13 feb 2016

T2 - Comparando Moodle y Google Apps como entorno de aprendizaje

A continuación esbozo mi análisis y desarrollo de la tarea evaluable T2, para la maestría en tecnología, educación y aprendizaje.
  • Objetivo: analizar para cada uno de los años, si existen diferencias estadísticamente significativas entre las calificaciones de ambos grupos.

Carga de Datos:

  • Para el primer archivo: dataYear1 <- read.csv("~/Downloads/Notas-2grupos-v1.csv", sep=""), el cual arrojó un resultado 40 filas de alumnos que usaron Moodle y Google Apps como entorno de aprendizaje.
  • Para el segundo archivo:  dataYear2 <- read.csv("~/Downloads/Notas-2grupos-v2.csv", sep="#"), con datos del segundo año a analizar, nos arrojó 40 filas con alumnos que usaron Moodle y Google Apps como entorno de aprendizaje.  En éste parte fue necesario escribir el mandato directamente en la línea de comandos, pues R-Studio solo permite importar con los separadores (whitespace, semicolon, comma o tab). Ver gráfico 1.1.
1.1 Gráfico con las tablas Generadas en R de los archivos 1 y 2

Creación de Tablas por entorno de Aprendizaje:

  • Creación de tabla dataYear1Moodle, con los estudiantes del grupo #1 que usaron Moodle. dataYear1Moodle <- subset(dataYear1,grupo=="Moodle"), con 20 filas resultantes.
  • Se crea la tabla dataYear1GoogleApps con los estudiantes del grupo #1 que usaron Google Apps dataYear1GoogleApps <- subset(dataYear1,grupo=="Google Apps"), con un resultado de 20 filas. Ver gráfico 1.2.
  • Se repite el proceso anterior para la segundo año creando la tablas: dataYear2Moodle y dataYear2GoogleApps con 20 filas c/u. Ver gráfico 1.3.
1.2 Gráfica con los tablas filtradas del archivo 1 y los comandos que la generaron


1.3 Gráfica con los tablas filtradas del archivo 2 y los comandos que la generaron


Análisis de diferencias en los años 1 y 2 con el uso de Moodle y Google Apps

Primer Año

1.4 Gráfica  con el comando y resultado del comando with() del año 1
Para el primer  año encontramos  una diferencia 1 punto (en base a 10),  para comando si es significativa esa diferencia de aplicamos el comando:  t.test(dataYear1Moodle$nota, dataYear1GoogleApps$nota) y nos arrojó: un p-value de 0.00742, para un 0.74% lo que se nos deja afirmar que para el primer años los alumnos que utilizaron el entorno de Google Apps obtuvieron mejores notas. Ver gráfico 1.4 y 1.5.

1.5 Gráfica con el comando t.test al grupo del Año 1

Segundo Año

1.6 Gráfica con el comando with() al grupo del Año 2

En el segundo año la diferencia no parece ser significativa, le aplicamos el comando  t.test(dataYear2Moodle$nota, dataYear2GoogleApps$nota), el cual nos arroja una p-value de 0.08832, un 88% que al ser mayor del 5% nos indica que para el segundo año no hay diferencia estadísticamente significativas en las calificaciones, entre los estudiantes de los grupos de Moodle y Google Apps. Ver gráfico 1.6 y 1.7
.
1.7 Gráfica con el comando t.test al grupo del Año 2


Conclusiones:

Aunque para el primer y segundo año los estudiantes con Google Apps obtuvieron mejores calificaciones que los de Moodle (ver gráfico , en el segundo no se evidenció una diferencia estadísticamente significativa, por lo que comparando ambos años no se puede afirmar que Google Apps ayudó a mejorar las calificaciones de los estudiantes.












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