Diseño y uso de una aplicación web para el campo de la estadística considerando el modelo ASSURE y la ciencia de datos

RESUMEN: Esta investigación mixta tiene como objetivo analizar el impacto de laAplicación web para el Proceso Educativo sobre la Prueba de Hipótesis (APEPH)en la asignatura Instrumentación estadística para los negocios durante el ciclo escolar 2018. El modelo instruccional ASSURE permite la organización, construcción e implementación de la aplicación APEPH. Los resultados del aprendizaje automático (regresión lineal) con 60%, 70% y 80% de entrenamiento indican que el contenido, el diseño web y la simulación de datos en la aplicación APEPH influyen positivamente en el aprendizaje y la motivación del estudiante. Asimismo, la ciencia de datos permite la construcción de 6 modelos predictivos sobre el uso de la aplicación APEPH en el proceso educativo por medio de la técnica árbol de decisión. Por último, la aplicación APEPH facilita el proceso de enseñanza-aprendizaje sobre la estadística por medio del contenido, el diseño web y la simulación de datos. PALABRAS CLAVE: tecnología educativa; modelo ASSURE; enseñanza superior; ciencia de datos; aprendizaje automático. ABSTRACT: This mixed research aims at analyzing the impact of the Web Application for the Educational Process on the Hypothesis Test (APEPH) in the Statistical Instrumentation for Business subject during the 2018 school year. ASSURE model allows the organization, construction and implementation of the APEPH application. The results of machine learning (linear regression) with 60%, 70% and 80% of training indicate that the content, web design and simulation of data in the APEPH application have a positive influence on the student's learning and motivation. Likewise, data science allows the construction of 6 predictive models on the use of the APEPH application in the educational process by means of the decision tree technique. Finally, the APEPH application facilitates the teaching-learning process on statistics through the content, web design and data simulation. KEYWORDS: educational technology; ASSURE model; higher education; data science; machine learning