Reflexiones sobre el uso de la estadística inferencial en investigación didáctica

Abstract

Como producto de procesos investigativos en educación se generan gran cantidad de datos cuyo análisis representa un reto para los investigadores. La enorme variedad de factores interrelacionados que pueden tener incidencia en los datos dificulta sustancialmente la extracción de conclusiones confiables, tanto a la hora de describir o predecir el comportamiento de una población estudiantil como a la de evidenciar el efecto de intervenciones didácticas. El análisis estadístico inferencial provee herramientas que permiten la evaluación sistemática y eficiente de una muestra de la población que se quiere estudiar. Presentamos aquí una reflexión sobre la operativa concreta e interpretación de resultados asociados a la aplicación de tres instrumentos inferenciales (distribución de probabilidad, intervalo de confianza y test de hipótesis) a un caso de estudio derivado de nuestra experiencia docente. Estas herramientas nos permitieron evaluar la incidencia de la modalidad de cursado (presencial o en línea) en el desempeño académico de estudiantes de primer año de la Facultad de Química, Universidad de la República. Además, estos mismos instrumentos estadísticos se aplicaron al estudio de la influencia en la misma población de una intervención didáctica, en la que se incorporaron a un curso masivo de química de primer año (Química General I) un conjunto de materiales con el objetivo de mejorar el desempeño académico mediante el aprendizaje activo y la autorregulación. En este sentido, la estadística inferencial hizo posible el análisis sistemático y eficiente de la información derivada en este estudio de caso, lo que permitió arribar a conclusiones que son estadísticamente significativas.

As a product of educational research activities, a large amount of data is produced, the analysis of which represents a challenge for the researchers. In this context, the large number of interrelated factors that may have an impact on the data makes it extremely difficult to draw reliable conclusions, either when describing or predicting the behavior of a student population, or when evidencing the effect of didactic interventions. Statistical inferential analysis provides tools that allow the systematic and efficient evaluation of Nicolás VeigaLucía OteroJulia TorresUniversidad de la República, Uruguaynveiga@fq.edu.uyHistoria Editorial Recibido: 27/07/2020 Aceptado: 03/10/2020 Citación recomendadaVeiga,N., Otero, L., Torres, J. (2020). Reflexiones sobre el uso de la estadística inferencial en investigación didáctica. InterCambios. Dilemas y transiciones de la Educación Superior 7(2).Reflexiones sobre el uso de la estadística inferencial en investigación didácticaReflections on the use of inferential statistics in data analysis during a didactic researchReflexões sobre o uso de estatísticas inferenciais na análise de dados durante uma investigação didáticaDOI - HTTP://DOI.ORG/10.29156/INTER.7.2.10 98Investigaciones y experiencias - NICOLÁS VEIGA, LUCÍA OTERO, JULIA TORRESa sample of the population to be studied. In this work we present a reflection on the implementation and interpretation of results associated with the application of three inferential instruments (probability distribution, confidence interval and hypothesis test) to a case study derived from our teaching experience. These instruments allowed us to evaluate the influence that the course modality (face-to-face or online) exerts on the academic performance of first-year students of Facultad de Química, Universidad de la República. In addition, these statistical tools were also applied to the study of the incidence, on the same population, of a didactic intervention in which a set of materials was incorporated into a massive first-year chemistry course (General Chemistry I), with the aim of promoting active learning and self-regulation. In this regard, inferential statistics allowed the systematic and efficient analysis of the information associated with this case study, allowing to draw statistically significant conclusions.