Archivo por meses: junio 2012

Diseño Instruccional (*):

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Las prácticas pedagógicas en aula se desarrollan desde un marco teórico de referencia, el cual se explicita en un determinado diseño instruccional (una suerte de “hoja de ruta” de el trabajo en el aula). Todo diseño instruccional explicita o evidencia un enfoque pedagógico de manera clara, en donde el docente plasma sus objetivos, las estrategias a emplear, la presentación de la información o contenido temático, los recursos educativos a emplear y el conjunto de instrumentos de evaluación a utilizar:

Dis_inst.png

Grosso modo, en el diagnóstico el docente explora los pre-requisitos (saberes previos) de sus estudiantes; la presentación de la información, evidencia una manera de enseñar en el aula (prácticas pedagógicas en aula), dado que el docente presenta la información o contenido temático a tratar de una manera acorde – se supone – a un enfoque pedagógico, explicitado en una sesión de aprendizaje (plan de clase). La transferencia implica, por parte del docente, la aplicación en un contexto determinado – real o ficticio – de la información presentada; la retroalimentación, pretende asegurar en el estudiante una revisión de lo tratado en clase. Cabe explicitar que la evaluación, como proceso pedagógico, es permanente.

(*) En relación al diseño instruccional no existe un único esquema o formato (independiente de la escuela sicológica o teoría del aprendizaje definida), el presentado es simplemente un ejemplo de esquema

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Distribuciones de Probabilidad con WINSTAT (parte II): Área bajo la curva

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1. Ji – cuadrado (situación problema)

Si la variable X se distribuye Normalmente y si extraemos una m.a.s. de 12 observaciones, las cuales tipificamos, las elevamos al cuadrado y las sumamos; cuánto valen las probabilidades de que esa suma sea:

a) Menor que 14,845

chi_01.png

De la gráfica, observamos que si la probabilidad mayor que 14,845 es 0,25004 entonces, por complemento, la respuesta es 0,74996.

b) Mayor que 6,4
chi_02.png

Verificando respuesta ítem b en la tabla:

chi_tabla.png

2. t de Student (situación problema)

Si la variable X se distribuye según el modelo t de Student con 14 grados de libertad, calcule la probabilidad de obtener valores menores que 0,537:

Tstudent01.png

De la gráfica, observamos que si la probabilidad mayor que 0,537 es 0,29985 entonces, por complemento, la respuesta es 0,70015.

Se adjunta Tabla con otros valores calculados:

Tstudent_tabla.png
* Ejemplos tomados de Problemas y Ejercicios de Psicoestadística (autores: Botella, J. y Barriopedro. M. – Ed. Pirámide, 1994)

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Distribuciones de Probabilidad con WINSTAT (parte I): Área bajo la curva

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1. Normal: X ~ N(30, 10)

1.1 P( 21 < x < 46) = 0.7611
nor_01.png

1.2 P( 18 < x < 28) = 0.3057
nor_02.png

1.3 P( 39.4 < x < 49.5) = 0.1480
nor_03.png

2. Binomial (Situación problema):

2.1 Si un estudiante responde al azar una prueba de 10 preguntas de tipo verdadero/falso, conteste las siguientes preguntas, definiendo X como “número de aciertos”.
a) Obtener el valor esperado y la varianza de X:

bingr01.png
b) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 4?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 5?
d) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 7 o más?
e) ¿Cuánto vale F(2)?

Respuestas (b, c, d, e) en la tabla adjunta:
bin_01.png

2.2 En el contexto de la situación problema anterior conteste las mismas preguntas pero considerando que el número de alternativas para cada pregunta sea de 5 (de las cuales solo una es correcta):

a) Obtener el valor esperado y la varianza de X:

bing02.png
b) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 4?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 5?
d) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte 7 o más?
e) ¿Cuánto vale F(2)?

Respuestas (b, c, d, e) en la tabla adjunta:
bin_02.png

* Ejemplos tomados de Problemas y Ejercicios de Psicoestadística (autores: Botella, J. y Barriopedro. M. – Ed. Pirámide, 1994)

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