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PYTHON COMO HERRAMIENTA DIDÁCTICA PARA OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES EN LA MATERIA DE ECONOMETRÍA, DICTADA EN EL CUARTO CURSO DE LA CARRERA DE ECONOMÍA EN LA UNIVERSIDAD SAN FRANCISCO XAVIER DE CHUQUISACA
ROSS POLDARCK MARCKOFF CHOQUE
Centro de Estudio de Posgrado e Investigación
I
2025
Español
Español -
Bolivia
Código: MES-48-25
Ubicación Física: M136p/MES-48-25
Carrera: libro.carrera
Título: PYTHON COMO HERRAMIENTA DIDÁCTICA PARA OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES EN LA MATERIA DE ECONOMETRÍA, DICTADA EN EL CUARTO CURSO DE LA CARRERA DE ECONOMÍA EN LA UNIVERSIDAD SAN FRANCISCO XAVIER DE CHUQUISACA
Autor Institucional:
ÍNDICE GENERAL DEDICATORIAS ......................................................................................................................... i ÍNDICE DE TABLAS.................................................................................................................... i ÍNDICE DE GRÁFICAS ................................................................................................................ i RESUMEN ................................................................................................................................. i CAPÍTULO I .............................................................................................................................. 1 INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................... 1 1.1. Situación Problémica ................................................................................................... 2 1.2. Planteamiento y formulación del problema ............................................................... 3 1.3. Justificación ................................................................................................................. 3 1.3.1. Novedad.................................................................................................................... 3 1.3.2. Pertinencia ................................................................................................................ 4 1.3.3. Relevancia social ....................................................................................................... 4 1.3.4. Aporte teórico .......................................................................................................... 5 1.4. Objetivo general y Objetivos específicos..................................................................... 6 1.4.1. Objetivo general ....................................................................................................... 6 1.4.2. Objetivos específicos ................................................................................................ 6 1.5. Objeto de estudio ........................................................................................................ 6 1.5. Campo de acción ......................................................................................................... 7 ii 1.6. Hipótesis de investigación ........................................................................................... 7 1.6. Variables de la hipótesis .............................................................................................. 7 1.6.1. Variable independiente ............................................................................................ 7 1.6.2. Variable dependiente ............................................................................................... 7 1.6.3. Conceptualización de variables de la hipótesis ........................................................ 8 1.6.3.1. Python como herramienta didáctica ..................................................................... 8 1.6.3.2. Rendimiento académico ........................................................................................ 8 1.6.4. Operacionalización de variables ............................................................................... 8 CAPÍTULO II ........................................................................................................................... 10 MARCO TEÓRICO .................................................................................................................. 10 2.1. Marco Contextual ...................................................................................................... 10 2.1.1. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales ................................................. 10 2.1.1.1. Visión ................................................................................................................... 11 2.1.1.2. Imagen objetivo ................................................................................................... 11 2.1.1.3. Misión .................................................................................................................. 12 2.1.2. Carrera de Economía .............................................................................................. 12 2.1.2.1. Misión de la Carrera de Economía ...................................................................... 13 2.1.2.2. Visión de la carrera de Economía ........................................................................ 13 2.1.2.3. Objetivos de la carrera ........................................................................................ 14 iii 2.1.2. Materia de Econometría ......................................................................................... 14 2.1.2.1. Objetivo de la materia ......................................................................................... 15 2.1.2.2. Desarrollo de la materia ...................................................................................... 15 2.2. Marco Conceptual ..................................................................................................... 15 2.2.1. Rendimiento académico ......................................................................................... 15 2.2.1.1. Factores que influyen en el rendimiento académico .......................................... 16 2.2.1.2. Tipos de rendimiento académico ........................................................................ 17 2.2.2. Econometría ........................................................................................................... 18 2.2.2.1. Objetivos de la econometría ............................................................................... 18 2.2.2.2. Relevancia de la econometría en la formación académica de profesionales Economistas ...................................................................................................................... 19 2.2.2.3. Aplicaciones prácticas de la econometría ........................................................... 19 2.2.2.4. Dificultades que enfrentan los estudiantes en el aprendizaje de econometría . 20 2.2.2. Pyhton ..................................................................................................................... 21 2.2.2.1. Aplicación de Python en áreas de la economía y la econometría....................... 22 2.2.2.2. Beneficios específicos del uso de Python para mejorar el rendimiento académico ......................................................................................................................... 23 2.2.2.3. Python y su relación con el Aprendizaje activo ................................................... 23 2.3. Teorías del aprendizaje.............................................................................................. 24 2.3.1. El constructivismo................................................................................................... 24 iv 2.3.1.1. Principales fundamentos del constructivismo .................................................... 24 2.3.1.2. El constructivismo como marco de referencia en la enseñanza de la econometría ..................................................................................................................... 25 2.3.2. Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) ................................................................ 26 2.3.2.1. Fundamentos del aprendizaje basado en proyectos .......................................... 27 2.3.2.2. El Aprendizaje Basado en Proyectos como marco de referencia en la Enseñanza de la Econometría ............................................................................................................. 27 2.3.3. Las herramientas tecnológicas como fundamento de un aprendizaje profundo y efectivo de la econometría ............................................................................................... 28 2.3.4. El rol del docente en la integración de herramientas digitales .............................. 30 CAPÍTULO III .......................................................................................................................... 31 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ............................................................................................. 31 3.1. Tipo de investigación ................................................................................................. 31 3.2. Enfoque de investigación .......................................................................................... 32 3.3. Diseño de investigación ............................................................................................. 32 3.4. Métodos de investigación ......................................................................................... 32 3.4.1. Método Estadístico ................................................................................................. 33 3.4.2. Método Analítico .................................................................................................... 33 3.4.3. Método Hipotético-Deductivo ............................................................................... 33 3.4.4. Método Inductivo-Deductivo ................................................................................. 33 v 3.5. Técnicas de recolección de datos .............................................................................. 34 3.5.1. Encuesta ................................................................................................................. 34 3.5.2. Prueba de conocimientos ....................................................................................... 34 3.6. Instrumentos de investigación .................................................................................. 34 3.6.1. Cuestionario estructurado ...................................................................................... 34 3.6.2. Examen de evaluación estructurado ...................................................................... 35 3.7. Población o sujetos de estudio .................................................................................. 35 3.8. Tipo de muestreo....................................................................................................... 36 3.9. Tamaño de la muestra ............................................................................................... 36 3.10 Diseño de instrumentos para la recolección de información .................................. 37 3.11. Procedimiento de aplicación del cuasiexperimento ............................................... 38 3.12. Relevamiento de información y conclusiones ......................................................... 39 CAPÍTULO IV .......................................................................................................................... 41 DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN .................................................................................... 41 4.1. Resultados ................................................................................................................ 41 4.1.2. Análisis descriptivo de los resultados obtenidos de la población objeto de estudio .......................................................................................................................................... 42 4.1.3. Análisis del rendimiento académico de los estudiantes ........................................ 63 4.1.3.1. Medición del rendimiento académico ................................................................ 64 4.1.3.1. Rendimiento académico general de ambos paralelos ........................................ 65 vi 4.1.3.2. Rendimiento académico del grupo de control (Paralelo B) ................................ 66 4.1.3.3. Rendimiento académico del grupo de trabajo o experimental (Paralelo A) ...... 68 4.1.3. Análisis comparativo de resultados obtenidos entre el grupo de control (Paralelo B) y el grupo experimental (Paralelo A) ........................................................................... 70 4.1.4. Prueba de hipótesis ................................................................................................ 72 4.1.4.1. Prueba de Student para muestras independientes .......................................... 72 4.1.4.2. Modelo econométrico ......................................................................................... 73 4.2. Análisis y desarrollo del tema de Investigación ........................................................ 75 4.2.1. Análisis integral de los resultados obtenidos ......................................................... 75 4.2.2. Análisis comparativo de los resultados con investigaciones previas ..................... 77 4.2.3. Análisis de los resultados en relación con la Teoría del Constructivismo y la Teoría del Aprendizaje Basado en Proyectos .............................................................................. 78 4.3. Propuesta para implementar Python como herramienta didáctica en la asignatura de Econometría ................................................................................................................ 79 4.3.1. Fundamentación de la propuesta .......................................................................... 79 4.3.2. Modelación de la propuesta ................................................................................... 80 4.3.3. Operativización de la propuesta............................................................................. 82 CAPÍTULO V ........................................................................................................................... 85 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................................................... 85 5.1. Conclusiones .............................................................................................................. 85 vii 5.2. Recomendaciones...................................................................................................... 87 Bibliografía ........................................................................................................................ 89 Anexos .............................................................................................................................. 93 i ÍNDICE DE TABLAS Tabla N° 1 Operacionalización de variables de la hipótesis ................................................... 8 Tabla N° 2 Población estudiantil ........................................................................................... 35 Tabla N° 3 Distribución de la población, según género........................................................ 42 Tabla N° 4 Distribución de la población del paralelo A, según género ................................ 43 Tabla N° 5 Distribución de la población del paralelo B, según género ................................ 43 Tabla N° 6 Distribución de la población, según edad ........................................................... 44 Tabla N° 7 Distribución de la población del paralelo A, según edad .................................... 45 Tabla N° 8 Distribución de la población del paralelo B, según edad .................................... 46 Tabla N° 9 ¿Usó alguna vez algún software o herramienta digitales para aprender econometría? ........................................................................................................................ 46 Tabla N° 10 Software utilizados alguna vez por los estudiantes para aprender econometría .............................................................................................................................................. 47 Tabla N° 11 ¿Conoces el lenguaje de programación Python? .............................................. 48 Tabla N° 12 ¿Cuál es el nivel de conocimiento que tienes del lenguaje de programación Phyton? ................................................................................................................................. 49 Tabla N° 13 ¿En qué medida consideras que el uso de Python ha sido útil en tu aprendizaje de econometría? ................................................................................................................... 50 Tabla N° 14 ¿Cuánto tiempo dedicaste a practicar con Python durante el curso de Econometría? ........................................................................................................................ 52 Tabla N° 15 ¿Consideras que Python te ayudó a comprender mejor los conceptos de econometría que aprendiste en clase? ................................................................................ 53 ii Tabla N° 16 ¿Tuviste dificultades para aprender a usar Python en la materia de econometría? ........................................................................................................................ 54 Tabla N° 17 ¿Cómo calificarías la integración de Python en la enseñanza de econometría? .............................................................................................................................................. 56 Tabla N° 18 ¿Consideras que Python facilita la resolución de problemas econométricos en comparación con otras herramientas? ................................................................................ 57 Tabla N° 19 ¿Crees que el uso de Python mejora la forma en que aplicas los conceptos teóricos de econometría a la práctica? ................................................................................ 59 Tabla N° 20 ¿Te gustaría seguir utilizando Python en otros cursos de tu carrera? ............. 60 Tabla N° 21 ¿Te sentirías más preparado para el mercado laboral si dominaras Python en el análisis de datos y econometría? ..................................................................................... 62 Tabla N° 22 Escalas de medición del rendimiento académico de los estudiantes .............. 64 Tabla N° 23 Rendimiento académico general de los estudiantes, según tipo ..................... 65 Tabla N° 24 Cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron la prueba parcial (Paralelo B) ........................................................................................................................... 66 Tabla N° 25 Rendimiento académico obtenido por los estudiantes del grupo de control (Paralelo B) ........................................................................................................................... 67 Tabla N° 26 Cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron la prueba parcial (Paralelo A) ........................................................................................................................... 69 Tabla N° 27 Rendimiento académico obtenido por los estudiantes del grupo experimental (Paralelo A) ........................................................................................................................... 69 Tabla N° 28 Análisis estadístico comparativo del rendimiento académico de los estudiantes .............................................................................................................................................. 71 i ÍNDICE DE GRÁFICAS Gráfica N° 1 Género del estudiante ...................................................................................... 42 Gráfica N° 2 Distribución de la población del paralelo A, según género ............................. 43 Gráfica N° 3 Distribución de la población del paralelo A, según género ............................. 44 Gráfica N° 4 Distribución de la población, según edad ........................................................ 44 Gráfica N° 5 Distribución de la población del paralelo A, según edad ................................. 45 Gráfica N° 6 Distribución de la población del paralelo B, según edad ................................. 46 Gráfica N° 7 ¿Usó alguna vez algún software o herramienta digitales para aprender econometría? ........................................................................................................................ 47 Gráfica N° 8 Software utilizados alguna vez por los estudiantes para aprender econometría .............................................................................................................................................. 48 Gráfica N° 9 ¿Conoces el lenguaje de programación Python? ............................................. 49 Gráfica N° 10 ¿Cuál es el nivel de conocimiento que tienes del lenguaje de programación Phyton? ................................................................................................................................. 50 Gráfica N° 11 ¿En qué medida consideras que el uso de Python ha sido útil en tu aprendizaje de econometría? ............................................................................................... 51 Gráfica N° 12 ¿Cuánto tiempo dedicaste a practicar con Python durante el curso de Econometría? ........................................................................................................................ 52 Gráfica N° 13 ¿Consideras que Python te ayudó a comprender mejor los conceptos de econometría que aprendiste en clase? ................................................................................ 53 Gráfica N° 14 ¿Tuviste dificultades para aprender a usar Python en la materia de econometría? ........................................................................................................................ 55 ii Gráfica N° 15 ¿Cómo calificarías la integración de Python en la enseñanza de econometría? ........................................................................................................................ 56 Gráfica N° 16 ¿Consideras que Python facilita la resolución de problemas econométricos en comparación con otras herramientas? ........................................................................... 58 Gráfica N° 17 ¿Crees que el uso de Python mejora la forma en que aplicas los conceptos teóricos de econometría a la práctica? ................................................................................ 59 Gráfica N° 18 ¿Te gustaría seguir utilizando Python en otros cursos de tu carrera? .......... 61 Gráfica N° 19 ¿Te sentirías más preparado para el mercado laboral si dominaras Python en el análisis de datos y econometría? ..................................................................................... 62 Gráfica N° 20 Rendimiento académico general de los estudiantes, según tipo .................. 65 Gráfica N° 21 Cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron la prueba parcial ..... 66 Gráfica N° 22 Cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron la prueba parcial (Paralelo B) ........................................................................................................................... 67 Gráfica N° 23 Rendimiento académico obtenido por los estudiantes del grupo de control (Paralelo B) ........................................................................................................................... 68 Gráfica N° 24 Cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron la prueba parcial (Paralelo A) ........................................................................................................................... 69 Gráfica N° 25 Rendimiento académico obtenido por los estudiantes del grupo experimental (Paralelo A) ..................................................................................................... 70
La presente tesis tiene como objetivo investigar el impacto del uso de Python como herramienta didáctica en el rendimiento académico de los estudiantes en la materia de Econometría en la Carrera de Economía de la Universidad San Francisco Xavier de Chuquisaca, durante el primer semestre de la gestión académica 2025. En un contexto educativo en el que la tecnología juega un papel fundamental, esta investigación buscó evaluar si el uso de Python puede mejorar tanto la comprensión conceptual como la capacidad de aplicación práctica de los estudiantes en el campo de la econometría. El planteamiento del problema de investigación surge de la necesidad de modernizar y mejorar los métodos tradicionales de enseñanza de la Econometría, una disciplina esencial para los economistas. Los estudiantes a menudo encuentran dificultades al aprender y aplicar los modelos econométricos debido a la complejidad de los conceptos y la falta de herramientas tecnológicas que faciliten el aprendizaje. El uso de Python, como lenguaje de programación accesible y potente para el análisis de datos, presenta una solución potencial a estos problemas. De esta forma, la investigación se propuso determinar si esta herramienta, al ser integrada en la enseñanza, podría mejorar significativamente el rendimiento académico de los estudiantes. El objetivo general de la investigación fue determinar si el uso de Python mejora el rendimiento académico de los estudiantes en la materia de Econometría. Para lograrlo, se establecieron varios objetivos específicos, que incluyeron investigar los antecedentes teóricos sobre el uso de Python en la enseñanza de econometría, identificar el nivel de conocimiento previo de los estudiantes respecto a Python, implementar recursos y actividades prácticas en las clases, evaluar la percepción de los estudiantes sobre la herramienta y aplicar pruebas estadísticas para verificar el cumplimiento de la hipótesis planteada. ii La metodología empleada en la investigación fue de tipo cuasiexperimental, ya que se compararon dos grupos preexistentes: un grupo experimental que utilizó Python en su aprendizaje y un grupo de control que siguió el enfoque tradicional de enseñanza. La recolección de datos se llevó a cabo mediante una encuesta de percepción aplicada a los estudiantes y pruebas de evaluación sobre los conocimientos adquiridos. La prueba de hipótesis se realizó aplicando el test de Student para muestras independientes y de esta manera analizar si existían diferencias significativas en el rendimiento académico de los dos grupos analizados. Los resultados de la investigación mostraron que el uso de Python como herramienta didáctica tuvo un impacto positivo y significativo en el rendimiento académico de los estudiantes. Los estudiantes del grupo experimental no solo mostraron un mejor rendimiento en las evaluaciones, sino que también demostraron una mayor comprensión conceptual y habilidad para aplicar modelos econométricos en situaciones reales. Los datos obtenidos a través de la prueba de hipótesis confirmaron que existe una diferencia estadísticamente significativa entre los dos grupos de estudio, lo que validó la hipótesis de que el uso de Python, como herramienta didáctica, mejora el rendimiento académico de los estudiantes en la materia de econometría. Además, la encuesta de percepción aplicada permitió demostrar que los estudiantes valoraron positivamente el uso de Python, destacando la interactividad y la aplicación práctica de los conocimientos, aunque también mencionaron que el aprendizaje inicial fue un desafío. Sin embargo, una vez que dominaron lo básico, los estudiantes consideraron que Python les facilitaba el aprendizaje y les proporcionaba habilidades prácticas útiles para su futuro profesional. A partir de estos hallazgos, se recomienda fortalecer la capacitación docente continua en el uso de Python, asegurando que los profesores estén actualizados con las últimas técnicas y herramientas tecnológicas aplicables a la enseñanza de la econometría. También se sugiere introducir Python de forma gradual en el currículo, comenzando con actividades sencillas y aumentando la complejidad a medida que los estudiantes se iii familiaricen con la herramienta. Además, es crucial implementar evaluaciones continuas para monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionarles retroalimentación inmediata que les permita corregir errores y mejorar su comprensión. Asimismo, es recomendable diversificar los recursos didácticos, incorporando tutoriales interactivos y material adicional que facilite el aprendizaje de Python. En términos de metodología, se propone fomentar el trabajo colaborativo entre los estudiantes a través de proyectos prácticos que les permitan aplicar Python a la solución de problemas reales de econometría. El trabajo en equipo puede mejorar la comunicación y la colaboración, aspectos clave para el desarrollo de competencias en el análisis de datos y la resolución de problemas en el campo económico. Finalmente, la investigación destaca el potencial de Python, como herramienta didáctica, para transformar la enseñanza de la Econometría, haciendo que los estudiantes no solo comprendan los modelos teóricos, sino que también sean capaces de aplicar esos modelos a datos reales, lo cual es esencial para su formación como futuros economistas. El uso de herramientas digitales en el aula no solo mejora el rendimiento académico, sino que también prepara a los estudiantes para los desafíos del análisis de datos en el mundo profesional. Con una correcta implementación y apoyo constante, Python tiene el poder de revolucionar el aprendizaje de la econometría, ofreciendo a los estudiantes las herramientas necesarias para enfrentar un mundo cada vez más digitalizado y orientado al análisis de grandes bases de datos.