Modelo híbrido para la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial en un contexto de pandemia (COVID-19)

Abstract

Este trabajo de investigación tuvo como objetivo general, proponer un modelo híbrido para la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial, en un contexto de pandemia (COVID-19) en la UNPRG-Lambayeque-Perú, nuestro problema formulado fue ¿de qué manera el modelo híbrido influye en la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial en el contexto de pandemia (COVID-19)?, la metodología empleada fue el paradigma positivo-interpretativo-socio crítico, con un enfoque mixto, la población muestral estuvo constituida por 20 estudiantes de economía , 16 estudiantes de ingeniería de sistemas , 14 de computación y 10 estudiantes de la escuela de estadística, elegidas por conveniencia al cual se aplicó un cuestionario de 21 preguntas para conocer la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial en un contexto de pandemia ,también se aplicó un cuestionario de 19 preguntas a 12 docentes de la escuela de estadística para conocer la percepción de los docentes respecto de la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial en un contexto virtual y un contexto presencial de los docentes de la Escuela de Estadística UNPRG, para la contratación de hipótesis respecto a la diferencia significativa de la enseñanza tradicional de la estadística descriptiva e inferencial con la enseñanza complementados con software estadístico Excel se trabajó con el Curso de estadística y probabilidades de ingeniería de Sistemas y computación ,con 56 estudiantes, el resultado de la contrastación de la hipótesis haciendo uso de software Excel con complemento Megastat se concluye que existe una diferencia significativa a un 95% de confianza ,estos resultados sirvieron para elaborar nuestro modelo hibrido de la enseñanza de la estadística descriptiva e inferencial en un contexto de pandemia.