Informe de resultados – Autoevaluación del Curso de Análisis de Datos con R
Cristhian Uribe Mendoza
27/01/2026
Se administró un cuestionario de autoevaluación a los estudiantes de ADC con el fin de conocer su percepción sobre los conocimientos adquiridos durante el semestre 2025-2. A continuación, se reportan los principales resultados:
## Número de respuestas registradas: 201 Nivel de conocimientos en R: antes vs. después
La primera pregunta del cuestionario —“Antes de iniciar el curso, ¿cómo evaluabas tu nivel de conocimientos en R?”— tuvo como propósito establecer una línea base sobre el dominio inicial del software por parte de los estudiantes. La segunda pregunta —“Después de tomar el curso, ¿cómo evalúas tu nivel actual de conocimientos en R?”— buscaba conocer el resultado del proceso de aprendizaje.
Las opciones de respuesta ofrecían descripciones precisas de los distintos niveles de competencia, que iban desde la ausencia de experiencia previa hasta el manejo avanzado del lenguaje. De esta manera, se establecieron cuatro niveles de competencia en R, definidos de la siguiente manera:
- Nulo: ausencia total de experiencia previa (o actual) en el uso de R.
- Básico: manejo elemental del lenguaje, limitado a la ejecución de comandos simples.
- Intermedio: capacidad para cargar y manipular bases de datos, así como generar visualizaciones básicas.
- Avanzado: dominio operativo de diversos paquetes y realización de análisis estadísticos de mayor complejidad.
| Transición del nivel de conocimientos en R | ||
| Comparación entre los niveles declarados antes y después del curso | ||
| nivel_r_antes | nivel_r_despues | n |
|---|---|---|
| Nulo | Básico | 2 |
| Nulo | Intermedio | 8 |
| Nulo | Avanzado | 6 |
| Básico | Intermedio | 2 |
| Intermedio | Intermedio | 1 |
| Avanzado | Avanzado | 1 |
1.1 Distribución marginal antes y después
Las siguientes gráficas comparan la distribución del nivel de conocimientos en R declarado por los y las estudiantes antes y después de cursar la asignatura. En la primera gráfica se observa la línea base inicial, caracterizada principalmente por niveles “Nulo” e “Intermedio”. En contraste, la segunda gráfica muestra un desplazamiento claro hacia niveles superiores, con un incremento sustantivo en las categorías “Intermedio” y “Avanzado”. Nótese que ningún/a estudiante reporta el nivel “Nulo” al final del semestre,
Este contraste permite visualizar de manera sintética el progreso colectivo del grupo, evidenciando una mejora generalizada en el dominio del software R como resultado del proceso formativo.
1.2 Diagrama de flujo de transición de nivel
El diagrama de flujo presentado a continuación ilustra la transición de los estudiantes entre los diferentes niveles de conocimiento en R antes y después del curso. A través de esta representación visual es posible identificar no solo la distribución inicial y final, sino también los desplazamientos entre categorías, permitiendo observar patrones de progreso, estancamiento o consolidación, esto es, trayectorias de aprendizaje.
2 Competencias prácticas desarrolladas
Para complementar la autoevaluación, el cuestionario incluyó la pregunta -“¿Qué competencias prácticas sientes que desarrollaste en el curso? (Puedes seleccionar varias casillas)”-, orientada a identificar las habilidades técnicas adquiridas por los estudiantes a lo largo del semestre. La identificación de estas competencias permite caracterizar con mayor precisión el tipo de aprendizajes logrados, evaluar la pertinencia del enfoque pedagógico del curso y reconocer aquellas áreas donde el progreso fue más notable entre los participantes, así como las habilidades que requieren ser reforzadas en los próximos semestres.
| Competencias prácticas desarrolladas | ||
| Frecuencia y proporción de estudiantes por competencia declarada | ||
| competencia | n | prop |
|---|---|---|
| Crear tablas de frecuencia y contingencia | 20 | 15.7% |
| Elaborar gráficos con R base | 20 | 15.7% |
| Importar y exportar bases de datos | 20 | 15.7% |
| Elaborar gráficos con ggplot2 | 19 | 15.0% |
| Manipular datos (filtros; recodificación; factores; etc.) | 18 | 14.2% |
| Realizar análisis descriptivo | 15 | 11.8% |
| Usar RStudio de forma autónoma | 14 | 11.0% |
| Mejorar en la creacion de codigos y desarrollo de variables cruzadas a partir del aprendizaje autonomo. | 1 | 0.8% |
3 Gráfico tipo lollipop
El siguiente gráfico tipo lollipop sintetiza las competencias prácticas que los estudiantes declararon haber desarrollado a lo largo del curso. La representación facilita comparar el peso de cada competencia y aporta una mirada clara sobre las dimensiones técnicas en las que el curso tuvo un mayor impacto formativo.
4 Mapa de calor: competencias × nivel de R después del curso
El siguiente mapa de calor muestra cómo se distribuyen las competencias prácticas desarrolladas por los estudiantes según el nivel de R que declararon al final del curso. Esta visualización permite identificar, de manera sintética, qué habilidades se concentraron en cada nivel y dónde se observaron mayores avances colectivos.
5 Percepción de utilidad y preparación
Además de evaluar las habilidades técnicas adquiridas, el cuestionario incluyó dos preguntas orientadas a conocer la percepción estudiantil sobre la relevancia del curso y su nivel de preparación para continuar aprendiendo métodos cuantitativos. Estas preguntas permiten complementar el análisis de resultados, aportando información clave sobre el valor formativo que los estudiantes atribuyen a la asignatura y sobre la confianza que sienten para avanzar en su proceso de aprendizaje en el área de metodologías, especialmente cuantitativas.
| Percepción de utilidad del curso | ||
| Distribución de respuestas sobre la relevancia del aprendizaje | ||
| utilidad | n | prop |
|---|---|---|
| Muy útil | 15 | 75.0% |
| Útil | 5 | 25.0% |
| Percepción de preparación para continuar aprendiendo métodos cuantitativos | ||
| Distribución de respuestas sobre la confianza y el nivel de preparación | ||
| preparado | n | prop |
|---|---|---|
| Preparado/a | 13 | 65.0% |
| Medianamente preparado/a | 4 | 20.0% |
| Muy preparado/a | 2 | 10.0% |
| Nada preparado/a | 1 | 5.0% |
5.1 Gráficos de barras ordenadas
6 Mejora en el nivel de R y percepción del curso
6.1 Cálculo de “mejora” (escala 1–4)
Para estimar el avance individual en el dominio de R, se asignó a cada nivel de conocimiento una puntuación numérica en una escala ordinal de 1 a 4, donde 1 = Nulo, 2 = Básico, 3 = Intermedio y 4 = Avanzado. Con esta codificación, la “mejora” se calculó como la diferencia entre el nivel reportado al finalizar el curso y el nivel reportado al inicio. De este modo, valores positivos indican progreso, un valor de cero refleja estabilidad y un valor negativo señalaría una disminución en el nivel declarado. Esta medida permite evaluar de forma sintética y comparativa la magnitud del aprendizaje alcanzado por cada estudiante.
6.2 Boxplot: mejora según utilidad percibida
En términos generales, el boxplot muestra que la mejora en el nivel de R
tiende a ser positiva en todos los grupos, lo que confirma un avance
sostenido entre los y las estudiantes, independientemente de la utilidad
percibida del curso. Sin embargo, el progreso es más consistente entre
quienes calificaron el curso como “Útil” o “Muy útil”, categorías en las
que tanto la mediana como la concentración de valores se ubican por
encima de cero. Esto sugiere que la percepción de relevancia del curso
se articula con trayectorias de aprendizaje más favorables, mientras que
las variaciones dentro de los demás grupos reflejan experiencias
individuales más heterogéneas.
En las preguntas abiertas, los y las estudiantes mencionaron algunas recomendaciones para mejorar el curso, entre las cuales se destaca aumentar la conexión entre los ejercicios de clase y temáticas sociológicamente relevantes.