ESTUDIO ESTADÍSTICO SOBRE MÉTODOS EFECTIVOS DE APRENDIZAJE EN
PROGRAMACIÓN
DANILO GUILLERMO CAMACHO LEON
ELVIS JAIR LAPO SUAREZ
FERNANDO PAUL CAIZA VEGA
ERICK JOEL QUISHPE PAGUAY
JEFFERSON JAHYR JORDAN CABRERA
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO
CARRERA DE INGENIERÍA EN SOFTWARE
ESTADÍSTICA
RESUMEN
ii
La investigación se llevó a cabo utilizando las plataformas WhatsApp y Google Forms,
centrándose en evaluar los métodos de aprendizaje de programación entre estudiantes que
cursan el tercer semestre de la carrera de software. A lo largo de un período de dos días,
se distribuyó la encuesta a una muestra de 40 participantes a través de la aplicación de
WhatsApp, dirigida a los grupos correspondientes a estudiantes de tercer semestre en
diversas materias. El tiempo estimado para completar la encuesta osciló entre 5 y 10
minutos. Los resultados recopilados proporcionan información valiosa sobre las
preferencias y enfoques de aprendizaje, ofreciendo así aportes significativos para la
mejora de los métodos educativos en el ámbito de la programación.
Tabla de Contenidos
iii
INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................... 4
METODOLOGÍA ........................................................................................................................... 5
Población y Muestra: .................................................................................................................. 5
Instrumento de Recolección de Datos......................................................................................... 5
Procedimiento ............................................................................................................................. 5
Análisis de datos: ........................................................................................................................ 6
Resultados: .................................................................................................................................. 6
Análisis ..................................................................................................................................... 26
Conclusiones ................................................................................................................................. 27
Recomendaciones ......................................................................................................................... 27
4
INTRODUCCIÓN
El objetivo de la encuesta fue investigar y comprender los métodos de aprendizaje
utilizados por los estudiantes del tercer semestre de la carrera de software de la Escuela
Superior Politécnica de Chimborazo. Se buscaba identificar estrategias efectivas y
preferencias individuales en el proceso de aprendizaje de la programación. La población
objetivo estuvo compuesta por estudiantes matriculados en el tercer semestre de la
carrera de Software
5
METODOLOGÍA
Población y Muestra:
La población objetivo de este estudio consistió en 40 estudiantes matriculados en el
tercer semestre de la carrera de software. Esta selección se basó en la representatividad
de este grupo académico, considerándolo como un reflejo adecuado de la población
estudiantil en ese nivel. Se optó por esta muestra específica con el objetivo de obtener
datos que reflejaran de manera significativa las tendencias y preferencias en los métodos
de aprendizaje de programación.
Instrumento de Recolección de Datos
La encuesta se diseñó utilizando la plataforma Google Forms, incorporando preguntas
detalladas acerca de los métodos de aprendizaje de programación. Las interrogantes se
estructuraron para indagar específicamente sobre las estrategias preferidas y las
herramientas utilizadas durante el proceso de aprendizaje. Este enfoque meticuloso en la
formulación de preguntas buscó recopilar información precisa y relevante para los
objetivos del estudio.
Procedimiento
La distribución de la encuesta se llevó a cabo exclusivamente a través de WhatsApp
durante un periodo de dos días. La plataforma elegida para la realización de la encuesta
fue Google Forms. Se garantizó que cada participante, compuesto por los 40 estudiantes
del tercer semestre de software, tuviera un tiempo estimado entre 5 y 10 minutos para
completarla. Esta estrategia se implementó con el fin de fomentar la participación plena
de la muestra seleccionada, asegurando así la representatividad y validez de los datos
recopilados.
6
Análisis de datos:
En términos de datos recopilados, la encuesta incluyó preguntas de opción múltiple y
respuestas abiertas. Al analizar los resultados cuantitativos, se observó una tendencia
destacada hacia métodos de aprendizaje presenciales junto a la práctica diaria de la
programación para mejorar su habilidad en dicha área. Para visualizar estos hallazgos, se
presentarán gráficos de diagramas de pastel y tablas descriptivas que resuman las
preferencias y patrones identificados.
Resultados:
7
Conclusión:
La mayoría de las personas encuestadas prefieren el método de aprendizaje de clases
presenciales, representando aproximadamente el 70.7% de las respuestas. Un 12.2%
prefiere el aprendizaje en línea, 7.3% de los encuestados prefiere aprender a través de
grupos de estudio, el mismo porcentaje prefieren las tutorías individuales, mientras que,
solo el 2.4% opta por otros métodos de aprendizaje. Estos resultados reflejan que la
mejor manera que los estudiantes han encontrado para aprender a programar es a través
de clases presenciales.
8
Análisis:
Según el análisis gráfico podemos observar que con gran ventaja, resalta el método de
aprendizaje a través de clases presenciales. Por lo tanto, no se trata de datos simétricos
dado que la variabilidad que estos resultados representan son altas.
9
Conclusión:
Se concluye, según los datos obtenidos que: 48.8% de los encuestados optan por tomas
lecciones moderadas, 22% de los encuestados optan por dedicar su tiempo a lecciones
cortas, 19.5% de los encuestados no tienen alguna preferencia y solamente el 9.8% de los
participantes dirigen su aprendizaje a través de lecciones extensas
Análisis:
La preferencia por "Lecciones moderadas" indica un fuerte interés o afinidad por
aspectos cortos de dedicación temporal entre los encuestados. Las respuestas equitativas
para "Lecciones cortas" y "Sin preferencia" sugieren una distribución más uniforme. La
baja variabilidad en las respuestas indica una consistencia notable en las preferencias del
grupo encuestado.
10
11
Conclusión:
La mayoría de las personas encuestadas realizan la actividad diariamente, representando
aproximadamente el 75.6% de las respuestas. Un 22.0% la realiza semanalmente, y solo
un pequeño porcentaje, alrededor del 2.4%, la realiza mensualmente. Estos resultados
reflejan que la mejor manera que los estudiantes han encontrado para mejorar su nivel de
programación es practicar diariamente
Análisis:
El análisis de los datos estadísticos sugiere en este caso que existen una gran dispersión
de los datos, ya que se presenta una elevada varianza, de esta manera podemos
determinar que los datos obtenidos son menos representativos
12
13
Conclusión:
Según los datos estudiados la mejor opción para evaluar el progreso y mejora como
programador es mediante proyectos personales que nos planteemos, seguido de cerca por
aquellos que consideran los resultados de exámenes y tareas como su principal forma de
evaluar sus avances. La retroalimentación también es importante, pero menos citada en
comparación con las otras opciones. Un pequeño porcentaje indica que algunos
participantes no están seguros de su preferencia.
Análisis:
Según el análisis de las medidas numéricas podemos determinar que se trata de un
conjunto de datos que es casi simétrico debido a la distribución muy pareja de sus
cuartiles, además que el bajo valor de la desviación de estándar nos confirma que existe
poca dispersión entre los datos de esta pregunta.
14
15
Conclusión:
En base a los resultados, se puede concluir que C++ es el lenguaje de programación más
preferido por los encuestados. La falta de interés o experiencia en C# indica que este
lenguaje podría no ser tan relevante para el grupo encuestado. La diversidad en las
respuestas para Java sugiere un interés variado en lenguajes de programación
alternativos. En general, la Pregunta 1 proporciona una visión clara de las preferencias de
programación del grupo encuestado.
Análisis:
La predominancia de respuestas para el lenguaje de programación C++ sugiere una fuerte
inclinación de los encuestados hacia este lenguaje. La baja frecuencia de respuestas para
C# indica una falta de preferencia o experiencia en este ámbito. La mediana en Java
sugiere cierta diversidad en las preferencias, mientras que la alta varianza refleja una
amplia dispersión en las elecciones de lenguajes de programación. En conclusión, los
encuestados muestran una preferencia destacada por C++, con una diversidad
significativa en las elecciones de lenguajes.
16
Conclusión:
17
Conclusión:
Los resultados de la Pregunta 2 revelan una preferencia clara por "Lógica Matemática"
entre los encuestados. Esta inclinación sugiere un grupo con intereses más analíticos. La
distribución equitativa en las respuestas para "Comunicación" y "Gestión de Proyectos"
indica un interés más uniforme en habilidades blandas y en la gestión de proyectos. En
resumen, la Pregunta 2 proporciona información valiosa sobre las preferencias y
habilidades del grupo encuestado, destacando un fuerte interés en aspectos analíticos.
18
Análisis:
La preferencia por "Lógica Matemática" indica un fuerte interés o afinidad por aspectos
analíticos entre los encuestados. Las respuestas equitativas para "Comunicación" y
"Gestión de Proyectos" sugieren una distribución más uniforme de intereses en
habilidades blandas y en la gestión de proyectos. La baja variabilidad en las respuestas
indica una consistencia notable en las preferencias del grupo encuestado.
19
Conclusión:
La mayor parte de los estudiantes encuestados les resulto beneficiosa la técnica de
Algoritmos como técnica de aprendizaje de programación con un 41,5% del total de las
respuestas. Un 34,1% han obtenido resultados utilizando Pseudocódigos, y por último
con un 24,4% les resulto mejor la técnica de Diagramas de flujo. Estos resultados nos
indican que la técnica mayormente aplicada por los estudiantes para aprender a
programar son los Algoritmos.
Análisis:
Según el análisis de las medidas numéricas podemos decir que existe un poco de simetría
en los datos obtenidos, es decir; no existe mucha dispersión de datos, con respecto a los
cuartiles y la varianza como referencias.
20
21
Conclusión:
La mayoría de estudiantes encuestados han utilizado mas la herramienta de CodeBlocks,
seguido por dos herramientas con una igualdad en los datos obtenidos que son Visul
Studio Code y Pseint, ambos tienen el mismo valor de datos, y por último tenemos como
la herramienta menos usada los Algoritmos a papel y lápiz.
Análisis:
El análisis estadístico nos indica que los cuartiles q1 y q2, tienen valores iguales, y esto
se debe a que existe un grado elevado de repetición de valores, lo que no afecta en si la
definición matemática de los cuartiles, pero es importante tener en cuenta que existen
duplicados en el conjunto de datos.
22
23
Conclusión:
Los resultados sugieren que los estudiantes enfrentan desafíos notables al abordar la
sintaxis y estructura en programación, así como la depuración de errores. La frecuencia
más alta en estos aspectos indica que estos elementos específicos pueden representar
obstáculos significativos en el proceso de aprendizaje. Estos hallazgos resaltan la
importancia de abordar estratégicamente la enseñanza de estos conceptos para mejorar la
comprensión y el rendimiento de los estudiantes en programación.
Análisis:
El predominio de datos asociados con dificultades en sintaxis y estructura sugiere que los
estudiantes pueden beneficiarse de enfoques pedagógicos que aborden específicamente
estos aspectos. La
dispersión moderada (varianza y desviación estándar) resalta la
variabilidad en las experiencias de los estudiantes. Estos resultados subrayan la
necesidad de estrategias educativas centradas en la superación de obstáculos específicos,
fomentando así un dominio más completo de la programación.
24
25
Conclusión:
Los resultados apuntan a una marcada diferencia en la frecuencia entre aquellos que han
empleado inteligencia artificial (IA) para aprender a programar y los que no lo han hecho
. Este contraste sugiere una tendencia dominante hacia la adopción de la IA como una
herramienta integral en el proceso de aprendizaje de programación. Este fenómeno
destaca la necesidad de entender cómo la IA está redefiniendo los métodos educativos en
programación.
Análisis:
La abrumadora frecuencia en el uso de IA refleja una tendencia significativa en la
comunidad estudiantil hacia la integración de esta tecnología en el aprendizaje de la
programación. La brecha sustancial entre las respuestas "sí" y "no" señala una
transformación en curso en las estrategias de aprendizaje. Este fenómeno plantea
interrogantes sobre el impacto potencial de la IA en la enseñanza de la programación y la
necesidad de adaptar los enfoques educativos para abordar esta creciente preferencia por
la tecnología.
26
Análisis general
La interpretación de los resultados sugiere que la mayoría de los estudiantes prefieren
tener clases presenciales como métodos de aprendizaje, lecciones con un intervalo de
tiempo moderado de entre 30 minutos a 1 hora, con frecuencia diaria para mejorar sus
habilidades de programación, estos evalúan sus progresos a través de proyectos
personales. El lenguaje que más aceptación de aprendizaje tuvo dentro de los
encuestados fue C++; al hablar de habilidades extras que podrían adquirir las personas de
la rama del software, se obtiene como resultado que la gestión de proyectos es esencia;
la forma más cómoda de aprender código para los estudiantes se da a través de
pseudocódigo. La herramienta más usada por los estudiantes para programar debido a su
accesibilidad es Visual Studio Code. Se identificaron discrepancias notables en la forma
de los aspectos más desafiantes al aprender programación, debido a que existen
opiniones muy polarizadas en cuanto a quienes optan por comprender conceptos, depurar
errores y dominar la sintaxis y estructura de cada lenguaje de programación. Finalmente,
se observa que un 80.5% de estudiantes usa herramientas de inteligencia artificial dentro
de su proceso de aprendizaje
27
Conclusiones generales
Las conclusiones resaltan que los métodos de aprendizaje que se dan de forma presencial
tienen mayor impacto en la forma en la que el estudiante aprende, este resultado al
compaginarse con una frecuencia de práctica diaria impulsa el desarrollo del estudiante
dentro del área. Es importante señalar que el mal uso de herramientas de inteligencia
artificial puede resultar contraproducente, lo cual puede impactar la interpretación de los
resultados y su aplicabilidad más amplia.
Recomendaciones
➢ Aplicar conocimientos adquiridos a través de proyectos prácticos. Esto no solo
refuerza lo aprendido, sino que también ayuda a desarrollar habilidades prácticas
esenciales para la programación.
➢ Explorar una variedad de recursos, como tutoriales en línea, libros, plataformas
de codificación y cursos interactivos. Esta diversificación puede brindar
perspectivas diferentes y fortalecer tus habilidades
➢ No subestimar la importancia de cuidar el bienestar físico y mental. Es importante
establecer rutinas equilibradas que permitan descansar y recargar energías, lo que
contribuirá positivamente al rendimiento académico.
Anexos
Encuesta
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO
Facultad de Informática y Electrónica
Encuesta sobre los métodos de aprendizaje de programación de los estudiantes de tercer
semestre de la carrera de software
Objetivo: Evaluar los métodos de aprendizaje, las fuentes de conocimiento y desafíos mas
comunes experimentados por estudiantes de software en su proceso de formación con el fin de
comprender como estos factores influyen en sus objetivos de aprendizaje.
1. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor tus preferencias de aprendizaje?
 Aprendizaje en línea a tu propio ritmo
 Clases presenciales
 Tutorías individuales
28
 Grupos de estudio
 Otro (Especifica)
__________________________________________________________
2. ¿Cuál es tu preferencia en términos de duración de los recursos de aprendizaje (Libros,
tutoriales, cursos, etc.)?
 Lecciones cortas (Menos de 30 minutos)
 Lecciones moderadas (30 minutos a 1 hora)
 Lecciones extensas (Mas de 1 hora)
 No tengo preferencia
3. ¿Qué frecuencia crees que es necesaria para aumentar tu nivel de programación?
 Diariamente
 Semanalmente
 Mensualmente
4. ¿Cómo evalúas tu propio progreso en programación?
 Mediante proyectos personales
 Resultados de exámenes y tareas
 Retroalimentación de profesores y compañeros
 No estoy seguro
5. ¿Qué lenguaje de programación has utilizado con mayor frecuencia durante los estudios
de ingeniería en software?
 C++
 Java
 Python
 C#
6. ¿Además de la lógica de programación que otra habilidad crees que es importante
desarrollar como estudiantes de ingeniería en software?
 Comunicación
 Gestión de proyectos
 Lógica matemática
7. ¿Qué técnicas de programación te resulto más útil para aprender a programar?
 Diagramas de flujo
 Pseudocódigos
 Algoritmos
8. ¿Qué herramientas has utilizado para aprender a programar?
 Pseint
 Algoritmos en papel y lápiz
 Visual Studio Code
 CodeBlocks
9. ¿Cuál consideras que es el aspecto mas desafiante al aprender a programar?
 Comprender conceptos teóricos
 Sintaxis y estructura del código
 Depuración de errores
10. ¿Has utilizado la inteligencia artificial como una herramienta de aprendizaje en
programación?
 Si
 No
Resultados tabulados
29
PREGUNTA 1
Frecuencia
Aprendizaje en línea a tu propio ritmo
Clases presenciales
Tutorías individuales
Grupos de estudio
Otros
5
29
3
3
1
PREGUNTA 2
Lecciones cortas
Lecciones moderadas
Lecciones extensas
No tengo preferencia
Frecuencia
PREGUNTA 3
Diariamente
Semanalmente
Mensualmente
Frecuencia
PREGUNTA 4
Mediante proyectos personales
Resultados de exámenes y tareas
Retroalimentaciones
No estoy seguro
Frecuencia
PREGUNTA 5
C++
Java
Python
C#
Frecuencia
PREGUNTA 6
Comunicación
Gestión de proyectos
Lógica matemática
Frecuencia
12
14
15
PREGUNTA 7
Diagramas de flujo
Pseudocódigo
Algoritmos
Frecuencia
10
14
17
PREGUNTA 8
Pseint
Algoritmos papel y lapiz
Visual Studio Code
CodeBlocks
Frecuencia
PREGUNTA 9
Frecuencia
Comprender concepros teóricos
Sintáxis y esctructura de código
Depuración de errores
9
20
4
8
31
9
1
19
10
8
4
27
5
9
0
15
4
11
11
13
19
9
30
PREGUNTA 10
Sí
No
Frecuencia
33
8
1