Metodología para reso=
lver
problemas matemáticos de medidas de posición central en los estudiantes de
séptimo año de educación general básica
Methodology for solving mathematical problems
involving central position measurements in seventh-year students of basic
general education
|
Diana Elizabeth
Calderón Narváez |
|
https://orcid.org/0009-0002-8678-7723 |
|
|
|
|
Universidad
Bolivariana del Ecuador (UBE), Durán, Ecuador. Maestría en Educac=
ión
Básica |
|||
|
2 |
Gladys Lucía Pillacela
Malla |
|
https://orcid.org/0009-0007-1224-7755 |
|
|
|
Universidad
Bolivariana del Ecuador (UBE), Durán, Ecuador. Maestría en Educac=
ión
Básica |
|||
|
3 |
Universidad
Bolivariana del Ecuador (UBE), Durán, Ecuador. |
|||
|
4 |
Universidad de La
Habana, La Habana, Cuba. |
|
|
Artículo de Investigación Cientí=
fica
y Tecnológica Enviado: 17=
/04/2025
Revisado: 1=
2/05/2025
Aceptado: 1=
1/06/2025
Publicado:1=
5/09/2025 DOI: =
https://doi=
.org/10.33262/exploradordigital.v9i3.3511
|
|||||||
|
|
||||||||
|
Cítese: =
|
|
Calderón
Narváez, D. E., Pillacela Malla, G. L., Martí=
nez
Isaac, R., & Sánchez Casanova, R. (2025). Metodología para resolver
problemas matemáticos de medidas de posición central en los estudiantes de
séptimo año de educación general básica. Explorador Digital, 9<=
/i>(3),
43-67. h=
ttps://doi.org/10.33262/exploradordigital.v9i3.3511 |
|
|||||
|
|
|
<= o:p> E=
XPLORADOR
DIGITAL, es=
una
Revista electrónica, Trimestral, que se publicará en soporte
electrónico tiene como misión contribuir a la formació=
n de
profesionales competentes con visión humanística y crítica que sean capac=
es
de exponer sus resultados investigativos y científicos en la misma medida=
que
se promueva mediante su intervención cambios positivos en la sociedad.&nb=
sp;https://exploradordigital.org La revista es editada por la Editorial Ciencia Digital (Editorial de prestig= io registrada en la Cámara Ecuatoriana de Libro con No de Afiliación 663) www.celibro.org.ec<= o:p> <= o:p> <= o:p> |
|
|||||
|
|
|
Esta revista está protegida bajo=
una
licencia Creative Commons en la 4.0 Internati=
onal.
Copia de la licencia: http://creativecommons.org/=
licenses/by-nc-sa/4.0/ |
|
|||||
|
Palabras claves: estadística; medidas de
posición central; resolución de problemas; metodología. |
<= o:p> |
Resumen Introducción: =
la
enseñanza de la estadística ha cobrado una importancia creciente en los
currículos escolares del siglo XXI, en respuesta a una sociedad cada vez =
más
orientada al análisis e interpretación de datos. En este contexto el prob=
lema
científico de la investigación es ¿Cómo contribuir a resolver problemas
matemáticos de medidas de posición central en los estudiantes de séptimo =
año
de Educación General Básica de la Unidad Educativa Julio Cesar Labaké? Objetivos: el objetivo es proponer u=
na
metodología para resolver problemas matemáticos de medidas de posición
central en los estudiantes de séptimo año de Educación General Básica. |
|
|||||
|
Keywords: statistics; measures of
central position; problem-solving; methodology. |
|
Abstract Introduction: =
The teaching of statistics
has become increasingly important in the school curricula of the twenty-f=
irst
century, in response to a society increasingly oriented to the analysis a=
nd
interpretation of data. In this context, the scientific problem of the re=
search
is: How to contribute to solving mathematical problems of central position
measures in seventh-year students of Basic General Education of the Julio
Cesar Labaké Educational Unit? Objectives: The objective is to pro=
pose
a methodology to solve mathematical problems of central position measures=
in
students of the seventh year of Basic General Education. Methodology: =
to
address this problem, a quantitative and descriptive methodology based on=
the
application of student surveys was used. In addition, a quantitative
observation sheet was used as a diagnostic instrument to identify initial
behaviors and difficulties of the students. The data were analyzed to
identify trends in students' perception of their learning and the impact =
of
the methodology applied. Results: The results showed that most
students consider that this approach improves their understanding and
application of statistical concepts, in addition to encouraging their
participation in class. A positive assessment of the use of technological
tools was also observed. Conclusions: In conclusion, the methodolo=
gy
based on problem solving is effective in improving the teaching of
statistics, since it favors comprehension and practical learning. It was
recommended to strengthen the integration of technology and the connection
with everyday situations to further optimize its effectiveness. General
area of study: Education. Specific area of study: Didactics of
mathematics. Type of item: original. |
|
|||||
La
enseñanza de la estadística en la educación básica es cada vez más relevant=
e en
los planes curriculares de la educación de hoy por la importancia del análi=
sis
e interpretación de datos. En una sociedad donde existe un exceso de
información, los conocimientos en estadística ya se consideran esenciales p=
ara
la educación de un profesional integral. La comprensión de conceptos como
media, mediana y moda son básicos no solo el ámbito académico, sino en la v=
ida
diaria, con el fin de que los estudiantes adquieran conocimientos relevante=
s y
logren interpretar y analizar datos, de esta manera emitir una opinión
sustentada en contextos sociales, económicos y políticos (Zambrano et al., 2024).
El conocimiento estadístico en la educación general básica al ser su primer
acercamiento a esta rama del conocimiento enfrenta desafíos importantes por=
la continuidad
histórica de un aprendizaje basado en la memorización de fórmulas y aplicac=
ión
mecánica de procedimientos, ya que no son suficientes para un aprendizaje
integral. Consecuentemente esto ha generado bajos niveles de comprensión de=
la
representación gráfica, interpretación de datos y razonamiento cuantitativo
según muestran varios estudios (Castro & Olivarria, 2024).
=
En
este contexto se plantea como problema científico ¿Cómo contribuir a resolv=
er
problemas matemáticos de medidas de posición central en los estudiantes de
séptimo año de educación general básica de la Unidad Educativa Julio Ces=
ar Labaké? Esta investigación promueve la aplicación=
de
estrategias activas del aprendizaje como: el trabajo en equipo, la utilizac=
ión
de recursos tecnológicos y resolución de problemas contextualizados, proceso
centrado en el estudiante como eje fundamental de proceso. También, la
resolución de problemas aparece como una sugerencia constructivista para
transformar la enseñanza de la estadística, colocando al estudiante a la ca=
beza
de su aprendizaje.
El
objetivo es proponer una metodología para resolver problemas matemáticos de
medidas de posición central en los estudiantes de séptimo año de educación
general básica. Por lo que tiene su origen en el deseo de cambiar la forma =
en
que los alumnos aprenden estadística, en concreto las medidas de tendencia
central, media, mediana y moda. Aprender matemáticas es más que recordar
fórmulas, es aplicar esos conocimientos en la vida cotidiana, entonces, por=
esa
razón la investigación pretende averiguar cómo incidir positivamente en la
comprensión y aplicación de estos conceptos y en la resolución de problemas
contextualizados, los mismos que están relacionados con situaciones reales =
del
propio estudiante. Para ello ha sido elaborada una propuesta pedagógica con
actividades minuciosamente seleccionadas de tal manera que sean, relevantes=
y
desafiantes, más activas y significativas con la intención de que el estudi=
ante
este inmerso en su aprendizaje. Esta idea ha sido desarrollada y comprobada
frente a metodologías tradicionales para evaluar la diferencia entre ambas =
como
se piensa. La intención es, es colaborar de manera que la clase se vuelva m=
ás
activa, despierte el interés por la matemática y fortalezca el pensamiento
crítico, que es lo que más se necesita en la formación integral del ciudada=
no.
La
justificación de esta investigación se sostiene en base de 3 aspectos
fundamentales. En lo teórico, contribuye a mejorar la enseñanza de estadíst=
ica
en educación básica, espacio que ofrece mediante el análisis de estrategias
didácticas para una mejor comprensión alrededor del manejo de datos y medid=
as
de tendencia central. Hay que señalar la urgencia de pasar de la instrucción
puramente mecánica al aprendizaje por la exploración y el descubrimiento (<=
/span>Mera,
2024).
También se propone usar herramientas adecuadas para el profesorado para
transformar la estadística en una materia más accesible para el aula y prom=
over
a sus estudiantes a participar más en el aprendizaje (Terán, 2024). La metodología planteada aborda una ver=
tiente
constructivista del aprendizaje, que asocia al alumnado en el proceso de
aprendizaje (protagonista) a la experiencia como núcleo generador de
conocimiento. Desde el punto de vista metodológico, la implementación de un
diseño cuasiexperimental teórico permite a través de éste evaluar por una p=
arte
el impacto que la metodología es capaz de influir en el aprendizaje de los
estudiantes, el obtener evidencia empírica que acredite su efectividad como
estrategia didáctica (Pineda et al., 2024).
El
estudio se basa en un diseño cuantitativo puesto que se intenta medir el
fenómeno de manera objetiva mediante métodos matemáticos-estadísticos para
entender la relación entre las variables y aplicar los resultados de manera
general (Hernández et al., 2010). De esta manera, se puede analizar los
resultados de los efectos de la intervención metodológica en un ambiente de
aprendizaje real, alineado con investigaciones previas sobre enseñanza de la
estadísticas y aplicación de acciones metodológicas activas en la educación
matemática (Jadallah, 2024).
Como
muestra la Tabla 1 se describen las variables
principales del estudio, además, se detallan los indicadores y los instrume=
ntos
utilizados para medir la metodología basada en problemas y el rendimiento
académico en estadística.
Operacionalización de
Variables
|
Variable |
Definición Operacional |
Indicadores |
Instrumento |
Escala |
|
Metodología basada en problemas (VI) |
Aplicación de clases con resolución de
problemas en estadística. |
• Participación activa • Dificultad para entender conceptos • Uso de estrategias adecuadas • Uso limitado de recursos tecnológicos<= o:p> • Necesidad de apoyo adicional |
Ficha de observación |
Categórica (sí / no) |
|
Rendimiento académico en estadística (=
VD) |
Resultados en pruebas antes y después =
de
la intervención. |
• Puntaje en pretest y post test |
Prueba escrita |
Cuantitativa (0–10) |
Este estudio se desarrolló con dos grupo=
s de
estudiantes de séptimo grado de educación básica general de la Unidad Educa=
tiva
“Julio César Labaké”. Los participantes sumaron=
un
total de 86 estudiantes: 42 del paralelo A que fueron colocados en el grupo
experimental y 44 del paralelo B que formaron el grupo de control. Asimismo=
, la
muestra se obtuvo a través de una estrategia de muestreo intencionado no
probabilístico que incluyó a todos los estudiantes de ambas clases en funci=
ón
de sus características aptas para la intervención pedagógica. Los estudiant=
es
del grupo experimental se sometieron a una metodología para
resolver problemas matemáticos de medidas de posición central, mientras que el grupo de control conti=
nuó
con la educación con una metodología tradicional con la finalidad de brinda=
r la
oportunidad de observar y comparar resultados con la intervención. Para abo=
rdar
el problema científico: ¿Cómo contribuir a
resolver problemas matemáticos de medidas de posición central en los
estudiantes de séptimo año de Educación General Básica?, el instrumento utilizado fue una ficha=
de
observación cuantitativa, diseñada para capturar acciones importantes, como=
la
participación activa y comprensión de los conceptos del curso, el enfoque m=
etodológico,
el nivel de uso de recursos incluyendo tecnología, y el grado de apoyo
adicional requerido, de manera sistemática y objetiva. A su vez, los datos =
que
fueron recolectados para luego ser procesados con el programa Microsoft Exc=
el,
donde se calcularon frecuencias y porcentajes para un análisis descriptivo =
de
cada aspecto observado. Para esto se elaboraron tablas y gráficos de Excel =
que
muestran la distribución porcentual de cada aspecto junto con las principal=
es
fortalezas y dificultades de los estudiantes con la intención de proporcion=
ar
una visión completa del fenómeno suscitado y dar a conocer las barreras de
aprendizaje definidas en función del problema científico planteado, así, su=
stentar
la planificación de la intervención pedagógica.
Análisis
comparativo de aspectos observados en aulas A y B
|
Aspecto observado |
Aula A (42 estudiantes)<= o:p> |
Aula B (44 estudiantes)<= o:p> |
Total (86 estudiantes) |
Porcentaje (%) |
|
17 |
18 |
35 |
40,7 |
|
|
Dificultad para entender conceptos |
24 |
26 |
50 |
58,1 |
|
Uso de estrategias adecuadas |
14 |
14 |
28 |
32,6 |
|
Uso limitado de recursos tecnológicos |
22 |
23 |
45 |
52,3 |
|
Necesidad de apoyo adicional |
20 |
20 |
40 |
46,5 |
Nota: Se recopilaron datos del registro de observación
aplicado a 86 estudiantes de séptimo grado en dos aulas de la Unidad Educat=
iva “Julio
César Labaké”. Las cifras representan cuántos
estudiantes mostraron cada característica evaluada junto con el porcentaje
correspondiente del total.
El gráfico compara cinco aspectos relacionados c=
on el
aprendizaje significativo. Se tomo en cuenta a los participantes ya
mencionados, los estudiantes de las dos aulas A y B, que suman el total de
estudiantes. En participación activa la Aula B (barra naranja) estuvieron
ligeramente por encima de su contraparte (barra azul), aunque ambas estaban=
por
debajo del 50%. El promedio general (barra gris) fue del 40.7%, esto reflej=
a el
desafío de involucrar a menos de la mitad de los estudiantes en la
participación activa. En cuanto al reto de comprender conceptos estadístico=
s,
ambas clases presentaron valores bastante altos, aunque similares siendo el
Aula B ligeramente superior, su porcentaje general fue del 58.1%, lo que in=
dica
que la mayoría de los estudiantes tiene problemas para entender la media, la
mediana y la moda. Las estrategias apropiadas para resolver problemas son b=
ajas
para ambos grupos, con una ligera mejora en el Aula A, el promedio general =
fue
del 32.6%, indicando que solo uno de cada tres estudiantes de la población
aplicó estrategias efectivas de resolución de problemas a tareas matemática=
s. Además,
el porcentaje de estudiantes del ítem cuatro (uso limitado de los recursos
tecnológicos) es parecido y alto en ambos casos lo que refleja que más de la
mitad de los alumnos no hacen buen uso de la herramienta en el proceso de
aprendizaje. Por último, la falta de apoyo impacta a casi la mitad de los
estudiantes de ambas aulas con un total del 46.5%, evidenciando así, la
necesidad de acudir a una intervención que ofrezca asistencia individualiza=
da
debido a su impacto en el rendimiento académico. En este sentido, el anális=
is
de las aulas A y B muestra distintos pero equivalentes y los totales hacen
parte del panorama general donde la participación, comprensión, el uso de
estrategias y tecnología, así como el apoyo, son factores álgidos para el
diseño del plan de intervención.
Se propone una metodología
para resolver problemas matemáticos de medidas de posición central en los
estudiantes de séptimo año en el Aula A, con el fin de mejorar éstos cinco ítems analizados, lo =
que
traza un camino efectivo hacia comprender conceptos estadísticos. Se
implementará posteriormente a la clase con apoyo de recursos tecnológicos,
brindando ayuda especializada a los alumnos con mayores problemas, al igual=
que
se instruirán estrategias de solución en términos prácticos que fortalezcan=
el
aprendizaje y la autonomía.
=
3. Resultados
Como propuesta de intervención ante esta problemática se ha diseña=
do
una metodología para resolver problemas
matemáticos de medidas de posición central.
3.1. Objetivo de la propuesta de intervención=
Diseñ=
ar
una m=
etodología
para resolver problemas matemáticos de medidas de posición central
3.2. Funda=
mentación
La enseñanza tradicional de la estadísti=
ca
abstracta en educación básica se enfoca en definiciones, fórmulas y
procedimientos repetitivos, limitando la comprensión y su aplicación. Este
proyecto topa esta situación con una metodología activa que crea aprendizaje
por medio de la exploración de datos reales y la solución a problemas
aplicados. En esta propuesta se aplican los principios de la pedagogía
constructivista, el enfoque de resolución de problemas (Oliveros et al., 20=
21) y
los lineamientos del currículo nacional ecuatoriano, que respalda la
contextualización y la pertinencia del conocimiento.
=
3.3.
Aparato conceptual que sustenta la metodología
Para desarroll=
ar
esta propuesta se ha tomado en cuenta cuatro teorías fundamentales para ofr=
ecer
al estudiante una forma más accesible de llegar al conocimiento de las medi=
das
de tendencia central. Oliveros et al. (2021) mencionan que una metodología =
efectiva
para solucionar problemas en matemáticas es el método =
Polya,
puesto que, el cumplimiento de sus fases es eficaz al momento de resolver
problemas matemáticos, además, las etapas: “Identificar el Problema, Elabor=
ar
el Plan, Implementar la Estrategia parar resolver el problema y hacer una
Visión Retrospectiva del mismo; coayuda a estim=
ular
comprensión lectora, motivan al estudiante a resolver problemas
contextualizados” (p. 1), además de llevar al docente a ser más creativo en=
la
enseñanza de las matemáticas, de esta manera se consigue lo tan ansiado por
Ausubel en su teoría del aprendizaje significativo que es integrar procesos
metacognitivos, esenciales para motivar al estudiante y facilitar su aplica=
ción
en problemas matemáticos. Vygotsky (1978) sostiene que el
sujeto aprende mejor si existe una interacción con otros individuos,
promoviendo el constructivismo social, porque se impulsa la cooperación, el
pensamiento crítico y la construcción colectiva del conocimiento (Charris,
2019). Finalmente, Wickramasinghe & Valles =
(2015)
señalan que en la didáctica de la estadística se fomenta una enseñanza acti=
va,
reflexiva y crítica, donde los estudiantes no solo aprenden a realizar
cálculos, sino también a comprender el contexto y la lógica detrás de las
herramientas estadísticas que utilizan.
La
Figura 1 presenta los conceptos clave e=
n la
resolución de problemas matemáticos, destacando el aprendizaje significativ=
o,
el constructivismo social y la didáctica de la estadística, tal como se
presenta en el artículo de Oliveros et al. (2021),
Charris
(2019) y Wickramasinghe & Valles (2015).
Las etapas que
conforman la metodología se han organizado de forma secuencial, desde la et=
apa
de diagnóstico (pretest) hasta organizan como un proceso secuencial y
articulado que guía desde el diagnóstico inicial hasta la validación de los
aprendizajes, promoviendo un aprendizaje significativo basado en la resoluc=
ión
de problemas.
|
Etapa |
Objetivo |
Acciones clave |
Consideraciones metodológicas |
|
1. Diagnóstico inicial |
Identificar el nivel de comprensión de=
los
estudiantes |
• Aplicar pretest estructurado. • Observar participación y dificultades
iniciales |
Evaluación diagnóstica. Uso de fichas de observación |
|
2. Contextualización |
Comprender el problema desde una situa=
ción
real |
• Presentar situaciones contextualizadas=
. • Explorar verbalmente |
Apoyo con imágenes, videos cortos,
simulaciones, juegos digitales como Kahoot o =
Quiziz. |
|
3. Exploración guiada |
Planificar y proponer formas de resolv=
er
el problema |
• Discusión grupal sobre estrategias
posibles. • Guías con pistas de resolución |
Promover el pensamiento crítico. Uso de
simuladores o recursos como Excel o Jamboard.=
|
|
4. Resolución cooperativa |
Ejecutar estrategias y resolver el
problema |
• Recolección y análisis de datos. • Representación en tablas y gráficos |
Trabajo colaborativo. Uso de hojas de
cálculo, generadores de gráficos. |
|
5. Sistematización |
Verificar resultados y formalizar
aprendizajes |
• Reflexión colectiva. • Extracción de conceptos clave. • Esquemas o mapas mentales • Post test |
Cuaderno de conceptos. Uso de Canva, Padlet o exposic=
iones
digitales breves Evaluación sumativa. |
La
tabla 3 muestra las etapas del proceso =
de
resolución de problemas según Oliveros et al. (2021) detallando los objetiv=
os,
acciones clave y consideraciones metodológicas para cada fase del aprendiza=
je,
integrando herramientas digitales
=
3.4.
Procedimiento que corresponden a =
cada
etapa
En este apartado se presenta el desarrollo de cada etapa para el aprendizaje d= e las medidas de tendencia central (media, mediana y moda), cada etapa se present= a en tablas detallando el objetivo, actividades, recursos a utilizar, metodología considerada, y la evaluación. Cabe mencionar que cada etapa tiene una evaluación, especialmente de la etapa 2 a la 5 las evaluaciones son formati= vas para no cansar a los estudiantes ya que se les aplicó una pre y posprueba.<= o:p>
|
Ele=
mento |
Con=
tenido |
|
Obj=
etivo
|
|
|
Act=
ividades
|
•
Apl=
icación
de una ficha de observación durante las clases de estadística •
Reg=
istro
de indicadores como: participación estudiantil, estrategias utilizadas,
claridad conceptual, uso de recursos y dificultades observadas. |
|
Est=
rategias
/ Recursos |
•
Fic=
ha
de observación estructurada con indicadores cuantificables. •
Lis=
ta
de cotejo para anotar evidencias concretas durante la sesión. |
|
Con=
sideraciones
metodológicas |
•
Rea=
lizar
la observación sin interferir en el desarrollo de la clase. •
Obs=
ervar
al menos dos sesiones consecutivas para obtener mayor validez •
Gar=
antizar
la confidencialidad del docente observado. |
|
Eva=
luación
|
•
Aná=
lisis
de los datos observados para identificar necesidades metodológicas. •
Ret=
roalimentación
interna para rediseñar la propuesta de intervención. •
No =
se
evalúa al docente, se utiliza como insumo de mejora. |
La tabla 4 presenta la Etapa 1 (Diagnóstico inicial), que
describe las actividades para identificar los conocimientos previos y
dificultades en conceptos estadísticos de los estudiantes mediante una fich=
a de
observación y análisis de resultados. Elaboración propia.
|
Elemento |
Contenido |
|
Objetivo |
•
Despertar el interés de los
estudiantes a través de escenarios reales para descubrir la utilidad de la
media, mediana y moda en su entorno cercano. |
|
Actividades |
•
Presentar una situación llamativ=
a,
como comparar cuántos caramelos compraron los estudiantes durante la sema=
na o
las edades •
Hacer preguntas abiertas: ¿Qué
número se repite más? ¿Cuál está en el medio? ¿Qué promedio sale? •
Dialogar en grupo sobre qué podr=
ían
significar esos números. |
|
Estrategias
/ Recursos |
•
Uso de material visual sencillo
(tablas, dibujos, encuestas breves). •
Juegos interactivos con preguntas
introductorias (kahoot, =
wordwall). •
Tarjetero m=
ini-historias
con datos numéricos cercanos a su realidad. |
|
Consideraciones
metodológicas |
•
Partir de ejemplos que represent=
en
su día a día (merienda, tiempo de uso de pantallas, número de mascotas,
etc.). •
No dar la fórmula al inicio, dej=
ar
que el concepto surja de la experiencia. •
Promover la participación libre =
sin
temor al error. |
|
Elemento |
Contenido |
|
Evaluación |
•
Escuchar activamente los aportes=
y
analizar cómo los estudiantes interpretan los datos. •
Registrar de manera informal qui=
énes
logran identificar patrones como el número del medio o el más repetido. •
Hacer preguntas de sondeo, sin
interrumpir el flujo del diálogo. |
La tabla 5 presenta la etapa 2 que busca enganchar a los
estudiantes desde el inicio, conectando la estadística con experiencias rea=
les
y fomentando una actitud positiva hacia el aprendizaje.
|
Elemento |
Contenido |
|
Objetivo |
•
Guiar a los
estudiantes en el cálculo colaborativo de la media, mediana y moda utiliz=
ando
datos reales o simulados. |
|
Actividades |
• Formar
pequeños grupos para organizar y representar los datos recolectados. • Proponer
el cálculo de la media, mediana y moda con ayuda del docente. • Discutir
entre compañeros los resultados y verificar su sentido con el contexto del
problema. |
|
Estrategias
/ Recursos |
• Datos
reales tomados de la vida escolar (puntajes de juegos, edad de familiares,
etc.). • Hojas
de trabajo con plantillas para ordenar y calcular. • Calculadoras
simples, regletas o material manipulativo para facilitar el conteo y los
promedios. |
|
Consideraciones
metodológicas |
• Acompañar
el trabajo de los grupos sin dar la solución directamente. • Usar
preguntas guía que promuevan el razonamiento: ¿cómo supieron cuál número =
está
en el medio?, ¿cómo sumaron todos?, ¿por qué ese número se repite más? • Motivar
la expresión verbal del procedimiento seguido. |
|
Evaluación |
• Observar
cómo se organizan en grupo y cómo llegan a los resultados. • Escuchar
las explicaciones que dan sobre el procedimiento. • Registrar
con una lista de cotejo aspectos como: participación, exactitud y compren=
sión
del proceso. • Aplicación
del post test. |
En la tabla 6 se presenta la etapa 3 que busca que los
estudiantes pasen de entender el problema a comenzar a estructurar cómo
resolverlo, fomentando su pensamiento crítico y análisis.
|
Elemento |
Contenido |
|
Objetivo |
•&=
nbsp; Reflexionar
sobre el significado de la media, mediana y moda en situaciones reales y
comunicar los hallazgos de forma sencilla. |
|
Actividade=
s |
•
Escribir o representar gráficamente =
lo
que significan los resultados obtenidos. •
Comparar distintas medidas: ¿cuál
representa mejor el grupo?, ¿qué aprendimos de estos números? •
Compartir oralmente las conclusiones=
en
plenaria o en grupos pequeños. |
|
Estrategia=
s /
Recursos |
•
Plantillas para escribir breves
conclusiones o crear gráficos simples. •
Guías con preguntas para orientar la
reflexión. •
Espacios de exposición donde cada gr=
upo
pueda mostrar su trabajo. |
|
Considerac=
iones
metodológicas |
•
Evitar tecnicismos en la interpretac=
ión,
enfocándose en lo que los datos muestran de la realidad. •
Validar todas las formas de expresión
(dibujos, frases cortas, esquemas). •
Crear un ambiente de confianza para
compartir ideas libremente. |
|
Evaluación=
|
•
Escuchar las interpretaciones y
comprobar si comprenden el uso de cada medida. •
Registrar cómo argumentan su elecció=
n de
medida representativa. •
Utilizar rúbricas simples que valoren
claridad, pertinencia y conexión con el problema trabajado. |
En la tabla 7 presenta la fase 4 que es clave para que los
estudiantes aprendan a construir soluciones por sí mismos, aplicando el
razonamiento lógico y las herramientas aprendidas.
|
Elemento |
Contenido |
|
Objetivo |
• Ayudar a los estudiantes a comprobar y
validar los resultados obtenidos para asegurar que la solución sea correc=
ta y
tenga sentido. |
|
Actividades |
• Revisar paso a paso los cálculos y
procedimientos realizados. • Comparar resultados con datos reales o=
con
ejemplos previos. • Discutir posibles errores y cómo
corregirlos. • Presentar las soluciones al grupo para
recibir retroalimentación. |
|
Estrategias / Recursos |
• Listas de verificación para validar ca=
da
paso. • Ejemplos de soluciones modelo. • Espacios para preguntas y aclaraciones
grupales. • Software o calculadoras para validar
cálculos. |
|
Consideraciones metodológicas |
• Fomentar una actitud crítica y
reflexiva. • Promover el diálogo y la colaboración =
en
la revisión. • Evitar que los estudiantes se sientan
frustrados ante errores, alentando la corrección constructiva. |
|
Elemento |
Contenido |
|
Evaluación sumativa |
• Observar la habilidad para identificar
errores y corregirlos. • Registrar la participación en las
discusiones de validación. • Realizar pequeñas actividades que
confirmen la comprensión del proceso de verificación. |
En la tabla 8 se presenta la etapa 5, los estudiantes fortal=
ecen
su capacidad para autoevaluar su trabajo y valoran la importancia de la
precisión en la estadística.
=
3.5.
Representación gráfica de la
metodología
En el diagrama=
de
flujo se presenta la metodología como una alternativa a la enseñanza
tradicional, destacando el uso de metodologías activas que promueven una
participación más dinámica del estudiante. En la metodología de resolución =
de
problemas se avanza por cada fase, iniciando con la prueba diagnóstica que =
permite
identificar conocimientos previos y posibles dificultades. A continuación se
presenta el problema adaptado a la cotidianeidad de los estudiantes, lo cual
constituye la fase de contextualización, clave para despertar la motivación
estudiantil y generar un aprendizaje significativo.
Luego, mediante
actividades activas que estimulan el pensamiento crítico, se lleva a cabo la
fase de exploración del problema guiada por el docente, quien actúa como
mediador del conocimiento. Después se desarrolla la etapa de sistematizació=
n,
que consiste en la socialización de los errores y aciertos de los resultados
obtenidos por los estudiantes, permitiendo una retroalimentación formativa y
colectiva. Finalmente se realiza una evaluación mediante el post test, con =
el
objetivo de valorar los avances logrados en la comprensión y aplicación de =
los
contenidos trabajados.
En lo que sigu=
e el
diagrama de la Figura 2 traza el recorrido de una
enseñanza activa, que parte del diagnóstico, pasa por la contextualización y
exploración guiada, y concluye con la valoración de aprendizajes reales y
significativos.
Diagrama de fl=
ujo
de la metodología de resolución de problemas Pretest Datos reales Trabajo activo Reflexión final Post test Inicio<=
b> Metodología Resolución de Problemas Metodología Tradicional <=
span
style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Times New Roman",serif;mso-an=
si-language:
ES-MX'>Si <=
span
style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Times New Roman",serif;mso-an=
si-language:
ES-MX'>No <=
span
style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Times New Roman",serif;mso-an=
si-language:
ES-MX'>Fin Diagnóstico Contextualización Exploración
guiada Sistematización Resolución
cooperativa
=
3.6. Evaluación
de la intervención
Se evaluará la
efectividad de la metodología comparando los resultados de pruebas pre y po=
st
intervención, así como el desempeño relativo al grupo control, mediante
análisis estadísticos que permitan determinar la significancia de los cambi=
os.
En la tabla 9 se plantea valorar el efecto real de la propue=
sta
didáctica mediante una mirada comparativa entre el antes y después del proc=
eso,
lo que implica considerar no solo las notas, sino también la participación
activa, el uso de los conceptos y la percepción del estudiantado; a partir =
de
estas evidencias recogidas con instrumentos diversos (como encuestas y
observaciones), se busca no solo cerrar el ciclo evaluativo, sino también a=
brir
nuevas posibilidades para adaptar, mejorar o replicar la experiencia en otr=
os contextos
afines.
|
Elemento |
Contenido |
|
Objetivo de evaluación |
• Verificar si la propuesta metodológica
ayudó a los estudiantes a mejorar en estadística a través del trabajo con
problemas prácticos, cercanos a su realidad cotidiana. |
|
Elemento |
Contenido |
|
Criterios de evaluación |
• Comparación entre resultados del prete=
st y
del postest. • Participación activa de los estudiantes
durante las sesiones. • Aplicación efectiva de conceptos
estadísticos. |
|
Instrumentos |
• Pruebas escritas (pretest y postest). • Encuesta (estudiantes) de percepción d=
e la
metodología aplicada. |
|
Técnicas |
• Análisis comparativo de resultados. • Observación directa en el aula. • Registros de participación, colaboraci=
ón y
autonomía de los estudiantes. |
|
Momento de aplicación |
• Antes de comenzar la intervención
(pretest). • Al finalizar el proceso (postest, encuesta). |
|
Responsables |
• Docente-investigador. • Colaboración de otros docentes
involucrados. |
|
Uso de los resultados |
• Ajustar detalles de la propuesta según=
lo
observado. • Tomar decisiones para futuras
aplicaciones. • Validar si este enfoque es útil en
contextos similares. |
El objetivo de=
esta
tabla es medir el impacto real que causa en los estudiantes el diseño
metodológico, tanto en su rendimiento escolar, en términos de participación,
comprensión y en la práctica de resolución de problemas estadísticos.
=
3.7. Recomendaciones
para su implementación
•
Capacitar
a los docentes en la metodología e implementación de herramientas tecnológi=
cas.
•
Hay
que asegurar que los estudiantes tengan acceso a recursos digitales.
•
Conectar
el contenido con la vida cotidiana para una mejor comprensión.
•
Realizar
un seguimiento continuo y ajustar el enfoque basado en las necesidades
identificadas.
=
4. Discusión
Para = validar la propuesta de intervención se utilizó un esquema cuasiexperimental de tipo longitudinal, debido a que el estudio se llevó a cabo con la participación de dos grupos: uno= que trabajó con la metodología tradicional (paralelo B) y otro que fue parte de= una propuesta basada en la resolución de problemas (paralelo A), en estos diseñ= os “cuasiexperimentales se provoca intencionalmente al menos una = causa y se analizan sus efectos o consecuencias” (Hernández et al., 2010). Por ot= ro lado se justifica el diseño longitudinal porque los datos se recopilaron an= tes y después de la implementación de la metodología basada en la resolución de problemas. Además, se aplicó una encuesta a escala de Likert a los estud= iantes al final de la implementación de la propuesta para medir su percepción con respecto a la metodología de resolución de problemas.
4.=
1.
Con la finalidad de diagnosticar el estado de los estudiantes respecto a los conocimientos sobre el tema de medidas de tendencia central (media, mediana= y moda) antes de la intervención pedagógica, se aplicó un pretest como punto = de partida. La escala de calificación fue de acuerdo con los parámetros maneja= dos en el Ecuador que van de 0-10 puntos. Este instrumento se realizó con la inten= ción no solamente de evaluar los conocimientos en relación con la media mediana y moda, sino, verificar si los niños entre once y doce años pueden relacionar= lo con su vida cotidiana o lo que les resulta familiar. Por ello, el diseño del instrumento incluyó situaciones familiares como la cantidad de caramelos que consumen sus compañeros o las edades de los miembros de su familia, buscando que la media, la mediana y la moda no se vieran como palabras extrañas, sino como herramientas que les permiten organizar y entender su entorno.<= /p>
La construcción de este instrumento se fundamentó en principios básicos del enfoque por resolución de problemas, considerando tanto los procesos matemáticos como el razonamiento lógico y el uso del lenguaje. No se trató = de medir únicamente el resultado, sino de identificar cómo los estudiantes tie= nen un acercamiento al problema contextualizado, qué estrategias utilizaban de forma espontánea y qué nivel de familiaridad tenían con los conceptos. Adem= ás, el pretest permitió detectar ciertas dificultades comunes en el desarrollo = de este tema, como la confusión entre media y moda, o la tendencia a calcular sin comprender el porqué. Estos hallazgos fueron indispensables para diseñar la propuesta de tal manera que conecte más con sus formas de aprender, sus intereses y su manera de pensar.
Comparación
de promedios del grupo experimental y grupo de control
Nota: La comparación de los pro=
medios
por el grupo experimental (Paralelo A) y el grupo de control (Paralelo B)
obtenidos de la aplicación del pretest, permite identificar el nivel de
conocimientos previos en medidas de tendencia central antes de la implement=
ación
de la propuesta metodológica. Este análisis inicial es clave para establecer
una línea base y valorar, posteriormente, el impacto real de la intervenció=
n pedagógica.
La
4.=
2.
La po= sprueba se aplica al grupo experimental (paralelo A) que consta de 42 estudiantes y= fue realizado bajo los mismos parámetros del pretest. Como ya se mencionó se priorizó la aplicación de los conocimientos de mediadas de tendencia centra= l en problemas en situaciones reales de los estudiantes, además, comprobar la di= ferenciación entre la media, mediana y moda que habitualmente los estudiantes se confund= en entre esos conceptos. Asimismo, la calificación se la realizó sobre diez pu= ntos esperando alcanzar un nivel aceptable de logro de 7 puntos, según el Min= isterio de Educación del Ecuador (2024) siete sobre diez (7/10) representa a la calificación mínima requerida para la promoción, en cualqui= er establecimiento educativo del país.
Análisis
de resultados – post test (grupo experimental)
Nota: El grupo experimental obtuvo un
promedio de 7,21/10 en el post test, superando la calificación mínima reque=
rida
para la promoción.
En la= Figura 4 se observan los resultados obtenidos de la aplicación de la posprueba= en el grupo experimental donde participaron 42 estudiantes del séptimo año de = la Unidad Educativa Logroño evidencian un promedio de 7,21 puntos. Que, según = la normativa vigente del Ecuador, en promedio se supera el puntaje mínimo requerido para la aprobación, demostrando que la metodología de resolución = de problemas es efectiva a la hora de mejorar el rendimiento en las medidas de tendencia central.
Análisis
comparativo- pretest y post test
En la figura 5 se observa un análisis comparativo de los
resultados del pretest y postest en el grupo
experimental, demostrando una mejora significativa y un incremento de 2,6
puntos que es igual al 56,4%, esto refleja un impacto positivo de la
intervención pedagógica aplicada no solo en el rendimiento académico sino e=
n la
comprensión y aplicabilidad de los conceptos estadísticos.
|
Concepto |
Pretest |
Post test |
Diferencia |
|
Promedio (Media) |
4,61 |
7,21 |
2,6 |
|
Mediana |
4,5 |
7 |
– |
|
Desviación estándar |
0,97 |
1,17 |
– |
|
Número de estudiantes |
42 |
42 |
0 |
|
Prueba T (valor p) |
– |
4,83E-21 |
Significativa |
|
¿Diferencia significativ=
a? |
– |
Sí (p < 0,05) |
✔️ |
La tabla 10 compara los resultados del grupo experimental antes y después de la
intervención didáctica. Se observa una mejora significativa en el rendimien=
to,
respaldada por la prueba T (p < 0,05), lo que indica que los cambios no =
se
deben al azar, sino a la efectividad de la metodología aplicada.
Asimismo, para
tener una visión completa del impacto de la metodología de resolución de
problemas implementada en la tabla 11 se muestr=
an
los cálculos de la mediana que pasó de 4,5 a 7 lo cual indica que la mayorí=
a de
los estudiante mejoraron su rendimiento, la desviación estándar que paso de
0,97 a 0,17 refleja una ligera dispersión en las calificaciones posiblemente
esto se deba a los destinos ritmos de aprendizaje, y finalmente la prueba T
arrojó un valor de p =3D 4,83E-21 confirmando que la mejora observada es
estadísticamente significativa (p < 0,05) y no producto del azar. Esto
respalda la efectividad de la metodología de solución de problemas aplicada=
.
4.3.Análisis de las encuestas aplicadas
La Tabla 11 presenta la operacionalización de las variabl=
es
del estudio, detallando las dimensiones y preguntas para medirlas. La varia=
ble
independiente, "Metodología basada en resolución de problemas", se
analiza en áreas como su aplicación en el aula, la participación del
estudiante, y el uso de recursos tecnológicos. La variable dependiente,
"Rendimiento académico en estadística", se evalúa mediante la
identificación de conceptos, la aplicación en problemas, y la percepción de
utilidad del aprendizaje. Las preguntas se diseñaron con una escala de Like=
rt
de 1 a 5 para evaluar el impacto de la metodología.
|
Variable |
Dimensión |
Pregunta (Escala Likert 1 5) |
|
Metodología basada en resolución de problemas (VI) |
Aplicación en el aula |
|
|
Participación del estudiante |
|
|
|
Impacto en la comprensión |
|
|
|
Uso de recursos tecnológicos |
|
|
|
Rendimiento académico en estadística (VD) |
Identificación de conceptos |
|
|
Aplicación en problemas |
|
|
|
Representación gráfica |
|
|
|
Percepción de utilidad |
|
Nota:
Preguntas tomadas de Diaz-Levicoy et al. (2016), Dávila-Cevallos &
Alcívar (2024), Alencar & Diaz-Levicoy (2024),
Millán (2024)
La
figura 6 muestra cómo se comportaron las
respuestas recogidas en la encuesta el gráfico no solo permite notar ciertos
patrones llamativos en la opinión de los encuestados, sino que además
proporciona una lectura más comprensible de los datos.
Distribución
de las respuestas en la encuesta
=
• =
El 79.5% de los
estudiantes afirma utilizar la resolución de problemas en sus clases, lo que
demuestra una aceptación favorable del método.
=
• =
Con este enfoque, el
81.9% se siente más comprometido en clase, lo que indica un efecto positivo=
en
la motivación de los estudiantes.
=
• =
Más del 70% cree que =
la
metodología ha mejorado su comprensión de la media, la mediana y la moda.
=
• =
El 63.7% tiene una
percepción positiva del uso de herramientas tecnológicas, aunque una propor=
ción
menor que expresa escepticismo sugiere la necesidad de mejorar la utilizaci=
ón
de estos recursos.
=
• =
El 66% se siente capa=
z de
explicar las diferencias entre las medidas centrales de posición y el 72.7%
afirma que puede realizar ejercicios prácticos, lo que sirve para resaltar =
la
efectividad de la estrategia instructiva en la preparación de los estudiant=
es para
la aplicación práctica del conocimiento.
Estos
datos demuestran claramente que, aunque la mayoría de los estudiantes están
progresando de manera significativa en su aprendizaje, aún hay ciertas áreas
más reducidas de desafío persistente, lo que ayuda a enfocar futuros esfuer=
zos
pedagógicos para superar los obstáculos identificados.
Según
Amador et al. (2023) una revisión sistemática de 23 estudios mostró que las
metodologías basadas en la resolución de problemas facilitan la adquisición=
de
habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas y comprensión
conceptual en los aprendices de diversos niveles educativos. Además la
investigación realizada por Macías & Ordóñez (2025) enfatiza que si bie=
n es
importante enseñar una competencia docente para abordar un problema complej=
o,
también es igualmente importante que los estudiantes tengan una capacidad
específica de resolución de problemas, lo que resalta la necesidad de
metodologías activas.
·&nb=
sp;
La resolución del
problema mostró ser un enfoque efectivo para enseñar las medidas de tendenc=
ia
central, a favorecer verdaderamente la comprensión, aplicación y representa=
ción
de estos conceptos en estudiantes de séptimo grado. De manera más práctica,=
se
menciona la urgencia de pasar del docente al facilitador del aprendizaje,
integrar este enfoque en las materias currículo de matemáticas, así como
disponer herramientas tecnológicas accesibles para potencializar la
alfabetización estadística.
·&nb=
sp;
Las limitaciones de la
investigación son una muestra intencional de carácter limitado de una sola
institución educativa para la generalización de los hallazgos. Tampoco la
intervención breve permite conocer la persistencia de los efectos, ni se
consideraron variables externas a la propia intervención como son el entorno
familiar o el acceso fuera del aula a las tecnologías.
·&nb=
sp;
En cuanto a futuras
investigaciones se remite a constituir en pie investigaciones longitudinales
con el visto bueno de verificar la permanencia de los aprendizajes. También
sería interesante trabajar en la preparación del profesorado en la enseñanz=
a de
la estadística empleando métodos activos y también poner en práctica este
enfoque en otros niveles educativos y áreas del conocimiento aprovechando c=
omo
herramientas digitales emergentes en el aula.
=
6. Conflicto
de intereses
Los
autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con el
artículo presentado.
=
7. Declaración
de contribución de los autores
Todos
autores contribuyeron significativamente en la elaboración del artículo.
=
8. Costos
de financiamiento
La
presente investigación fue financiada en su totalidad con fondos propios de=
los
autores.
Alencar,
E., & Diaz-Levicoy, D. (2024). Conocimiento=
para
enseñanza estadística en el libro de primer año de educación primaria en Pe=
rú. REAMEC-Rede
Amazônica de Educação em Ciências e Matemática, 12, e24023. https://peri=
odicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/reamec/article/view/16664
Amador
Alarcón, M. del P., Torres Gastelú, C. A., &
Lagunes Domínguez, A. (2023). Aprendizaje basado en problemas para el
desarrollo de competencias en estudiantes. Revisión sistemática de literatu=
ra. Revista
del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 15(59), 131–166=
. https://doi.=
org/10.26457/recein.v15i59.3491
Diaz-Levicoy, D, Ferrada, C., Parraguez, R., &
Ramos-Rodríguez, E. (2016). Errores en la construcción de gráficos estadíst=
icos
por profesores chilenos de educación primaria. https://fune=
s.uniandes.edu.co/funes-documentos/errores-en-la-construccion-de-graficos-e=
stadisticos-por-profesores-chilenos-de-educacion-primaria/
Castro,
E. S., & Olivarria Cañ=
ez,
O. A. (2024). Educación estadística y la Nueva Escuela Mexicana: Una mirada=
al
currículum estadístico del bachillerato mexicano. Educación y Ciencia:
México, 13(61), 156-171. https://dial=
net.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3D9698877
Charris
Huerta, L. M. (2019). El método Polya en la
resolución de problemas aditivos en los estudiantes del 3° grado de primari=
a de
la Institución Educativa Parroquial Padre Abad de Tingo María-2018 [Tes=
is
de pregrado, Universidad de Huánuco, Huánuco, Perú] https://repo=
sitorio.udh.edu.pe/bitstream/handle/123456789/2127/CHARRIS%20HUERTA%2c%20Lu=
z%20Margarita.pdf?sequence=3D1&isAllowed=3Dy
Millán Contreras, C. =
A.
(2024). Constructos teóricos de la enseñanza de la estadística en la edu=
cación
primaria rural [Tesis de doctorado, Universidad Pedagógica Experimental
Libertador, Venezuela]. https://www.espacio.digital.upel.edu.ve/index.php/TD/arti=
cle/view/1128
Dávila-Cevallos,
A. V., & Alcívar-Cruzatty, M. E. (2024). Di=
seño
de una estrategia didáctica basada en problemas de la vida cotidiana para la
enseñanza de la Estadística. MQRInvestigar, 8(4),
2581-2603. =
https://www.=
investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/1921
Hernández
Sampiere, R., Fernández Collado, C., & Bapt=
ista
Luis, P. (2010). Metodología de la investigación. McGraw-Hill. https://apiperiodico.jalisco.gob.mx/api/sites/periodicooficial.ja=
lisco.gob.mx/files/metodologia_de_la_investigacion_-_roberto_hernandez_samp=
ieri.pdf
Jadallah, K. F. A.-H. (2=
024). La
encuesta: Una secuenciación en la enseñanza del cálculo matemático-estadíst=
ico
para futuros maestros/as en educación primaria. actual desde la Enseñanza
Superior, 21. https://rua.=
ua.es/dspace/bitstream/10045/149599/1/Aportaciones-al-conocimiento-actual-d=
esde-la-Ensenanza-Superior.pdf#page=3D22
Macías
Ureta, K. T., & Ordóñez Valencia, E. V. (2025). Metodologías activas pa=
ra
el desarrollo de habilidades matemáticas: Un análisis bibliográfico. LAT=
AM.
Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 6(2),
3431. https://doi.org/10.56712/latam.v6i2.3917
Mera
Galarza, R. S. (2024). Los juegos de invasión en las habilidades motrices
básicas de escolares de educación general básica media [Tesis de pregra=
do,
Universidad Tecnica de Ambato, Ambato, Ecuador]=
. https://repo=
sitorio.uta.edu.ec/items/06434b29-973e-43c5-a03a-b4c8d62ae582
Ministerio
de Educación del Ecuador. (2024). Instructivo de evaluación estudiantil =
2024.
https://educ=
acion.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2024/08/instructivo-evaluacion-es=
tudiantil-costa-galapagos-2024.pdf
Oliveros
Cuello, D., Martínez Valera, L., & Barrios Bolaño, A. (2021). Método de=
Polya: una alternativa en la resolución de problemas
matemáticos. Revista Ciencia e Ingeniería: Interdisciplinar de Estudios en
Ciencias Básicas e Ingenierías, 8(2), e5716273. https://doi.=
org/10.5281/zenodo.5716273
Pineda
Procel, J. H., Alban Alcívar, J. A., Cañar Cuenca, J. Y., Jiménez Ordóñez, =
H.
D., & Quezada Yaguachi, D. A. (2024). Estrategia Pedagógica del Aprendi=
zaje
Basado en Proyectos en la Enseñanza de Estadística y Probabilidad. SAGA:
Revista Científica Multidisciplinar, 1(4), 202-212. https://revi=
stasaga.org/index.php/saga/article/view/25
Pantoja
Terán, J. L. (2024). Experiencias de enseñanza sobre la estadística en
universidades en el contexto internacional. Experiencias Educativas
Universitarias en el Ámbito de las Ciencias Económicas y Empresariales,=
2(2),
77-83. https://revi=
stas.usfx.bo/index.php/eeu/article/view/1365
Vygotsky,
L. S. (1978). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores =
(Primera
edición). Grupo
editorial Grijalbo. https://www.academia.edu/42955149/EL_DESARROLLO_DE=
_LOS_PROCESOS_PSICOL%C3%93GICOS_SUPERIORES?utm_source
Wickramasinghe, I., & Valles, J. (2015). Can we
use Polya’s method to improve students’ performance in the statistics class=
es? Numeracy, 8(12). 1-13.
https://doi.org/10.5038/1936-4660=
.8.1.12
Zambrano
Zambrano, L. B., Cabrera Nazareno, B. G., Gueva=
ra
Nieto, Á. P., Ortiz Molina, S. C., & Rocero Benavides, M. M. (2024).
Razonamiento lógico matemático y su influencia en el bajo rendimiento acadé=
mico
en estudiantes de educación general básica, subnivel medio. LATAM Revista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(4), 2666-2679. http://latam=
.redilat.org/index.php/lt/article/view/2446
El artículo que se publica es de exclusiva responsabilid=
ad
de los autores y no necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Explorador Digital.
El
artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parc=
ial
y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Explorador Digital.
ISSN: 2661=
-6831 Vol. 9 No. 3,=
pp. 43
– 67, julio - septiembre 2025 Revista en Ar=
te,
Educación, Humanidades Artículo orig=
inal www=
.exploradordigital.org
Esta revi=
sta
está protegida bajo una licencia Creative Commons<=
/span>
en la 4.0 International. Copia de la licencia: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/=
4.0/