Software R aplicado al aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la facultad de ingeniería eléctrica y electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023

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Fecha
2024Autor(es)
Tejada Cabanillas, Adán Almircar
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Objetivo: Determinar de qué manera el Software R impacta en el aprendizaje de
la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y
Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023.
Metodología: El tipo de investigación será descriptivo y correlacional con un
diseño no experimental y un método cuantitativo. La población está conformada
por 1200 estudiantes de la facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la
Universidad Nacional del Callao.
Resultados: Al desarrollar el pre - test se obtuvo que los estudiantes tenían un
nivel alto acerca de los conocimientos de estadística descriptiva representando
un 37%, 45% un nivel medio y 18% un nivel bajo. Sin embargo, después de
desarrollar los cursos con el software R y realizar el post - test se obtuvo que los
estudiantes tenían un nivel alto acerca de los conocimientos de estadística
descriptiva representando un 50%, 44% un nivel medio y 6% un nivel bajo. Se
realizo la correlación mediante Rho de Spearman obteniendo un ,955 lo cual
implica una relación positiva y alta entre las variables, y cuyo p-valor calculado
es < 0.05 entendiéndose así que el Software R impacta de manera significativa
en el aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de
Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023.
Conclusión: La conclusión de que "El Software R impacta en el aprendizaje de
la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y
Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023" sugiere que la
integración de este software en la enseñanza ha tenido un efecto significativo y
positivo en el proceso de aprendizaje de la estadística descriptiva por parte de
los estudiantes. Este hallazgo indica que la utilización de herramientas
tecnológicas como el Software R ha mejorado la comprensión y aplicación de
conceptos estadísticos por parte de los estudiantes, contribuyendo así a un
aprendizaje más efectivo y enriquecedor en el contexto específico de la Facultad
de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.