Análisis comparativo en los Aprendizajes entre Google Apps y Moodle. Tarea Evaluativa T2

Nos proponemos analizar sobre un nuevo entorno virtual de aprendizaje basado en Google Apps que desarrollaron unos investigadores. Para evaluar la incidencia de la utilización de este nuevo entorno en las calificaciones de los estudiantes, durante dos años se realiza un estudio de caso con dos grupos de estudiantes: un grupo de control que utiliza Moodle y un grupo experimental que utiliza Google Apps.

En la ejecución de esta actividad realizaremos una introducción al paquete de análisis de datos R. Con el objetivo de familiarzarnos con la interfaz de RStudio y los comandos de R a través de un ejemplo en el que realizaremos las siguientes operaciones:

1.     Carga de datos

2.     Filtrado de datos

3.     Análisis de diferencias entre grupos mediante t-student

1. Carga de Datos:

Descargamos el fichero de datos con el que vamos a trabajar:

https://www.dropbox.com/s/mz6ezs68i05bimz/Notas-2grupos-v1.csv?dl=0 El fichero es un archivo CSV con una estructura tabulada. Como se observa en el fichero consta de 40 estudiantes de los cuales 20 utilizan un entorno Moodle y 20 utilizaron entorno Google Apps durante el año. En estos datos figuran la calificación final y el tamaño de la red personal de cada estudiante.

Abrimos la interfaz Rstudio y cargamos el fichero de datos.

Luego se abre una ventana en cuya parte derecha se muestra, por un lado, el contenido del fichero de texto que deseamos cargar, y por otro lado, la estructura de datos que se va a cargar en R a partir de dicho contenido según las opciones indicadas en la parte izquierda de ventana. Para que la creación de la estructura de datos se realice de forma correcta, debemos indicar a través de dichas opciones si el contenido del fichero de datos incluye una cabecera, cuál es el separador utilizado entre variables, cuál es el carácter utilizado para separar la parte entera de la parte decimal de un número, etc.

Si el proceso se realiza correctamente, la estructura de datos debería aparecer representada en una nueva cuadrícula. El entorno queda compuesto de 4 cuadrículas.

2. Filtrado de datos

Para filtrar los sujetos por tipo grupo, escribimos los siguientes comandos en la consola R.

> datosMoodle <-subset(Notas.2grupos.v1, grupo=="Moodle")

> datosGoogleApps <-subset(Notas.2grupos.v1, grupo=="Google Apps")

Al ejecutar estos dos comandos, se crearan dos variables: datosMoodle y datosGoogleApps.

 3. Análisis de diferencias entre grupos mediante t-student

Ejecutamos el comando para realizar el test de t de student. 

> t.test(datosMoodle$nota, datosGoogleApps$nota)

Y obtenemos los resultados del análisis:

Aquí vemos claramente, P-value=0.007427= 0.7427% por lo que el riesgo a equivocarnos es menor que 5%. P-value, indica que el riesgo a equivocarnos al afirmar que existe una diferencia estadísticamente significativa ambos grupos debido al factor diferenciar es de: 0.007427 lo que sería un 0.7427% de posibilidades. Existe de un porciento de equivocación.

Por lo tanto, llegamos a la  siguiente conclusión, a lo que respecta a la calificación final de ambos grupos de estudiantes que utilizan GoogleApps y Moodle.

·        En el estudio concreto no se percibe una diferencia significativa entre los valores de las medias de cada grupo.

·        Por lo tanto, la diferencia entre las calificaciones de los estudiantes de uno y otro grupo es estadísticamente significativa.

 

Análisis Año 2

Realizamos el mismo procedimiento que el anterior:

Descargamos el fichero de datos con el que vamos a trabajar. https://www.dropbox.com/s/vc2lht7wqtshq5p/Notas-2grupos-v2.csv?dl=0. El fichero es un archivo CSV con una estructura tabulada. Tal como se observa, este fichero consta con los datos de 40 estudiantes de los cuales 20 utilizaron un entorno Moodle y 20 utilizaron un entorno Google Apps durante el 2do. Años. Entre los datos figuran el grupo o entorno y la calificación final de cada estudiante.

 

Abrimos la interfaz RStudio y cargamos el fichero de datos.
 

Filtrado de datos

Para filtrar los sujetos por tipo grupo, escribimos los siguientes comandos en la consola R. Nota: Existe una variación al introducir el archivo suministrado del año 2, nos damos cuenta que el separador que contiene la columnas es el signo (#), el cual R-studio no lo contempla en la interfaz inicial del Importa Dataset.

Se procede a modificar el separador por la ejecución de una línea comando.

Ahora procedemos a filtrar los datos.

Procedemos a calcular la media para hacer una idea de la medida en que dichos indicadores varían de uno a otro grupo.

 Nos damos cuenta aquí, que un estudiante que utilizó el entorno Google Apps en el segundo año obtuvo, de media 0.7 ptos. Más que un estudiante que utilizó el entorno Moodle. Para evitarnos caer en conclusiones a la zar, realizamos el t-student y descubrimos si existe o no una real diferencia estadísticamente significativa.

 

 Según los resultados del t-studen, muestra que existe una diferencia en nota (en base a 10), con relación a los estudiantes que utilizan Google Apps sobre lo que utilizaron Moodle. Por lo que concluimos diciendo:

·        Que se percibe una diferencia significativa entre los valores de las medidas de cada grupo.

·        Las calificaciones entre un grupo y otro no es estadísticamente significativa.

 ANALISIS FINAL

Según los datos presentados, el primer año como el segundo año se evidenció cierta superioridad en el avance de los aprendizajes en la utilización del entorno  Google Apps, frente a las notas de Moodle en relación a la media, por tanto, no se puede afirmar que hubo una diferencia estadísticamente significativa en la continuidad de los años, para el año 2 Google Apps no presentó las suficientes razones, ya que los riesgo de equivocarnos superaron el 5%.

Fuentes Bibliográficas:
https://www.dropbox.com/s/mz6ezs68i05bimz/Notas-2grupos-v1.csv?dl=0
https://www.dropbox.com/s/vc2lht7wqtshq5p/Notas-2grupos-v2.csv?dl=0
http://www.mutae.net/2016/02/bt01-bt02-tarea-evaluable-t2.html
http://www.mutae.net/2016/01/bt01-bt02-tarea-evaluable-memoria-del.html