una experiencia para el aprendizaje de la estadÍstica

UNA EXPERIENCIA PARA EL

APRENDIZAJE DE LA ESTADÍSTICA

BASADO EN PROYECTOS DE

INVESTIGACIÓN

III Jornadas de Intercambio de Experiencias de Innovación Educativa en Estadística

Ana Corberán-Vallet, Francisco Santonja,

José D. Bermúdez y Enriqueta Vercher

Valencia, 2012

Departamento de Estadística e IO, Universidad de Valencia

Objetivo

Reestructuración de la asignatura de Estadística

de los grados en

. Ciencia y Tecnología de los Alimentos*

. Nutrición Humana y Dietética*

bajo el paradigma del aprendizaje basado en

problemas (ABP)

*Adscritos a la Facultad de Farmacia, Universidad de Valencia

Contexto

Asignatura de Estadística de primer curso de

Ciencia y Tecnología de los Alimentos

Nutrición Humana y Dietética,

que aborda conceptos básicos de estadística

descriptiva e inferencia estadística

6 créditos ECTS

45 horas de clase en aula convencional

8 horas de clase en aula de informática

2 horas de tutorías en grupo

Seminario dirigido

Fase I:

Curso2011/2012

Fase II:

Curso2012/2013

¿Dónde estamos?

Dpto de Estadística e IO, Universidad de Valencia

Aportaciones

Esfuerzo por adaptar los contenidos/problemas a las

diferentes titulaciones donde se imparte la asignatura

de Estadística (Ciencias de la Salud,Sociales,…)

Hándicaps

Repetición mecánica de las rutinas aprendidas

No se garantiza la participación consciente del

estudiante en la adquisición del conocimiento

Aprendizaje basado en problemas

Los estudiantes trabajan en proyectos de investigación

Completar la tarea supone buscar, analizar, entender

e integrar los conceptos básicos

¿Qué conceptos/herramientas/estrategias hay que aplicar?

El estudiante es protagonista de su aprendizaje

El profesor asume un rol de apoyo, entrenamiento y

seguimiento

Descripción de la experiencia

La reestructuración es llevada a cabo en dos cursos

Fase I. Curso 2011-2012. Introducción del ABP en

las clases prácticas y seminarios dirigidos. Deriva

hacia el ABP en las clases teóricas

Fase II. Curso 2012-2013. Introducción del ABP en

las clases teóricas

Desarrollo de las sesiones prácticas

Presentación de proyectos de investigación

Introducción al SPSS

Estadística descriptiva

Análisis estadístico de una muestra

Análisis estadístico de dos muestras

Análisis de datos categóricos

2 horas

2 horas

2 horas

2 horas

Desarrollo de las sesiones prácticas

Proyectos de trabajo:

Análisis del valor nutritivo de las verduras

congeladas (Frudesa®)

Hilo conductor del profesor

Características nutricionales del pan de molde y

tostado (Bimbo®)

Análisis y reflexión de los estudiantes

Desarrollo de los seminarios coordinados

Temas propuestos

Estudio de los hábitos alimenticios de los estudiantes

de la Facultad de Farmacia

Aplicación de técnicas estadísticas para la

exploración de una base de datos nutricional

Les propusimos trabajar con la Base de Datos

Española de Composición de Alimentos* (BEDCA,

http://www.bedca.es)

*Agencia Española de Seguridad Alimentaria y Nutrición, Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad

Desarrollo de los seminarios coordinados

Proyectos elegidos (a partir de datos de BEDCA)

El chocolate

Análisis de productos lácteos y derivados

Contenido de calcio y fósforo en alimentos

Evaluación de los proyectos

Memoria (Introducción-métodos-resultados-conclusiones)

Presentación de la investigación (evaluación: profesores

y por pares)

Desarrollo de las clases de teoría

Sesiones expositivas + sesiones interactivas

Estudios de un caso al final de cada tema

Casos reales desarrollados en relación con la

temática general de las titulaciones

Contenido proteico de la leche de vaca

Contenido en grasas de diferentes tipos de pan

Efecto de las dietas en la calidad de la carne de cerdo

Efecto de la dieta en la evolución de enfermos

cardiovasculares, etc.

Evaluación

Examen teórico-práctico ⇒ 70%

Estudios de un caso ⇒ 15%

Informes de prácticas ⇒ 5%

Seminario coordinado ⇒ 10%

Valoración de la experiencia

Al final del curso los estudiantes respondieron a un

cuestionario de valoración (basado en Darias, 2000*)

3 grandes bloques

Importancia de la asignatura

Actitud ante la asignatura (sesiones teóricas vs prácticas)

Percepción global sobre la utilidad de la Estadística

*E.J. Darias (2000) Escala de actitudes hacia la Estadística. Psicothema 12 (2), pp. 175-178

Importancia de la asignatura

1. Considero que la Estadística es una materia muy necesaria en

mi carrera

1 2 3 4 5

3. La Estadística puede ser útil para el que se dedique a la

investigación pero no para el profesional medio

1 2 3 4 5

5. Para el desarrollo profesional de nuestra carrera considero que

existen otras asignaturas más importantes que la Estadística

1 2 3 4 5

7. Espero tener que utilizar poco la Estadística en mi vida

profesional

1 2 3 4 5

Importancia de la asignatura: Resultados

La Estadística no es la asignatura más importante

para su futuro profesional

Es necesaria para su formación como científicos

La adquisición de habilidades en el análisis de

datos puede ser un hecho determinante para su

futuro desarrollo profesional

Actitud ante la asignatura

13. Quiero llegar a tener un conocimiento más profundo de la

Estadística, tal y como se concibe en las sesiones prácticas

1 2 3 4 5

14. Quiero llegar a tener un conocimiento más profundo de la

Estadística, tal y como se concibe en las sesiones teóricas

1 2 3 4 5

19. Estoy calmado y tranquilo cuando me enfrento a una tarea

propuesta en las sesiones prácticas

1 2 3 4 5

20. Estoy calmado y tranquilo cuando me enfrento a una tarea

propuesta en las sesiones teóricas

1 2 3 4 5

21. La Estadística, tal y como se concibe en las sesiones prácticas,

es agradable y estimulante para mí

1 2 3 4 5

22. La Estadística, tal y como se concibe en las sesiones teóricas,

es agradable y estimulante para mí

1 2 3 4 5

Actitud ante la asignatura

Items Factor 1 Factor 2 Factor 3 Comunalidad

13 0.858 0.781

14 0.818 0.756

23 0.725 0.608

24 0.827 0.784

15 0.848 0.786

17 0.878 0.794

25 0.684 0.598

10 0.908 0.867

16 0.743 0.789

Varianza 34.72% 28.56% 11.85%

Homogeneidad 0.827 0.784 0.750

Varianza global de la escala 75.13%

Homogeneidad global de la escala 0.659

Deseo de saber

Respuesta ante las

sesiones prácticas

Respuesta ante las

sesiones teóricas

Resu

ltados

del aná

lisis

fact

orial de c

om

pone

ntes

princ

ipale

s

Actitud ante la asignatura: Resultados

Voluntad de adquirir más conocimientos estadísticos(ítems 13-14)

No se considera oportuno matricularse en más

cursos de Estadística (ítems 23-24)

Interés por las sesiones prácticas (ítem 25)

Ni las sesiones prácticas ni teóricas suponen una

dificultad (ítems 15,17, 10 y 16)

Utilidad de la Estadística

Sólo el 25% de los estudiantes se pronuncian en

contra de esta afirmación

Análisis de correspondencias múltiples: los

estudiantes que apoyan ítem 27 consideran que la

Estadística es determinante para su profesión y se

manifiestan capaces y seguros ante la asignatura

27. Mi percepción sobre la utilidad de la Estadística ha mejorado

después de asistir a las clases impartidas durante este curso

1 2 3 4 5

Utilidad de la Estadística

Perc

epci

ón

sobre

la E

stadís

tica

según

perf

iles

de e

stud

iant

es

Planificación de la Fase II

Introducción del ABP en las sesiones de teoría

Diseño de la asignatura bajo el hilo conductor de un

proyecto (Valor nutricional de las verduras congeladas)

Estudios de un caso de cada tema

Realizar las tareas con el software libre R, bajo su

interfaz R-Commander

Conclusiones

La nueva estrategia docente exige la reflexión por

parte de los estudiantes sobre

variables relevantes del problema

diferentes alternativas de análisis

planificación de las tareas a desarrollar, etc.

Los proyectos planteados se alejan de una aplicación

mecánica de rutinas aprendidas

Mayor dedicación por parte del profesorado, pero el

esfuerzo merece la pena

Estadıstica para la Economıa y la Empresa: nuevaspropuestas para las practicas

David Conesa1 y Emili Tortosa-Ausina2

1 Universitat de Valencia.2 Universitat Jaume I e Instituto Valenciano de Investigaciones Economicas (Ivie).

16 Julio de 2012

David Conesa (Universitat de Valencia) Aprendizaje en cooperacion y R 16 Julio de 2012 1 / 22

Outline

1 Introduccion

2 El contexto especıfico de la ensenanza de la Estadıstica para laEconomıa y la Empresa en las practicas

3 MetodosTrabajo en equipoCooperacion: tecnica “puzzle”

4 Propuesta

5 Conclusiones


Introduccion

Introduccion

En la actualidad, las universidades estan inmersas en un profundoproceso de cambio debido a la reciente puesta en marcha del EspacioEuropeo de Educacion superior.

En particular, las universidades espanolas estan tratando deimplementar metodos de innovacion docente.Se buscan metodos que potencien el aprendizaje activo de losestudiantes, dejando en un segundo plano los metodos tradicionales.Es decir, un sistema de educacion universitario que estaba focalizadofundamentalmente en la clase magistral se esta moviendo hacia unnuevo sistema basado en el aprendizaje y consolidacion por parte delestudiante.


Introduccion

Introduccion

En la actualidad, las universidades estan inmersas en un profundoproceso de cambio debido a la reciente puesta en marcha del EspacioEuropeo de Educacion superior.En particular, las universidades espanolas estan tratando deimplementar metodos de innovacion docente.

Se buscan metodos que potencien el aprendizaje activo de losestudiantes, dejando en un segundo plano los metodos tradicionales.Es decir, un sistema de educacion universitario que estaba focalizadofundamentalmente en la clase magistral se esta moviendo hacia unnuevo sistema basado en el aprendizaje y consolidacion por parte delestudiante.


Introduccion

Introduccion

En la actualidad, las universidades estan inmersas en un profundoproceso de cambio debido a la reciente puesta en marcha del EspacioEuropeo de Educacion superior.En particular, las universidades espanolas estan tratando deimplementar metodos de innovacion docente.Se buscan metodos que potencien el aprendizaje activo de losestudiantes, dejando en un segundo plano los metodos tradicionales.

Es decir, un sistema de educacion universitario que estaba focalizadofundamentalmente en la clase magistral se esta moviendo hacia unnuevo sistema basado en el aprendizaje y consolidacion por parte delestudiante.


Introduccion

Introduccion

En la actualidad, las universidades estan inmersas en un profundoproceso de cambio debido a la reciente puesta en marcha del EspacioEuropeo de Educacion superior.En particular, las universidades espanolas estan tratando deimplementar metodos de innovacion docente.Se buscan metodos que potencien el aprendizaje activo de losestudiantes, dejando en un segundo plano los metodos tradicionales.Es decir, un sistema de educacion universitario que estaba focalizadofundamentalmente en la clase magistral se esta moviendo hacia unnuevo sistema basado en el aprendizaje y consolidacion por parte delestudiante.


Introduccion

Introduccion (II)

Trabajos previos han mostrado la conveniencia y los beneficiosasociados del aprendizaje activo por parte de los estudiantes (Sivan etal., 2000),

que incluye la mejora en la comunicacion y el pensamiento crıtico, lamejora en la resolucion de problemas, la mejor consolidacion de loaprendido en el tiempo, etc.

Struyven et al. (2006), Wilson y Fowler (2005), y Baeten et al.(2010) tambien proponen la implantacion de metodos de ensenanzacentrados en los estudiantes.En este trabajo se plantea este estilo de ensenanza, y se analiza laperspectiva del aprendizaje constructivo, de acuerdo con el cual, elestudiante es el constructor activo del conocimiento.


Introduccion

Introduccion (II)



Struyven et al. (2006), Wilson y Fowler (2005), y Baeten et al.(2010) tambien proponen la implantacion de metodos de ensenanzacentrados en los estudiantes.

En este trabajo se plantea este estilo de ensenanza, y se analiza laperspectiva del aprendizaje constructivo, de acuerdo con el cual, elestudiante es el constructor activo del conocimiento.


Introduccion

Introduccion (II)



Struyven et al. (2006), Wilson y Fowler (2005), y Baeten et al.(2010) tambien proponen la implantacion de metodos de ensenanzacentrados en los estudiantes.En este trabajo se plantea este estilo de ensenanza, y se analiza laperspectiva del aprendizaje constructivo, de acuerdo con el cual, elestudiante es el constructor activo del conocimiento.


Introduccion

Introduccion (III)

Dentro del marco de la mejora educacional, Cannon y Newble (2000)proponen incorporar el rol del estudiante en el proceso del aprendizaje, yenfatizan la importancia de los diferentes caminos del pensamiento en losque el estudiante es responsable y lleva a cabo su propio proceso deaprendizaje de manera activa.

Desde este punto de vista, el rol del profesor y el del estudiante cambiansu posicion relativa. Bajo este nuevo paradigma:

El profesor se concibe como un mediador y un facilitador de un proceso deaprendizaje mas participativo y mas cooperativo que se adapta a ladiversidad de los estudiantes y al contexto social.El nuevo rol de los estudiantes contempla una mayor participacion einvolucramiento en el proceso, cambiando de ser meros receptores pasivos aser constructores activos del conocimiento.

En resumen: los estudiantes abandonan su rol de agentes pasivos para pasara ser agentes activos en el proceso de aprendizaje.

Estos nuevos principios justifican y motivan la aparicion de accioneseducativas disenadas a introducir nuevos recursos y cambiosmetodologicos con el fin de mejorar el proceso de aprendizaje.


Introduccion

Introduccion (III)

Dentro del marco de la mejora educacional, Cannon y Newble (2000)proponen incorporar el rol del estudiante en el proceso del aprendizaje, yenfatizan la importancia de los diferentes caminos del pensamiento en losque el estudiante es responsable y lleva a cabo su propio proceso deaprendizaje de manera activa.Desde este punto de vista, el rol del profesor y el del estudiante cambiansu posicion relativa. Bajo este nuevo paradigma:





Introduccion

Introduccion (III)


El profesor se concibe como un mediador y un facilitador de un proceso deaprendizaje mas participativo y mas cooperativo que se adapta a ladiversidad de los estudiantes y al contexto social.

El nuevo rol de los estudiantes contempla una mayor participacion einvolucramiento en el proceso, cambiando de ser meros receptores pasivos aser constructores activos del conocimiento.




Introduccion

Introduccion (III)






Introduccion

Introduccion (IV)

Nuestra intencion es presentar la aplicacion en la aulas de la tecnica“puzzle” de Aronson et al. (1978) como una experiencia pionera en laasignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa.

Este trabajo describe como se pretende implantar esta tecnica a la vezque presentamos la valoracion de su uso en otra asignatura obtenidomediante una encuesta posterior.Los resultados positivos sugieren la necesidad de llevar a caboexperiencias en asignaturas (preferentemente del mismo grado) paraencontrar sinergias y valorar el impacto resultante de la introduccionde este tipo de metodos de aprendido activo.


Introduccion

Introduccion (IV)

Nuestra intencion es presentar la aplicacion en la aulas de la tecnica“puzzle” de Aronson et al. (1978) como una experiencia pionera en laasignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa.Este trabajo describe como se pretende implantar esta tecnica a la vezque presentamos la valoracion de su uso en otra asignatura obtenidomediante una encuesta posterior.

Los resultados positivos sugieren la necesidad de llevar a caboexperiencias en asignaturas (preferentemente del mismo grado) paraencontrar sinergias y valorar el impacto resultante de la introduccionde este tipo de metodos de aprendido activo.


Introduccion

Introduccion (IV)

Nuestra intencion es presentar la aplicacion en la aulas de la tecnica“puzzle” de Aronson et al. (1978) como una experiencia pionera en laasignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa.Este trabajo describe como se pretende implantar esta tecnica a la vezque presentamos la valoracion de su uso en otra asignatura obtenidomediante una encuesta posterior.Los resultados positivos sugieren la necesidad de llevar a caboexperiencias en asignaturas (preferentemente del mismo grado) paraencontrar sinergias y valorar el impacto resultante de la introduccionde este tipo de metodos de aprendido activo.


El contexto de la Estadıstica para la Economıa y la Empresa

La asignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa conllevauna enorme dificultad desde el momento que requiere una asimilacionimportante de conocimiento de contenidos con una elevadacomponente de matematicas y estadıstica ası como conceptosteoricos que requieren un seguimiento y un esfuerzo continuado de losestudiantes.

De acuerdo con Cano y Berben (2009), la motivacion juega un rolmuy importante en el sentido de que quizas los estudiantestrabajarıan mas y mejor si sintieran realmente que forman parte delproceso de aprendizaje.En este contexto, nuestra propuesta es tratar de introducir nuevosmetodos que puedan facilitar el aprendizaje y el feedback (no soloentre profesor y estudiante sino tambien entre estudiantes).



La asignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa conllevauna enorme dificultad desde el momento que requiere una asimilacionimportante de conocimiento de contenidos con una elevadacomponente de matematicas y estadıstica ası como conceptosteoricos que requieren un seguimiento y un esfuerzo continuado de losestudiantes.De acuerdo con Cano y Berben (2009), la motivacion juega un rolmuy importante en el sentido de que quizas los estudiantestrabajarıan mas y mejor si sintieran realmente que forman parte delproceso de aprendizaje.

En este contexto, nuestra propuesta es tratar de introducir nuevosmetodos que puedan facilitar el aprendizaje y el feedback (no soloentre profesor y estudiante sino tambien entre estudiantes).



La asignatura de Estadıstica para la Economıa y la Empresa conllevauna enorme dificultad desde el momento que requiere una asimilacionimportante de conocimiento de contenidos con una elevadacomponente de matematicas y estadıstica ası como conceptosteoricos que requieren un seguimiento y un esfuerzo continuado de losestudiantes.De acuerdo con Cano y Berben (2009), la motivacion juega un rolmuy importante en el sentido de que quizas los estudiantestrabajarıan mas y mejor si sintieran realmente que forman parte delproceso de aprendizaje.En este contexto, nuestra propuesta es tratar de introducir nuevosmetodos que puedan facilitar el aprendizaje y el feedback (no soloentre profesor y estudiante sino tambien entre estudiantes).



En esta lınea, Hattie y Timperley (2007) y Gijbels y Coertjens (2009)subrayan la importancia del feedback y sugieren que es crucial en elproceso de aprendizaje de los estudiantes.

Cuando la informacion fluye en dos direcciones, es mas sencilloresolver las dificultades que los estudiantes pueden encontrarse en elproceso de asimilacion de los contenidos, y esta bastante claro que losestudiantes prefieren compartir informacion entre ellos antes queinteractuar con el profesor.La motivacion de este trabajo reside pues en aportar al profesoradorecursos docentes adicionales que les permitan explotar nuevasoportunidades en este nuevo contexto de la educacion universitaria.Nuestra propuesta es el uso de tecnicas de cooperacion, tales como eltrabajo en equipo, complementadas con el estudio personal paraconseguir la adquisicion profunda y la consolidacion de lascompetencias.



En esta lınea, Hattie y Timperley (2007) y Gijbels y Coertjens (2009)subrayan la importancia del feedback y sugieren que es crucial en elproceso de aprendizaje de los estudiantes.Cuando la informacion fluye en dos direcciones, es mas sencilloresolver las dificultades que los estudiantes pueden encontrarse en elproceso de asimilacion de los contenidos, y esta bastante claro que losestudiantes prefieren compartir informacion entre ellos antes queinteractuar con el profesor.

La motivacion de este trabajo reside pues en aportar al profesoradorecursos docentes adicionales que les permitan explotar nuevasoportunidades en este nuevo contexto de la educacion universitaria.Nuestra propuesta es el uso de tecnicas de cooperacion, tales como eltrabajo en equipo, complementadas con el estudio personal paraconseguir la adquisicion profunda y la consolidacion de lascompetencias.



En esta lınea, Hattie y Timperley (2007) y Gijbels y Coertjens (2009)subrayan la importancia del feedback y sugieren que es crucial en elproceso de aprendizaje de los estudiantes.Cuando la informacion fluye en dos direcciones, es mas sencilloresolver las dificultades que los estudiantes pueden encontrarse en elproceso de asimilacion de los contenidos, y esta bastante claro que losestudiantes prefieren compartir informacion entre ellos antes queinteractuar con el profesor.La motivacion de este trabajo reside pues en aportar al profesoradorecursos docentes adicionales que les permitan explotar nuevasoportunidades en este nuevo contexto de la educacion universitaria.

Nuestra propuesta es el uso de tecnicas de cooperacion, tales como eltrabajo en equipo, complementadas con el estudio personal paraconseguir la adquisicion profunda y la consolidacion de lascompetencias.



En esta lınea, Hattie y Timperley (2007) y Gijbels y Coertjens (2009)subrayan la importancia del feedback y sugieren que es crucial en elproceso de aprendizaje de los estudiantes.Cuando la informacion fluye en dos direcciones, es mas sencilloresolver las dificultades que los estudiantes pueden encontrarse en elproceso de asimilacion de los contenidos, y esta bastante claro que losestudiantes prefieren compartir informacion entre ellos antes queinteractuar con el profesor.La motivacion de este trabajo reside pues en aportar al profesoradorecursos docentes adicionales que les permitan explotar nuevasoportunidades en este nuevo contexto de la educacion universitaria.Nuestra propuesta es el uso de tecnicas de cooperacion, tales como eltrabajo en equipo, complementadas con el estudio personal paraconseguir la adquisicion profunda y la consolidacion de lascompetencias.



Una cuestion relevante es la eleccion del software a utilizar, ya quemuchos de los paquetes disponibles tienen un precio elevado para lamayorıa de los estudiantes.

Nuestra propuesta es que los estudiantes utilicen R, un paqueteestadıstico de libre distribucion accesible a traves de su pagina web(www.r-project.org).A pesar de ser uno de los paquetes estadısticos mas potentes, elhecho de que se use a traves de comandos suele suponer un problemapara los estudiantes que estan comenzando a utilizarlo o para aquellosestudiantes cuyas habilidades informaticas son menores.Sin embargo, existen interfaces que facilitan su uso. En concreto,tanto RStudio como el R-commander facilitan una rapidafamiliarizacion a aquellos estudiantes acostumbrados a otros softwaresbasados en menus como SPSS o Stata.Nuestra propuesta se basa pues en un nuevo diseno de practicas delaboratorio en las que los estudiantes resuelven problemas deestadıstica de manera cooperativa utilizando R.



Una cuestion relevante es la eleccion del software a utilizar, ya quemuchos de los paquetes disponibles tienen un precio elevado para lamayorıa de los estudiantes.Nuestra propuesta es que los estudiantes utilicen R, un paqueteestadıstico de libre distribucion accesible a traves de su pagina web(www.r-project.org).

A pesar de ser uno de los paquetes estadısticos mas potentes, elhecho de que se use a traves de comandos suele suponer un problemapara los estudiantes que estan comenzando a utilizarlo o para aquellosestudiantes cuyas habilidades informaticas son menores.Sin embargo, existen interfaces que facilitan su uso. En concreto,tanto RStudio como el R-commander facilitan una rapidafamiliarizacion a aquellos estudiantes acostumbrados a otros softwaresbasados en menus como SPSS o Stata.Nuestra propuesta se basa pues en un nuevo diseno de practicas delaboratorio en las que los estudiantes resuelven problemas deestadıstica de manera cooperativa utilizando R.



Una cuestion relevante es la eleccion del software a utilizar, ya quemuchos de los paquetes disponibles tienen un precio elevado para lamayorıa de los estudiantes.Nuestra propuesta es que los estudiantes utilicen R, un paqueteestadıstico de libre distribucion accesible a traves de su pagina web(www.r-project.org).A pesar de ser uno de los paquetes estadısticos mas potentes, elhecho de que se use a traves de comandos suele suponer un problemapara los estudiantes que estan comenzando a utilizarlo o para aquellosestudiantes cuyas habilidades informaticas son menores.

Sin embargo, existen interfaces que facilitan su uso. En concreto,tanto RStudio como el R-commander facilitan una rapidafamiliarizacion a aquellos estudiantes acostumbrados a otros softwaresbasados en menus como SPSS o Stata.Nuestra propuesta se basa pues en un nuevo diseno de practicas delaboratorio en las que los estudiantes resuelven problemas deestadıstica de manera cooperativa utilizando R.



Una cuestion relevante es la eleccion del software a utilizar, ya quemuchos de los paquetes disponibles tienen un precio elevado para lamayorıa de los estudiantes.Nuestra propuesta es que los estudiantes utilicen R, un paqueteestadıstico de libre distribucion accesible a traves de su pagina web(www.r-project.org).A pesar de ser uno de los paquetes estadısticos mas potentes, elhecho de que se use a traves de comandos suele suponer un problemapara los estudiantes que estan comenzando a utilizarlo o para aquellosestudiantes cuyas habilidades informaticas son menores.Sin embargo, existen interfaces que facilitan su uso. En concreto,tanto RStudio como el R-commander facilitan una rapidafamiliarizacion a aquellos estudiantes acostumbrados a otros softwaresbasados en menus como SPSS o Stata.

Nuestra propuesta se basa pues en un nuevo diseno de practicas delaboratorio en las que los estudiantes resuelven problemas deestadıstica de manera cooperativa utilizando R.



Una cuestion relevante es la eleccion del software a utilizar, ya quemuchos de los paquetes disponibles tienen un precio elevado para lamayorıa de los estudiantes.Nuestra propuesta es que los estudiantes utilicen R, un paqueteestadıstico de libre distribucion accesible a traves de su pagina web(www.r-project.org).A pesar de ser uno de los paquetes estadısticos mas potentes, elhecho de que se use a traves de comandos suele suponer un problemapara los estudiantes que estan comenzando a utilizarlo o para aquellosestudiantes cuyas habilidades informaticas son menores.Sin embargo, existen interfaces que facilitan su uso. En concreto,tanto RStudio como el R-commander facilitan una rapidafamiliarizacion a aquellos estudiantes acostumbrados a otros softwaresbasados en menus como SPSS o Stata.Nuestra propuesta se basa pues en un nuevo diseno de practicas delaboratorio en las que los estudiantes resuelven problemas deestadıstica de manera cooperativa utilizando R.


Metodos Trabajo en equipo

Trabajo en equipo

Dividir a los estudiantes en grupos potencia la consolidacion de laproductividad y la consolidacion del aprendizaje a la vez que favoreceel dinamismo a traves del feedback.

El resultado total de todos los miembros del grupo de maneraconjunta es superior a la suma de los resultados individuales. Elnumero de personas en un equipo debe estar limitado; consideramosque grupos de tres o cuatro estudiantes ofrecen las mayores ventajas.Los equipos de trabajo pueden formarse de dos maneras:

1 Los estudiantes forman sus propios grupos, una opcion que ellosprefieren, ya que les permite trabajar con gente que conocen o con losque han trabajado antes.

2 El docente es el que forma los grupos basandose en un criterio previoque haga que los grupos tengan similitudes y sean homogeneos.



Trabajo en equipo

Dividir a los estudiantes en grupos potencia la consolidacion de laproductividad y la consolidacion del aprendizaje a la vez que favoreceel dinamismo a traves del feedback.El resultado total de todos los miembros del grupo de maneraconjunta es superior a la suma de los resultados individuales. Elnumero de personas en un equipo debe estar limitado; consideramosque grupos de tres o cuatro estudiantes ofrecen las mayores ventajas.

Los equipos de trabajo pueden formarse de dos maneras:





Trabajo en equipo

Dividir a los estudiantes en grupos potencia la consolidacion de laproductividad y la consolidacion del aprendizaje a la vez que favoreceel dinamismo a traves del feedback.El resultado total de todos los miembros del grupo de maneraconjunta es superior a la suma de los resultados individuales. Elnumero de personas en un equipo debe estar limitado; consideramosque grupos de tres o cuatro estudiantes ofrecen las mayores ventajas.Los equipos de trabajo pueden formarse de dos maneras:





En nuestro caso, debido al gran numero de estudiantes de laasignatura, pretendemos trabajar con grupos de cuatro (cincoexcepcionalmente).

Una vez los grupos se han formado, se les da una guıa con losobjetivos y los temas a tratar durante las ocho semanas de duraciondel proyecto.Despues de una supervision planificada a traves de tutorıas y unseguimiento formal, al final del perıodo los estudiantes entregan sutrabajo finalizado y lo presentan en clase.Todo el trabajo del proyecto se comparte entre los estudiantes, quereciben el feedback del docente y, cuando lo desean, de otrosestudiantes de otros equipos, que tambien pueden participar en ladiscusion final.



En nuestro caso, debido al gran numero de estudiantes de laasignatura, pretendemos trabajar con grupos de cuatro (cincoexcepcionalmente).Una vez los grupos se han formado, se les da una guıa con losobjetivos y los temas a tratar durante las ocho semanas de duraciondel proyecto.

Despues de una supervision planificada a traves de tutorıas y unseguimiento formal, al final del perıodo los estudiantes entregan sutrabajo finalizado y lo presentan en clase.Todo el trabajo del proyecto se comparte entre los estudiantes, quereciben el feedback del docente y, cuando lo desean, de otrosestudiantes de otros equipos, que tambien pueden participar en ladiscusion final.



En nuestro caso, debido al gran numero de estudiantes de laasignatura, pretendemos trabajar con grupos de cuatro (cincoexcepcionalmente).Una vez los grupos se han formado, se les da una guıa con losobjetivos y los temas a tratar durante las ocho semanas de duraciondel proyecto.Despues de una supervision planificada a traves de tutorıas y unseguimiento formal, al final del perıodo los estudiantes entregan sutrabajo finalizado y lo presentan en clase.

Todo el trabajo del proyecto se comparte entre los estudiantes, quereciben el feedback del docente y, cuando lo desean, de otrosestudiantes de otros equipos, que tambien pueden participar en ladiscusion final.



En nuestro caso, debido al gran numero de estudiantes de laasignatura, pretendemos trabajar con grupos de cuatro (cincoexcepcionalmente).Una vez los grupos se han formado, se les da una guıa con losobjetivos y los temas a tratar durante las ocho semanas de duraciondel proyecto.Despues de una supervision planificada a traves de tutorıas y unseguimiento formal, al final del perıodo los estudiantes entregan sutrabajo finalizado y lo presentan en clase.Todo el trabajo del proyecto se comparte entre los estudiantes, quereciben el feedback del docente y, cuando lo desean, de otrosestudiantes de otros equipos, que tambien pueden participar en ladiscusion final.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.

Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.Se promueve la creatividad y la sinergia.El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.

La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.Se promueve la creatividad y la sinergia.El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.

Se promueve la creatividad y la sinergia.El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.Se promueve la creatividad y la sinergia.

El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.Se promueve la creatividad y la sinergia.El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.

Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Ventajas

La responsabilidad de la consecucion de los objetivos y los incentivospara conseguirlos se comparten entre todos los miembros del grupo.Potencia la motivacion, tanto para los estudiantes que son menoscompetentes en la asignatura (porque encuentran apoyo en suscompaneros), como para los que sı tienen un mayor conocimientopues tienen la oportunidad de ayudar a sus colegas y ası ampliar ypotenciar sus habilidades de transmisores de conocimiento.La calidad del trabajo es mayor ya que el contenido se acuerdapreviamente.Se promueve la creatividad y la sinergia.El trabajo final se enriquece con las diferentes aproximaciones ypuntos de vista.Es muy similar a la experiencia de un entorno de trabajo real.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.

La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.

Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.

El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.

La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.

Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.



Desventajas

Mayor inversion de tiempo y esfuerzo para conseguir un consenso.La pluralidad tiene un efecto negativo cuando los miembros delequipo no interactuan bien.Si una persona emerge como el lıder dominante, el equipo pierde suidentidad.El sentido de la responsabilidad puede quedarse en segundo planopara aquellos miembros que confıan en que sus companeros van aconseguir que el proyecto llegue a buen fin.La participacion de todos los miembros del grupo no esta siempretodo lo equilibrada que serıa deseable.Algunos estudiantes expresan su desacuerdo cuando no todos losmiembros persiguen sus obligaciones previamente adquiridas.


Metodos Cooperacion: tecnica “puzzle”

Cooperacion: tecnica “puzzle” (jigsaw)

La aplicacion de la tecnica de cooperacion “puzzle” de Aronson et al.(1978) consiste en la division de los estudiantes de manera aleatoriaen grupos pequenos que no tienen que ser necesariamentehomogeneos.

De la misma manera que cada pieza de un rompecabezas es necesariapara finalizar un puzzle, cada miembro del equipo es importante ynecesario para conseguir el objetivo final.Cada estudiante es esencial, y cada uno debe ser consciente de esto einvolucrarse completamente para su beneficio y el del grupo: esto esclave para el exito de esta propuesta.




La aplicacion de la tecnica de cooperacion “puzzle” de Aronson et al.(1978) consiste en la division de los estudiantes de manera aleatoriaen grupos pequenos que no tienen que ser necesariamentehomogeneos.De la misma manera que cada pieza de un rompecabezas es necesariapara finalizar un puzzle, cada miembro del equipo es importante ynecesario para conseguir el objetivo final.

Cada estudiante es esencial, y cada uno debe ser consciente de esto einvolucrarse completamente para su beneficio y el del grupo: esto esclave para el exito de esta propuesta.




La aplicacion de la tecnica de cooperacion “puzzle” de Aronson et al.(1978) consiste en la division de los estudiantes de manera aleatoriaen grupos pequenos que no tienen que ser necesariamentehomogeneos.De la misma manera que cada pieza de un rompecabezas es necesariapara finalizar un puzzle, cada miembro del equipo es importante ynecesario para conseguir el objetivo final.Cada estudiante es esencial, y cada uno debe ser consciente de esto einvolucrarse completamente para su beneficio y el del grupo: esto esclave para el exito de esta propuesta.



Se divide a los estudiantes en grupos de no mas de cinco estudiantes.

Los objetivos de la experiencia se estructuran de tal manera que cadaestudiante tenga un interes tanto en su rendimiento como en el de suscompaneros.Lo que realmente es interesante de esta tecnica es la versatilidad queofrece al designar expertos, esto es, cada estudiante del grupo seespecializa en un area del tema y los estudiantes de cada uno de losgrupos que trabajan en ese area se reunen para compartir suconocimiento y formar grupos de especialistas.Despues cada experto vuelve a su grupo original y comparte elconocimiento adquirido con los otros miembros del grupo.Finalmente, la interdependencia entre los miembros del grupo lleva ala cooperacion y a la responsabilidad que conduce el proceso deaprendizaje.



Se divide a los estudiantes en grupos de no mas de cinco estudiantes.Los objetivos de la experiencia se estructuran de tal manera que cadaestudiante tenga un interes tanto en su rendimiento como en el de suscompaneros.

Lo que realmente es interesante de esta tecnica es la versatilidad queofrece al designar expertos, esto es, cada estudiante del grupo seespecializa en un area del tema y los estudiantes de cada uno de losgrupos que trabajan en ese area se reunen para compartir suconocimiento y formar grupos de especialistas.Despues cada experto vuelve a su grupo original y comparte elconocimiento adquirido con los otros miembros del grupo.Finalmente, la interdependencia entre los miembros del grupo lleva ala cooperacion y a la responsabilidad que conduce el proceso deaprendizaje.



Se divide a los estudiantes en grupos de no mas de cinco estudiantes.Los objetivos de la experiencia se estructuran de tal manera que cadaestudiante tenga un interes tanto en su rendimiento como en el de suscompaneros.Lo que realmente es interesante de esta tecnica es la versatilidad queofrece al designar expertos, esto es, cada estudiante del grupo seespecializa en un area del tema y los estudiantes de cada uno de losgrupos que trabajan en ese area se reunen para compartir suconocimiento y formar grupos de especialistas.

Despues cada experto vuelve a su grupo original y comparte elconocimiento adquirido con los otros miembros del grupo.Finalmente, la interdependencia entre los miembros del grupo lleva ala cooperacion y a la responsabilidad que conduce el proceso deaprendizaje.



Se divide a los estudiantes en grupos de no mas de cinco estudiantes.Los objetivos de la experiencia se estructuran de tal manera que cadaestudiante tenga un interes tanto en su rendimiento como en el de suscompaneros.Lo que realmente es interesante de esta tecnica es la versatilidad queofrece al designar expertos, esto es, cada estudiante del grupo seespecializa en un area del tema y los estudiantes de cada uno de losgrupos que trabajan en ese area se reunen para compartir suconocimiento y formar grupos de especialistas.Despues cada experto vuelve a su grupo original y comparte elconocimiento adquirido con los otros miembros del grupo.

Finalmente, la interdependencia entre los miembros del grupo lleva ala cooperacion y a la responsabilidad que conduce el proceso deaprendizaje.



Se divide a los estudiantes en grupos de no mas de cinco estudiantes.Los objetivos de la experiencia se estructuran de tal manera que cadaestudiante tenga un interes tanto en su rendimiento como en el de suscompaneros.Lo que realmente es interesante de esta tecnica es la versatilidad queofrece al designar expertos, esto es, cada estudiante del grupo seespecializa en un area del tema y los estudiantes de cada uno de losgrupos que trabajan en ese area se reunen para compartir suconocimiento y formar grupos de especialistas.Despues cada experto vuelve a su grupo original y comparte elconocimiento adquirido con los otros miembros del grupo.Finalmente, la interdependencia entre los miembros del grupo lleva ala cooperacion y a la responsabilidad que conduce el proceso deaprendizaje.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.

Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.

Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.

La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.

Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.

Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Ventajas (I)

Esta basada en la interdependencia positiva y la responsabilidad entretodos los miembros del grupo.Los estudiantes estan muy motivados porque su rendimiento dependedel rendimiento de sus companeros.Hay una responsabilidad grupal, pero tambien individual.La composicion del grupo es heterogenea, lo que permite a todos losestudiantes participar sin discriminacion.Todos los miembros del grupo contribuyen de manera equivalente sindistincion entre roles intra grupos; en cualquier caso, los grupos seorganizan de tal manera que todos son expertos y el liderazgo secomparte.Se ha demostrado la satisfaccion de los estudiantes ante la tecnica.



Desventajas

Se desarrolla en la clase: involucra ajustes en la organizacion docente.

Requiere una monitorizacion intensa para conseguir un buenfuncionamiento.Algunos estudiantes que no estan familiarizados con la tecnicaexperimentan ansiedad o estres al tener que terminar la actividadantes del final de la clase.Todos los estudiantes tienen que estar involucrados y el procedimientotiene que estar muy claro, ya que el exito de la actividad y lasventajas dependen en gran medida de ello.La presencia de un estudiante ‘experto’, que tome el rol de un lıderconvencional y tomar el control del grupo, podrıa eclipsar otrosmiembros del grupo evitando ası la participacion equitativa de todoslos miembros. Una posible solucion serıa extraer del grupo a dichoestudiante. En cualquier caso, la participacion equitativa debepromoverse.



Desventajas

Se desarrolla en la clase: involucra ajustes en la organizacion docente.Requiere una monitorizacion intensa para conseguir un buenfuncionamiento.

Algunos estudiantes que no estan familiarizados con la tecnicaexperimentan ansiedad o estres al tener que terminar la actividadantes del final de la clase.Todos los estudiantes tienen que estar involucrados y el procedimientotiene que estar muy claro, ya que el exito de la actividad y lasventajas dependen en gran medida de ello.La presencia de un estudiante ‘experto’, que tome el rol de un lıderconvencional y tomar el control del grupo, podrıa eclipsar otrosmiembros del grupo evitando ası la participacion equitativa de todoslos miembros. Una posible solucion serıa extraer del grupo a dichoestudiante. En cualquier caso, la participacion equitativa debepromoverse.



Desventajas

Se desarrolla en la clase: involucra ajustes en la organizacion docente.Requiere una monitorizacion intensa para conseguir un buenfuncionamiento.Algunos estudiantes que no estan familiarizados con la tecnicaexperimentan ansiedad o estres al tener que terminar la actividadantes del final de la clase.

Todos los estudiantes tienen que estar involucrados y el procedimientotiene que estar muy claro, ya que el exito de la actividad y lasventajas dependen en gran medida de ello.La presencia de un estudiante ‘experto’, que tome el rol de un lıderconvencional y tomar el control del grupo, podrıa eclipsar otrosmiembros del grupo evitando ası la participacion equitativa de todoslos miembros. Una posible solucion serıa extraer del grupo a dichoestudiante. En cualquier caso, la participacion equitativa debepromoverse.



Desventajas

Se desarrolla en la clase: involucra ajustes en la organizacion docente.Requiere una monitorizacion intensa para conseguir un buenfuncionamiento.Algunos estudiantes que no estan familiarizados con la tecnicaexperimentan ansiedad o estres al tener que terminar la actividadantes del final de la clase.Todos los estudiantes tienen que estar involucrados y el procedimientotiene que estar muy claro, ya que el exito de la actividad y lasventajas dependen en gran medida de ello.

La presencia de un estudiante ‘experto’, que tome el rol de un lıderconvencional y tomar el control del grupo, podrıa eclipsar otrosmiembros del grupo evitando ası la participacion equitativa de todoslos miembros. Una posible solucion serıa extraer del grupo a dichoestudiante. En cualquier caso, la participacion equitativa debepromoverse.



Desventajas

Se desarrolla en la clase: involucra ajustes en la organizacion docente.Requiere una monitorizacion intensa para conseguir un buenfuncionamiento.Algunos estudiantes que no estan familiarizados con la tecnicaexperimentan ansiedad o estres al tener que terminar la actividadantes del final de la clase.Todos los estudiantes tienen que estar involucrados y el procedimientotiene que estar muy claro, ya que el exito de la actividad y lasventajas dependen en gran medida de ello.La presencia de un estudiante ‘experto’, que tome el rol de un lıderconvencional y tomar el control del grupo, podrıa eclipsar otrosmiembros del grupo evitando ası la participacion equitativa de todoslos miembros. Una posible solucion serıa extraer del grupo a dichoestudiante. En cualquier caso, la participacion equitativa debepromoverse.


Propuesta

Propuesta: implementar las dos tecnicas con una muestra de 45 estudiantes.Al acabar los estudiantes deben contestar las siguientes preguntas:

1 ¿Te gusta esta tecnica de aprendizaje?2 ¿Crees que el profesor ayuda en el proceso de aprendizaje?3 ¿Has conseguido los objetivos mediante esta tecnica?4 ¿Crees que es importante el promover cambios en el proceso de

aprendizaje?5 El soporte y el feedback con tu profesor, ¿son importantes para tı?

Vamos a solicitar preguntas cortas y no escalas de satisfaccion en un intentode conseguir un grado total de satisfaccion.La idea es recopilar la informacion sobre la aplicacion de estas dos tecnicas ysu posterior comparacion con el metodo tradicional.Realizaremos reuniones con otros profesores involucrados en la asignaturapara discutir la posibilidad de seguir con el procedimiento.


Propuesta


1 ¿Te gusta esta tecnica de aprendizaje?

2 ¿Crees que el profesor ayuda en el proceso de aprendizaje?3 ¿Has conseguido los objetivos mediante esta tecnica?4 ¿Crees que es importante el promover cambios en el proceso de




Propuesta


1 ¿Te gusta esta tecnica de aprendizaje?2 ¿Crees que el profesor ayuda en el proceso de aprendizaje?

3 ¿Has conseguido los objetivos mediante esta tecnica?4 ¿Crees que es importante el promover cambios en el proceso de




Propuesta


1 ¿Te gusta esta tecnica de aprendizaje?2 ¿Crees que el profesor ayuda en el proceso de aprendizaje?3 ¿Has conseguido los objetivos mediante esta tecnica?

4 ¿Crees que es importante el promover cambios en el proceso deaprendizaje?

5 El soporte y el feedback con tu profesor, ¿son importantes para tı?Vamos a solicitar preguntas cortas y no escalas de satisfaccion en un intentode conseguir un grado total de satisfaccion.La idea es recopilar la informacion sobre la aplicacion de estas dos tecnicas ysu posterior comparacion con el metodo tradicional.Realizaremos reuniones con otros profesores involucrados en la asignaturapara discutir la posibilidad de seguir con el procedimiento.


Propuesta



aprendizaje?

5 El soporte y el feedback con tu profesor, ¿son importantes para tı?Vamos a solicitar preguntas cortas y no escalas de satisfaccion en un intentode conseguir un grado total de satisfaccion.La idea es recopilar la informacion sobre la aplicacion de estas dos tecnicas ysu posterior comparacion con el metodo tradicional.Realizaremos reuniones con otros profesores involucrados en la asignaturapara discutir la posibilidad de seguir con el procedimiento.


Propuesta






Propuesta




Vamos a solicitar preguntas cortas y no escalas de satisfaccion en un intentode conseguir un grado total de satisfaccion.

La idea es recopilar la informacion sobre la aplicacion de estas dos tecnicas ysu posterior comparacion con el metodo tradicional.Realizaremos reuniones con otros profesores involucrados en la asignaturapara discutir la posibilidad de seguir con el procedimiento.


Propuesta




Vamos a solicitar preguntas cortas y no escalas de satisfaccion en un intentode conseguir un grado total de satisfaccion.La idea es recopilar la informacion sobre la aplicacion de estas dos tecnicas ysu posterior comparacion con el metodo tradicional.

Realizaremos reuniones con otros profesores involucrados en la asignaturapara discutir la posibilidad de seguir con el procedimiento.


Propuesta






Propuesta

En la siguiente tabla presentamos resultados de la aplicacion de la mismapropuesta en una asignatura de Finanzas obtenidos en una muestra de 45estudiantes.

Trabajo en equipo Jigsaw TradicionalPregunta # Si No ns/nc Si No ns/nc Si No ns/nc

(1) 100.0 0.0 0.0 62.2 37.8 0.0 80.0 17.8 2.2(2) 100.0 0.0 0.0 66.7 33.3 0.0 93.3 6.7 0.0(3) 97.0 3.0 0.0 51.1 48.9 0.0 82.2 17.8 0.0(4) 90.9 9.1 0.0 75.6 17.8 6.7 84.4 13.3 2.2(5) 97.0 3.0 0.0 93.3 4.4 2.2 97.8 2.2 0.0a Los resultados se presentan en porcentajes.


Propuesta

Resumen de los resultados de la aplicacion en otraasignatura

El metodo mas popular es el trabajo en equipo (100%), seguido delmetodo tradicional y el metodo puzzle, que tiene solo el 62.2% derespuestas positivas.

Los estudiantes tambien valoran muy positivamente el soporte delprofesor en la tecnica del trabajo en equipo (100%), seguido del metodotradicional (93%) y a distancia de la tecnica puzzle (66.7%); claramentelos resultados mas bajos de esta tecnica nos indican que es menosatractiva a los estudiantes en comparacion con las otras dos.Los resultados de la cuarta pregunta (90% positivos) nos permitenconcluir que la experiencia del trabajo en equipo involucra mucho mas alos estudiantes que el metodo tradicional.Para concluir, los altos porcentajes de positivos en la ultima pregunta, porencima del 90% en todos los casos, nos indica que estamos en el caminode mejora del proceso de aprendizaje, no solo aportando nuevos recursossino estimulando dicho aprendizaje y manteniendo un constante contactocon el proceso a traves del feedback.


Propuesta


El metodo mas popular es el trabajo en equipo (100%), seguido delmetodo tradicional y el metodo puzzle, que tiene solo el 62.2% derespuestas positivas.Los estudiantes tambien valoran muy positivamente el soporte delprofesor en la tecnica del trabajo en equipo (100%), seguido del metodotradicional (93%) y a distancia de la tecnica puzzle (66.7%); claramentelos resultados mas bajos de esta tecnica nos indican que es menosatractiva a los estudiantes en comparacion con las otras dos.

Los resultados de la cuarta pregunta (90% positivos) nos permitenconcluir que la experiencia del trabajo en equipo involucra mucho mas alos estudiantes que el metodo tradicional.Para concluir, los altos porcentajes de positivos en la ultima pregunta, porencima del 90% en todos los casos, nos indica que estamos en el caminode mejora del proceso de aprendizaje, no solo aportando nuevos recursossino estimulando dicho aprendizaje y manteniendo un constante contactocon el proceso a traves del feedback.


Propuesta


El metodo mas popular es el trabajo en equipo (100%), seguido delmetodo tradicional y el metodo puzzle, que tiene solo el 62.2% derespuestas positivas.Los estudiantes tambien valoran muy positivamente el soporte delprofesor en la tecnica del trabajo en equipo (100%), seguido del metodotradicional (93%) y a distancia de la tecnica puzzle (66.7%); claramentelos resultados mas bajos de esta tecnica nos indican que es menosatractiva a los estudiantes en comparacion con las otras dos.Los resultados de la cuarta pregunta (90% positivos) nos permitenconcluir que la experiencia del trabajo en equipo involucra mucho mas alos estudiantes que el metodo tradicional.

Para concluir, los altos porcentajes de positivos en la ultima pregunta, porencima del 90% en todos los casos, nos indica que estamos en el caminode mejora del proceso de aprendizaje, no solo aportando nuevos recursossino estimulando dicho aprendizaje y manteniendo un constante contactocon el proceso a traves del feedback.


Propuesta


El metodo mas popular es el trabajo en equipo (100%), seguido delmetodo tradicional y el metodo puzzle, que tiene solo el 62.2% derespuestas positivas.Los estudiantes tambien valoran muy positivamente el soporte delprofesor en la tecnica del trabajo en equipo (100%), seguido del metodotradicional (93%) y a distancia de la tecnica puzzle (66.7%); claramentelos resultados mas bajos de esta tecnica nos indican que es menosatractiva a los estudiantes en comparacion con las otras dos.Los resultados de la cuarta pregunta (90% positivos) nos permitenconcluir que la experiencia del trabajo en equipo involucra mucho mas alos estudiantes que el metodo tradicional.Para concluir, los altos porcentajes de positivos en la ultima pregunta, porencima del 90% en todos los casos, nos indica que estamos en el caminode mejora del proceso de aprendizaje, no solo aportando nuevos recursossino estimulando dicho aprendizaje y manteniendo un constante contactocon el proceso a traves del feedback.


Conclusiones

Conclusiones

Pretendemos implementar una nueva aproximacion a la asignatura deEstadıstica para la Economıa y la Empresa mediante la utilizacion detecnicas de trabajo en equipo.

Pretendemos introducir R como herramienta de trabajo, pese a sudificultad en determinados contextos.Se espera que la experiencia docente nos permita identificar puntosfuertes y debiles en la aplicacion de estas nuevas tecnicas.La experiencia previa en otra asignatura parece muy positiva ymotivadora tanto para los estudiantes como para el profesorado.Indudablemente nos encontramos inmersos en un profundo proceso decambio y pequenas acciones como esta pueden ayudar en dichocambio (nada sencillo por otra parte), que por otra parte parecenecesario para mejorar la docencia y ayudar en el proceso deconsolidacion del conocimiento.


Conclusiones

Conclusiones

Pretendemos implementar una nueva aproximacion a la asignatura deEstadıstica para la Economıa y la Empresa mediante la utilizacion detecnicas de trabajo en equipo.Pretendemos introducir R como herramienta de trabajo, pese a sudificultad en determinados contextos.

Se espera que la experiencia docente nos permita identificar puntosfuertes y debiles en la aplicacion de estas nuevas tecnicas.La experiencia previa en otra asignatura parece muy positiva ymotivadora tanto para los estudiantes como para el profesorado.Indudablemente nos encontramos inmersos en un profundo proceso decambio y pequenas acciones como esta pueden ayudar en dichocambio (nada sencillo por otra parte), que por otra parte parecenecesario para mejorar la docencia y ayudar en el proceso deconsolidacion del conocimiento.


Conclusiones

Conclusiones

Pretendemos implementar una nueva aproximacion a la asignatura deEstadıstica para la Economıa y la Empresa mediante la utilizacion detecnicas de trabajo en equipo.Pretendemos introducir R como herramienta de trabajo, pese a sudificultad en determinados contextos.Se espera que la experiencia docente nos permita identificar puntosfuertes y debiles en la aplicacion de estas nuevas tecnicas.

La experiencia previa en otra asignatura parece muy positiva ymotivadora tanto para los estudiantes como para el profesorado.Indudablemente nos encontramos inmersos en un profundo proceso decambio y pequenas acciones como esta pueden ayudar en dichocambio (nada sencillo por otra parte), que por otra parte parecenecesario para mejorar la docencia y ayudar en el proceso deconsolidacion del conocimiento.


Conclusiones

Conclusiones

Pretendemos implementar una nueva aproximacion a la asignatura deEstadıstica para la Economıa y la Empresa mediante la utilizacion detecnicas de trabajo en equipo.Pretendemos introducir R como herramienta de trabajo, pese a sudificultad en determinados contextos.Se espera que la experiencia docente nos permita identificar puntosfuertes y debiles en la aplicacion de estas nuevas tecnicas.La experiencia previa en otra asignatura parece muy positiva ymotivadora tanto para los estudiantes como para el profesorado.

Indudablemente nos encontramos inmersos en un profundo proceso decambio y pequenas acciones como esta pueden ayudar en dichocambio (nada sencillo por otra parte), que por otra parte parecenecesario para mejorar la docencia y ayudar en el proceso deconsolidacion del conocimiento.


Conclusiones

Conclusiones

Pretendemos implementar una nueva aproximacion a la asignatura deEstadıstica para la Economıa y la Empresa mediante la utilizacion detecnicas de trabajo en equipo.Pretendemos introducir R como herramienta de trabajo, pese a sudificultad en determinados contextos.Se espera que la experiencia docente nos permita identificar puntosfuertes y debiles en la aplicacion de estas nuevas tecnicas.La experiencia previa en otra asignatura parece muy positiva ymotivadora tanto para los estudiantes como para el profesorado.Indudablemente nos encontramos inmersos en un profundo proceso decambio y pequenas acciones como esta pueden ayudar en dichocambio (nada sencillo por otra parte), que por otra parte parecenecesario para mejorar la docencia y ayudar en el proceso deconsolidacion del conocimiento.


Conclusiones

MUCHAS GRACIAS


R como herramienta vehicular en el Máster en

Bioestadística

David V. Conesa Guillén y Antonio López-Quílez

Grup d'Estadística Espacial i Temporal en Epidemiologia i Medi Ambient

Dept. d'Estadística i Investigació Operativa

Universitat de València

D. Conesa y A. López-Quílez (UV) R en Máster de Bioestadística 1 / 22

1 Máster Bioestadística.

2 El entorno R en el Máster de Bioestadística.

3 Conclusiones


1 Máster Bioestadística.


Presentación del Máster.

Los vertiginosos avances tecnológicos y en comunicación acontecidosen los últimos tiempos, han favorecido la consecución de datos, hastaahora inviables, y la acumulación considerable de mediciones sobrediversos fenómenos.

Surge pues la necesidad de una nueva �gura profesional indispensable,capacitada para el tratamiento exhaustivo de toda la informaciónrecopilada, su análisis y la obtención de conclusiones sobre el tema aestudio.

El Máster en Bioestadística pretende formar expertos en modelizaciónestadística, bajo las diversas perspectivas frecuentista y Bayesiana, ycapaces de llevar a cabo desde el diseño de una investigación hasta eltratamiento de datos, análisis y la derivación de los correspondientesinformes de interés.


Objetivos del Máster.

Formar expertos en modelización estadística, capacitándolos para laresolución de problemas a partir de información empírica más o menoscompleja y/o completa.

Desde el trabajo colaborativo en equipos multidisciplinares.

Orientación profesional.

Especialización en los contextos de:I la epidemiologíaI la investigación clínica y farmacéuticaI el medio ambiente y los sistemas naturales


Primeros resultados.

Primera promoción (2010-11):33 estudiantes matriculadosTerminando prácticas y trabajos �n de máster

Segunda promoción (2011-12):18 estudiantes matriculadosAcabando el primer año con los módulos de modelización

Tercera promoción (2012-13):15 estudiantes prematriculados


Estructura Académica.

PRIMER SEMESTRE1. Herramientas Matemáticas e Informáticas 18 ECTS2. Estadística 12 ECTSTOTAL 30 ECTS

SEGUNDO SEMESTRE3. Modelización Estadística 15 ECTS4. Modelización Avanzada 15 ECTSTOTAL 30 ECTS

TERCER SEMESTRE5. Especialización 12 ECTS6. Prácticas Externas 6 ECTS7. Trabajo Fin de Máster 12 ECTSTOTAL 30 ECTS

TOTAL MÁSTER 90 ECTS


Primer semestre.

Herramientas Matemáticas e Informáticas (18 ECTS)I Computación y programación en RI Gestión de bases de datosI Matemáticas en bioestadísticaI Probabilidad y simulación

Estadística (12 ECTS)I Plani�cación de la investigaciónI Minería de datosI Estadística Bayesiana


Segundo semestre.

Modelización Estadística (15 ECTS)I Modelos linealesI Series temporalesI Estadística espacial

Modelización Avanzada (15 ECTS)I Modelos lineales generalizadosI Modelos de suavizado, aditivos y mixtosI Modelos jerárquicos Bayesianos


Tercer semestre.

Especialización (12 ECTS)I EpidemiologíaI Investigación clínica y farmacéuticaI Investigación en sistemas naturales y medioambientales

Prácticas externas (6 ECTS)

Trabajo Fin de Máster (12 ECTS)


Más información.

http://www.masterbioestadistica.com


Per�l estudiantes primera promoción.

13 hombres y 20 mujeres

Edad media: 31 años

Extranjeros: 10%

Prodecen fuera CV: 25%

Lic. en CC y TT Estadísticas 7Dip. en Estadística 1Lic. en Matemáticas 6Lic. en Economía 1Ing. en Informática 1Ing. Industrial 1Ing. Técnica Forestal 1Lic. en Biología 7Lic. en Ciencias Ambientales 1Lic. en Medicina 2Lic. en Farmacia 3Lic. en Química 1Lic. en Psicología 1


Doctorado

Varios estudiantes son doctores en otras áreas

Otros pretenden doctorarse

Programa de Doctorado en Estadística y Optimización (UV-UPV)

I El máster es uno de los que conforma la fase de docencia del programaI 5 estudiantes realizando tesis doctoralI Otros (aprox. 5) interesados en realizarla


2 El entorno R en el Máster de Bioestadística.


¾Por qué ?

La elección del software con el que impartir cualquier asignatura deEstadística va más allá de las implicaciones de disponibilidad yfacilidad de aprendizaje.

La elección puede condicionar en gran medida la decisión del futuroprofesional sobre cual es el software que le permita llevar a cabo suactividad profesional de la mejor manera.

Con esta perspectiva, y pese a que la Universitat de Valencia disponede varios paquetes estadísticos, tanto comerciales como de libredistribución, la Comisión de Elaboración del Plan de Estudios y laComisión de Coordinación Académica han establecido que el paqueteestadístico que se usaría de forma prioritaria en todos los módulos delMáster en Bioestadística sería el entorno R.


Motivos elección

Flexibilidad: R está concebido como entorno de programación conmultitud de comandos y funciones especí�cas en estadística quepermite fácilmente implementar y evaluar técnicas nuevas.

Enorme cobertura (no tiene rival) y gran disponibilidad de aplicacionesde vanguardia en in�nidad de campos. La distribución de R vieneacompañada de un numeroso conjunto de funciones. Sin embargo,existen a libre disposición numerosas librerías especí�cas con todas lasúltimas técnicas disponibles (y además con explicación de su uso).

Posibilidad de entender la literatura más actual. Cada vez más gentepresenta sus resultados en el contexto de R. Basta mirar cualquierdisciplina y ver quien está utilizando R: la mayoría de los �popes� decada área ya se ha cambiado. Aun más: CONTRIBUYEN yCOMPARTEN.

Enorme calidad del apoyo y soporte disponible. Existe una red soberbiade �magos� de R dedicados a mejorar y a contestar las preguntas quenos salen.


Motivos elección (2)

El hecho que R sea un lenguaje de programación podría parecer que vaa desanimar a muchos estudiantes que piensan que no tienen �alma deprogramadores�. Nada más lejos de la realidad:

I R es un lenguaje interpretado (como Java) y no compilado (como C,Fortran, Pascal, etc.), es decir, los comandos escritos en el teclado sonejecutados directamente sin necesidad de construir ejecutables.

I Además la sintaxis es simple e intuitiva.

La estructura y facilidad de uso de R nos permite implementarnuestras propias funciones y rutinas a medida que aparecen nuestrasnecesidades.

Además, también puede utilizarse para realizar grá�cos de alta calidadde enorme utilidad en los trabajos de investigación.

Rcommander lo convierte también en una herramienta muy útil para ladocencia.

Y, por encima de todo, es GRATIS. Uno de los mejore softwaresintegrados en el mundo y resulta que es nuestro por nada.


Motivos elección (3)

La importancia de este lenguaje es tal que existen dos congresos (useR-anual- y DSC -bianual-) enteramente dedicados a su uso.

useR 2013 en Albacete!

Hasta en el New York Times se ha escrito sobre las excelencias de R:http://www.nytimes.com/2009/01/07/technology/

business-computing/07program.html?_r=2

Desde 2009 existe una publicación The R Journal enteramentededicada a artículos sobre el desarrollo y la aplicación de R.

Existen diferentes programas para editar código de una manera cadavez más cómoda.

RStudio es un editor para scripts gratuito disponible para usuarios deR en todos los sistemas operativos.

Es un entorno de desarrollo integrado que combina una interfaz muyintuitiva con herramientas de código muy potentes que permiten sacarel máximo provecho a R.


Experiencia de los dos primeros años.

Muy positiva.

Importante que la primera asignatura del Máster sea Computación y

Programación en R.

Enorme aceptación por parte de los estudiantes provenientes deLicenciaturas de Matemáticas y Estadística.

Menor (pero muy buena también) por parte del resto de estudiantes.

Todas las asignaturas han utilizado únicamente R como software parasu desarrollo.


3 Conclusiones


Conclusiones.

El Máster en Bioestadística pretende formar expertos en modelizaciónestadística capaces de llevar a cabo desde el diseño de unainvestigación hasta el tratamiento de datos, análisis y la derivación delos correspondientes informes de interés.

Para ello, se ha elegido R como software estadístico en todas lasasignaturas.

Su gran potencia y su fácil disponibilidad (libre distribución) tantodurante el proceso de aprendizaje como también en el posterior uso delejercicio profesional, hacen de este entorno una herramienta clave enla formación de cualquier Bioestadístico.


MUCHAS GRACIAS


Aplicaciones web en docencia estadística y

análisis de datos genómicos

Francisco García GarcíaDavid Montaner González

Departamento de Bioinformática y Genómica. Centro de Investigación Príncipe Felipe. Valencia.

Introducción

● Cambios tecnológicos y demanda de herramientas estadísticas

● Nuevo paradigma en Genómica: del gen al genoma

- Gran volumen de datos- Nuevos métodos de análisis- Necesidad de formación estadística específica

Objetivos

● Búsqueda de recursos que faciliten el acceso y comprensión de la Estadística

● Desarrollo de una herramienta web para el análisis de datos genómicos

Material y métodos Babelomics


Estructura computacional


http://bioinfo.cipf.es/courses

50 workshops y cursos (2004-2012)




http://babelomics.bioinfo.cipf.es/



Análisis de networks


Resultados Indicadores de uso

● 1800 visitantes por mes● 200 experimentos analizados por día● 5000 usuarios registrados● 70000 usuarios anónimos

http://bioinfo.cipf.es/webstats/babelomics/awstats




http://bioinfo.cipf.es/webstats/babelomics/awstats

Resultados Indicadores de uso




Medina I, Carbonell J, Pulido L, et al. "Babelomics: an integrative platform for the analysis of transcriptomics, proteomics and genomic data with advanced functional profiling." Nucleic Acids Research. 2010;38:W210-W213

Nueda MJ, Sebastián P, Tarazona S, et al. "Functional assessment of time course microarray data." BMC Bioinformatics. 2009;10 Suppl 6:S9

Al-Shahrour F, Carbonell J, Minguez P, et al. "Babelomics: advanced functional profiling of transcriptomics, proteomics and genomics experiments." Nucleic Acids Res. 2008;

Tarraga J, Medina I, Carbonell J, et al. "GEPAS, a web-based tool for microarray data analysis and interpretation." Nucleic Acids Res. 2008;36:W308-14

Montaner D, Tarraga J, Huerta-Cepas J, et al. "Next station in microarray data analysis: GEPAS." Nucleic Acids Res. 2006;34:W486-91

Resultados Publicaciones

http://babelomics.bioinfo.cipf.es/publications

25 publicaciones + 2300 citas ( 2004-2012)

http://bioinfo.cipf.es/publications/author/1751



http://bioinfo.cipf.es/node/793




























Grado de Biotecnología

Resultados Docencia universitaria

Cursos Doctorado Bioinformática

Grado de Biotecnología, Biología y Matemáticas

Máster de Medicina Translacional

Conclusiones

● El uso de herramientas web constituye un recurso eficiente en docencia en Estadística

● Permite el desarrollo de competencias para mejorar el acceso al mercado laboral

Agradecimientos

http://bioinfo.cipf.es/people



"Una selección de recursos de Internet para la enseñanza de la

estadística en Psicología"

JesúsTempradoMartínez([email protected])

J.GabrielMolina([email protected])

JaimeSanmartín([email protected])

MuchasGraciasporvuestraatención

IntroducciónIntroducción de R

Desarrollo de rkTeachingComparativa docente de rkTeaching vs SPSS

Conclusiones

rkTeaching:Un paquete de R para la enseñanza de Estadística

Alfredo Sánchez Alberca(asalber� eu.es)

Departamento de MatemáticasUniversidad San Pablo CEU

16 de julio de 2012

Alfredo Sánchez Alberca rkTeaching: Un paquete de R para la enseñanza de Estadística



Conclusiones

Contenidos

1 Introducción

2 Introducción de R

3 Desarrollo de rkTeaching

4 Comparativa docente de rkTeaching vs SPSS

5 Conclusiones




Conclusiones

La enseñanza de Estadística en la USP CEUSoftware para el tratamiento de datos

La enseñanza de Estadística en la USP CEU

La estadística es una materia básica en las ciencias de la salud. En la USP CEU seimparte en

Medicina

Farmacia

Psicología

Fisioterapia

Enfermería

Óptica

Nutrición




Conclusiones

La enseñanza de Estadística en la USP CEUSoftware para el tratamiento de datos

Software para el tratamiento de datos

En la última década se han utilizado distintas aplicaciones para el tratamiento dedatos en los análisis estadísticos:

Excel Muy conocida y extendidaFácil de usar para análisis sencillosNo incorpora procedimientos para análisis más complejos

Statgraphics Bastante pedagógica (dificultad de aprendizaje: baja-media)Muy extendida en el ámbito universitario pero poco en elhospitalario

SPSS Muy extendida en el ámbito hospitalarioPoco pedagógica (dificultad de aprendizaje: media-alta)Muy potente (incorpora su propio lenguaje de programación)

Sin embargo, todas ellas comparten serios inconvenientes:

No son aplicaciones libres

No son fácilmente adaptables a las necesidades docentes




Conclusiones

R: La apuesta por el Software libreInterfaz gráfica de usuario de RMigración a RKWard

R: La apuesta por el Software libre

Desde 2008, el Departamento de Matemáticas de la USP CEU ha hecho unaapuesta fuerte por el uso del software libre en la enseñanza de la Estadística.

La elección más lógica fue el programa R (http://www.r-proje t.org/):

Es software libreEs multiplataforma (Unix/Linux, Windows, Mac)Mantenido por una enorme comunidad de desarrolladores en todo el mundoTiene su propio lenguaje de programaciónTan potente como SPSS (o más)

Pero

Dificultad de aprendizaje altaNo disponde de interfaces gráficas de usuario (GUI) amigables

Objetivo

Desarrollar una interfaz de usuario sencilla para facilitar la enseñanza de laEstadística y reducir la curva de aprendizaje de R.


http://www.r-project.org/



Conclusiones


Elección de la interfaz gráfica de usuario R Commander

Actualmente existen varias interfaces gráficas de usuario para R(http://www.s iviews.org/_rgui/), pero la mayoría están pensadas parausuarios avanzados o programadores de R.

En 2008 se optó por R Commander (John Fox 2005):

Orientada a usuarios no expertos

Multiplataforma

Ampliable mediante un sistema de plugins

Basada en librerías gráficas Tcl/Tk (bastante anticuadas)

Salida en texto plano bastante pobre

Se desarrolló el paquete RcmdrPluginTeachingExtras que se utilizó durante dosaños para impartir las prácticas de Estadística.


http://www.sciviews.org/_rgui/



Conclusiones


Migración a RKWard

En 2010 se lanza la versión 0.5.5 RKWard (Thomas Friedrichsmeier 2002):

Orientada a todo tipo de usuarios, tanto expertos como no expertos

Multiplataforma

Fácilmente ampliable mediante un sistema de plugins

Basada en librerías gráficas Qt (mucho más modernas)

Salida en formato html

Se decide migrar el plugin de R Commander a esta nueva interfaz de usuario.




Conclusiones

Desarrollo de rkTeaching

Sobre la base de RKWard se ha desarrollado el plugin rkTeaching.

Ha sido concebido para facilitar el aprendizaje de Estadística:

Simplicidad (eliminación de las opciones más complejas)

Adaptado a la programación de la enseñanza la Estadística en la USP CEU

Asistente de ayuda al usuario

Salidas orientadas a facilitar la comprensión del alumno/a




Conclusiones

Comparativa de tiempo de aprendizajeComparativa de facilidad de uso

Comparativa docente de rkTeaching vs SPSS

Se realizó un estudio comparativo de la facilidad de uso y el tiempo de aprendizajeentre rkTeaching y SPSS.

Se tomó una muestra de 40 alumnos de medicina que habían hecho el curso básicode estadística pero nunca habían manejado rkTeaching ni SPSS.

Cada alumno tuvo que realizar una serie de ejercicios (introducción de datos, dibujode histograma, cálculo de estadísticos descriptivos, cálculo de modelo de regresiónlineal, cálculo de probabilidad normal y test t para la comparación de medias) concada programa y al final se les pasó una encuesta sobre la facilidad de uso.

Variables medidas:

TiempoR:Tiempo de realización de la tarea con rkTeaching (en min).TiempoSPSS: Tiempo de realización de la tarea con SPSS (en min).Fa ilidadR: Facilidad de uso de rkTeaching (escala discreta de 1=más difícila 5=más fácil).Fa ilidadSPSS: Facilidad de uso de SPSS (escala discreta de 1=más difícil a5=más fácil).




Conclusiones


Comparativa del tiempo de aprendizaje de rkTeaching vsSPSS

Tiempo de aprendizaje de rkTeachingExtras vs SPSSTiempo de aprendizaje de rkTeachingExtras vs SPSS

15 10 5 0 5 10 15

25.0

35.0

45.0

55.0

65.0

rkTeachingExtras SPSS

Tie

mpo

(m

in)

El tiempo de aprendizaje de SPSSfue significativamente mayor que eltiempo de aprendizaje de rkTeaching:

p-valor: 4,8e− 17

Intervalo de confianza del 95 %para diferencia de medias:(9,06, ∞)

El tiempo medio para realizar lastareas con SPSS fue al menos 9minutos mayor que el de rkTeaching,lo que supone una reducción deltiempo de al menos un 17 %.




Conclusiones


Comparativa de facilidad de uso de rkTeaching vs SPSS

1 2 3 4 5

Facilidad de uso de SPSS vs rkTeachingExtras

Facilidad de uso (1=más difícil, 5=más fácil)

Fre

quen

cy

05

1015

La facilidad de uso rkTeaching fuesignificativamente mayor que la deSPSS:

p-valor: 1,7e− 06

Intervalo de confianza del 95 %para diferencia de medias:(0,4993, ∞)

La facilidad de manejo de rkTeachinges de al menos medio punto más quecon SPSS, lo que supone unaumento de la facilidad de al menosun 10 %.




Conclusiones

Conclusiones

RKWard es una interfaz gráfica de usuario fácilmente ampliable y adaptable através de plugins.

Se ha desarrollado el plugin rkTeaching para facilitar la enseñanza de laEstadística.

Se ha elaborado un libro de prácticas con rkTeaching.

rkTeaching se ha utilizado para impartir las prácticas de Estadística en lastitulaciones de Ciencias de la Salud de la USP CEU con éxito.

El aprendizaje de rkTeaching por parte de los alumn/as es más rápido que elde SPSS.

rkTeaching es más fácil de usar que SPSS por parte de los alumno/as.




Conclusiones

Trabajo futuro

Traducción de rkTeaching al castellano.

Mejorar la salida con interpretaciones de los resultados.

Incorporar cuadros de diálogo para análisis más complejos (análsismultivariante).


1

Enseñanza de la

asignatura “Técnicas de

Investigación Social”

en estudiantes ‘de letras’

Vidal Díaz de Rada

Departamento de Sociología

Universidad Pública de Navarra

Situación de la asignatura

en el Plan de Estudios (1/2)

PRIMER curso:

� Estadística aplicada a las Ciencias Sociales

� Informática aplicada a la Investigación Social

SEGUNDO curso:

� Métodos y Técnicas de Investigación

Social 1 (12 credit.)

� Proyectos y diseños de Investigación Social

� Metodología y Sociología de la Ciencia

2

Situación de la asignatura

en el Plan de Estudios (2/2)

TERCER curso:

� Métodos y Técnicas de Investig. Social II.

� Métodos y Técnicas de Investig. Social II.

� Seminario especializado de Investig. Social.

CUARTO curso:

� Sociología del Consumo e Investigación de

Mercados (Optativa).

� Trabajo fin de carrera (15 créditos. Sin horas

lectivas).

Contenidos de las asignaturas

de primer curso:

Estadística aplicada a las Ciencias Sociales:

� Aprendizaje de las técnicas estadísticas en su

vertiente adecuada a la sociedad humana, con

especial atención a los aspectos demográficos y

de muestreo.

� 12 créditos, 120 horas lectivas.

Informática aplicada a la Investigación Social:

� Utilización y el manejo de programas y

aplicaciones informáticas orientadas a la

investigación sociológica


3


de segundo curso (1/2):

Métodos y Técnicas de Investigación Social 1:

� Presentación de las diferentes metodologías para

el conocimiento de la realidad social,

profundizando en la técnica de la encuesta como

herramienta de conocimiento de la realidad

social.



de segundo curso (2/2):

Proyectos y diseños de Investigación Social:

� Presentación de los principales tipos de

investigación social, aprendizaje de proyectos

donde se sintetizan todas las operaciones a

utilizar en una investigación social.


� “Métodos” recogida, “Diseños;” profundización.

Metodología y Sociología de la Ciencia (6 créditos):

� Exposición del método científico y las

aportaciones de la Sociología de la Ciencia a la

Investigación Social.

4


de tercero y cuarto curso:

Métodos y Técnicas de Investigación Social 2 y 3:

� Dos asignaturas (6 créditos) de análisis de la

información cuantitativa.

Seminario especializado de Investig. Social (6 credit):.

� Sintetizar toda la información adquirida hasta el

momento para aplicarla a una situación concreta;

y sirve como un ensayo para preparar el trabajo

fin de carrera.

Trabajo fin de carrera

� 15 créditos. Sin horas lectivas.

Sintetizando;

� 70,5 horas lectivas en materias específicas sobre

metodología, considerando un Plan de Estudios

300 créditos:

� Créditos de investigación = 23,5%.

� Aumenta al 25% entre los que cursan

“Investigación de Mercados y Sociología del

Consumo”.

5

Concepción de la docencia en

Métodos y Técnicas de investig

� Siempre unida a la práctica de investigación

“reproducir” en la docencia las actividades de

investigador social.

� “Enseñar la investigación investigando”, involucrando

al estudiante en problemas prácticos de investigación

� Más que transmitir contenidos teórico-conceptuales

se transmiten prácticas y habilidades:

“sólo se pueden enseñar desde la práctica, transmitiendo

modos de hacer, operaciones y habilidades a los

estudiantes”

Necesidad de un cambio docente

1. Bajo seguimiento (métodos cuantitativos)

Ratio examinados / matriculados rondando el 50%

(2004/05 y 2005/06).

2. El 60% aprueba la asignatura, pero 2/3 no cursa

(o suspende) una asignatura troncal fundamental

en la Sociología.

3. Bajas calificaciones (menos de notable).

4. Dificultad para realizar el trabajo fin de carrera

6

Modificación propuesta

Cambio en el objetivo principal: capacitar al

estudiante para que fuera capaz de realizar una

investigación Real completa, de principio a fin

Empleo metodologías activas de enseñanza (ABP)

aplicado a situaciones e investigaciones reales.

Con dos objetivos:

� 1. Transmisión de contenidos específicos.

� 2. Desarrollo de competencias transversales:

capacidad de análisis y síntesis, trabajo en equipo,

correcta expresión oral y escrita de los trabajos

realizados, y capacidad de interrelacionar temas

Organización docente:

herramientas

Temas de la asignatura (programa) estructurados

siguiendo las etapas de una investigación social.

Retrasando al máximo los temas que contemplen

formulaciones matemáticas.

� Clases teóricas.

� Clases prácticas (de aplicación de contenidos)

� Clases prácticas (de investigación)

� Tutorías

� Seminarios

7

Organización docente: clases

teóricas.

� Explicaciones basadas en ejemplos concretos

� Insistir más en los “problemas a solucionar” que

en las formulaciones concretas.

Ejemplo: “Operacionalización de conceptos”

� ¿Es posible clasificar la clase según el grado de

felicidad?.

� Aprovechar el ejemplo para “explicar” la medición

de conceptos intangibles.

� Exposición teórica (entre 45 y 90 minutos)

� Aplicarlo al caso concreto (felicidad). Repaso en

clase práctica (aplicación de contenidos)

Organización docente: clases prácticas

de aplicación de contenidos (1/3)

� Relacionas con las explicaciones en clase teórica

Ejemplos: felicidad, percepción de crisis económica

� Prácticas de 1 o 2 horas (el docente detecta

dudas o aspectos no claros en clase teórica).

� Trabajo en grupo (desarrollo competencia

transversal “trabajo en equipo”).

� Tras resolver el problema se expone la propuesta

a toda clase, el docente incentiva la intervención

mostrando posibles alternativas (desarrollo

competencia transversal “expresión oral”).

8



Temas analizados:

� Descomposición retrospectiva de la ‘delimitación’

de objetivos de investigaciones (publicadas)

realizadas por otros investigadores,

� critica de cuestionarios (tomados de

investigaciones publicadas),

� codificación de preguntas abiertas,

� explicaciones del escaso acierto de determinados

sondeos electorales, etc.



Ejemplos:

� Temas propuestos de investigación:

� Planteamiento.

� Con objetivos específicos definidos.

� Operacionalización del concepto “felicidad”.

� Codificación de preguntas abiertas:

� Enunciado.

� Posible solución.

� Crítica cuestionario religiosidad.

9


de investigación (1/4)

� Objetivo: integración de aprendizajes en clases

anteriores y su aplicación en una investig. real

� Trabajo en grupo (“equipo de investigación”)

Grupos diferentes de clases prácticas aplicacion

� El profesor solicita un trabajo de investigación:

� previsible ganador de unas elecciones,

� actividades de ocio de los jóvenes,

� previsión de demanda de un producto,

� problemas sociales de un municipio, etc.

� Temáticas considerando las situaciones más

habituales con las que se encuentra un sociólogo



� Rol del profesor:

� estudiar “algo” que no conoce con precisión,

� ligeros “cambios en los objetivos”,

� leves modificaciones en el objeto de estudio.

Reproducir al máximo la demanda de una

investigación social

� “Repetición” de las clases prácticas (aplicación)

al tema de cada investigación

� Seguimiento: tutorías y últimos 15/20 minutos de

las clases teóricas

10



Investigaciones realizadas en la última edición:

� Conciliación entre la vida familiar y laboral en la

población de Pamplona. Una propuesta de medición.

� Consumo de manga en Navarra

� Expectativas sobre la crisis y el papel de los políticos

� Imagen de la delincuencia en la comarca Pamplona

� Impresión de los universitarios sobre el Plan

Antiguo y el Plan Bolonia

� Incidencia de la publicidad en las elecciones del

20n



Investigaciones realizadas en la última edición:

� La mujer en la política Navarra actual

� Movimiento 15 M

� Percepción de las marcas de distribución y su

consumo

� ¿Qué ‘pillas’ pa’ este finde?. El consumo de

drogas en las cuadrillas de Pamplona 2011

� Yo estudio sociología. Y eso, ¿que es?

Trabajos son expuestos a la clase al final del curso.

11

Organización docente: tutorías

(1/2)

� Papel fundamental como tarea orientadora y

dinamizadora del aprendizaje

� Lugar óptimo de evaluación (no calificación) del

rol del profesor y del alumno:

� evaluar la claridad de las explicaciones,

� identificar dudas y problemas de comprensión,

� (el profesor) conoce los procesos de aprendizaje e

investigación desarrollados por el estudiante.

Organización docente: tutorías

(2/2)

� Esenciales porque:

� se lleva a cabo la demanda de la investigación,

� la definición del problema objeto de estudio,

� “cambios de rumbo” en función de la complicación

del tema y la situación del equipo investigador.

� Nuevo uso de la tutoría curso 2010/11: Pretest o

pilotaje de cuestionarios

� Explicación genérica al grupo.

� Explic. detallada de cada estrategia a cada grupo

� Aplicación de la estrategia al mismo cuestionario.

� Conclusiones compartidas.

12

Organización docente: seminarios

(1/2)

� Carácter voluntario.

� Discusión debatiendo todos los puntos de vista

que surgen sobre unos textos determinados

� Todos los participantes se sitúan al mismo nivel.

� Temática: temas de actualidad relacionados con

la materia.

� Algunos de los temas tratados:

� Influencia de la modalidad de recogida de datos

en la calidad de la información obtenida

� Problemas originados por la no respuesta en las

encuestas

Organización docente: seminarios

(2/2)

� Temas tratados (continúa):

� Análisis de la estructura social en la sociedad

española utilizando investigaciones realizadas por

otros investigadores (en colaboración con el

profesor de Estructura Social)

� “Fiascos” en las encuestas preelectorales: algunas

explicaciones

� Nuevas tecnologías de entrevista y su impacto en

la calidad de la información

� Técnicas Investigación Social e investigación de

mercados: un "nicho de trabajo" donde desarrollar

la actividad profesional del sociólogo

13

Evaluación de contenidos de la

asignatura (1/2)

1. Trabajo de investigación (35% de la calificación):

� Presentado en clase (¼ de la valoración total)

� Fundamentación: exposición al cliente.

� Análisis de las actas de reuniones grupales con

las tareas específicas realizadas por cada uno y

temas tratados en cada tutoría

2. Examen compuesto de 5 ó 6 preguntas de teoría

y otras 4 o 5 de ejercicios prácticos (20% calif.)

3. Práctica de pre-test de un cuestionario (edición

2010/11):

Evaluación de contenidos de la

asignatura (2/2)

� Objetivo: cómo cada estrategia sirve para la

detección de determinados errores, y utilización

conjunta supone una mejor detección.

� Resultados presentados en clase:

� Explicación de la técnica (desconocida por el reto

de la clase)

� Exposición de los errores detectados y una

propuesta de solución.

� Conclusiones compartidas.

4. Testo de actividades complementarias (20%): clases prácticas, seminarios y trabaj. complementario

14

Resultados (1/4)

� Recordemos los motivos que impulsaron el

cambio docente:

1. Escaso seguimiento asignatura,

2. elevado número de suspensos,

3. bajas calificaciones (muy lejanos del notable)

Motivo adicional: necesidad de adaptar la asignatura

a los requisitos EEES

� Resultados:

Resultados (2/4)

15

Resultados (3/4)

� Resultados seis últimas ediciones:

� Mayor seguimiento (96,6% en 2011/12).

� Aumento paulatino aprobados: del 69% al 82%.

“Bache” curso 2010-11: más exigencias pilotaje.

� Aumento calificaciones medias: notable alto en

11/12

MEJOR: Realización tutorizada del trabajo de

investigación durante todo el año.

Resultados (4/4)

“Sombras”: escaso número de estudiantes que

presentan el Trabajo Fin de Carrera en cuarto.

“Alargamiento” de la Licenciatura de 4 a 7 años

16

Muchas gracias por su atención

Uso de herramientas de cálculo y archivos computables en el aprendizaje interactivo de

la Estadística Actuarial

Ignacio M. de Lejarza [email protected]

Juan M de Lejarza [email protected]

JIDERE-2012

Caest Actuarial Calculo de probabilidades una y varias cabezas actuarianos, etc.

Wolfram CDF s Modelos de supervivencia. Tablas teóricas

III Jornadas de Intercambio de Experiencias de Innovación Educativa en Estadística Valencia, 16 y 17 de Julio de 2012

JIDERE-2012

descargar

http://www.uv.es/ceaces/caest16.exe

ejecutar info

JIDERE-2012

Tabla de mortalidad �pción ver Ejemplo

�pción hacer

Tabla de mortalidad recargada �pción ver Ejemplo

�pción hacer

Actuarianos �pción ver Ejemplo

�pción hacer

JIDERE-2012

JIDERE-2012

JIDERE-2012

JIDERE-2012

a

JIDERE-2012

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JIDERE-2012

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JIDERE-2012

JIDERE-2012

JIDERE-2012

CaEst 1.� utilización �entrada nueva en web� desde dic 2002 635807 descarga de la versión ejecutable 178054 ( sin contar otros medios)

android desde Junio 2012 En breve como aplicación Móvil

volver

JIDERE-2012

CDF s aplicadas a modelos de supervivencia 3.-Relaciones entre las funciones de biom�tricas

JIDERE-2012

CDF s aplicadas a modelos de supervivencia 4.-Mapa mental de los Modelos de Supervivencia

JIDERE-2012

CDF s aplicadas a modelos de supervivencia 5.-Modelos de supervivencia y sus CDF

Modelo Enunciado CDF modelo CDF T.Mort. teórica

De Moivre �a supervivencia es función lineal (decreciente) de la edad

CDF MOIVRE Tabla Moivre

Primera ley de Dormoy

�a supervivencia es función exponencial (decreciente) de la edad

CDF DORMOY 1 Tabla Dormoy1

Segunda Ley de Dormoy

�a supervivencia es función exponencial-cuadrática � decreciente� de la edad

CDF DORMOY2 Tabla Dormoy2

Ley de Sang

�a supervivencia es función exponencial � decreciente� de la edad más una constante

CDF SANG Tabla Sang

Ley de Gompertz

La mortalidad( tanto instantáneo� se considera creciente con un crecimiento relativo constante.

CDF GOMPERTZ

Tabla GOmpertz

Ley de Makeham

La mortalidad( tanto instantáneo� se considera creciente con un crecimiento relativo constante más un factor accidental ( constante /lineal )

Primera Segunda

Tabla Makeham 1 Tabla Makeham 2

JIDERE-2012

JIDERE-2012

Resumiendo: CaestAC y los CDF presentan características de computabilidad e interactividad semejantes pero,

CaestAc es, como su predecesora, una herramienta compilada, no comercial y original desarrollada por uno de los autores en JavaScript. Que esencialmente

calculos

Los archivos CDF son documentos originales escritos con una herramienta comercial de uso general (Wolfram Mathematica) (mejora su conocido proyecto Demonstration) escribir archivos que pueden ser computados casi bajo cualquier plataforma por medio de un programa lector gratuito.Orientados fundamentalmente hacia la VI�UA�I�ACI�� A �IMU�ACI��

�ensamos �ue en Estadística Actuarial, los cálculos pueden introducir dificultades intrínsecas y miopías y distorsiones en la comprensión de aspectos teóricos básicos. En ese sentido, creemos �ue la introducción de este tipo de herramientas es fundamental. Queda pendiente, todavía, un futuro trabajo de integración de estas dos herramientas y la incorporación de varias mejoras �ue el uso nos ha hecho considerar deseables.

una experiencia para el aprendizaje de la estadÍstica

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