Vicerrectorado de Ordenación Académica, Innovación Docente y Profesorado Secretariado de Innovación Docente

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1 MEMORIA FINAL DE PROYECTOS DE INNOVACIÓN DOCENTE CONVOCATORIA CURSO 2009/2011 DATOS DEL/DE LA SOLICITANTE Nombre Antonio José Apellidos Sáez Castillo D.N.I E Centro Escuela Politécnica Superior de Teléfono Linares Departamento Estadística e Investigación Operativa Categoría Profesor Titular de Universidad DATOS DEL PROYECTO Título Aleatorización y corrección automatizada de ejercicios de Estadística mediante R Línea de actuación Proyectos para asignaturas Titulación/es implicada/s Ingeniería Técnica Industrial, especialidades Mecánica, Electricidad y Química Industrial Departamento/s implicados Estadística e Investigación Operativa Asignatura/s implicada/s Métodos Estadísticos de la Ingeniería

2 MEMORIA DEL PROYECTO Justificación La resolución de ejercicios basados en supuestos prácticos es una de las metodologías más adecuadas para el aprendizaje de la Estadística. Sin embargo, la puesta en práctica de esta metodología suele arrastrar serios inconvenientes. Entre ellos, podemos destacar el hecho de que el alumnado tiende a menospreciar el potencial real que la resolución adecuada de estos ejercicios tiene en su proceso de estudio de la materia, poniendo en práctica en numerosas ocasiones toda una serie de estrategias propias de la picaresca más castiza: copiar los resultados de años anteriores, aprovecharse del trabajo del resto del grupo, intercambiar el trabajo entre varios alumnos, etc. Pero además de este problema de la falta de compromiso del alumnado, debemos destacar también el carácter estático de los ejercicios que se plantean para que sean resueltos por todo un grupo. De esta forma, todo el alumnado tiene los mismos datos, con los que todos se enfrentan al mismo escenario y todos deben llegar a la misma resolución, en ocasiones incluso a lo largo de varios cursos. Ello limita enormemente las posibilidades que en sí mismos tienen los supuestos prácticos en los que se basan los ejercicios. Ambas cuestiones constituyen una motivación para tratar de desarrollar herramientas encaminadas a diversificar los escenarios que se plantean en los ejercicios, a través de la aleatorización de los datos en los que se basan. En último término, se trataría de que cada alumno se enfrente a un ejercicio distinto cada vez, aunque referente al mismo supuesto práctico. Como contrapartida evidente a esta posibilidad, habría que tener en cuenta el enorme trabajo que supondría para el profesorado la corrección de todos esos ejercicios distintos, por lo que habría que habilitar estrategias para la automatización de dichas correcciones mediante el uso de algún software informático accesible para toda la comunidad docente.

3 Objetivos conseguidos 1. Crear una base de datos de supuestos prácticos del mundo científicotecnológico que sean la base de los ejercicios que se utilicen en el desarrollo de la docencia de la materia. 2. Desarrollar un software que permite aleatorizar los datos en los que se basan los ejercicios, dando lugar a datos distintos para cada alumno o para cada prueba en la que se utilice el ejercicio. Esos datos son capaces de describir escenarios distintos en los que se desarrolla el supuesto práctico, no una simple introducción de ruido aleatorio en ellos. 3. Desarrollar un software que permite que el profesor corrija automáticamente todos los ejercicios, interviniendo sólo ante las dudas concretas del alumnado en cuanto a la resolución de los mismos. 4. Difundir el desarrollo del proyecto para lograr que otros profesores de materias relacionadas con la Estadística decidan utilizar estas herramientas y colaboren en el enriquecimiento de la base de datos de supuestos prácticos. 5. Promover el uso del software libre como herramienta para el desarrollo de metodologías docentes.

4 Contenidos desarrollados La base de datos de supuestos prácticos recoge ejercicios de: Estadística descriptiva. Cálculo de probabilidades. Distribuciones de probabilidad. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis estadísticas. Regresión lineal simple. El programa utilizado para diseñar el software ha sido R. El hecho de que sea libre evita cualquier dificultad de acceso a él tanto para el profesorado como para el alumnado. Se han diseñado: Scripts que permiten crear relaciones de problemas al azar de entre la base de datos de supuestos prácticos, pudiendo elegir cuántos ejercicios se desean de entre los temas descritos en el párrafo anterior. Estas relaciones son creadas en código LaTeX. Hay que tener en cuenta que estas relaciones pueden utilizarse también como exámenes de la materia. Scripts que proporcionan los datos relativos a los ejercicios de la relación de problemas. Se crean datos distintos para cada alumno o para cada examen, si es el caso. Scripts que permiten al alumnado incorporar su resolución. Scripts que permiten incorporar las resoluciones de los alumnos, vincularlas con sus datos y corregir los ejercicios, proporcionándoles una hoja de cálculo donde aparecen sus respuestas, las respuestas correctas y la puntuación de cada apartado. En lo relativo a la difusión del proyecto, se ha participado en un congreso de innovación docente mediante un poster explicativo del proyecto. También hemos tratado de darle publicidad entre los compañeros del Departamento de Estadística e I.O.

5 Descripción global de la experiencia A lo largo de este primer curso de implantación se desarrolló el proyecto en dos grupos de la Ingeniería Técnica Industrial de la Escuela Politécnica Superior de Linares. Esta puesta en práctica se realizó sin incidencias importantes. De cara al alumnado, el grado de satisfacción verbalizado fue óptimo. Los ejercicios fueron la base de la parte práctica de la asignatura y se utilizaron también en el examen de la convocatoria de junio. Desde el punto de vista del profesorado, vimos reducido el trabajo asociado a la corrección de ejercicios a su mínima expresión, a la vez que comprobamos con satisfacción cómo el alumnado trabajaba adecuadamente sobre estas relaciones de problemas. En el segundo curso de implantación del proyecto, la asignatura implicada dejó de impartirse presencialmente por la puesta en marcha de los títulos de grado equivalentes, pero en realidad esto apenas supuso un cambio de nombre, ya que en estos nuevos títulos de grado existe una nueva asignatura, llamada Estadística, que se corresponde exactamente, en todos sus contenidos y en su metodología y carga docente con Métodos estadísticos de la Ingeniería. Además, apareció una nueva asignatura en los Grados de Ingeniería de Tecnologías de las Telecomunicaciones y de Ingeniería Telemática, también llamada Estadística, con un 80% de contenidos comunes con la asignatura implicada en este proyecto, por lo que también implementamos el proyecto en ella para la realización de las relaciones de problemas y de los exámenes. En resumen, en el segundo curso de implantación del proyecto, éste ha sido utilizado en los dos grupos de los Grados en Ingeniería Industrial y en el grupo conjunto de los dos grados de la rama de telecomunicaciones mencionados. En cuanto al desarrollo del proyecto, apenas ha habido incidencias y se ha realizado con absoluta normalidad.

6 Metodología empleada La cuestión más importante desde el punto de vista metodológico era lograr que el alumnado entendiera bien todo el proceso y utilizara adecuadamente el programa R para incorporar sus soluciones a los problemas. En este sentido, se elaboró un documento del tipo Preguntas más frecuentes (FAQ) en el que se explicaba detalladamente cómo realizar las relaciones de problemas y grabar sus resultados. Este documento se ha ido actualizando con las incidencias detectadas, de tal manera que en el segundo cuatrimestre del segundo curso de implantación hemos logrado reducir las incidencias por parte de los alumnos en cuanto a errores en el envío de los resultados al mínimo. También ha sido fundamental que las clases de problemas, que tradicionalmente suelen ser poco participativas (un alumno resuelve el problema y los demás copian), se hayan convertido en clases más dinámicas, donde se ha discutido no tanto sobre la solución como sobre la forma de resolver el problema, ya que cada uno debía trabajar con sus propios datos. Finalmente, sí hemos encontrado un problema en el desarrollo de la metodología. Se supone que el alumno, una vez corregida la relación, debería interesarse sobre los errores que ha cometido, acudiendo a tutoría a resolver las dudas que sobre esos errores pudiera tener. Sin embargo, creemos que estas consultas no son tan frecuentes como cabría esperar, por más que insistamos en clase en lo necesario que es completar la corrección de la relación con la enmienda de los errores cometidos.

7 Resultados obtenidos (los materiales o documentos que se hayan producido en la experiencia pueden presentarse en forma de anexo) Presentamos como anexos los siguientes resultados: 1. Los scripts de R que generaron las distintas relaciones y sus correcciones (tienen extensión.r y pueden leerse con el bloc de notas) en el segundo año de implantación. 2. Todos los ficheros con las respuestas de los alumnos a cada relación de problemas y los exámenes propuestos. 3. Los scripts de R que constituyen el núcleo del proyecto, aquellos que generan los enunciados, los datos aleatorios de cada alumno, los archivos generadores de respuestas y las correcciones. 4. El listado de notas general de las dos asignaturas, donde se recogen los resultados de las relaciones de problemas y los exámenes llevados a cabo con el proyecto. 5. La versión escrita del poster presentado en el congreso de innovación docente. Proyección e Impacto Ya hemos puesto de manifiesto que con la implantación de los grados, la proyección del proyecto ha sido aún mayor, poniéndose en práctica en los nuevos grados de Ingeniería Industrial y en los nuevos grados en Ingeniería de Telecomunicación e Ingeniería Telemática. Los resultados ya obtenidos avalan, a nuestro entender, la utilidad de la experiencia.

8 Evaluación del proceso y Autoevaluación Se han realizado dos tutorías colectivas a lo largo de cada cuatrimestre del curso en las que se han subsanado los problemas que el alumnado ha puesto de manifiesto. Hemos realizado un análisis estadístico de las notas obtenidas y de cara a valorar la correlación entre las notas de las relaciones de problemas y de la nota final. Las notas presentan siempre medias por encima de 5, con una dispersión moderada y una asimetría a la izquierda que indica que sólo unos pocos alumnos destacan por notas muy bajas. Afortunadamente, también hemos comprobado que hay una alta correlación entre la nota media de las relaciones y la nota del examen, lo que parece indicar que el proyecto es efectivo como metodología de estudio de la asignatura. Hemos mantenido varias reuniones de autoevaluación del proyecto en las que se ha realizado un seguimiento de las incidencias del proceso. Gastos generados en el segundo año Fungibles Inventariables Viajes/Actividades 1.051,58 Otros Justificación Dietas Linares-Jaén para reuniones de coordinación y asistencia al Congreso ICERI 2010 en Madrid

9 DATOS DE LOS MIEMBROS DEL GRUPO Nombre Antonio José Apellidos Sáez Castillo D.N.I E Centro E.P.S. de Linares Teléfono Departamento Estadística e Investigación Operativa Categoría Profesor Titular de Firma Universidad Nombre Apellidos Sonia Castillo Gutiérrez D.N.I K Centro Facultad de Ciencias Teléfono Experimentales Departamento Estadística e Investigación Operativa Categoría Profesora Colaboradora Firma Nombre Mª Pilar Apellidos Frías Bustamante D.N.I Y Centro Facultad de Ciencias Teléfono Experimentales Departamento Estadística e Investigación Operativa Categoría Profesora Colaboradora Firma VICERRECTOR DE ORDENACIÓN ACADÉMICA, INNOVACIÓN DOCENTE Y PROFESORADO DE LA UNIVERSIDAD DE JAÉN

10 IMPLEMENTATION OF SOFTWARE FOR AUTOMATIC PREPARATION AND CORRECTION OF EXERCISES IN TEACHING STATISTICS A.J. Saez-Castillo 1, S. Castillo-Gutiérrez 1, M.P. Frías-Bustamante 1 1 University of Jaén (Spain) Abstract In this paper we present the results of an innovation project based on designing R-scripts [1] to generate random datasets in statistical practical exercises. The traditional educational system in Statistics consists of solving exercises which involve fixed datasets to be analyzed. This fact implies the use of the same examples for different courses by the teaching staff. Because of this, capabilities and skills that our students should acquire during the course, such as critical capacity and capacity for analysis and synthesis, are reduced. We have developed this software which can offer different applied exercises for each student in a class by randomizing datasets included in the proposed problems. Additionally, the software can provide automatically the list of the wording of the exercises in a LaTeX file [2], mark student answers and give the solutions for checking the results by themselves. Finally, in an experience carried out this year, we can conclude that this new tool was very well accepted; in particular, students and teachers were gratefully surprised with the usefulness of the developed project. Keywords: Statistics, R, exercises. 1 INTRODUCTION The resolution of exercises based on practical cases is one of the most appropriate methodologies for the teaching process of Statistics. However, traditional implementation of this methodology often has serious drawbacks. In the first place, skills as capacity for analysis and synthesis or solving problems [3], are acquired by students in a low level. That is because pupils can easily copy results of previous years, can share activities results with the rest of the group, etc A further disadvantage is that all students have same data, the same scenario and all must reach the same resolution, sometimes even over several courses. This fact makes more difficult the assessment of skills and capabilities that students actually acquire. In this paper, we present a new tool developed to diversify scenarios in exercises proposed, by randomization of data. Moreover, each student could have a different exercise each time. Finally, automatic strategies for corrections are included. 2 OBJECTIVES Following objectives have been taken into account to develop the project. 1. Create a database of scientific-technological practical cases which are the basis of exercises used in the development of teaching procedure. 2. Develop software which permit data can be randomizing. Data could be different for each student or for each test. In addition, data should be able to describe different scenarios. 3. Develop software to automatically correct all exercises. 4. Share the project to ensure that other teachers could use these tools and improve datasets of practical assumptions. 5. Use free software as a tool for developing teaching methodologies. The database will collect practical exercises assumptions:

11 Descriptive statistics. Calculation of probabilities. Probability distributions. Point estimation and confidence intervals. Statistical hypothesis testing. Simple linear regression. The program used to design the software is R [1]. The reason is that it is free and it avoids any difficulty of access. Should be designed: Scripts which can create lists of problems at random from the database of practical cases, problems can be chosen from among matters described above. Homework will be created in LaTeX code [2]. Keep in mind that these lists can also be used as tests of the subject. In Fig. 1, it can be seen an example of an exam generated by the software. Fig.1: Fragment of a test generated by the program. Scripts which provide data concerning lists of problems. Different data are created for each student or for each exam. In Fig. 2, different data were assigned to different pupils. The file is named with the student identity card. Fig. 2: Examples of data generated for the same exercise and for two different students. Scripts which allow students to incorporate their resolution. Scripts which can incorporate student resolutions, linking them with their data and correct the exercises, giving them a worksheet where answers appear, the correct answers and the score of each item.

12 3 METODOLOGY The most important from a methodological point of view is to help students to understand the process and properly use R [1] to integrate their solutions to problems. It is important to mention that, traditionally, one student solves the problem and the other students listen, however, with this project classes become more dynamic, which solution is not discussed but how to solve the problem is more important because each one must work with their own data. In experience following results are provided (see Fig.3 and Fig.4): 1. R scripts [1] generated by different list of problems and their corrections. 2. Files with student answers for each list of problems and proposed review. 3. R scripts [1] that are the focus of the project, those that generate the sentences, the random data of each student. 4. A list of general notes of the course, designed to show results of the lists of problems and examinations carried out with the project. 5. A text document with effects on project implementation and strategies for such corrections by using computer software accessible to the entire teaching. Fig. 3: Files generated by the software implemented. Fig. 4: Files generated for each student identity card. 4 RESULTS With the implementation of degrees, the projection of this work is even greater, since we plan to implement new degree in Industrial Engineering and new degrees in Telecommunications Engineering and Telematics Engineering. Results already obtained confirm the usefulness of the experience. Two group tutorials throughout the 2nd term of the year have been done in which the pupils have corrected their own problems. Finally, 90% percent of evaluated students were able to handle the program without any problems. The remainder can be divided into different groups of errors. On the one hand, mistakes of the software which could be solved. On the other hand, lack of study and motivation by students. This problem will be solved attending to personal characteristics of each pupil.

13 REFERENCES [1] R Development Core Team (2010). R: A language and environment for statistical computing. R foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN , URL [2] L. Lamport. (1999). LaTex: a document preparation system 2 nd ed. Addison Wesley Longman. [3] T. Bajo, A. Maldonado, S. Moreno, M. Moya and P. Tudela. Las competencias en el nuevo paradigma educativo para Europa. Vicerrectorado de Planificación Calidad y Evaluación, Universidad de Granada.

14 A.J. Saez-Castillo 1, S. Castillo-Gutiérrez 1, M.P. Frías-Bustamante 1 1 Department of Statistics and Operations Research. University of Jaén (Spain) We present a new tool developed in R to diversify scenarios in exercises proposed, by randomization of data. Moreover, each student could have a different exercise each time. Finally, automatic strategies for corrections are included. OBJECTIVES 1. Create a database of scientific-technological practical cases which are the basis of exercises used in the development of teaching procedure. 2. Development of scripts which can create lists of problems at random from the database of practical cases. Homework will be created in LaTeX code. 3. Develop software which permit data can be randomizing. Data could be different for each student or for each test. In addition, data should be able to describe different scenarios. 4. Develop software to automatically correct all exercises. 5. Use free software as a tool for developing teaching methodologies. RESULTS The database will collect practical exercises assumptions: Descriptive statistics. Calculation of probabilities. Probability distributions. Point estimation and confidence intervals. Statistical hypothesis testing. Simple linear regression. Files generated by the software implemented Examples of data generated for the same exercise and for two different students. Marks of the students Fragment of a test generated by the program Flow chart of the correction Results obtained after the automatic correction

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