Implementación de R Project aplicado a la enseñanza de la estadística en la educación superior

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DOI:

https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v6i5.237

Palabras clave:

R Project, Estadística, Aprendizaje, Software

Resumen

La enseñanza de la estadística ha evolucionado en los últimos años con la incorporación de herramientas informáticas para el análisis de datos. R Project es un software de código abierto que ha ganado popularidad en la comunidad académica y profesional como una herramienta poderosa y versátil para el análisis estadístico. En este sentido, este artículo presenta una metodología de enseñanza y aprendizaje que permite la utilización e implementación de R Project en el proceso educativo, así como una estrategia de implementación que incluye actividades de aprendizaje y evaluación para fomentar el uso de esta herramienta en la enseñanza de la estadística. Se ha encontrado que la incorporación de R Project en la enseñanza de la estadística puede mejorar la comprensión de los conceptos teóricos y promover el desarrollo de habilidades prácticas en la solución de problemas estadísticos. Las referencias utilizadas en este artículo brindan una amplia variedad de recursos y herramientas para la enseñanza y el aprendizaje de R Project en la estadística.

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Barreto Villanueva, A. (2012). El progreso de la Estadística y su utilidad en la evaluación del desarrollo. Papeles de Población, 18(73), 1-31. ISSN: 1405-7425. Recuperado el 15 de Noviembre de 2022 de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=11224638010

Alpízar, M. (2007). Herramientas tecnológicas en el proceso de enseñanza y aprendizaje de la estadística. Cuadernos de Investigación y formación en Educación Matemática 2007, Año 2, Número 3, pp. 99-118.

López, Albeiro (2016). Usos del programa R en la enseñanza de la estadística. En Mariscal, Elizabeth (Ed.), Acta Latinoamericana de Matemática Educativa (pp. 1380-1388). México, DF: Comité Latinoamericano de Matemática Educativa.

Velásquez, J. D., Montoya, O. L., & Castaño, N. (2010). ¿Es el proyecto R para la computación estadística apropiado para la inteligencia computacional? Ingeniería y Competitividad, 12(2), 81-94. ISSN: 0123-3033. Recuperado el 15 de Noviembre de 2022 de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=291323528006 DOI: https://doi.org/10.25100/iyc.v12i2.2695

Rodríguez, M. S. y Platas-García, A. (2022). Uso de videos tutoriales en el proceso de aprendizaje de estudiantes universitarios. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 24, e21, 1-12. https://doi.org/10.24320/redie.2022.24.e21.4176. DOI: https://doi.org/10.24320/redie.2022.24.e21.4176

Chung D, Kuan PF, Welch R, Keles S (2023). mosaics: MOSAiCS (MOdel-based one and two Sample Analysis and Inference for ChIP-Seq). R package version 2.38.0, http://groups.google.com/group/mosaics_user_group.

Kim AY, Ismay C, Kuhn M (2021). “Take a modern dive into introductory linear regression with R.” The Journal of Open Source Education, 4(41). https://doi.org/10.21105/jose.00115. DOI: https://doi.org/10.21105/jose.00115

Fernández Lizana, M. I. (2020). Ventajas de R como herramienta para el Análisis y Visualización de datos en Ciencias Sociales. Revista Científica de la UCSA, 7(2), 97-111. Epub August 00, 2020. Disponible en https://doi.org/10.18004/ucsa/2409-8752/2020.007.02.097 DOI: https://doi.org/10.18004/ucsa/2409-8752/2020.007.02.097

Alonso, J., Largo, M. (2022). Empezando a visualizar datos con R y ggplot2. Starting to visualize data with R and ggplot2. ISBN: 978-628-7538-85-6. Colección «Herramientas del Big Data y Analytics», vol. 3, Cali. Universidad Icesi, 2022. DOI: https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.3 DOI: https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.3

Rubio, C., & Ricardo, M. (2020). Estadística con aplicaciones en R. Editorial Utadeo. Disponible en https://www.perlego.com/book/2802354/estadstica-con-aplicaciones-en-r-pdf.

Lizcano D.J. (2019). Simulación y análisis de ocupación. Entendiendo las simulaciones y el modelo básico de ocupación (Version 1). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4028019.

R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponible en https://www.R-project.org/.

RStudio Team (2021). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. Disponible en http://www.rstudio.com/.

Wickham H, François R, Henry L, Müller K, Vaughan D (2023). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. Disponible en https://dplyr.tidyverse.org, https://github.com/tidyverse/dplyr.

Wickham H, Vaughan D, Girlich M (2023). tidyr: Tidy Messy Data. Disponible en https://tidyr.tidyverse.org, https://github.com/tidyverse/tidyr.

Wickham H (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4. Disponible en https://ggplot2.tidyverse.org. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4

William Revelle (2023). psych: Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research. Northwestern University, Evanston, Illinois. R package version 2.3.6. Disponible en https://CRAN.R-project.org/package=psych.

Hammer, Oyvind & Harper, David & Ryan, Paul. (2001). PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontologia Electronica, 4, 1-9.

Fox J, Weisberg S (2019). An R Companion to Applied Regression, Third edition. Sage, Thousand Oaks CA. Disponible en https://socialsciences.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/.

TecNM. (2016). Probabilidad y Estadística AEF-1052. Recuperado el 10 de octubre de 2022, de https://iztapalapa3.tecnm.mx/ofertaedu/temariosInformatica/AE052%20Probabilidad%20y%20Estadistica.pdf

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Publicado

2023-09-01

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Cómo citar

Fernández Mena, A. L., Rodríguez Fernández, L., Rodríguez Fernández, M. A., Rodríguez Magaña, M. A., & Tamayo Uribe, R. E. (2023). Implementación de R Project aplicado a la enseñanza de la estadística en la educación superior. REVISTA IPSUMTEC, 6(5), 177–184. https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v6i5.237

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