Utilización de videotutoriales como apoyo a clases presenciales de contenido estadístico

Índice

Resumen

Abstract

1. Introducción

2. Propuesta de incorporación de videotutoriales para la utilización de software estadístico
2.1 Estructura didáctica de la asignatura
2.2 Estructura de los videotutoriales

3. Conclusiones

4. Recomendaciones

Bibliografía

Resumen

El presente artículo tiene como propósito exponer el desarrollo metodológico asociado a la utilización de videotutoriales de software estadístico, como complemento a clases presenciales en dicha área temática. Inicialmente se plasman algunos principios de la enseñanza de la estadística en la educación superior. Posteriormente, se desarrolla la metodología didáctica utilizada, la cual considera aspectos conceptuales y procedimentales. Esta última distingue entre operaciones realizadas con “lápiz y papel” y aquellas ejecutados por medio de software estadístico. Se enfatiza en la estructura de los tutoriales que utilizan software estadístico, recalcando en la necesidad de contextualizar y cohesionar los contenidos. Finalmente, se recomienda la complementariedad de las clases presenciales y los conocimientos procedimentales tipo “lápiz y papel”, con videotutoriales y conocimientos procedimentales con software estadístico de acceso abierto.

Abstract

Using video tutorials of software as a complement of face to face in statistics classes in Higher Education

This article aims to present the methodological development associated with the use of video tutorials for the use of statistical software, as a complement to “face - to – face” classes in this subject area. Initially, basic principles of statistics teaching in higher education are stated. Subsequently, the didactic methodology is developed for this implementation, which considers conceptual and procedural aspects. The latter distinguishes between "pencil and paper" operations and those executed using statistical software. Then, the author emphasizes the structure of tutorials for the use of statistical software, emphasizing the need to contextualize and integrate the contents. Finally, the author recommends the complementarity of face-to-face classes and "pencil and paper" procedural knowledge, with video tutorials and procedural knowledge using open access statistical software.

1. Introducción

El proceso educativo asociado a la enseñanza de la estadística es complejo ya que debe incluir la estimulación del pensamiento estadístico, con énfasis en la comprensión conceptual, integrando datos reales, contextualizados y propositivos (GAISE College Report ASA Revision Committee, 2016). A esto se le añade la necesidad de promover el aprendizaje activo, utilizando herramientas tecnológicas para explorar conceptos y analizar datos. Los resultados de estos elementos deben de ser evaluados para lograr una retroalimentación del desempeño individual.

En este sentido, es innegable la influencia que la tecnología ha tenido sobre los procesos de enseñanza y aprendizaje (Tchantchane & Carolyne Fortes, 2011). De manera puntual, esta mención a la utilización de herramientas tecnológicas ha revolucionado la forma en la que se ejerce la estadística. Por lo tanto, estos cambios deben de integrarse al proceso de enseñanza y aprendizaje de la misma. Esto podría expresarse en demostraciones en las que se utiliza software estadístico para analizar e interpretar datos en el contexto investigativo. El uso de herramientas tecnológicas permite que el alumno pueda comprender y visualizar conceptos abstractos (GAISE College Report ASA Revision Committee, 2016).

Entre el contenido que se sugiere que sea omitido de cursos introductorios en el tema de estadística, se encuentra la construcción de gráficas por medio de “lápiz y papel” y la utilización de tablas de distribuciones probabilísticas. Se argumenta que actualmente estas habilidades no son necesarias, ya que en la praxis estas tareas son realizadas por herramientas tecnológicas. Por lo tanto, el énfasis debe redirigirse de la ejecución manual a la comprensión analítica e interpretativa de lo que representan estos elementos (GAISE College Report ASA Revision Committee, 2016). Sin embargo, de ninguna manera la utilización de herramientas tecnológicas deberá sustituir el fomento del pensamiento estadístico y las habilidades de análisis de datos. Por lo que se debe recalcar que el manejo de estas herramientas, sin el fundamento teórico y analítico que las sustentan, son insuficientes por si mismas para lograr un aprendizaje significativo.

La enseñanza de la estadística es fundamental para el desarrollo de competencias propias de la labor científica. Por ello, diversas carreras incluyen dicho espacio de aprendizaje dentro de su estructura curricular. Tal es el caso de la Licenciatura en Psicología, de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras. En ella se incluyen cuatro clases orientadas puramente al desarrollo de competencias investigativas (Escuela de Ciencias Psicológicas, s.f.). La segunda de ellas enfatiza en el análisis estadístico de datos, mientras que la tercera asignatura involucra la obtención de propiedades psicométricas de confiabilidad y validez. Este espacio delimita su contenido en las ramificaciones de la estadística descriptiva e inferencial aplicadas al ámbito psicológico. Se espera que el alumno logre una comprensión conceptual y capacidad ejecutiva de técnicas estadísticas esenciales, así como el análisis interpretativo de sus resultados. Para ello el docente depende de estrategias de enseñanza tradicionales, basadas en la ejecución de ejercicios con “lápiz y papel”.

Dicha modalidad de enseñanza-aprendizaje es efectiva para la adquisición de la capacidad ejecutiva de ejercicios estadísticos. Sin embargo, existe una brecha entre las competencias fomentadas en el aula de clase y las requeridas por espacios profesionales. En este sentido, el mercado laboral exige la utilización de programas computacionales de tipo estadístico. Tales demandas van desde el uso de hojas de cálculo hasta paquetes especializados. Cabe mencionar que la enseñanza de estos paquetes no es contenido estructural de las asignaturas previamente mencionadas. Ante esta brecha, se fomenta el aprendizaje de tales paquetes como contenido auxiliar extra-clase. Por ejemplo, por medio de cursos cortos ofrecidos en instancias ajenas a la Escuela de Ciencias Psicológicas. Cabe mencionar que dicha instancia cuenta con limitado espacio para desarrollar laboratorios computacionales.

2. Propuesta de incorporación de videotutoriales para la utilización de software estadístico

2.1 Estructura didáctica de la asignatura

Como propuesta piloto para la reducción de esta brecha, se elaboraron videotutoriales compartidos a 240 alumnos de las asignaturas de Métodos de Investigación en Psicología II y III. A continuación, se narra la metodología de planificación y desarrollo de la asignatura:

A. Comprensión conceptual: dicho constructo incluye el conocimiento de las ideas matemáticas por si mismas, así como la capacidad de vincular el concepto a procedimientos específicos (Crooks & Alibali, 2014). Por ejemplo, el alumno debe de comprender la lógica de una técnica estadística, así como ser capaz de seleccionar la técnica estadística adecuada, para resolver un problema específico. Esta etapa es la primera en el desarrollo de las clases previamente mencionadas, en este espacio presencial, se pretende que el alumno comprenda a nivel lógico-conceptual-asociativo el tema a desarrollar. Se espera que el alumno sea capaz de contestar las preguntas: a) ¿cómo se define la temática? b) ¿cuál es la lógica del tema?, c) ¿para qué sirve el tema?, d) ¿en qué situaciones puedo aplicar el tema?

B. Fundamento metodológico-contextual: en este espacio el docente presenta al alumno con un problema de investigación, de manera conjunta se debe delimitar, plantear preguntas de investigación, objetivos e hipótesis (en el caso que aplique). Esto ayuda al alumno a crear un vínculo entre la teoría y la práctica, dentro de su aplicación en el ámbito de la investigación.

C. Comprensión procedimental tipo “lápiz y papel”: involucra la habilidad ejecutiva para lograr el desarrollo de las técnicas estadísticas. En otras palabras, responde a la interrogante: “¿cómo resuelvo el problema?”. Para ello el docente inicia con una demostración, en la cual resuelve el ejercicio “a mano”, de manera explicativa. Posteriormente, el maestro asigna una ronda de ejercicios a los alumnos, quienes lo desarrollan de manera grupal. Finalmente, el procedimiento y los resultados son ejecutados por el docente, con apoyo de los alumnos, con el fin de retroalimentar el desempeño estudiantil. En esta etapa es común que el docente asigne tarea extra-clase. Por fines didácticos y temporales, estos ejercicios poseen muestras pequeñas.

D. Pensamiento interpretativo: en esta etapa se le pide al alumno que elabore una conclusión del ejercicio realizado, con el fin de que pueda dar respuesta a las preguntas o hipótesis previamente planteadas.

E. Realización de un proyecto de investigación: de manera grupal, los alumnos desarrollan una investigación de campo. Tal actividad es evidentemente práctica, trabajando con datos que provienen de un contexto real. Es acá donde se evidencia la brecha entre lo aprendido en el aula de clase y la exigencia de integrar tanto conocimientos conceptuales, procedimentales e interpretativos. Cabe mencionar que dichos proyectos de investigación poseen muestras significativamente más grandes que las demonstraciones realizadas en clase. Por lo tanto, con el fin de promover competencias que pueden ser utilizadas en el mercado laboral, es en esta etapa donde los alumnos tuvieron acceso a los videotutoriales de comprensión procedimental utilizando software.

2.2 Estructura de los videotutoriales

Los videotutoriales realizados pueden ser clasificados en:

A. Tutoriales orientados a reforzar la comprensión conceptual: el docente expone los términos, supuestos y utilidad de la temática a realizar. Dado que este contenido ya fue desarrollado presencialmente, el videotutorial sirve al alumno para reforzar los elementos esenciales que posteriormente aplicará de manera procedimental.

B. Videotutoriales orientados a la comprensión procedimental, por medio del software estadístico: en este tipo de tutorial el docente plantea objetivos de investigación o hipótesis y desarrolla el ejercicio utilizando software de acceso abierto. De manera particular, se utilizó el programa PSPP. Dependiendo de la temática específica del tutorial, se demostró como: a) recodificar variables, b) calcular nuevas variables, c) obtener medidas de tendencia central, d) obtener medidas de dispersión, e) correlacionar variables, f) determinar la diferencia entre promedios (t de Student y Análisis de Varianza), g) obtener medidas de consistencia interna (Alfa de Cronbach y División por Mitades), h) obtener coeficientes de validez. Al realizar cada una de estas ejecuciones temáticas, el docente ofrecía una explicación a la estructura de las tablas de resultado, así como una breve reseña interpretativa de los mismos. Estos videotutoriales fueron grabados utilizando ShareX, un software libre que permite la grabación simultánea de audio y video.

3. Conclusiones

El uso de videotutoriales como apoyo a las clases presenciales orientadas a la enseñanza de la estadística, son una herramienta de gran utilidad. En esta experiencia, se utilizaron para disminuir la brecha entre el contenido desarrollado de manera presencial y las exigencias del mercado laboral. Bajo la dinámica de esta intervención, los videotutoriales pueden reforzar la comprensión tanto del contenido conceptual como el procedimental. Cabe recalcar que la utilización de software para realizar operaciones estadísticas no debe sustituir la enseñanza de estos contenidos. Por lo que nace el reto de buscar la complementariedad entre ambos métodos.

4. Recomendaciones

Futuras implementaciones de esta intervención se beneficiarían de presentar de forma paralela el contenido presencial y los videotutoriales. De esta forma el alumno creará un vínculo inmediato entre el contenido conceptual y el procedimental (tanto “a mano” como por medio del software estadístico). Por otro lado, se recomienda la utilización y divulgación del software de libre acceso. Entre estos programas estadísticos destacan: a) PSPP, b) R, c) Epi Info, d) JASP.

Finalmente, se recomienda que el docente disponga de tutorías personalizadas que permitan atender las consultas respecto a la utilización del software estadístico. Esto puede variar desde la mera instalación hasta el procesamiento de datos complejos, por lo que el acompañamiento docente es indispensable.

Bibliografía

Crooks, N., & Alibali, M. (2014). Defining and measuring conceptual knowledge in mathematics. Developmental Review, 34, 344-377. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.dr.2014.10.001

Escuela de Ciencias Psicológicas. (s.f.). Perfil de la Carrera de Psicología . Tegucigalpa, Honduras: Universidad Nacional Autónoma de Honduras. Recuperado el 06 de Septiembre de 2017, de www.unah.edu.hn/assets/UNAH/plan-de-estudios/Plan-de-Estudios-Psicologia.pdf

GAISE College Report ASA Revision Committee. (2016). Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) in Statistics Education College Report. Obtenido de http://www.amstat.org/education/gaise

Tchantchane, A., & Carolyne Fortes, P. (2011). A Multivariate Survey Analysis: Evaluation of Technology Integration in Teaching Statistics. Australasian Society for Computers in Learning in Tertiary Education, (págs. 1227-1238). Hobart. Recuperado el 06 de Septiembre de 2017, de www.ascilite.org/conferences/hobart11/downloads/papers/Tchantchane-full.pdf