LOSARI: Un nuevo software estadístico basado en R para facilitar el aprendizaje autorregulado de los estudiantes en...

Área de la Ciencia:

• Tecnología Educativa
• Desarrollo de Software Estadístico
• Ciencias del Aprendizaje

Sus antecedentes:

• Los estudiantes a menudo tienen dificultades con la estadística debido a la complejidad del software y los requisitos de codificación.
• Facilitar el aprendizaje autorregulado (SRL) es crucial para una educación estadística eficaz.
• Las herramientas existentes pueden carecer de soporte integrado para el aprendizaje independiente y la corrección de errores.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar LOSARI, un software estadístico basado en R diseñado para mejorar el SRL de los estudiantes en estadística.
• Proporcionar una plataforma accesible y sin código para el análisis y el aprendizaje estadístico.
• Integrar funciones que apoyen el aprendizaje independiente, la corrección de errores y la interpretación de resultados.

Principales métodos:

• Desarrollo de LOSARI utilizando R, incorporando una interfaz de apuntar y hacer clic.
• Integración de tutoriales en video interactivos, notificaciones de errores en tiempo real e interpretación automática de resultados.
• Validación a través de una encuesta de satisfacción del estudiante basada en el modelo de Satisfacción de la Computación para Usuarios Finales (EUCS).

Principales resultados:

• LOSARI se desarrolló con éxito como una herramienta de aprendizaje estadístico basada en R.
• Se implementaron funciones clave como tutoriales interactivos y retroalimentación de errores en tiempo real.
• La encuesta de satisfacción del estudiante indicó percepciones positivas y efectividad para el aprendizaje fuera del aula.

Conclusiones:

• LOSARI apoya eficazmente el aprendizaje autorregulado de los estudiantes en estadística.
• Las características del software contribuyen a una experiencia de aprendizaje positiva y eficaz.
• Se planean mejoras adicionales para expandir las capacidades de LOSARI.