Escuela de Ingeniería en Estadística y Magíster en Data Science UCM presentan investigación en JNEDES 2025

La Escuela de Ingeniería en Estadística y el Magíster en Data Science de la Universidad Católica del Maule (UCM) participaron en las Primeras Jornadas Nacionales de Educación Estadística de Chile (JNEDES 2025), realizadas los días 15 y 16 de diciembre en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. La instancia reunió a investigadores, docentes y profesionales del área con el propósito de fortalecer el desarrollo de la educación estadística y su articulación con la ciencia de datos.

En el encuentro se presentó el estudio titulado “Análisis ontosemiótico de los intervalos de confianza en libros de texto de Educación Secundaria chilena”, investigación desarrollada por un equipo académico de la Facultad de Ciencias Básicas UCM, con la participación de estudiantes y académicos de la carrera de Ingeniería en Estadística y del Magíster en Data Science, reflejando el trabajo colaborativo entre ambos programas.

Al respecto, la directora de la Escuela de Ingeniería en Estadística, Tabita Manríquez Chamorro, destacó que “la participación en JNEDES 2025 refleja el compromiso de la Escuela con la generación de conocimiento científico y la investigación aplicada, integrando de manera rigurosa la educación estadística con herramientas propias de la ciencia de datos”, dijo.

La investigación analiza, desde el Enfoque Ontosemiótico del conocimiento matemático, la forma en que los intervalos de confianza -objeto central de la inferencia estadística- son abordados en libros de texto de educación secundaria utilizados en Chile. Para ello, el equipo utilizó técnicas de ciencia de datos como análisis descriptivos, pruebas de asociación, árboles de clasificación (CHAID) y análisis de correspondencias, lo que permitió identificar patrones y perfiles didácticos en los materiales analizados.

Entre los principales resultados, el estudio evidenció una marcada asimetría en la distribución de actividades sobre intervalos de confianza entre las distintas editoriales, concentrándose la mayoría de las tareas en una sola de ellas. Asimismo, se observó que las actividades privilegian un número acotado de situaciones-problema, principalmente asociadas al cálculo y a la interpretación básica de los intervalos.

“Estos hallazgos nos permiten comprender algunas de las dificultades persistentes en la enseñanza de la inferencia estadística, como la confusión entre estadístico y parámetro o la interpretación del nivel de confianza, y ponen de relieve la necesidad de diversificar las situaciones-problema y fortalecer los fundamentos conceptuales en los materiales educativos”, subrayó la directora Manríquez.

El estudio fue desarrollado junto a los académicos Danilo Díaz-Levicoy y Marcelo Rodríguez, de la Facultad de Ciencias Básicas UCM. En este contexto, el director del Magíster en Data Science, Dr. Marcelo Rodríguez Gallardo, señaló que “la articulación entre la formación estadística y la ciencia de datos es clave para abordar desafíos reales del sistema educativo, aportando evidencia y herramientas analíticas para mejorar la enseñanza y la toma de decisiones”, afirmó.

Actualmente, la investigación se encuentra en proceso de preparación para su envío a una revista científica especializada, con el objetivo de contribuir a la discusión académica nacional e internacional en educación estadística, didáctica de la matemática y ciencia de datos aplicada. Con ello, la Escuela de Ingeniería en Estadística y el Magíster en Data Science UCM reafirman su labor con una investigación de calidad, con impacto en el ámbito educativo y social.