Areté (Jun 2019)
Programación computacional y análisis de datos en educación estadística
Abstract
Se presentan los resultados de un estudio cuyo propósito fue conocer y comparar la opinión de un grupo de estudiantes de Ingeniería respecto de las características más representativas de los lenguajes de programación R y Python a la luz de su uso en el análisis estadístico de un caso de estudio real. A los 61 estudiantes participantes, quienes cursaban asignaturas de probabilidad y estadística; se les presentó un caso de estudio real y contextual para su examen. El 98,3% realizó el análisis y documentó sus resultados de acuerdo con los lineamientos establecidos; en el caso de R, el 81,97% optó por usar paquetes externos al núcleo básico para elaborar el informe reproducible, el 52,45% indicó usar R Markdown en detrimento de otra tecnología. En el caso de Python, el 88,52% usó las librerías Scipy, Matplotlib, Numpy y Pandas para el análisis; el 67,21% utilizó Markdown-Python para la redacción del informe. De Python destacaron la facilidad para escribir código; de R distinguieron su potencia para organizar, visualizar y efectuar cálculo estadístico. Se recomienda efectuar un estudio experimental que permita probar métodos pedagógicos que integren prácticas distintas a las predominantes durante las últimas tres décadas en la educación estadística.
