorte más grande de visitantes. El objetivo general de este documento es identificar los problemas estadísticos comunes que enfrentan los estudiantes durante la transición de la educación secundaria a la educación terciaria. El conjunto de datos principal para este estudio es la información de los estudiantes de UCD que han accedido al MSC de UCD desde 2015/16 para apoyo en estadísticas; la categorización de conceptos estadísticos se ha realizado con la descripción del módulo de estadísticas para cada materia de estadísticas en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC). Primero, realizamos una categorización de los conceptos estadísticos enseñados en la universidad (basada en la categorización de la URJC); después, se categorizaron y validaron los comentarios de los tutores del MSC de UCD, y posteriormente se utilizaron análisis descriptivos y minería de texto en los comentarios del MSC de UCD para lograr una comprensión más profunda de los problemas estadísticos. Los problemas estadísticos presentados se categorizaron como estadísticas descriptivas (22.8%), probabilidad (44%), inferencia estadística (29.2%) y software estadístico (4%). Los estudiantes tuvieron dificultades con el material que se introdujo a nivel universitario en lugar del material visto a nivel secundario. Nuestros hallazgos sobre los principales problemas estadísticos de los estudiantes contribuyen al desarrollo de un conjunto de aplicaciones educativas y juegos basados en evidencia para apoyar a los estudiantes de pregrado a nivel internacional en los módulos de estadísticas de primer y segundo año.

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