Informe final contrato ADC-2014-258 - ADC-CA2014-111 - ADC-CA2014-162 - ADC-CA2014-207.

116 hojas : ilustraciones, fotográficas a color.

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis : una comparación entre dos métodos para estimación de parámetros

p.191-198

Variación del agua edáfica disponible para los cultivos en la Región Oriental de la Argentina

p.141-181

Estimación de la temperatura mínima mensual media para estudios agroclimáticos

p.77-83

Análisis de un modelo de mineralización de nitrógeno en suelos del oeste de la Provincia de Buenos Aires

p.309-315

Caracterización de los agrosistemas de Guaminí (pcia. de Buenos Aires) mediante análisis de conglomerados

p.207-216

La transformación de los datos en el análisis de la variancia

p.117-124

Evaluación de algunos procesos combinatorios

En esta comunicación breve quiero compartir con las personas interesadas en escuchar una propuesta de Evaluación para algunos de los procesos que se trabajan en Combinatoria. Manejando el discurso de la evaluación como un proceso que debe: Ser formativo, constructivo, Ser continuo, Ser sistematizado, Ser flexible. Además que inicia desde una actividad diagnóstica, pasando por una actividad formativa y finalizando en una evaluación sumatoria (resultado de la actividad formativa). Teniendo en cuenta que la evaluación nos debe permitir visualizar de manera clara y consistente los aspectos que estemos trabajando, sin olvidar que la evaluación debe permitir ser interpretada en todos los sentidos y direcciones: las respuestas de los estudiantes también están evaluando los currículos, los docentes y las estrategias de trabajo o sus ejecuciones (lineamientos curriculares del área de Matemáticas, MEN, 1998, p. 107/108). Veremos algunas características de la evaluación específicamente para el trabajo en Estadística y Probabilidad, extrayendo las que nos funcionan específicamente para nuestro tema Razonamiento Combinatorio. Todo enfocado a que el estudiante al final pueda: Plantear y resolver problemas, Formular y comunicar sus soluciones, Validar las soluciones de otros.

Entrevista al profesor Ubiratan D’Ambrosio

En este artículo, presento las ideas del profesor Ubiratan D’Ambrosio sobre la Etnomatemática, sus objetivos, su metodología, la relación entre Etnomatemática y Educación Matemática, la enseñanza de las matemáticas en aulas multiculturales, y sus comentarios sobre una caracterización de los trabajos de investigación en Etnomatemática realizados en Colombia. Caracterización publicada en: Blanco, H. La Etnomatemática en Colombia. Un programa en construcción. BOLEMA, año 19, No. 26. 2006. Esta entrevista fue realizada el sábado, 20 de marzo de 2004 en el VI Congreso de Historia de las Ciencias y la Tecnología. Buenos Aires, Argentina.

Entrevista al profesor Alan Bishop

En este artículo, se presentan las ideas del profesor Alan Bishop sobre la Etnomatemática, sus objetivos, su metodología, la relación entre Etnomatemática y Educación Matemática y la enseñanza de las matemáticas en aulas multiculturales. Esta entrevista fue realizada el miércoles, 29 de noviembre de 2006 en el Seminario de formación avanzada: tres fases básicas en un estudio de investigación doctoral en educación. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia.

La investigación educativa y sus implicaciones curriculares

La investigación educativa nos proporciona conocimiento basado científicamente acerca del proceso de aprendizaje por parte de los estudiantes, así como de las dificultades y errores más comunes entre ellos. Sin embargo, este conocimiento no siempre se pone a disposición de los profesores directamente implicados en la enseñanza en las aulas, de manera que no se aplica ni se aprovecha debidamente. En este trabajo, pretendemos ofrecer a los profesores algunos resultados obtenidos de la investigación en el campo de la didáctica de la estadística, con el fin de contribuir a facilitar y mejorar su práctica docente. Si bien los resultados que se presentan se han obtenido en el contexto español, los hallazgos son lo suficientemente generales como para que puedan ser utilizados por profesores de otros contextos.

Desafios para o trabalho colaborativo nas aulas de estatística

Hoje encontramos estatística nos currículos de matemática da maioria dos países. Em Portugal, a estatística é ensinada nas aulas de matemática por um professor de matemática até ao ensino universitário. As orientações curriculares para o ensino da Estatística referem a necessidade de os alunos colocarem questões, recolherem, organizarem e representarem dados através de uma investigação. Uma forma de o fazer é implementando estratégias de trabalho colaborativo na sala de aula. Esta forma de trabalho cria oportunidades de enriquecer o poder estatístico dos alunos pois discutem e explicam ideias, expõem, avaliam e refutam argumentos e resoluções. Nesta comunicação procura-se reflectir sobre as vantagens do trabalho colaborativo nas aulas de estatística, incluindo a nossa própria investigação sobre o tema.

Cuestiones metodológicas en la investigación educativa

En este trabajo pretendemos sintetizar algunas cuestiones de método aplicables a la investigación educativa. Para ello reflexionamos sobre el método seguido para la realización de una amplia investigación de referencia, Vallecillos (1994), que pertenece al campo de la educación estadística. Es un ejemplo de lo que podemos llamar ‘método estadístico’ que puede aplicarse como ‘modelo’ en la investigación educativa en general. Se incluyen también, a modo de ejemplo de su funcionamiento, los resultados obtenidos en esa investigación sobre la comprensión de un concepto clave en los contrastes de hipótesis como el nivel de significación.

Diseño, implementación y análisis de una secuencia de enseñanza de la distribución normal en un curso universitario

Este trabajo se centra en la enseñanza y aprendizaje de la distribución normal en un curso introductorio de estadística en la Universidad, y se fundamenta en un marco teórico que plantea el significado institucional y personal de los objetos matemáticos. En particular, se describe el diseño de una experiencia de enseñanza de la distribución normal apoyada en el uso del ordenador y se analizan los avances, dificultades y errores que presentan los alumnos durante el desarrollo de dicha experiencia. En el estudio se presta especial atención a todo lo que implica en la enseñanza de estadística la introducción del computador. Pretendemos aportar información válida sobre la enseñanza/aprendizaje de la estadística en cursos universitarios, que pueda ser completada y ampliada en futuras investigaciones.