Hiperentorno de aprendizaje de Estadística no paramétrica /Learning Hierarchy of Non-Parametric Statistics
Palabras clave:
hiperentorno de aprendizaje, estadística no paramétrica/learning hypersorption, non-parametric statistics.Resumen
Objetivo: describir el hiperentorno de aprendizaje sobre la estadística no paramétrica para la enseñanza
postgraduada.
Material y métodos: se realizó un estudio descriptivo para la revisión de la documentación existente relativa a las herramientas que permite la creación de software educativo y de los hiperentornos y su desempeño en los procesos de enseñanza-aprendizaje de la estadística no paramétrica.
Resultados: se confeccionó el hiperentorno de Estadística no Paramétrica, en el que se organizaron los documentos utilizando herramientas avanzadas que proporciona el Crheasoft, como apoyo al proceso enseñanza aprendizaje.
Conclusiones: el software educativo que se elaboró de Estadística no Paramétrica constituye una aplicación
informática, que soporta una adecuada estrategia pedagógica, el cual apoya directamente el proceso de enseñanzaaprendizaje y constituye un efectivo instrumento para el desarrollo educacional de los postgrados en la ELAM.Entre los elementos necesarios que conforman el software educativo de estadística no paramétrica están ejercicios variados, ejemplos vinculado a la medicina, glosario, palabras calientes, programa de la asignatura, presentaciones electrónicas, libros y materiales digitalizados referidos a la temática, que contribuyen a un mejor desarrollo del postgrado propuesto.
ABSTRACT
Objective: Describe the learning hyperenhority on nonparametric statistics for postgraduate education.
Material and methods: A descriptive study was carried out to review the existing documentation related to the
tools that allow the creation of educational software and the hyper-environments and their performance in the teaching-learning processes of non-parametric statistics.
Results: The hyperenhority of nonparametric statistics was prepared, in which the documents were organized using advanced tools provided by Crheasoft, in support of the teaching-learning process.
Conclusions: The educational software that was developed for non-parametric statistics constitutes a computer application that supports an adequate pedagogical strategy, which directly supports the teaching-learning process and constitutes an effective instrument for the educational development of postgraduates in ELAM. Among the necessary elements that make up the educational software of non-parametric statistics are varied exercises, examples linked to medicine, glossary, hot words, program of the subject, electronic presentations, books and digitized materials related to the subject, which contribute to a better development of the proposed postgraduate.
Keywords: learning hypersorption; non-parametric statistics.
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