Aprendizaje basado en proyectos integrando ciencia de datos en la enseñanza de programación en educación superior

Abstract

En este estudio se analiza el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) aplicado a la enseñanza de la programación. Se implementaron los fundamentos y principios de la ciencia de datos con estudiantes de ingeniería y se aplicó una estrategia metodológica que les permitió adquirir conocimientos que contribuyen al desarrollo de competencias y habilidades analíticas, las cuales son útiles para la toma de decisiones informadas en su campo profesional e industrial. El estudio consideró la identificación de las principales deficiencias del grupo de estudio al iniciar el semestre y la introducción a temas relacionados que les permitió trabajar con información real y proveniente de la industria automotriz. Se utilizó software especializado para la programación con estadística descriptiva y que es accesible para cualquier estudiante. Los resultados obtenidos muestran una mejora significativa en la forma en que los estudiantes adquieren y comprenden los conocimientos de la estadística descriptiva y el análisis de datos, un incremento en la motivación por realizar las actividades y una mejora en el rendimiento académico. En la parte cualitativa, los estudiantes lograron percibir la importancia de estos conocimientos como un valor agregado a su formación profesional. El estudio logró promover una conexión entre la teoría y la práctica de manera efectiva.

This study analyzes the application of Project-Based Learning (PBL) in programming education. The fundamentals and principles of data science were implemented with engineering students. A methodological strategy was applied that enabled students to acquire knowledge contributing to the development of analytical skills and competencies useful for informed decision-making in their professional and industrial fields.The study considered identifying the main deficiencies of the study group at the beginning of the semester and introduced related topics that allowed them to work with real data from the automotive industry. Specialized software for programming with descriptive statistics was used, which is accessible to any student.The results show a significant improvement in the way students acquire and understand knowledge of descriptive statistics and data analysis, an increase in motivation to carry out activities, and improved academic performance. On the qualitative side, students recognized the importance of this knowledge as added value to their professional training. The study successfully promoted an effective connection between theory and practice.