Aplicaciones Shiny para estimular el descubrimiento
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
González, José Antonio y López, Mireia
Resumen
Se presenta un conjunto de aplicativos desarrollados con R y el paquete Shiny, disponibles en web (http://www.eio.upc.es/~josean/shinyweb/jag_shiny.html). Estos recursos se han diseñado como recurso para ayudar al alumno en su aprendizaje combinando interacción, visualización y simulación. Se pretende que el alumno, manipulando el recurso, descubra por sí mismo algunos de los principales contenidos de la estadística y el azar de un primer curso universitario. Los aplicativos son una alternativa a otras opciones, como los applets de Java, aunque más sencillos de desarrollar y sin los problemas de seguridad y obsolescencia que presentan estos. Además del desarrollo de los aplicativos se realizó un estudio cualitativo para recoger la opinión de los alumnos sobre la utilidad del recurso. Un grupo voluntario probó una selección de diez de los aplicativos. La recogida de datos se desarrolló a lo largo de un cuatrimestre mediante cuestionarios y encuentros presenciales. Las primeras conclusiones indican que los alumnos valoran las aplicaciones como un recurso positivo para mejorar su aprendizaje, pero demandan ayudas como, por ejemplo, material complementario para los primeros pasos con los aplicativos.
Fecha
2017
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Cuasi-experimental | Estadística | Estrategias de solución | Probabilidad | Software
Enfoque
Nivel educativo
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Título libro actas
Lista de editores (actas)
FESPM, Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
264-273
ISBN (actas)
Referencias
Berger, D. E. Saw, A. T. (2008). WISE Hypothesis Testing Tutorial. http://wise.cgu.edu. Consultado 07/04/2017. Bransford, J. D., Brown, A. L., Cocking, R. R. (1999). How people learn: Brain, mind, experience, and school. National Academy Press. Darius, P., Ottoy, J. P., Solomin, A., Thas, O., Raeymaekers, B., Michiels, S. (2000). A collection of applets for visualizing statistical concepts. In In: Bethlehem J.G., Van der Heijden P.G.M. (eds) COMPSTAT (pp. 253-258). Heidelberg: Physica. http://lstat.kuleuven.be/newjava/vestac. Consultado 07/04/2017. De Jong, T., Van Joolingen, W. R. (1998). Scientific discovery learning with computer simulations of conceptual domains. Review of educational research, 68(2), 179-201. delMas, R., Garfield, J. y Chance, B. (1999). A Model of Classroom Research in Action: Developing Simulation Activities to Improve Students' Statistical Reasoning. Journal of Statistics Education [Online], 7(3). ww2.amstat.org/publications/jse/secure/v7n3/delmas.cfm DePaolo, C. (2010). Statistic Applets For Teaching Topics In Introductory Courses. http://sapphire.indstate.edu/~stat-attic/index.php. Consultado 07/04/2017 Garfield, J. (1995). How students learn statistics. International Statistical Review, 63, 25–34. Garfield, J. y Ben-Zvi, D. (2007). How students learn statistics revisited: A current review of research on teaching and learning statistics. International Statistical Review, 75(3), 372-396. Gijbels, D., van de Watering, G., Dochy, F., y van Den Bossche, P. (2006). New Learning Environments and Constructivism: The Students’ Perspective. Instructional Science, 34 (3), 213-226. doi:10.1007/s11251-005-3347-z González, J.A. (2016). Aplicativos Shiny. Personal page. http://wwweio. upc.es/~josean/shinyweb/jag_shiny.html. Consultado 07/04/2017 Krueger, R. A. (1994). Focus groups: A practical guide for applied research (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage. Lane, D. M. (1999). The rice virtual lab in statistics. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 31(1), 24-33. Lane, D.M., & Peres, S.C. (2006). Interactive simulations in the teaching of statistics: promise and pitfalls. In A. Rossman & B. Chance (Eds.), Proceedings of the Seventh International Conference on Teaching Statistics [CD-ROM]. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute. Leech, N. L., & Onwuegbuzie, A. J. (2007). An array of qualitative data analysis tools: A call for qualitative data analysis triangulation. School Psychology Quarterly, 22, 557–58 Mills, J. D. (2002). Using computer simulation methods to teach statistics: a review of the literature. Journal of Statistics Education, 10(1). Muller, J., Bewes, M., Sharma, P. y Reimann, P. (2007). Saying the wrong thing: improving learning with multimedia by including misconceptions. Journal of Computer Assisted Learning, 24, 144–155. Mvududu, N. (2005). Constructivism in the statistics classroom: From theory to practice. Teaching statistics, 27(2), 49-54. Onwuegbuzie, A.J., Dickinson, W.B., Leech, N.L. and Zoran, A.G. (2009). A qualitative framework for collecting and analyzing data in focus group research. International Journal of Qualitative Methods, 8(3), 1-21. Post, J. (2016). Interactive Math Stat Visualizations Using R Shiny.. https://www.causeweb.org/cause/ecots/ecots16/posters/c/8.Consultado 7/4/2017. Prince, M. & Felder, R.M. (2006). Inductive teaching and learning methods: Definitions, comparisons, and research bases. Journal of Engineering Education, 95 (2): 123–38. RStudio (2016). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, Inc., Boston, MA URL: http://www.rstudio.com/. Rutten, N. Van Joolingen, W.R. & Van der Venn J.T. (2012). The learning effects of computer simulations in science education. Computers & Education, 58, 136–153 Show Me Shiny. Gallery of R Web Apps. http://www.showmeshiny.com/. Consultado 07/04/2017. Tishkovskaya, S., Lancaster, G. A. (2012). Statistical education in the 21st century: a review of challenges, teaching innovations and strategies for reform. Journal of Statistics Education, 20(2), 1-55. Zieffler, A., Garfield, J., delMas, R., Reading, C. (2008). A framework to support research on informal inferential reasoning. Statistics Education Research Journal, 7(2), 40-58.
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Cantidad de páginas
10