Errores en contenidos de regresión y correlación lineal por parte de estudiantes universitarios

Abstract

El estudio de los errores que manifiestan los estudiantes en su proceso de aprendizaje, provee información valiosa de cómo construyen el conocimiento estadístico y ofrece una oportunidad para mejorar los procesos de enseñanza y de aprendizaje. En el presente trabajo se llevo a cabo un estudio descriptivo de los errores detectados al evaluar los bloques temáticos de regresión y correlación lineal en estudiantes universitarios. Para el análisis y clasificación de las respuestas de los estudiantes (referidas a intervalo de confianza, planteamiento de hipótesis, selección del estadístico de prueba, distribución del estimador, reglas de decisión, entre otros) se aplicaron técnicas cualitativas y cuantitativas. Análisis descriptivo univariado (promedios, medianas, cuantiles y medidas de variabilidad, entre otros). Para el análisis comparativo entre variables categóricas se confeccionaron tablas de contingencia empleando la prueba de Chi cuadrado. Mediante el análisis de contenido de entrevistas, se indagó sobre la opinión de los estudiantes acerca de los factores que pudieron contribuir al error. A partir de ello se identificaron los errores en contenidos conceptuales y procedimentales. Se analizó la influencia de variables socio-demográficas (edad, sexo, tenencia de hijos y trabajo), de desempeño académico y de dedicación al estudio (número de materias aprobadas, notas obtenidos en evaluaciones de Estadística I, primer parcial de Estadística II, cantidad de veces de cursado de Estadística II y nivel de asistencia a clases teóricas y prácticas). Los resultados indicaron que los estudiantes presentan confusión entre conceptos claves como parámetro y estimador o regresión y correlación; dificultad para interpretar tanto las hipótesis como las conclusiones en el contexto de los problemas planteados y en el reconocimiento de los supuestos implícitos en cada metodología estadística. Además, los estudiantes indicaron el alto grado de complejidad, no sólo debido a la cantidad de conceptos y fórmulas que incluyen, sino a la relación entre los conceptos involucrados.