Modelación y alineación curricular de la estadística en la formación de biólogos: un diagnóstico regional en México

Authors

  • José Ángel Gaspar-Génico Universidad Juárez Autónoma de Tabasco image/svg+xml , Asociación Mexicana de Estadística Aplicada e Inteligencia Artificial Author

DOI:

https://doi.org/10.66939/g8t0xw41

Keywords:

Currículo, regiones, formación en biología, multivariante

Abstract

Antecedentes: La estadística es esencial en la formación de biólogos para recopilar, analizar e interpretar datos en ecología, genética y bioinformática. Métodos: Mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS) se compararon 32 temarios de estadística de carreras de Biología en la República Mexicana, agrupados en ocho regiones económicas, identificando diferencias temáticas, enfoques pedagógicos y vacíos curriculares. Se aplicaron Kruskal-Wallis, pruebas post hoc, ACP y ACM utilizando IBM SPSS Statistics® versión 22. Resultados: Los resultados indican fragmentación, predominio teórico y baja integración de técnicas actuales. Conclusiones: Se propone reestructurar el currículo para fortalecer el enfoque aplicado, escasa actividad práctica, desarrollar el concepto de estadística y alinear contenidos con el mercado laboral e investigación científica.

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Author Biography

  • José Ángel Gaspar-Génico, Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, Asociación Mexicana de Estadística Aplicada e Inteligencia Artificial

    Profesor Investigador de la División Académica de Ciencias Biológicas en la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT). Especialista en modelación estadística aplicada, biometría y metodologías de investigación científica en las ciencias biológicas y ambientales.

References

Almada-Leite, C., & Marcelo García, C. (2026). Componentes de las percepciones del profesorado sobre la Alfabetización para la Salud en la enseñanza de las Ciencias. Revista Eureka Sobre Enseñanza Y Divulgación De Las Ciencias, 23(1), 1602.

https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2026.v23.i1.1602

Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: A cognitive view. Holt, Rinehart and Winston.

Batanero, C. (2001) Didáctica de la Estadística. Universidad de Granada, España.

Ben-Zvi, D., & Garfield, J. (2004). Statistical literacy, reasoning, and thinking: Goals, definitions, and challenges. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 3–15). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_1

Bruner, J. S. (1960). The process of education. Harvard University Press.

Cobb, G. W. (2015). Mere renovation is too little too late: We need to rethink our undergraduate curriculum from the ground up. The American Statistician, 69(4), 266–282. https://doi.org/10.1080/00031305.2015.1093029

Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). John Wiley & Sons.

Colón-Berlingeri, M., & Burrowes, P. A. (2011). Teaching biology through statistics: application of statistical methods in genetics and zoology courses. CBE—Life Sciences Education, 10(3), 259–267.https://doi.org/10.1187/cbe.10-11-0137

Del-Callejo-Canal, D., Canal-Martínez, M., & Hakim-Krayem, M. R. (2020). Desarrollo del pensamiento estadístico en estudiantes de nivel superior a través de una experiencia educativa. Educación Matemática, 32(2), 194–216. https://doi.org/10.24844/em3202.08

Dewey, J. (1938). Experience and education. Macmillan.

DuFour, R. (2004). What Is a Professional Learning Community? Educational Leadership, 61(8), 6–11.

Ezemonye, O. N., Odoemene, I. O., Okafor, C. R. P., & Okorie, S. C. (2024). Generative AI in higher education: Classroom experiences [Conference paper]. Alvan Ikoku Federal University of Education, Owerri, Nigeria. https://www.researchgate.net/publication/380785123

Flanagan-Bórquez, A., Soriano-Soriano, G., Jiménez-Quinteros, P., Carvajal-Araneda, K., & Escalante-Barrios, E. (2026). Development and validation of subscales for assessing first-generation university students' experiences. Journal of New Approaches in Educational Research, 15, Artículo 23. https://doi.org/10.1007/s44322-026-00070-3_

Freire, P. (1970). Pedagogy of the oppressed. Herder and Herder.

Gagné, R. M. (1985). The conditions of learning and theory of instruction (4th ed.). Holt, Rinehart and Winston.

Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. Basic Books.

Gaspar Génico, J. Á. (2026). Estadística aplicada a las ciencias ambientales y de la vida: una perspectiva computacional con Excel. Asociación Mexicana de Estadística Aplicada e Inteligencia Artificial, A.C., Centro, Tabasco, México. ISBN 978‑970‑96059‑0‑7 (Registro INDAUTOR, México). https://doi.org/10.66939/ameaia.estadisticaexcel.2026

Gould, R. (2010). Statistics and the modern student. International Statistical Review, 78(2), 297–315. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2010.00117.x

Heick, T. (2018). What are the different types of project-based learning? TeachThought. https://www.teachthought.com/learning-posts/types-of-project-based-learning/

Herrera Villafranca, M., Guerra Bustillo, C. W., Torres Cárdenas, V., & Caraballo Pérez, Y. (2012). Escalamiento multidimensional y mapas autoorganizados para visualizar el uso de los métodos estadísticos no paramétricos en la rama de las ciencias agraria y biológica. Ciencias de la Información, 43(1), 51–56.

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181423784008

Hesse, C. A., & Ofosu, J. B. (2017). Statistical methods for the social sciences. Akrong Publications Ltd.

Kay, W. P., Sutherland, C., & Marques, T. A. (2024). Training statistics-savvy ecologists: A call to action for improved statistical education in ecology. The Wildlife Professional, 18(6), 55–59.

Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Prentice Hall.

Lazic S. E. (2024). Ditching the norm: Using alternative distributions for biological data analysis. Laboratory animals, 58(5), 438–442. https://doi.org/10.1177/00236772241246602

Lesgold, A. M. (2001). The Nature and Methods of Learning by Doing. American Psychologist, 56(11), 964–973.

López Inesta, E., Bolufer Costa, M. D., Grimaldo Moreno, F., de la Cruz Martínez, P., Garcera Rius, E., & Mor Belenguer, R. (2011). La Estadística Oficial como herramienta de aprendizaje en el aula. @tic. revista d'innovació educativa, 7, 25–30. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=349532303004

Markowetz, F., (2017). All biology is computational biology. PLoS Biology, 15(3), e2002050. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2002050

Metz, A. M. (2008). Teaching statistics in biology: Using inquiry-based learning to strengthen understanding of statistical analysis in biology laboratory courses. CBE—Life Sciences Education, 7(3), 317–326.

https://doi.org/10.1187/cbe.07-11-0097

Molina Arias, M. (2014). Las trampas de la estadística. Revista de Pediatría de Atención Primaria, 16(62), 181–186. https://doi.org/10.4321/S1139-76322014000300012

Ortiz-Pulido, R., (2000). Análisis de rutas en biología: estadística para sistemas multicausales. Interciencia, 25(7), pp. 329–336.

Paraskeva, J. M. (2016). Curriculum Epistemicide: Towards an Itinerant Curriculum Theory. Routledge.

Piaget, J. (1972). Psychology and pedagogy. Viking Press.

Pingmuang, P., Koraneekij, P., & Khlaisang, J. (2026). Development and Validation of an AI Literacy Scale for Pre-Service Teachers in Thailand. Electronic Journal of e-Learning, 24(1). https://doi.org/10.34190/ejel.24.1.3990

Prieto, I., García Fernández, B., & Marugán-Lobón, J. (2026). Perspectives on Earth, life, and planetary futures: scientific literacy among Spanish future teachers. Humanities and Social Sciences Communications, 13, Artículo 96. doi.org

Ranganathan, P., & Aggarwal, R. (2018). Common pitfalls in statistical analysis: Understanding the properties of diagnostic tests—Part 1. Perspectives in Clinical Research, 9(1), 40–43. https://doi.org/10.4103/picr.PICR_170_17

Ramos Vargas, L.F., (2019). La educación estadística en el nivel universitario: retos y oportunidades. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 13(2), pp.67–82. https://doi.org/10.19083/ridu.2019.1081

Ridgway, J., Nicholson, J., & McCusker, S. (2011). Developing statistical literacy in students and teachers. In C. Batanero, G. Burrill, & C. Reading (Eds.), Teaching statistics in school mathematics: Challenges for teaching and teacher education (pp. 311–322). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1131-0_30

Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 3–10.

Stetsenko, A. (2017). The transformative mind: Expanding Vygotsky's approach to development and education. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9780511843044

Universidad Veracruzana. (2026). Educación superior y sus procesos. Editorial UV. https://www.uv.mx/blogs/sea/files/2026/04/EDUCACION-SUPERIOR-Y-SUS-PROCESOS.pdf

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

Ždímalová, M., Chatterjee, A., Kosnáčová, H., Ghosh, M., Obaidullah, S. M., Kopáni, M., & Kosnáč, D. (2022). Various approaches to the quantitative evaluation of biological and medical data using mathematical models. Symmetry, 14(1), Article 7. https://doi.org/10.3390/sym14010007

Zieffler, A., Garfield, J., & Fry, E. (2018). What is statistics education? In D. Ben-Zvi, K. Makar, & J. Garfield (Eds.), International handbook of research in statistics education (pp. 37–70). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66195-7_2

Gráfico conjunto de puntos de categoría del análisis de correspondencias múltiples sobre la modelación y alineación curricular de la estadística en Biología

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Published

2026-10-02

Data Availability Statement

Los datos presentados en este estudio están disponibles a solicitud del autor por correspondencia.

How to Cite

Modelación y alineación curricular de la estadística en la formación de biólogos: un diagnóstico regional en México. (2026). Agrobiometric, 1(1), 28. https://doi.org/10.66939/g8t0xw41