Análisis estadístico implicativo de los conocimientos previos sobre propiedades de operaciones con números reales de ingresantes a carreras de ingeniería de FACENA

Abstract

RESUMENEste trabajo tiene por objetivo presen tar un método de Estadística multivariada llamado Análisis Estadístico Implicativo (ASI) que permite determinar los conoci mientos de los estudiantes (materializados en sus respuestas a distintos ítems de eva luación) así como las relaciones concep tuales que entre ellos establecen los sujetos evaluados. ASI, a diferencia de los métodos clásicos de asociación de variables, permite detectar relaciones del tipo "si p, entonces, casi siempre q", a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relacio nes se presentan mediante un "grafo impli cativo" que permite la mejor interpretación de las relaciones mencionadas.Para lograr el objetivo propuesto en este artículo, se utilizó ASI para analizar un ítem de evaluación de una prueba de diag nóstico suministrada a ingresantes a Inge niería Eléctrica, Ingeniería en Agrimensura e Ingeniería en Electrónica al inicio del año lectivo 2017 y se realizó una comparación entre las relaciones detectadas según los alumnos pertenezcan a una u otra carrera.A modo general, se observaron saberes y relaciones conceptuales establecidos por los alumnos que dan cuenta de su escasa evolución del pensamiento aritmético al al gebraico, independientemente de la carrera a la que pertenecen.

Análisis didáctico de conocimientos previos sobre divisibilidad, de estudiantes que ingresan a la universidad usando como herramienta el ‘análisis estadístico implicativo’

“…Ahora bien, cuando el tamaño de la población (N) tiende a infinito, la Hipergeométrica tiende a la Binomial de parámetros n y p (siendo n el tamaño de muestra y p el cociente entre el número de casos favorables al suceso de interés y N), con p constante; pero -a su vez -cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito, la Binomial converge a la ley de Poisson de parámetro λ= #(A).#(E-B)." (Mendoza et. al, 2019) Por otra parte, se define el índice de implicación como el número: que estima la diferencia entre #(A -B) y el valor que habría tomado si a y b fueran independientes (a la cual se denota con Q(a,¬b)).…”