47
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
Modelo inter y transdisciplinar para la
enseñanza de la estadística en la educación superior
Mariela Villalobos Villegas
Universidad Técnica Nacional , Área de Matemática y Estadística, Sede Central, Alajuela, Costa Rica.
mvillalobos@utn.ac.cr
https://orcid.org/0000-0002-4050-0216
Resumen
La investigación indaga acerca de las prácticas pedagógicas actuales en la Estadística, las características de los procesos de ense-
ñanza y aprendizaje en la educación superior costarricense y las principales temáticas que engloba un modelo inter y transdisci-
plinar para la enseñanza de la Estadística en la educación superior. El objetivo de la investigación es argumentar los fundamentos
teóricos, prácticos y formativos de un modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza de la estadística en la Educación Superior
costarricense. Metodología: la esencia del diseño fue buscar las experiencias vividas de los diferentes profesionales y docentes en
educación superior, para la descripción compartida de vivencias y quehaceres educativos, mediante el paradigma cualitativo inter-
pretativo y el enfoque fenomenológico y de teoría fundamentada. Resultados: la información recolectada proporcionó evidencia
para inferir que no hay concordancia entre los temas planteados y la metodología de la clase, el docente no involucra la minería de
datos y no se observó los requerimientos estadísticos que implica la sociedad actual, como las competencias STEAM, por tanto, los
razonamientos son escuetos y no hay una toma de decisiones en un contexto social o laboral que permita al estudiante adaptarse a la
realidad profesional. Conclusión: se propone un modelo contemporáneo inter y transdisciplinar para la enseñanza de la estadística,
que según las características de la cuarta revolución industrial, implica que los conocimientos se descubran, se comprueben y se
sustenten, a través del uso de tecnologías.
Palabras clave: Interdisciplinariedad, Transdisciplinariedad, Industria 4.0, Liderazgo Pedagógico, Perl Docente y Razo-
namiento Estadístico.
Abstract
The study explores the educational context around the current pedagogical practices in statistics; the characteristics of the teaching
and learning processes in Costa Rican higher education; and the main themes that include an inter and transdisciplinary model for the
teaching of statistics in higher education. The aim of this research is to argue the theoretical, practical, and formative fundamentals
of an inter and transdisciplinary Statistics teaching model in Costa Rican higher education. Methodology: The essence of this design
was to seek the lived experiences of different professionals and teachers in higher education in order to obtain a shared description
of experiences and educational tasks through the qualitative interpretive paradigm and the phenomenological and grounded theory
approach. Results: the information collected provided evidence to infer that there is no agreement between the topics raised and
the class methodology; the teacher does not include data mining and the statistical requirements implied by today’s society, such
as STEAM competencies. Therefore, the reasoning is brief, and there is no decision-making in a social or work context that allows
the student to adapt to a professional reality. Conclusion: A contemporary inter- and transdisciplinary Statistics Teaching Model
has been proposed, which, according to the characteristics of the fourth industrial revolution, implies that knowledge is discovered,
verified, and sustained, using technologies.
Keywords: Interdisciplinarity, Transdisciplinary, Industry 4.0, Pedagogical Leadership, Statistical Reasoning.
Inter and Trans-disciplinary Model for the
Statistics Teaching in the Higher Education
Referencia/ reference:
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza de la estadística en la educación superior. Yulök Revista
de Innovación Académica, Vol.8 (1), 47-61. https://doi.org/10.47633/ns5z8d35
Recibido: 28 de agosto 2023 Aceptado: 06 de diciembre 2023
48
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
1. Introducción
La misión de las instituciones de educación superior es
preparar profesionales que aporten no sólo a la ciencia
sino a la solución de los problemas de la sociedad. El reto
es crear consciencia social, para que en el desarrollo de
las actividades contribuya con propuestas que brinden
solución a las problemáticas ambientales, sociales y cul-
turales del país. (Calderón, Zamora y Medina, 2017, p.
4). Por consiguiente, las universidades están en la necesi-
dad, de formar seres integrales, con habilidades blandas,
científicas y tecnológicas, tomando en cuenta que el ser
humano es ser social, biológico, cultural e histórico, su
formación debe dirigirse hacia los desafíos y metas de la
sociedad actual.
En Estadística se requiere alcanzar una formación que
propicie la capacidad para analizar, interpretar y ofrecer
resultados concretos, apoyados en argumentos que son
respaldados por datos estadísticos en contexto, de mane-
ra que se pueda discutir y comunicar cuando se requie-
ra (Gal citado por Chaves 2002, p. 28). Además, Ramos
(2019) añade:
En muchas aulas universitarias todavía se mantienen
modelos tradicionales de educación que se centran ex-
cesivamente en la impartición de contenidos y dejan-
do en segundo lugar a los estudiantes y cómo es que
estos logran sus aprendizajes. Dichos modelos han
mostrado poca efectividad al momento de ser evalua-
dos (en términos de aprendizaje de los estudiantes),
por lo que en la actualidad han surgido nuevos que se
centran más en el proceso y cómo es que este puede
mejorarse. (p. 70).
Bajo este panorama, la interdisciplinariedad y la trans-
disciplinariedad cobran valor en la educación, pues una
enseñanza que complementa las ciencias con las demás
disciplinas, permite que los profesionales puedan des-
envolverse en ambientes de trabajo más colaborativos.
La investigación gira entonces alrededor de la enseñanza
de la Estadística, no sólo como rama de la Matemática
con fundamento científico, sino vista desde los proce-
sos pedagógicos, pues pretende fortalecer sus procesos
de enseñanza-aprendizaje mediante competencias inter y
transdisciplinares.
Por tanto, la propuesta de investigación se basa en los
requerimientos de la enseñanza de la Estadística en la
educación superior actual, bajo las características de una
sociedad y economía competitiva, inmersa en la industria
4.0, la cual es consciente de la importancia del aprendi-
zaje constante, la visión transformadora y el compromiso
social, pero con implicaciones tecnológicas y científicas
que conllevan a cambios en las competencias y los roles
de los docentes y estudiantes en los procesos de ense-
ñanza y aprendizaje. De esta manera, surge la necesidad
de responder la siguiente pregunta: ¿Cuáles son los fun-
damentos de un modelo inter y transdisciplinar que in-
tegre componentes teóricos, prácticos y formativos para
la enseñanza de la Estadística en la Educación Superior
costarricense?
El objetivo general de la investigación es argumen-
tar los fundamentos teóricos, prácticos y formativos de
un modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza de
la Estadística en la Educación Superior costarricense.
Los objetivos específicos son: 1. Caracterizar un proceso
de enseñanza y aprendizaje de la estadística en la educa-
ción superior desde un modelo pedagógico inter y trans-
disciplinar. 2. Identificar en el marco de un modelo peda-
gógico inter y transdisciplinar, las prácticas pedagógicas
y el perfil de los docentes que enseñan estadística en la
educación superior. 3. Describir las competencias actua-
les de los docentes de enseñanza de la estadística en la
educación superior. 4. Valorar las competencias actuales
y las requeridas por los docentes y profesionales vincula-
dos con la enseñanza de estadística, en un modelo inter y
transdisciplinar para la educación superior costarricense.
2. Antecedentes
La mayor parte de los cursos de estadística en la edu-
cación superior son abordados por profesionales en la
enseñanza de la matemática, cuyo perfil docente cumple
con los conocimientos matemáticos y estadísticos que se
requieren, sin embargo, algunos investigadores apuntan
a ciertas debilidades de formación que son importantes
de mencionar. En el caso de los cursos de estadística y
matemática en general, se tienen algunos ejemplos como
los señalados por Araya y Sequeira (2008), quienes ana-
lizan en su investigación el poco estudio y enfoque hacia
la resolución de problemas que las carreras de enseñanza
de la matemática (de universidades públicas y privadas)
han contemplado en sus planes de estudio y lo contradic-
torio que resulta ante la realidad nacional e internacional.
Aunado a la situación, el Sétimo Informe del Estado de la
Educación en Costa Rica indica que:
La ampliación de la oferta de carreras efectuada a fi-
nes y principios de siglo no agregó diversidad al sis-
49
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
tema, ya que se concentró en pocas áreas del conoci-
miento. Casi dos terceras partes de las 1341 carreras
se concentran en Educación, Ciencias Económicas,
Ciencias de la Salud y Ciencias Sociales. La oferta ha
registrado pocas innovaciones. El 83% de los progra-
mas académicos vigentes, según el CONESUP, tiene
más de cinco años sin actualizarse y el 60% no ha
gestionado cambios en más de una década. Así se en-
cuentra el 71% de las carreras del área de educación,
a pesar de que el MEP ha realizado importantes refor-
mas curriculares en preescolar, primaria y secundaria
(2019, p. 45).
Se puede observar que es crucial el establecimiento de
puentes entre la matemática y la estadística, su enseñanza
en secundaria y en la universidad y el abordaje de trabajo
en el aula, de manera que, tanto el contenido, como los
objetivos, ejes curriculares y competencias, logren ahon-
dar las perspectivas de la educación actual. (Ruíz y Ba-
rrantes, 2016, p. 65).
La visión inter y transdisciplinar de la enseñanza de la
estadística para la educación superior requiere de capa-
cidades cognitivas y habilidades blandas que relacionen
tanto conceptos como contextos. Las investigaciones más
recientes como la de Garbanzo (2019) se orientan hacia
los métodos que deben guiar al individuo a que encuentre
similitudes, contradicciones o incongruencias que den el
camino a seguir para encontrar el resultado correcto o el
más adecuado para el problema planteado. Para ello, el
perfil docente debe basarse en la calidad de la educación,
de manera integradora y el empleador debe analizar el
desempeño educativo en algo más que títulos.
Ante las necesidades de la sociedad actual, la mayor parte
de las investigaciones, apuntan hacia necesidades meto-
dológicas, didácticas y los perfiles docentes como punto
de partida para un cambio que logre integrar, interrela-
cionar y hacer interactuar a la estadística con otras dis-
ciplinas inmersas en un contexto social y cultural, como
plantea Acosta (2016):
…la universidad por venir deberá ser una institución
formativa e innovadora cuyos proyectos curriculares
y extracurriculares, sustentados en las perspectivas
inter y transdisciplinar, estén vinculados con el mode-
lo productivo de la región en las diferentes áreas del
conocimiento y de los saberes, con un amplio sentido
humanista y de compromiso comunitario. Así mismo,
ha de constituirse en engranaje que dinamice el cam-
bio social, impulsora de la esperanza entre aquellos
que conciben que la universidad lleva implícita la se-
milla de la utopía para hacer la sociedad más humana
y habitable. (p. 5)
En el caso de la matemática y la estadística la mayor par-
te de las investigaciones, actualmente apuntan hacia algo
más que un paquete de símbolos y códigos. Representan
una construcción científica con conciencia social y es la
sociedad misma quién marca su evolución y su desarro-
llo. La Estadística debería concebirse como un concepto
más aplicado, una ciencia aplicada en múltiples discipli-
nas, que permitan analizar los datos para la toma de deci-
siones, es por ello que Chaves explica:
La Estadística es mucho más que tablas, gráficas, me-
didas o procedimientos algoritmos; es una disciplina
científica cuyo propósito más elemental consiste en
describir, interpretar y poner en contexto los patrones
de variabilidad de la información que se generan al-
rededor de diferentes áreas científicas. La enseñanza
de la Estadística debe tomar en cuenta este propósito
para motivar su aprendizaje, de manera que permita
a los estudiantes adquirir las habilidades necesarias
para comprender fenómenos de diferente naturaleza,
los cuales se vinculan con el análisis e interpretación
de datos. (Chaves, 2015, p. 2).
De esta manera, el análisis de datos mediante la expe-
rimentación y el desarrollo de proyectos vivenciales es
indispensable, en cualquiera de las ciencias, pero sobre
todo en la estadística. Godino, Arteaga, Estepa y Rivas
(2013) en su estudio mencionan que la matemática y en
particular la estadística, deben centrarse en situaciones
o problemas, para esto analizan proyectos que requieran
del análisis de datos como estrategia para dar sentido al
contenido matemático y estadístico.
Ante las nuevas realidades educativas, hay cambios me-
todológicos que se han intentado llevar a cabo en distintas
instituciones de educación superior, además las investi-
gaciones apuntan a cambios teóricos, prácticos y meto-
dológicos que permitan el desarrollo de conocimientos y
habilidades blandas, al involucrar la actividad social y la
interacción de las distintas áreas. Ante esto, Leal (2017)
menciona en su proyecto la necesidad de un cambio en la
educación, y afirma:
…un abordaje más integrador que permita estable-
cer una interrelación entre diferentes disciplinas, de
forma que se contribuya a desarrollar un proceso de
50
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
enseñanza y aprendizaje más enriquecedor, con una
verdadera cultura general integral; pero sobre todo
enfocado a las necesidades que exige la realidad de
un contexto globalizado del cual formamos parte.
Desde nuestra experiencia, se puede afirmar que son
pocos los estudiantes que logran relacionar o integrar
los contenidos de las diferentes materias, porque en
general, las asignaturas se les han impartido fragmen-
tadas, como si no existiera interrelación entre ellas.
(Leal et al, 2017. p. 209)
Finalmente, desde la interdisciplinariedad y la transdisci-
plinariedad en la educación superior se propone trabajar
la enseñanza más allá de la fragmentación de los cono-
cimientos o de la búsqueda de saberes independientes.
Es una nueva forma de enseñar y aprender que integra
todas las áreas, desde la solución de problemas propios
de la ciencia, hasta la aplicación de distintas herramientas
con la naturalidad que tiene todo ser humano para apren-
der, es decir, desde una visión holística.
3. Componentes del Diseño
A continuación se muestra el sustento teórico o documen-
tal vinculado con la generación de los fundamentos de un
modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza de la
estadística en la educación superior costarricense.
El primer paradigma para los componentes teóricos que
sustenta un modelo de enseñanza integrador es el cons-
tructivismo. Se aprende mediante la interacción social,
la cultura, el lenguaje y la comunicación para lograr un
aprendizaje colaborativo. Además, a la teoría constructi-
vista, Paulo Freire (1998), en su libro sobre la pedagogía
de la autonomía, agrega que el sujeto no sólo construye el
conocimiento, sino que ofrece en sus aportes la sensibi-
lidad cultural, al estudiante se le debe conocer, entender,
respetar e integrar, acogiéndolo en la diversidad intercul-
tural del espacio educativo.
La interdisciplinariedad por su parte plantea el proble-
ma de comprender de manera integral el conocimiento
fundamentándose en varias disciplinas, discute sobre el
hecho que en la ciencia la “estructuras internas” tienen
relación y una dinámica social que retroalimenta, a esto le
llamaba el círculo de las ciencias, es decir, la interdepen-
dencia entre ellas. Además, la transdisciplinariedad según
Nicolescu (1996) propone aprender entre las disciplinas,
a través de las diferentes disciplinas, y más allá de toda
disciplina. Su objetivo es la comprensión del presente
mundo, de los cuales uno de los imperativos es la unidad
del conocimiento. (p. 5).
Por último, debe considerarse un modelo andragógico, es
decir un modelo pedagógico para el adulto, que se cen-
tra en lo que este necesita, en la vida o en el problema
que tiene, pues el adulto se motiva y pone energía a lo
que siente que realmente le sirve para su quehacer diario.
Bajo las metodologías andragógicas, estas tres caracte-
rísticas: constructivismo, interdisciplinariedad y transdis-
ciplinariedad son moldeadas mediante metodologías que
sean enfocadas a las necesidades de los estudiantes. El
aprendizaje se ve encaminado hacia las necesidades del
adulto y las construcciones prácticas, teóricas y científi-
cas que orienten a su quehacer profesional e intelectual.
Por otro lado, los componentes prácticos se definen como
un modelo inter y transdisciplinar en la estadística como
un modelo pedagógico que forma los conocimientos a
partir de parámetros que relacionan, interactúan e inte-
gran disciplinas. Este modelo necesita de la coordinación
de equipos de trabajo y el pensamiento matemático y es-
tadístico a partir de la interacción y la combinación dis-
ciplinaria.
A continuación, se definen algunos conceptos importan-
tes en un modelo inter y transdisciplinar en la enseñanza
de la Estadística:
Interdisciplinariedad estadística: es la interacción de la
ciencia con las especialidades técnicas y la responsabi-
lidad humana de integrar el entorno inmediato, buscando
un enfoque analítico que fortalezca habilidades y des-
trezas del saber. Es decir, es un proceso dinámico, que
pretende la vinculación de diferentes disciplinas para so-
lucionar un problema específico.
Transdisciplinariedad estadística: busca reacomodar y
unificar el conocimiento de la especialización con las
ciencias exactas, permitiendo integrar mejor los saberes e
involucrando la evolución tecnológica. Es decir, la trans-
disciplinariedad comprende el objeto de estudio, desde
la unidad de un conocimiento, es una dinámica más de
acción y se analiza desde los distintos niveles del co-
nocimiento, por lo que rompe con la idea de disciplinas
independientes y pasa al análisis de distintos niveles de
conocimiento que van interactuando como un todo. Es
un concepto más complejo, pues las ciencias exactas tras-
cienden a las ciencias humanas, el arte, las experiencias,
literatura y conciencia social.
51
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
Por último, los componentes formativos orientan a que
los docentes bajo este modelo deben manejar el análisis
de datos casi como aprender a leer y escribir y las formas
de pensamiento lógico cobran mayor importancia. No po-
demos mencionar una industria digitalizada sin Big Data
o analítica de los datos. Los profesionales actuales deben
pensar en crear informes detallados de lo que ocurre en
la empresa o institución, así como algoritmos para que la
inteligencia artificial reaccione en tiempo real.
Desde la estadística, la interpretación sobre la informa-
ción y su fácil comprensión es uno de los puntos medu-
lares para tomar decisiones y tener impacto social, pues
permite cuestionar de forma flexible las fases contenidas
en su desarrollo, es decir, permite que el usuario indague
y describa ciertas características o patrones que se aseme-
jen a las metas de la investigación, reduciendo variables
que distorsionen el horizonte.
4. Marco Metodológico
La investigación tiene un sustento bajo el paradigma cua-
litativo interpretativo, pues encuentra su razón de ser en
las experiencias para entender las realidades, la cual es
afectada por aspectos históricos, sociales y culturales,
pues el ser humano como ser biológico, histórico, cultural
y social, engloba un proceso complejo, que no puede ser
medido únicamente por números. Tras esta lógica, el co-
nocimiento es concebido como una construcción huma-
na, que busca respuestas y soluciones a problemas, pero
que a su vez abre paso a otras transformaciones episte-
mológicas. Por tanto, hay una estrecha relación entre el
sujeto y el fenómeno de estudio, quienes buscan transfor-
mación mutua.
Se hace uso de la fenomenología para “explorar, describir
y comprender las experiencias de las personas con res-
pecto a un fenómeno y descubrir los elementos en común
de tales vivencias”. (Hernández, Fernández y Baptista,
2014, p. 494), además, las categorías buscan analizar
percepciones, sentimientos, emociones y experiencias de
docentes y de profesionales involucrados en diferentes
áreas, para explicar las competencias actuales y las nece-
sarias actualmente.
Desde la teoría fundamentada, el propósito fue compren-
der el fenómeno en su realidad, es decir, desde las expe-
riencias y relaciones del contexto. Además, se construye
un diseño cuya finalidad fue comprender las relaciones
que hay en los procesos de enseñanza de la estadística en
la educación superior, bajo un marco inter y transdiscipli-
nar, desde la visión de los profesionales en distintas cien-
Figura 1
Diseño de investigación
Fuente: Elaboración propia.
52
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
cias (salud, exactas, sociales, económicas, entre otras).
Se analizó información con participantes que además
de necesitar la estadística en su área profesional, fueron
estudiantes que trabajaron en diversos cursos de estadís-
tica como eje importante de sus carreras profesionales.
Además, desde el método fenomenológico se otorga
protagonismo a la experiencia subjetiva de los docentes,
como base del conocimiento.
Por las razones expuestas, el fenómeno en estudio es
comprendido desde su contexto, tomando en cuenta los
cambios de la cuarta revolución industrial y sus implica-
ciones educativas en conjunto con las prácticas docentes
actuales: ventajas, limitaciones y deficiencias. Bajo este
panorama, el enfoque de aprendizaje es concebido como
“la ruta preferente que sigue un individuo en el momento
de enfrentar una demanda académica en el ámbito educa-
tivo; está mediado por la motivación del sujeto que apren-
de y por las estrategias usadas” (Soler et al, 2018, p. 994).
Los razonamientos metodológicos que esta investigación
apoya son dialécticos e inductivos, pues va de lo particu-
lar a lo general. Es decir, se recolectan datos, se analizan,
se valoran y finalmente se establecen conjeturas desde el
análisis, para generar la teoría. Se tomó en cuenta los en-
tornos de los participantes, puntos de vista, interacciones,
experiencias y perspectivas, mientras se implementaban
los métodos y se construyó abstracciones teóricas a par-
tir del análisis de las categorías. Según Strauss y Corbin,
todo lo anterior se puede explicar en tres partes o momen-
tos: descripción, ordenamiento conceptual y teorización.
Población
La población de estudio se constituye de profesionales
con grado universitario, mínimo de bachillerato, tanto do-
centes como profesionales en áreas de la salud, ciencias
exactas, sociales, económicas y naturales. Los mismos se
encontraban laborando o pensionados, en el primer caso,
con al menos un año de experiencia y en el caso de los
pensionados, que se encuentren inmersos de forma direc-
ta o indirecta en el campo laboral de su profesión en los
últimos 10 años.
Muestra
Por tener un enfoque de teoría fundamentada y de carác-
ter fenomenológico, el primer muestreo utilizado es el
teórico acumulativo, es decir, cada hecho se suma al aná-
lisis y a la recolección de datos, con el tiempo se vuelve
más específico, pues la teoría va progresando. Por tanto,
se buscó el mayor número de categorías, “de ahí
que re-
copile datos en una gran variedad de áreas pertinentes.
Una vez que el analista tiene algunas categorías, el mues-
treo apunta a desarrollarlas, a hacerlas más densas y a sa-
turarlas”. (Strauss y Corbin, 2002, p. 221). La saturación
de los datos se logró con 14 docentes, 29 profesionales de
distintas áreas y 5 observaciones realizadas en clases de
estadísticas (realizadas en lecciones impartidas en cursos
de la Universidad de Costa Rica, la Universidad Técnica
Nacional, la Universidad Estatal a Distancia y la Uni-
versidad Nacional (todas universidades de Costa Rica).
Así mismo, como parte del modelo cualitativo, la mues-
tra es homogénea, pues estos profesionales cuentan con
un perfil o características laborales similares. Todos son
docentes de educación superior, que impartieron (en los
últimos 10 años) o imparten un curso de estadística.
Por otro lado, el muestreo no probabilístico implica en
este caso un muestreo por conveniencia, pues al momen-
to de seleccionar los participantes se utilizan docentes y
profesionales de distintas áreas que trabajan en el área
metropolitana y fueron de fácil acceso para la investiga-
dora. Cabe destacar que este tipo de muestreo es válido
transferirlo a poblaciones que cuenten con las mismas
características.
Las personas participantes
• 14 docentes de universidades públicas y privadas,
en algunos casos también con trabajos en educación
secundaria (Ministerio de Educación Pública), quie-
nes además, tienen experiencias recientes impartien-
do cursos de estadística a nivel superior (al menos en
los últimos 10 años). Los mismos, cuentan con título
universitario.
• 29 profesionales en distintas ciencias, que cuentan
con experiencia de 1 año o más en su campo de estu-
dio y títulos universitarios en áreas afines al campo
laboral. Además, en caso de ser pensionados, se en-
cuentran inmersos de forma directa o indirecta en el
campo laboral de su profesión en los últimos 10 años.
• Una estudiante de intercambio, la cual forma par-
te del proyecto Polaris en Costa Rica. El proyecto es
apoyado por el Instituto Tecnológico de Costa Rica,
la Universidad ESTACA en Francia y la Universidad
Purdue en Estados Unidos. Su propósito es enviar un
rover, es decir, un astro móvil (vehículo de explora-
ción espacial), para estudiar el Titán (principal satélite
de Saturno).
53
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
Por último, se observaron cursos de estadística en las se-
des centrales de la Universidad de Costa Rica, la Uni-
versidad Técnica Nacional, la Universidad Estatal a Dis-
tancia y la Universidad Nacional (todas de Costa Rica).
Se desarrollaron las técnicas de recolección de informa-
ción, mediante grupos de discusión, entrevistas a profun-
didad y observación en lecciones para cursos de estadísti-
ca en educación superior (virtuales debido a la pandemia
por Covid-19).
Durante el proceso, se hizo uso de gráficos para variables
cualitativas, como: el gráfico circular, el Pareto y la nube
de palabras, empleados para determinar características
de los participantes, resaltar conceptos relevantes o bien,
determinar la acumulación del 80% de los sujetos parti-
cipantes en una determinada característica. Esto con el
fin de tomar las subcategorías y caracterizarlas, para ser
posteriormente interpretadas a la luz de las notas teóricas
y develar los significados que las personas en este estudio
expresaron.
Por último, en esta investigación, la triangulación es
una muestra de cómo trabaja la transdisciplinariedad, de
manera integral y no fragmentada, es decir, la triangu-
lación aboga por construir o argumentar una teoría den-
sa, bien desarrollada, integrada y exhaustiva, realizando
una interacción de métodos y como parte de la investi-
gación cualitativa, “al diseño, así como los conceptos,
se les debe permitir que emerjan durante el proceso de
investigación”. (Strauss y Corbin, 2002, p. 37). De esta
manera, la triangulación busca comprender la realidad
desde diferentes métodos de recolección de información
(observación, grupos de discusión, entrevistas a profun-
didad, etc.), pues al tener más herramientas se disminuye
el sesgo y se aumenta la validez y consistencia de cada
hallazgo, así como analizar múltiples participantes, lu-
gares, acontecimientos, pues a este proceso de variar las
técnicas de recolección de datos se le conoce como trian-
gulación. (Strauss y Corbin, 2002, p. 50). Se respalda el
criterio de credibilidad mediante la revisión bibliográfica
en conjunto con las experiencias, perspectivas, concep-
ciones e ideales de los participantes.
Los criterios de calidad y rigor a tomarse en cuenta para
esta investigación son los siguientes:
• Autenticidad: se busca representar el problema de
estudio del modo más realista posible, por lo que se
capta toda la cultura material y las evidencias de cada
técnica de investigación con el mayor rigor posible.
• La perspectiva holística: entendida como la com-
prensión de la contextualización sobre la cual se desa-
rrolla la investigación.
• Dependencia: vista desde la consistencia de los
datos, por lo que es necesario en esta investigación
grabar los resultados de las entrevistas, observación,
grupos de discusión y contextos de investigación.
Para Hernández, Fernández y Baptista implica la con-
gruencia de los resultados con otros investigadores y
la búsqueda del análisis para captar las condiciones
cambiantes de las observaciones (2014, p. 454).
• Credibilidad: también llamada máxima validez,
para Hernández, Fernández y Baptista: “se refiere a
si el investigador ha captado el significado completo
y profundo de las experiencias de los participantes,
particularmente de aquellas vinculadas con el plantea-
miento del problema” (2014, p. 455).
• Transferibilidad: se determina el grado de simili-
tud del estudio con otros contextos.
• Resultados dignos de créditos: consiste en que
la investigación debe ser coherente y haber cumpli-
do con las normas y convenciones de la metodología
cualitativa. Según Ulin, Robinson y Tolley se formu-
lan las siguientes preguntas: “¿Son las preguntas de la
investigación claras y están lógicamente conectadas
con el propósito y el diseño?, ¿Existen paralelismos
entre las fuentes de datos?, ¿Tienen quienes trabajan
sobre el terreno protocolos comparables para la reco-
lección de datos?”. (2006, p. 24)
• La confirmabilidad: consiste en describir las ex-
periencias, emociones, perspectivas y sentimientos de
los participantes lo más objetivo posible, mantenien-
do la distancia entre sujeto e investigador.
5. Análisis e interpretación de resultados
El siguiente esquema muestra las categorías iniciales del
estudio y sus subcategorías.
Para su análisis se codificó el nombre de los participantes
de manera que P1, P2, etc., se refiere a los profesionales
entrevistados, mientras que D1,D2, etc., se refiere a los
docentes y E. la estudiante de intercambio.
Las competencias matemáticas inter y transdisciplinares
según las entrevistas realizadas, requieren del desarrollo
de algoritmos, pensamiento lógico, capacidad de análisis
e interpretación de información, de manera que pueda el
estudiante desarrollar modelos matemáticos que permitan
54
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
tomar decisiones correctas. Su aplicación, por ejemplo,
puede observarse en la industria, para “revisión de rendi-
mientos de productividad, proyecciones de producción en
diferentes departamentos, costeos de productos nuevos,
estudios microbiológicos” (p.3, 2021), es decir, de acuer-
do con los profesionales, debe abarcar la automatización,
la planificación, la productividad, las proyecciones, los
costeos, los ahorros, las ventas, los indicadores, las es-
timaciones, las demandas, los índices, el control, el pre-
supuesto, las planillas, la optimización, la detección de
fallas o errores, el diseño, la investigación y la docencia.
Cada uno de estos conceptos abarca el uso de la Matemá-
tica y en particular de la Estadística, como herramienta
base para el análisis e interpretación de resultados para la
toma de decisiones.
Las matemáticas son vistas como una disciplina que está
inmersa en todos los campos, desde actividades deporti-
vas y de ocio, hasta en prácticas domésticas: proyeccio-
nes monetarias, presupuestos, mediciones, control de la
diabetes (P5, 2021). Además, actividades comunes como
inversiones, ahorros, créditos, presupuestos, controles
(financieros o médicos) requieren también de matemática
y el desarrollo incluso de algoritmos o modelos mentales
que permitan tomar buenas decisiones. La siguiente nube
de palabras ilustra los patrones encontrados respecto a la
competencias matemáticas:
Las competencias didácticas según las entrevistas rea-
lizadas a las personas expertas, debe abarcar aspectos
como el pensamiento crítico, la investigación, la contex-
tualización y el análisis de casos; la capacidad de anali-
zar grandes bases de datos y las habilidades blandas que
permitan generar conclusiones asertivas. Todos estos as-
pectos deben promoverse en la educación superior, para
que los estudiantes puedan desenvolverse exitosamente
en sus áreas de trabajo. Como parte de las habilidades
necesarias en las competencias didácticas requeridas por
la sociedad, la industria y la economía actual, muchos de
los participantes coinciden en el pensamiento crítico y
la capacidad de investigar para construir nuevos conoci-
mientos.
En la enseñanza de la estadística es importante trabajar
habilidades técnicas, como el manejo de idiomas y sof-
tware estadísticos, que permitan desempeñarse como un
empleado proactivo. Uno de los entrevistados expresó
que “deberían considerarse más aspectos como uso de
idiomas, manejo de software relacionados con las activi-
dades”. (p.27, 2021)
Tabla 1
Categorías y subcategorías
Fuente: Elaboración propia.
55
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
Las competencias estadísticas inter y transdisciplinares,
según los entrevistados, requieren actualmente de la au-
tomatización de los procesos, es decir, de herramientas
tecnológicas que soporten grandes bases de datos para su
posterior análisis e interpretación. Un correcto análisis de
datos estadísticos, mejora la rentabilidad de las organiza-
ciones (empresariales, educativas, etc.), minimiza errores
y genera competencias integrales que mejoran la calidad
de vida del ser humano, en equilibrio con el medio am-
biente, es decir, con responsabilidad ética para fomentar
la sostenibilidad ambiental y económica.
Las competencias investigativas inter y transdisciplinares
deben abarcar de acuerdo con las entrevistas realizadas,
la minería de datos y la toma de decisiones asertivas, es
decir, no sólo una búsqueda correcta de la información,
sino un análisis e interpretación contextualizado, que per-
mita obtener datos que posteriormente se puedan aprove-
char para obtener el éxito empresarial, económico, cultu-
ral, social y educativo esperado.
Las competencias tecnológicas inter y transdisciplinares
precisan, de acuerdo con los entrevistados, de la explora-
ción e interpretación de los datos, así como una habilidad
para manejar cualquier paquete estadístico que la socie-
dad o la empresa coloquen a disposición del usuario. Los
softwares vienen a reducir tiempos y facilitar cálculos,
pero siempre requieren de un experto que haga lectura del
programa, los datos y sus resultados en contexto.
Las metodologías andragógicas inter y transdisciplinares
según la opinión de los diferentes profesionales, deben
orientarse al desarrollo de habilidades blandas, como por
ejemplo: liderazgo, trabajo en equipo, capacidad para re-
solver problemas, pensamiento crítico y creativo y la éti-
ca, pero sin dejar de lado la teoría. Es decir, el desarrollo
del conocimiento va de la mano del pensamiento crítico
y del desenvolvimiento de habilidades técnicas. Por con-
siguiente, los conocimientos no deben ser transmitidos,
los profesionales aseguran que requieren de líderes edu-
cativos. Para algunos expertos, se requiere que exista un
equilibrio entre teoría, práctica y aplicabilidad. Pero para
otros, también es necesario un proceso de aprendizaje que
genere conocimiento como producto del desarrollo de ha-
bilidades blandas, por lo que se vuelve indispensable el
pensamiento complejo, la creatividad, la comunicación,
la ética, los valores y un pensamiento crítico. El liderazgo
docente implica la gestión de técnicas pedagógicas que
fomenten el trabajo en equipo, la solidaridad, el respeto,
la equidad y la ética.
La educación estadística se concibe por los docentes,
como una disciplina desactualizada, que requiere de al-
fabetización estadística, así como de razonamiento esta-
Fuente: Elaboración propia.
Figura 2
Nube de palabras: Competencias Matemáticas
56
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
dístico, que permita el análisis de grandes bases de datos.
Los docentes coinciden en la escasa formación desde la
secundaria y la centralización del curso hacia contenidos
y fórmulas.
Por otro lado, con respecto a las prácticas pedagógicas
actuales, los docentes exponen que hay una necesidad de
formación orientada hacia la estadística, la tecnología y la
investigación y que esto implica una actualización cons-
tante de todos los involucrados. Asimismo, algunos men-
cionan la necesidad de formación también en estudiantes,
enfocada en el uso de programas como Excel.
En las entrevistas realizadas a distintos profesionales se
vincularon con las competencias didácticas, matemáticas,
estadísticas, tecnológicas e investigativas que forman
parte de la cuarta revolución industrial y se buscó estable-
cer una relación entre estas y las metodologías andragógi-
cas que deben emplear los docentes, tomando en cuenta,
además, que una opinión docente podría involucrar una
o varias competencias. El siguiente diagrama de Pareto
resume parte de la información. Ver figura 3
En el gráfico anterior, se observa que las competencias
didácticas, tecnológicas y estadísticas acumulan el 80%
de las opiniones, por tanto, podría inferirse que, según
los profesionales involucrados en el campo laboral, es-
tas tres competencias son las más relevantes al momento
de aplicar los conocimientos. Así, en la enseñanza de la
estadística, el docente deberá promover el razonamiento,
pensamiento y alfabetización estadística, mediante una
interacción e interrelación de disciplinas y el contexto
educativo. Los estudiantes deberán agilizar su pensa-
miento crítico y complejo, reflexionar, tomar sus propias
decisiones y aceptar sus errores para construir.
Por último, se entrevistó a una estudiante de intercambio,
que forma parte del equipo Polaris, el cual fue creado por
un estudiante costarricense que estudió en Estados Unidos
y estuvo de intercambio por una pasantía en Francia, en
la Universidad de Estrada liderado por la empresa AREX
(de origen costarricense) y recibió asesoría de Franklin
Chang y Adolfo Chaves (coordinador del laboratorio
de sistemas espaciales del Tecnológico de Costa Rica).
El fin del proyecto según la estudiante E1 es construir un
robot para analizar el Titán del planeta Saturno y men-
ciona al respecto: “el proyecto es algo más, es un pro-
yecto cultural para demostrar que no necesitamos tener
una nacionalidad como europea o de Estados Unidos para
trabajar este tipo de carrera”.
En conclusión, el trabajo docente es enriquecido social-
mente, por experiencias, perspectivas, el intercambio de
ideas, las tecnologías, la innovación y la discusión con la
institución, sus participantes, la sociedad, el sector indus-
trial y la cultura.
Figura 3
Gráfico Metodologías andragógicas desde la inter y transdisciplinariedad
Fuente: Elaboración propia.
57
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
6. Discusión
La llegada de la cuarta revolución industrial (la indus-
tria que integra sistemas inteligentes con organizaciones
y personas), trae consigo la innovación y competitividad,
los nuevos empleos y la evolución de los empleos ac-
tuales requieren de estrategias de transformación social
y económicas, que involucran la ciencia, la tecnología
y las habilidades blandas. Por consiguiente, el contexto
educativo requiere una función mediadora de estrategias
didácticas, flexibles, inteligentes, integrales e interactivas
que implican una reingeniería de la educación superior.
La enseñanza de la estadística necesita relacionar dis-
ciplinas, pues su desempeño implica automatización de
tareas, educación personalizada, soporte al estudiante,
interacción de tecnologías, uso de datos de manera in-
teligente y análisis de información aplicada a contextos
laborales, sociales, ambientales y económicos que tengan
impacto significativo en la práctica pedagógica. Pérez,
Hernández y Elicerio (2020) añaden lo siguiente:
…la función docente ha mutado y debe demostrar
ahora una condición de reciclaje de recursos y un tra-
bajo suficientemente intenso que justifique y fortalez-
ca las nuevas condiciones para sobrevivir a la Cuarta
Revolución Industrial y prevalecer aún después de
ella. De acuerdo con los retos que enfrenta la profe-
sión docente en el proceso educativo, y como resulta-
do de las tendencias, se requiere un replanteamiento
de sus funciones con base en los nuevos modelos de
participación en la educación contemporánea tales
como el diseño de contenidos de aprendizaje, el di-
seño instruccional y el diseño de cursos on line. (p. 4)
Sin embargo, la información recolectada y analizada en
torno a las prácticas pedagógicas actuales, proporcionó
evidencias para inferir que no hay concordancia entre los
temas planteados, la metodología de la clase, la interac-
ción con el docente y los requerimientos estadísticos que
implica la sociedad actual, esto debido a que los profesio-
nales exponen la necesidad de interacción e interrelación
de disciplinas y en las observaciones de las lecciones no
hubo aplicación de los conocimientos previos de los estu-
diantes, ni las experiencias en sus carreras, o algún ejem-
plo de su área o proyectos aplicados.
En las lecciones se observó el manejo de ideas y una pre-
valencia por concepciones clásicas de estadística, utilizan
herramientas didácticas como el aula invertida, las expo-
siciones o videos con el fin de construir un conocimiento
sólido, sin embargo, continúa una estructura tradicional
de trabajo en el aula, en la cual el docente tiene el prota-
gonismo y el análisis de las interpretaciones en contextos
reales son escasas, el uso del software no se explica con
detalle o en algunos casos ni siquiera hay un software, el
uso de Excel se observa como un conocimiento previo
que debe estar dominado, sin embargo, la mayor parte
de los estudiantes expresa no tener dicho conocimiento o
ser muy básico. El liderazgo está orientado a la tarea, al
cumplimiento de los objetivos, pero no hay orientación
hacia la motivación de los estudiantes.
En resumen, las prácticas pedagógicas actuales no tra-
bajan bajo procesos inter y transdisciplinares, pues estas
deben fomentar actividades con objetivos previamente
establecidos (wikis, foros, videos, infografías, exámenes,
proyectos, simposios, etc.) que estimulen la capacidad de
aprender. Para ello, la formación docente permitirá inte-
rrelacionar las disciplinas y áreas del saber para crear es-
tas actividades y crear canales de comunicación entre los
mediadores, los estudiantes, el entorno y las institucio-
nes. Así, la producción, obtención y divulgación de ma-
teriales didácticos creativos, innovadores y tecnológicos,
facilitará al docente tener una visión holística para formar
al estudiante y obtener un proceso constructivo, partici-
pativo, dinámico y creativo en la solución de procesos
ambientales, sociales o económicos.
Desde el marco teórico, la interacción de los docentes
en las lecciones no refleja una imagen de profesor que
promueve la curiosidad del estudiante a través de las
preguntas que facilitan los procesos de aprendizaje, o al
menos podría afirmarse que es escasa, pues únicamente
la docente D5 realizó preguntas y cuestionó la interpre-
tación de un ejercicio, ya que para los demás el peso de
la lección recae sobre la solución mecánica del ejercicio.
Según la información suministrada por los profesionales,
docentes y las lecciones observadas, los aprendizajes no
focalizan las concepciones teóricas a realidades sociales
o laborales, no se emplean grandes bases de datos y tam-
poco existen interacciones entre las teorías implícitas y
las metodologías docentes.
De esta manera, el docente actual requiere valorar los con-
tenidos y que estos se adapten a las necesidades socioeco-
nómicas, el diseño debe ser dirigido a la aplicación. En el
caso particular de la estadística, la relación de contextos
cotidianos va dirigida a la utilidad de su formación, pues
el adulto “afronta también altos costos de oportunidad en
términos del ingreso que pierden y el tiempo que dejan
58
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
de dedicar a sus hijos, pero los programas a menudo in-
cluyen calendarios inflexibles e intensivos”. (Fernández,
2020, p. 40).
Un modelo pedagógico conceptualiza los aspectos para
orientar la formación humana con calidad, pertinencia y
validez. Y, aunque no hay una definición completa de mo-
delo pedagógico inter y transdisciplinar, se puede cons-
truir sus implicaciones y características.
Esta investigación describe los componentes de un mode-
lo contemporáneo inter y transdisciplinar en la enseñan-
za de la estadística, que pretende comprobar, descubrir
y crear nuevos conocimientos, a partir de la creatividad.
En este modelo pedagógico inter y transdisciplinar los
problemas educativos requieren de la propuesta de varias
disciplinas, con resultado de los siguientes componentes
resumidos en la figura 4.
A continuación se describen cada uno de los componen-
tes, a saber:
• Componentes teóricos
Bajo un paradigma inter y transdisciplinar, la construc-
ción de los conocimientos se brinda interrelacionando e
interactuando con otras disciplinas, ofreciendo la apli-
cación de cada concepto en la realidad laboral, para que
Fuente: Elaboración propia.
Figura 4
Propuesta de componentes para un modelo pedagógico inter y transdisciplinar
59
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
esta sea útil al adulto. Un modelo de enseñanza inter y
transdisciplinar, según la información suministrada en
esta investigación, debe contar, con un principio ontoló-
gico que permite la comprensión de la realidad desde la
percepción tecnológica, un principio lógico que permite
interpretar los contextos dados para la toma de decisiones
y un principio epistemológico que brinda un pensamiento
complejo, basado en las implicaciones de la inteligencia
artificial. Este concepto forma parte de las características
que trae consigo la cuarta revolución industrial a la edu-
cación.
Por tanto, el modelo contemporáneo que conlleva los
resultados de esta investigación, engloba la enseñanza
de la estadística desde lo inter y transdisciplinar en un
proceso educativo que trabaja mediante la interacción,
la cooperación, la asociación, la exploración, la adecua-
ción, la interrelación y la formación constante, paralelo
al uso de tecnologías encaminadas hacia la inteligencia
artificial. Esto implica una revolución ontológica, meto-
dológica y epistemológica al agregar las características
de la inteligencia de negocios, la inteligencia artificial,
el razonamiento estadístico y el pensamiento estadístico
articulando los saberes propios de cada disciplina para
brindar soluciones innovadoras y dinámicas pero com-
pletas, es decir, que permitan generar teorías que hagan
evolucionar y mejorar las organizaciones.
Por consecuente, no sólo exige un modelo más riguroso
conceptualmente, sino que implica una dialéctica entre la
realidad social, las habilidades blandas y una inteligencia
de negocios, que permita al estudiante desarrollar un ra-
zonamiento estadístico y un pensamiento crítico ante las
demandas del mercado.
• Componentes formativos
En este modelo inter y transdisciplinar, producto de la
interacción de los datos en la investigación, el docente
es concebido como un guía dinámico y transformador de
los procesos educativos, que a su vez afecta el contexto
cultural y social, es decir, es un participante activo y res-
ponsable de la sociedad. Es un actor que con los saberes,
experiencias y percepciones enriquece los conocimientos
y percepciones de otros. Es un participante que se comu-
nica activamente y con liderazgo educativo promueve la
participación, creatividad e innovación. El docente inter
y transdisciplinar facilita el proceso educativo mediante
competencias matemáticas, investigativas, tecnológicas,
didácticas y estadísticas que le permiten la reflexión, in-
terpretación y toma de decisiones.
• Componentes prácticos
En la vida diaria, el uso de aspectos, tales como como
presupuesto, ahorro, inversión, la cocina, el deporte, ocio
y las funciones biológicas, representan una necesidad por
relacionar la estadística con lo social, lo económico y lo
cultural, de manera que sea vivencial y aplicable. Aguilar,
Zamora y Guillén (2021) narran en relación con esto que:
Algunas acciones que se han mencionado al respecto
para ser incorporadas en las clases son: (a) trabajar
con datos reales relacionados con el contexto en el
cual el estudiantado está inmerso y (b) incentivar al
estudiantado a interpretar, explicar, criticar, justificar
y evaluar los resultados, preferiblemente en forma
grupal, discutiendo e intercambiando opiniones (p.
13).
7. Conclusiones
En cuanto a las características de un proceso de enseñan-
za y aprendizaje de la estadística en la educación superior
desde un modelo pedagógico inter y transdisciplinar se
puede afirmar, según la evidencia recabada, que en me-
dio de procesos automatizados y de intercambio de in-
formación (datos) debido a la industria 4.0, se necesitan
carreras “inteligentes”, es decir, carreras que contengan
convergencia entre las tecnologías digitales, físicas, bio-
lógicas, la investigación y las habilidades blandas. En la
sociedad de la cuarta revolución industrial los estudiantes
se enfrentan a trabajar con la simulación, el internet de
las cosas, Big Data, la inteligencia artificial, la realidad
virtual y la ciberseguridad como parte de habilidades téc-
nicas básicas que aplicarán en menos o más grado según
su profesión. Ante esto, un modelo contemporáneo inter
y transdisciplinar no sólo requiere de interrelación de
disciplinas sino de adaptación de recursos tecnológicos y
trabajo en equipo, para plantear mejoras, cambios o pro-
yecciones innovadores que busquen el bien común.
8. Recomendaciones
El proceso de enseñanza de la estadística requiere el de-
sarrollo de problemas matemáticos y estadísticos, con al-
goritmos basados en las respuestas de grandes bases de
datos, que necesitan a su vez, de un apoyo tecnológico
riguroso. En el caso de los docentes, es necesario des-
envolverse con competencias didácticas, matemáticas,
investigativas, estadísticas y tecnológicas dentro de un
marco inter y transdisciplinar que le permitan una ma-
yor personalización del aprendizaje y un ajuste de tiem-
pos producto del desarrollo tecnológico, es decir, reali-
60
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
zar análisis inteligentes de información que vincule las
disciplinas con el área social, laboral y económica en la
que se encuentran los estudiantes, adaptando metodolo-
gías andragógicas y evaluaciones acorde a las necesida-
des actuales, mitigando los riesgos y preocupaciones de
la inteligencia artificial, salvaguardando la privacidad e
integridad de los estudiantes.
El estudiante por su parte requiere adquirir una mayor
responsabilidad de su aprendizaje, vinculando la ética y
valores morales con el desarrollo de habilidades técnicas
y blandas que le faciliten el desenvolverse en trabajos que
lo vinculen con diferentes áreas profesionales, debe ser
capaz de adaptarse a un mundo laboral dominado por la
automatización y donde la vida social está cada vez más
digitalizada.
La educación superior debe ser capaz de diseñar políticas
educativas que promuevan en las carreras, el desarrollo
de la tecnología y la ciencia de la mano con habilidades
blandas, orientadas al diseño de programas de calidad
científica y mediados por docentes calificados que guían
al estudiante a desarrollarse con habilidades y destrezas,
las cuales le permiten comunicarse, diseñar, innovar y
crear en conjunto, integrando e interrelacionando las di-
versas áreas del saber. Por tanto, los recursos económicos
deben permitir al docente capacitarse en distintas áreas
científicas y pedagógicas, así como promover un am-
biente y una infraestructura tecnológica actualizada a las
necesidades actuales, promoviendo en los estudiantes, la
capacidad de diseñar proyectos que les permita acercarse
a la realidad laboral.
Se requiere fortalecer más las investigaciones, respecto a
metodologías andragógicas y las evaluaciones necesarias
bajo un modelo educativo inter y transdisciplinar, además
se debe profundizar en aplicaciones y cómo mediar, por
ejemplo, el aula invertida, el estudio de casos o el de-
sarrollo de proyectos aplicados que permitan al docente
guiar al estudiante a construir su propio aprendizaje, debe
enmarcarse en cimientos matemáticos y estadísticos que
implican razonamiento y pensamiento estadístico en una
minería de datos que se ve reflejada como consecuen-
cia de la inteligencia artificial, el internet de las cosas,
la nanotecnología o la computación cuántica entre otros
más y que culminan en una toma de decisiones asertivas.
Lo anterior debe potenciar el surgimiento de nuevas for-
mas de ver y entender el mundo, desarrollando pedago-
gías que abarquen conocimientos científicos en conjunto
con habilidades blandas inherentes en todo ser humano.
Referencias
Acosta, A., Aguilar, V., Carreño, R., Patiño, M., Patiño, J.
y Martínez, M. (2020). Nuevas tecnologías como
factor de cambio ante los retos de la inteligencia
artificial y la sociedad del conocimiento. Revis-
ta Espacios. 41(05). http://www.revistaespacios.
com/a20v41n05/a20v41n05p25.pdf
Acosta, J. (2016). Interdisciplinariedad y transdiscipli-
nariedad: perspectivas para la concepción de la
universidad por venir. Alteridad, 11(1), 148-156.
https://www.learntechlib.org/p/195391/.
Aguilar, E., Zamora, J. y Guillén, H. (2021). Alfabetiza-
ción, razonamiento y pensamiento estadísticos:
competencias específicas que requieren promo-
verse en el aula. Revista de la investigación edu-
cativa de la Rediech. 12. doi.org/10.33010/ie_rie_
rediech.v12i0.1118.
Bañuelos, A. (2020). Educación 4.0. en las instituciones
universitarias. REDINE. pp. 70-79. http://www.
adayapress.com/wp-content/uploads/2020/09/
contec8.pdf
Cárdenas, M. (2019). Modelo pedagógico transdiscipli-
nario en las ciencias administrativas y económi-
cas: Un cambio de paradigma. Aibi revista de in-
vestigación, administración e ingeniería. 8(1), pp.
76-85. https://doi.org/10.15649/2346030X.701
Chaves, E. (2016). Reforma de la Educación Matemáti-
ca en Costa Rica. Cuadernos de Investigación y
Formación en Educación Matemática. 13(17),
pp. 153-163. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/
cifem/article/download/34371/33958/
Domínguez, P., Oliveros, M., Coronado, M. y Valdez, B.
(2019). Retos de ingeniería: enfoque educativo
STEM+A en la revolución industrial 4.0. Innova-
ción Educativa 19(80). http://www.scielo.org.mx/
pdf/ie/v19n80/1665-2673-ie-19-80-15.pdf
Fernández, A. (2020). Retos de la cuarta revolución in-
dustrial sobre el mercado laboral costarricense.
Academia Centroamericana. https://www.aca-
demiaca.or.cr/wp-content/uploads/2020/11/Re-
tos-de-la-IV-Revolucion-Industrial-en-el-merca-
do-laboral.pdf
Freire, P. (1998). Pedagogía de la autonomía. Saberes
necesarios para la práctica educativa. México:
Editorial Siglo XXI.
61
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 8, N.º 1
Enero-Junio 2024, pp. 47-61
Villalobos, M. (2024). Modelo inter y transdisciplinar para la enseñanza
de la estadística en la educación superior.
Godino, J., Arteaga, P., Estepa A., y Rivas, H. (2013).
Desafíos de la enseñanza de la estadística basada
en proyectos. Actas de las Jornadas Virtuales en
Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Com-
binatoria. pp. 173-180.
Guérios, E. (2019). Principios didácticos para una prác-
tica matemática transdisciplinar. Cuadernos de
Investigación en Educación Matemática. 14(18),
pp. 199-209. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/
cifem/article/view/39913
Hernández S., Fernández C. y Baptista, M. (2014).
Metodología de la Investigación. México: Mc-
Graw-Hill. https://www.uca.ac.cr/wp content/
uploads/2017/10/Investigacion.pdf
Jara, I. y Ochoa, J. (2020). Usos y efectos de la inteligencia
artificial en la educación. https://publications.iadb.
org/publications/spanish/document/Usos-y-efec-
tos-de-la-inteligencia-artificial-en-educacion.pdf.
Leal, D, Solano, J. Rojas, C, Torres, M. y Zúñiga, A.
(2017). Estrategias basadas en el enfoque interdis-
ciplinario para abordar contenidos del programa
de ciencias de octavo año de la educación general
básica de Costa Rica. Calidad en la Educación
Superior. 8(1), pp. 207-224. https://revistas.uned.
ac.cr/index.php/revistacalidad/article/view/1786
Lope, V. Mamaqi, X. y Vidal, J. (2020). La Inteligencia
Artificial: desafíos teóricos, formativos y comuni-
cativos de la datificación. 18 (1), pp. 58-88. doi:
10.7195/ri14.v18i1.1434
Miranda, S. y Ortiz, J. (diciembre, 2020). Los paradigmas
de la investigación: un acercamiento teórico para
reflexionar desde el campo de la investigación
educativa. Revista Iberoamericana para la inves-
tigación y el desarrollo educativo. 11(21). https://
doi.org/10.23913/ride.v11i21.717
Nicolescu, B. (1996). La Transdisciplinariedad. Mani-
fiesto. México: 7 saberes. https://basarab-nicoles-
cu.fr/BOOKS/Manifeste_Espagnol_Mexique.pdf
Pérez, R., Mena, E. y Elicerio, D. (2020). El nuevo enfo-
que de participación docente ante los retos y de-
safíos tecnológicos de la cuarta revolución indus-
trial. Revista Espacios. 41(11). https://revistaespa-
cios.com/a20v41n11/a20v41n11p24.pdf
Ruiz, A. y Barrantes, H. (2016). Desafíos para la forma-
ción inicial de docentes ante los programas oficia-
les de matemáticas en Costa Rica. Cuadernos de
Investigación y Formación en Educación Mate-
mática. 11(14), pp. 9-81. https://revistas.ucr.ac.cr/
index.php/cifem/article/view/23239/23566
Salazar, M., Icaza, M., y Alejo, O. (2018). La importancia
de la ética en la investigación. Universidad y So-
ciedad, 10(1), pp. 305-311. http://rus.ucf.edu.cu/
index.php/rus
Soler, M., Cárdenas, F. y Hernández, F. (2018). Enfo-
ques de enseñanza y enfoques de aprendizaje:
perspectivas teóricas promisorias para el desarro-
llo de investigaciones en educación en ciencias.
Revista Scielo. 24(4), pp. 993-1012. https://doi.
org/10.1590/1516-731320180040012
UNESCO. (2019). La inteligencia artificial en la educa-
ción. https://es.unesco.org/themes/tic-educacion/
inteligencia-artificial
Valladares, L. (2020). Transdisciplinariedad y pedagogía:
apuntes para el debate sobre la (in)disciplina del
pedagogo. Revista ensayos pedagógicos. 15(1), pp.
81-102. https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/
ensayospedagogicos/article/view/13779/19300
Villalobos, L. (2019). Enfoques y diseños de investiga-
ción socia: cuantitativos, cualitativos y mixtos.
(1 ed, Vol.1). Costa Rica: EUNED.
Zúñiga, A. (2021). Octavo Estado de la Educa-
ción. https://repositorio.conare.ac.cr/hand-
le/20.500.12337/8152
