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El papel del método bootstrap en el desarrollo del razonamiento inferencial informal relacionado con los intervalos de confianza en estudiantes de primer nivel universitario

Resumen

Comúnmente los estudiantes consideran que el establecimiento de inferencias por medio de intervalos de confianza, se reduce a la aplicación de un algoritmo donde no es necesario comprender la gran cantidad de conceptos que componen el método. En consecuencia se ha encontrado una serie de concepciones erróneas comunes sobre los intervalos de confianza que revelan la necesidad de una forma de enseñanza diferente. En este trabajo tomamos las sugerencias de la comunidad internacional, al considerar que una posible salida a esta problemática consiste en la implementación de un enfoque de enseñanza que prioriza el desarrollo del Razonamiento Inferencial Informal y se apoya en las simulaciones computacionales, específicamente en el método del Bootstrap. Con la intención de describir el papel de las simulaciones computacionales en el desarrollo del razonamiento inferencial informal asociado a intervalos de confianza, hemos diseñado una serie de actividades para trabajar con Fathom mediante un tratamiento informal y apuntando hacia el método Bootstrap. Estas actividades fueron aplicadas a un grupo de estudiantes de primer nivel de Ingeniería Civil de la Universidad Industrial de Santander quienes no habían visto ningún curso de estadística. Para el análisis de los resultados nos apoyamos en el marco de la Aproximación Instrumental y adicionalmente hemos diseñado y aplicado una prueba final para observar la presencia de concepciones erróneas. De esta forma encontramos que nuestro trabajo tiene el potencial de reducir la aparición de las concepciones erróneas más comunes y desarrollar los Razonamientos Inferenciales Informales de los estudiantes. A su vez encontramos que Fathom propició un ambiente de aprendizaje donde el estudiante utilizó explícitamente sus conocimientos de variabilidad, distribución muestral y de relación entre la distribución Bootstrap y el parámetro poblacional.