Software R aplicado al aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la facultad de ingeniería eléctrica y electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023 - Tejada Cabanillas, Adán Almircar (2024)
Objetivo: Determinar de qué manera el Software R impacta en el aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023. Metodología: El tipo de investigación será descriptivo y correlacional con un diseño no experimental y un método cuantitativo. La población está conformada por 1200 estudiantes de la facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional del Callao. Resultados: Al desarrollar el pre - test se obtuvo que los estudiantes tenían un nivel alto acerca de los conocimientos de estadística descriptiva representando un 37%, 45% un nivel medio y 18% un nivel bajo. Sin embargo, después de desarrollar los cursos con el software R y realizar el post - test se obtuvo que los estudiantes tenían un nivel alto acerca de los conocimientos de estadística descriptiva representando un 50%, 44% un nivel medio y 6% un nivel bajo. Se realizo la correlación mediante Rho de Spearman obteniendo un ,955 lo cual implica una relación positiva y alta entre las variables, y cuyo p-valor calculado es < 0.05 entendiéndose así que el Software R impacta de manera significativa en el aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023. Conclusión: La conclusión de que "El Software R impacta en el aprendizaje de la estadística descriptiva en estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional del Callao, 2023" sugiere que la integración de este software en la enseñanza ha tenido un efecto significativo y positivo en el proceso de aprendizaje de la estadística descriptiva por parte de los estudiantes. Este hallazgo indica que la utilización de herramientas tecnológicas como el Software R ha mejorado la comprensión y aplicación de conceptos estadísticos por parte de los estudiantes, contribuyendo así a un aprendizaje más efectivo y enriquecedor en el contexto específico de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.