ANÁLISIS DE LAS CALIFICACIONES FINALES EN UN CURSO DE MATEMÁTICAS PARA LA MEJORA DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS FUTUROS ESTUDIANTES DE INGENIERÍA MEDIANTE TÉCNICAS DE ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE
El objetivo de este trabajo es mostrar la importancia del uso de la Estadística Multivariante en el ámbito de la investigación, particularmente en la innovación docente. Con el soporte matemático correspondiente, se demostró que es posible mejorar el sistema de calificación de manera semestral proporcionando retroalimentación sobre los instrumentos de evaluación y las ponderaciones utilizadas en las fórmulas para obtener el promedio final de una asignatura previa en la que se obtuvieron resultados insatisfactorios, empleando diferentes métodos de análisis estadístico multivariante, tales como regresión lineal múltiple, distribución normal multivariante, método de componentes principales y análisis factorial. Los resultados obtenidos sugieren que es preferible condensar las evaluaciones clásicas, como exámenes y trabajos, en resultados de aprendizaje organizados por unidades, y que es necesario incorporar un tipo diferente de evaluación que permita valorar la asistencia puntual a clases, ya que, aunque esta variable generalmente no forma parte del sistema de evaluación, se encontró que constituye un elemento clave en la aprobación de una asignatura. Finalmente, se realizó un análisis mediante caras de Chernoff para comparar los resultados finales obtenidos en las asignaturas “MATLAB” 2018-II y “Métodos Numéricos” 2019-I, impartidas en la Escuela de Ingeniería Civil Ambiental de la universidad participante. Se concluye que la implementación de esta propuesta, con la cual se logró la aprobación de la totalidad del segundo grupo de estudiantes, permite optimizar el rendimiento académico mediante una metodología que puede ser replicada por cualquier docente que desee aplicarla.
ANÁLISIS DE LAS CALIFICACIONES FINALES EN UN CURSO DE MATEMÁTICAS PARA LA MEJORA DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS FUTUROS ESTUDIANTES DE INGENIERÍA MEDIANTE TÉCNICAS DE ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE
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DOI: 10.37572/EdArt_2603268884
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Palavras-chave: Caras de Chernoff, estadística multivariante, innovación docente, rendimiento académico.
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Keywords: Caras de Chernoff, estadística multivariante, innovación docente, rendimiento académico.
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Abstract:
El objetivo de este trabajo es mostrar la importancia del uso de la Estadística Multivariante en el ámbito de la investigación, particularmente en la innovación docente. Con el soporte matemático correspondiente, se demostró que es posible mejorar el sistema de calificación de manera semestral proporcionando retroalimentación sobre los instrumentos de evaluación y las ponderaciones utilizadas en las fórmulas para obtener el promedio final de una asignatura previa en la que se obtuvieron resultados insatisfactorios, empleando diferentes métodos de análisis estadístico multivariante, tales como regresión lineal múltiple, distribución normal multivariante, método de componentes principales y análisis factorial. Los resultados obtenidos sugieren que es preferible condensar las evaluaciones clásicas, como exámenes y trabajos, en resultados de aprendizaje organizados por unidades, y que es necesario incorporar un tipo diferente de evaluación que permita valorar la asistencia puntual a clases, ya que, aunque esta variable generalmente no forma parte del sistema de evaluación, se encontró que constituye un elemento clave en la aprobación de una asignatura. Finalmente, se realizó un análisis mediante caras de Chernoff para comparar los resultados finales obtenidos en las asignaturas “MATLAB” 2018-II y “Métodos Numéricos” 2019-I, impartidas en la Escuela de Ingeniería Civil Ambiental de la universidad participante. Se concluye que la implementación de esta propuesta, con la cual se logró la aprobación de la totalidad del segundo grupo de estudiantes, permite optimizar el rendimiento académico mediante una metodología que puede ser replicada por cualquier docente que desee aplicarla.
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Número de páginas: 36
- Alberto Hananel