Continuamos con la misma estructura metodológica:

  • ✅ Un solo tema.
  • ✅ Dos sesiones.
  • ✅ Una única hoja evaluable al finalizar el tema.
  • ✅ IA como tutor.
  • ✅ Papel como evidencia de comprensión.

GUÍA MAESTRA

SEMANA 1 — Fundamentos de Estadística Aplicada

Asignatura: Estadística Aplicada con Python y R Universidad de Sucre – Facultad de Ingeniería

1️⃣ PROPÓSITO DEL TEMA

Comprender los fundamentos conceptuales que sustentan todo el curso:

  • Tipos de datos.
  • Escalas de medición.
  • Población y muestra.
  • Muestreo.
  • Estadísticos descriptivos básicos.
  • Diferencia entre estadística descriptiva e inferencial.

Este tema se desarrolla en una semana, por tanto:

📌 Se diligencia UNA sola hoja al finalizar la segunda sesión.

2️⃣ ESTRUCTURA DE LA SEMANA

  • Sesión 1 (2 horas): Conceptos fundamentales.
  • Sesión 2 (2 horas): Aplicación inicial en Python y R.
  • Producto evaluable: 1 hoja física (anverso + reverso).

SESIÓN 1

Conceptos Fundamentales de Estadística Aplicada

🔹 Fase 1 — Actividad “Estudia y Aprende”

Los estudiantes interactúan con el GPT sugerido.

PROMPT 1 — INICIO

Actúa como tutor experto en estadística aplicada a ingeniería.

Tema: Fundamentos de estadística aplicada.

  1. Explica primero en lenguaje sencillo y luego en lenguaje formal:

    • Qué es estadística aplicada.
    • Diferencia entre descriptiva e inferencial.

  2. Define y relaciona: población, muestra, parámetro, estadístico.

  3. Explica los tipos de datos (cualitativos y cuantitativos) y escalas de medición.

  4. Presenta ejemplos aplicados a Ingeniería Agrícola, Civil y Agroindustrial.

  5. Hazme 3 preguntas para verificar comprensión y corrige mis respuestas.

Pídeme siempre identificar: Entradas – Proceso – Salidas.

🔹 Fase 2 — Orientación Docente

Se profundiza en:

  • Por qué la estadística es herramienta de decisión en ingeniería.
  • Error común: confundir muestra con población.
  • Diferencia entre promedio poblacional y promedio muestral.
  • Importancia del diseño de muestreo.
  • Relación entre tipo de dato y tipo de análisis posible.

Se enfatiza que:

Sin comprender estos fundamentos, no es posible interpretar regresiones ni modelos.

⚠️ En esta sesión NO se diligencia la hoja evaluable.

SESIÓN 2

Aplicación Inicial en Python y R

🔹 Fase 1 — Actividad “Estudia y Aprende” (Profundización)

PROMPT 2 — APLICACIÓN

Actúa como tutor experto en estadística aplicada con Python y R.

  1. Muéstrame cómo identificar tipos de datos en un dataset.
  2. Explica cómo calcular media, mediana, varianza y desviación estándar.
  3. Interpreta estos estadísticos en contexto de ingeniería.
  4. Explica qué ocurre si los datos son categóricos.
  5. Indica errores comunes al interpretar estadísticas descriptivas.

Incluye ejemplos prácticos y explica qué significa cada resultado.

🔹 Fase 2 — Demostración Docente

Se carga un dataset sencillo (por ejemplo Soils o similar).

En clase se muestra:

En Python:

  • df.info()
  • df.describe()

En R:

  • str()
  • summary()

El objetivo NO es profundizar técnicamente aún, sino:

  • Entender qué significan los resultados.
  • Interpretar antes de modelar.
  • Ver que el software calcula, pero el ingeniero interpreta.

3️⃣ CIERRE DEL TEMA — GENERACIÓN DEL RESUMEN GUÍA

Al finalizar la sesión 2, el estudiante ejecuta:

PROMPT DE CIERRE GLOBAL

Genera un resumen estructurado para escribir a mano en UNA sola hoja.

Formato obligatorio: A) Idea central (1–2 líneas). B) 6–10 viñetas organizadas lógicamente. C) 3 relaciones clave (por qué/cómo). D) 1 ejemplo aplicado a ingeniería. E) 3 preguntas de autoevaluación con respuesta. F) Cierre: “Hoy aprendí que …”

Este resumen sirve únicamente como guía conceptual.

4️⃣ REVERSO — ESCRITURA MANUAL (EVIDENCIA EVALUABLE)

Tema de la hoja:

“Fundamentos de la Estadística Aplicada en Ingeniería”

Debe incluir:

□ Idea central □ Conceptos clave (población, muestra, parámetro, estadístico, tipos de datos) □ Relaciones entre conceptos □ Ejemplo aplicado a ingeniería □ 3 preguntas + respuestas □ Reflexión final: “Hoy aprendí que…”

5️⃣ CRITERIOS DE EVALUACIÓN (ÚNICA HOJA)

Evaluación sugerida sobre 5 puntos:

  1. Precisión conceptual.
  2. Claridad en la diferenciación de términos.
  3. Capacidad de relacionar conceptos.
  4. Pertinencia del ejemplo aplicado.
  5. Nivel de comprensión reflejado en la reflexión final.

No se evalúa:

  • Copia literal del chatbot.
  • Extensión excesiva.
  • Formalismo técnico innecesario.

Se evalúa comprensión profunda.

6️⃣ RESULTADO FORMATIVO DE LA SEMANA 1

Al finalizar el tema, el estudiante:

  • Diferencia estadística descriptiva e inferencial.
  • Comprende población vs. muestra.
  • Reconoce tipos de datos y escalas.
  • Interpreta estadísticos básicos.
  • Entiende que el software no reemplaza el razonamiento.