• La estadística se ha convertido en una disciplina esencial, especialmente en áreas que requieren la toma de decisiones fundamentada en datos, como las ciencias naturales, ciencias sociales, administración de empresas, ingeniería, entre otras.

• No obstante, la enseñanza de la estadística enfrenta varios desafíos. Entre los más importantes se encuentran la naturaleza abstracta de muchos conceptos y la dificultad que experimentan los estudiantes al trasladar la teoría a situaciones prácticas. Además, la falta de motivación o interés por parte de los estudiantes, muchas veces debido a la percepción de que es una disciplina compleja o poco relevante para sus áreas de estudio, y el uso limitado de herramientas tecnológicas en el aula, también contribuyen a dificultar la comprensión y aplicación de la estadística.

• En este contexto, diversos recursos digitales han surgido como herramientas clave para superar estos desafíos. Estos recursos no solo fomentan una mayor interacción, sino que también permiten personalizar el aprendizaje, adaptándose al ritmo y nivel de comprensión de cada estudiante.

• Transformación de la enseñanza tradicional, logrando que sea más accesible y atractiva para los estudiantes.

• El uso de software y plataformas en línea ofrece a los estudiantes la posibilidad de aprender haciendo, lo que mejora su comprensión.

• Trabajo con datos reales actuales y aplicados, lo que hace que el aprendizaje sea más relevante.

• Experimentar con diferentes parámetros y ver en tiempo real cómo los cambios afectan los resultados.

• Permite trabajar en proyectos colaborativos, tanto a nivel local como global.

• Herramientas de visualización interactivas:
• CODAP: Visualizaciones interactivos sin programar.
• StatCrunch: Permite realizar análisis sin necesidad de habilidades avanzadas en programación.
• Stats.Blue: Permite crear visualizaciones interactivas.
• Gephi: visualizaciones interactivas de redes complejas.
• GeoGebra: Construcción de visualizaciones de conceptos matemáticos y estadísticos.
• Tableau: Creación de dashboards interactivos.
• Power BI: Análisis y visualización de datos.
• QGIS Análisis y visualización de datos geoespaciales.
• GAPMINDER: Visualizaciones de datos sobre desarrollo global, en términos de indicadores socioeconómicos y de salud.
• NetLogo: Simulaciones de fenómenos en ciencias naturales.

• Plataformas educativas:

• DataCamp: Aprendizaje interactivo con ejercicios prácticos.
• Google Colab: Notebooks colaborativos para programación en Python.
• Kaggle: Acceso a datasets y competiciones de análisis de datos.

• Software estadísticos:

• R: Análisis de datos y visualizaciones.
• Python: Programación y análisis estadístico.
• SPSS: Análisis estadístico avanzado.
• SAS: Gestión de datos y análisis estadístico avanzado.
• Stata: Análisis estadístico utilizado principalmente en investigación social y económica.
• Minitab: Análisis de datos y la mejora de procesos.
• Excel: Herramienta básica para cálculos estadísticos y gráficos.