Publicación: Resources and strategies for teaching statistics and data analytics in higher education
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Resumen en español
The purpose of this study is to present a literature review analysis on the teaching of statistics and data analytics in higher education. The assessment includes examining the role played by specific factors as mediators of teaching-learning processes. These factors include: disciplinary and pedagogical training of teachers, teaching styles, classroom experiences, use of didactic resources, and context. The literature review revealed that there is a need to create and develop innovative learning environments that transform the teaching of statistics at the university level, starting from rethinking the contents and curricula to favor the social dimension and the humanistic and complex thinking of students. It is concluded that, currently, the generalization of digital media and social networks imposes new challenges for teaching statistics and data analytics in the context of data science, machine learning, and big data.
Resumen en español
El propósito de este estudio es presentar una reflexión documentada frente a la enseñanza de la estadística y la analítica de datos en la educación superior. Se analiza el papel que cumplen factores como la formación disciplinar y pedagógica de los docentes, sus estilos de enseñanza, las experiencias en el aula de clase, el uso de recursos didácticos y el contexto, como mediadores de los procesos de enseñanza-aprendizaje. Como resultado de la referenciación de autores realizada, se expone frente a la necesidad de crear y desarrollar ambientes de aprendizaje innovadores que transformen la enseñanza de la estadística a nivel universitario, a partir de repensar los contenidos y currículos para favorecer la dimensión socio humanística y el pensamiento complejo de los estudiantes. Se concluye que actualmente la generalización de medios digitales y las redes sociales constituyen un nuevo reto para la enseñanza de la estadística y la analítica de datos en su integración con ciencia de datos, aprendizaje automático y macrodatos.