DISEÑO DE UNA METODOLOGÍA DIDÁCTICA
BASADA EN SIMULACIÓN ESTADÍSTICA
PARA LA ENSEÑANZA DE LA PROBABILIDAD
EN MODALIDAD VIRTUAL EN LA
UNIVERSIDAD ESTATAL AMAZÓNICA
DESIGN OF A DIDACTIC METHODOLOGY BASED ON
STATISTICAL SIMULATION FOR TEACHING PROBABILITY
IN A VIRTUAL MODALITY AT THE AMAZON STATE
UNIVERSITY.
Fredy Darwin Mamallacta Cerda
Universidad Estatal Amazónica
pág. 5053
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23537
Diseño de una metodología didáctica basada en simulación estadística para
la enseñanza de la probabilidad en modalidad virtual en la Universidad
Estatal Amazónica
Fredy Darwin Mamallacta Cerda1
fredymamallacta@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0004-4336-8849
Universidad Estatal Amazónica
Ecuador
RESUMEN
La formación en probabilidad en el nivel de educación superior en la modalidad virtual representa un
desafío eminente para fortalecer la enseñanza contemporánea, debido al carácter abstracto de los
contenidos y las restricciones tecnologías digitales del estudiante. El presente estudio tiene como
objetivo revisar, sustentar y recomendar instrumentos científicos, desde una metodología didáctica
apoyada en simulación estadística para mejorar el aprendizaje de la probabilidad. Se realizó una revisión
sistemática de la bibliografía y búsqueda exhaustiva de artículos indexados a editoriales de Scopus, Web
of Science, SciELO y Latindex, en base a los lineamientos de PRISMA 2020, complementada con un
análisis descriptivo de la percepción estudiantil del uso de herramientas digitales. Como resultado se
plantea la propuesta metodológica estructurada en cuatro fases: diagnóstico, conceptualización,
simulación y evaluación reflexiva, que articulan recursos y simuladores estadísticos desarrollados en
plataformas digitales. Desde esta perspectiva, los hallazgos evidencian que la integración de simuladores
digitales favorece el aprendizaje activo, fortalece el razonamiento probabilístico y mejora la actitud del
estudiante frente a la estadística, esto implica reforzar el aprendizaje práctico de fenómenos aleatorios.
Se concluye que la simulación estadística en una estrategia didáctica apta para la enseñanza de la
probabilidad en modalidad virtual.
Palabras clave: simulación estadística, probabilidad, educación virtual
1 Autor principal
Correspondencia: fredymamallacta@hotmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23537
Diseño de una metodología didáctica basada en simulación estadística para
la enseñanza de la probabilidad en modalidad virtual en la Universidad
Estatal Amazónica
Fredy Darwin Mamallacta Cerda1
fredymamallacta@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0004-4336-8849
Universidad Estatal Amazónica
Ecuador
RESUMEN
La formación en probabilidad en el nivel de educación superior en la modalidad virtual representa un
desafío eminente para fortalecer la enseñanza contemporánea, debido al carácter abstracto de los
contenidos y las restricciones tecnologías digitales del estudiante. El presente estudio tiene como
objetivo revisar, sustentar y recomendar instrumentos científicos, desde una metodología didáctica
apoyada en simulación estadística para mejorar el aprendizaje de la probabilidad. Se realizó una revisión
sistemática de la bibliografía y búsqueda exhaustiva de artículos indexados a editoriales de Scopus, Web
of Science, SciELO y Latindex, en base a los lineamientos de PRISMA 2020, complementada con un
análisis descriptivo de la percepción estudiantil del uso de herramientas digitales. Como resultado se
plantea la propuesta metodológica estructurada en cuatro fases: diagnóstico, conceptualización,
simulación y evaluación reflexiva, que articulan recursos y simuladores estadísticos desarrollados en
plataformas digitales. Desde esta perspectiva, los hallazgos evidencian que la integración de simuladores
digitales favorece el aprendizaje activo, fortalece el razonamiento probabilístico y mejora la actitud del
estudiante frente a la estadística, esto implica reforzar el aprendizaje práctico de fenómenos aleatorios.
Se concluye que la simulación estadística en una estrategia didáctica apta para la enseñanza de la
probabilidad en modalidad virtual.
Palabras clave: simulación estadística, probabilidad, educación virtual
1 Autor principal
Correspondencia: fredymamallacta@hotmail.com
pág. 5054
Design of a Didactic Methodology Based on Statistical Simulation for
Teaching Probability in a Virtual Modality at the Amazon State University.
ABSTRACT
Training in probability at the higher education level in virtual modality represents a significant challenge
for strengthening contemporary teaching, due to the abstract nature of the content and students’
limitations in digital technologies. The present study aims to review, support, and recommend scientific
instruments through a didactic methodology based on statistical simulation to improve the learning of
probability. A systematic review of the literature was conducted, along with an exhaustive search for
articles indexed in Scopus, Web of Science, SciELO, and Latindex, following the PRISMA 2020
guidelines, complemented by a descriptive analysis of students’ perceptions regarding the use of digital
tools. As a result, a methodological proposal is presented, structured into four phases: diagnosis,
conceptualization, simulation, and reflective evaluation, which integrate resources and statistical
simulators developed on digital platforms. From this perspective, the findings show that the integration
of digital simulators promotes active learning, strengthens probabilistic reasoning, and improves
students’ attitudes toward statistics, implying a reinforcement of practical learning of random
phenomena. It is concluded that statistical simulation is an effective didactic strategy for teaching
probability in virtual modality.
Keywords: statistical simulation, probability, virtual education
Artículo recibido 28 febrero 2026
Aceptado para publicación: 28 marzo 2026
Design of a Didactic Methodology Based on Statistical Simulation for
Teaching Probability in a Virtual Modality at the Amazon State University.
ABSTRACT
Training in probability at the higher education level in virtual modality represents a significant challenge
for strengthening contemporary teaching, due to the abstract nature of the content and students’
limitations in digital technologies. The present study aims to review, support, and recommend scientific
instruments through a didactic methodology based on statistical simulation to improve the learning of
probability. A systematic review of the literature was conducted, along with an exhaustive search for
articles indexed in Scopus, Web of Science, SciELO, and Latindex, following the PRISMA 2020
guidelines, complemented by a descriptive analysis of students’ perceptions regarding the use of digital
tools. As a result, a methodological proposal is presented, structured into four phases: diagnosis,
conceptualization, simulation, and reflective evaluation, which integrate resources and statistical
simulators developed on digital platforms. From this perspective, the findings show that the integration
of digital simulators promotes active learning, strengthens probabilistic reasoning, and improves
students’ attitudes toward statistics, implying a reinforcement of practical learning of random
phenomena. It is concluded that statistical simulation is an effective didactic strategy for teaching
probability in virtual modality.
Keywords: statistical simulation, probability, virtual education
Artículo recibido 28 febrero 2026
Aceptado para publicación: 28 marzo 2026
pág. 5055
INTRODUCCIÓN
En la estadística moderna la probabilidad constituye un eje fundamental, que permite tomar decisiones
desde la incertidumbre en base al análisis de contextos reales, particularmente en la formación
universitaria. No obstante, muchas investigaciones demuestran que los estudiantes universitarios
presentan dificultades persistentes en la comprensión de conceptos probabilísticos, especialmente en
contextos de educación en línea, donde se aplican metodologías tradicionales y una limitada
experimentación práctica (Batanero, 2001; Osorio Angarita et al., 2011).
En los entornos virtuales de aprendizaje, existen dificultades que se incrementan debido a la escasa
visualización de procesos aleatorios y a la falta de estrategias didácticas que impulsen la colaboración
dinámica del estudiante con los contenidos. Al respecto, la simulación estadística en la enseñanza
implica aplicar una estrategia didáctica que permite el análisis de fenómenos aleatorios mediante la
experimentación virtual, fortaleciendo la comprensión de problemas de probabilidad (Campos et al.,
2024; Geçit et al., 2024).
Muchas experiencias académicas han demostrado que el uso de simulaciones estadísticas interactivas
mejora la comprensión teórica y el análisis probabilístico en estudiantes universitarios. En este contexto,
se revisa y determina la dinámica del portal de Simulaciones Estadísticas Telemáticas de la Universidad
de Córdoba la misma que constituye un referente de aprendizaje académico, al ofrecer recursos virtuales
orientados a la experimentación y visualización de sucesos probabilísticos aplicables a la educación
superior (Universidad de Córdoba, s. f.).
La aplicación del aplicativo GeoGebra, así como hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google
Sheets, facilita y promueve al estudiante la experimentación aleatoria, la réplica de ensayos y la
visualización de la convergencia de frecuencias relativas, facilitando el entendimiento de la ley de los
grandes números y del comportamiento de los modelos de probabilidad (Yorganci & Subasi, 2024;
Kllogjeri & Kllogjeri, 2024).
En la perspectiva del aprendizaje práctico experimental en la educación superior, requiere de la
incorporación de simulación estadística que facilite al estudiante comprender y crear el conocimiento a
partir de la investigación, elaboración de hipótesis, análisis e interpretación de resultados (Susilawati et
al., 2025; Ledger et al., 2024). En coherencia con este enfoque, el presente manuscrito tiene como
INTRODUCCIÓN
En la estadística moderna la probabilidad constituye un eje fundamental, que permite tomar decisiones
desde la incertidumbre en base al análisis de contextos reales, particularmente en la formación
universitaria. No obstante, muchas investigaciones demuestran que los estudiantes universitarios
presentan dificultades persistentes en la comprensión de conceptos probabilísticos, especialmente en
contextos de educación en línea, donde se aplican metodologías tradicionales y una limitada
experimentación práctica (Batanero, 2001; Osorio Angarita et al., 2011).
En los entornos virtuales de aprendizaje, existen dificultades que se incrementan debido a la escasa
visualización de procesos aleatorios y a la falta de estrategias didácticas que impulsen la colaboración
dinámica del estudiante con los contenidos. Al respecto, la simulación estadística en la enseñanza
implica aplicar una estrategia didáctica que permite el análisis de fenómenos aleatorios mediante la
experimentación virtual, fortaleciendo la comprensión de problemas de probabilidad (Campos et al.,
2024; Geçit et al., 2024).
Muchas experiencias académicas han demostrado que el uso de simulaciones estadísticas interactivas
mejora la comprensión teórica y el análisis probabilístico en estudiantes universitarios. En este contexto,
se revisa y determina la dinámica del portal de Simulaciones Estadísticas Telemáticas de la Universidad
de Córdoba la misma que constituye un referente de aprendizaje académico, al ofrecer recursos virtuales
orientados a la experimentación y visualización de sucesos probabilísticos aplicables a la educación
superior (Universidad de Córdoba, s. f.).
La aplicación del aplicativo GeoGebra, así como hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google
Sheets, facilita y promueve al estudiante la experimentación aleatoria, la réplica de ensayos y la
visualización de la convergencia de frecuencias relativas, facilitando el entendimiento de la ley de los
grandes números y del comportamiento de los modelos de probabilidad (Yorganci & Subasi, 2024;
Kllogjeri & Kllogjeri, 2024).
En la perspectiva del aprendizaje práctico experimental en la educación superior, requiere de la
incorporación de simulación estadística que facilite al estudiante comprender y crear el conocimiento a
partir de la investigación, elaboración de hipótesis, análisis e interpretación de resultados (Susilawati et
al., 2025; Ledger et al., 2024). En coherencia con este enfoque, el presente manuscrito tiene como
pág. 5056
objetivo elaborar y presentar una metodología pedagógica basada en simulación estadística para la
enseñanza de la probabilidad en modalidad virtual en la Universidad Estatal Amazónica.
METODOLOGÍA
Materiales y Métodos
Diseño de la investigación y directrices
El estudio adoptó una descripción de las características cualitativas con alcance práctico y de resultados
de la percepción del aprendizaje con herramientas digitales, orientado al diseño metodológico y
sostenido en la necesidad de aportar soluciones efectivas al campo de la investigación educativa. La
revisión y sustentación teórica se desarrolló siguiendo las directrices PRISMA 2020, que se adaptaran
al contexto pedagógico, lo que garantiza la transparencia en la selección de fuentes, trazabilidad en los
procesos de análisis y el fortalecimiento metodológico al más alto nivel académico.
Se consultaron bases de datos académicas relevantes y se fundamentó en criterios de inclusión centrados
en estudios referente a enseñanza de la probabilidad, simulación estadística y educación virtual. En este
contexto, se realizó un análisis interpretativo de los principales hallazgos.
Además, se incorporó un análisis descriptivo de los resultados de la encuesta de percepciones
estudiantiles sobre el uso de herramientas tecnológicas en el aprendizaje de la probabilidad. La selección
sigue un muestreo probabilístico aleatorio; con una muestra de 84 de 130 estudiantes de los primeros
niveles de educación superior universitaria con el 95% de confianza, un 6,4% de margen de error y una
proporción esperada de 0,50, garantizando la representatividad de la población.
Fuentes de información
La búsqueda bibliográfica se realizó en registros que tengan relación con Scopus, Web of Science y
SciELO, en complementariedad con repositorios académicos institucionales y compilaciones digitales
de acceso abierto. Además, se añadieron recursos especializados en simulación estadística y educación
virtual, entre los principales:
El portal de Simulaciones Estadísticas Telemáticas de la Universidad de Córdoba, que brinda modelos
interactivas aplicados a la analítica de datos en contextos educativos.
La plataforma GeoGebra se ha consolidado como una herramienta clave en la enseñanza de matemática
y la estadística, al ofrecer simulaciones dinámicas de experimentos probabilísticos y representaciones
objetivo elaborar y presentar una metodología pedagógica basada en simulación estadística para la
enseñanza de la probabilidad en modalidad virtual en la Universidad Estatal Amazónica.
METODOLOGÍA
Materiales y Métodos
Diseño de la investigación y directrices
El estudio adoptó una descripción de las características cualitativas con alcance práctico y de resultados
de la percepción del aprendizaje con herramientas digitales, orientado al diseño metodológico y
sostenido en la necesidad de aportar soluciones efectivas al campo de la investigación educativa. La
revisión y sustentación teórica se desarrolló siguiendo las directrices PRISMA 2020, que se adaptaran
al contexto pedagógico, lo que garantiza la transparencia en la selección de fuentes, trazabilidad en los
procesos de análisis y el fortalecimiento metodológico al más alto nivel académico.
Se consultaron bases de datos académicas relevantes y se fundamentó en criterios de inclusión centrados
en estudios referente a enseñanza de la probabilidad, simulación estadística y educación virtual. En este
contexto, se realizó un análisis interpretativo de los principales hallazgos.
Además, se incorporó un análisis descriptivo de los resultados de la encuesta de percepciones
estudiantiles sobre el uso de herramientas tecnológicas en el aprendizaje de la probabilidad. La selección
sigue un muestreo probabilístico aleatorio; con una muestra de 84 de 130 estudiantes de los primeros
niveles de educación superior universitaria con el 95% de confianza, un 6,4% de margen de error y una
proporción esperada de 0,50, garantizando la representatividad de la población.
Fuentes de información
La búsqueda bibliográfica se realizó en registros que tengan relación con Scopus, Web of Science y
SciELO, en complementariedad con repositorios académicos institucionales y compilaciones digitales
de acceso abierto. Además, se añadieron recursos especializados en simulación estadística y educación
virtual, entre los principales:
El portal de Simulaciones Estadísticas Telemáticas de la Universidad de Córdoba, que brinda modelos
interactivas aplicados a la analítica de datos en contextos educativos.
La plataforma GeoGebra se ha consolidado como una herramienta clave en la enseñanza de matemática
y la estadística, al ofrecer simulaciones dinámicas de experimentos probabilísticos y representaciones
pág. 5057
gráficas de distribuciones. Su carácter interactivo facilita la comprensión de la estadística y la
probabilidad.
En Khan Academy se incorpora un enfoque autodidacta y recursos interactivas que han sido valorados
como metodologías eficaces para generalizar el acceso al conocimiento probabilístico y estadístico.
Búsqueda de información
En la estrategia de búsqueda de información de referencia, se utilizaron combinaciones de palabras clave
en español e inglés, tales como: "simulación estadística", "enseñanza de la probabilidad", “enseñanza
online”, "educación virtual" y "statistical simulation" and "probability education". El periodo de
búsqueda comprendió publicaciones entre los años 2000 y 2025.
En el proceso de recolección de datos de percepción estudiantil se realizó una selección aleatoria a través
de una encuesta en línea.
Criterios de inclusión y exclusión
Se consideraron estudios evaluados por expertos relacionados con la enseñanza de la probabilidad, el
uso de simulación estadística y la educación superior en modalidad virtual. Se dejaron de lado
documentos duplicados, publicaciones sin garantía metodológico y literatura con información general.
Metodología de PRISMA 2020
El estudio se realizó con enfoque descriptivo en base a lineamientos de PRISMA 2020 que comprende
los siguientes pasos: identificación, cribado, elegibilidad e inclusión (Matthew J. Page et al., 2021).
✓ Identificación: En la búsqueda, se encontraron 110 publicaciones indexadas a Scopus, Web of
Science, SciELO, Latindex y repositorios institucionales.
✓ Cribado: Se eliminan los duplicados, una vez revisados los títulos y resúmenes, quedando 70
registros.
✓ Elegibilidad: Previa revisión bajo criterios de pertinencia y calidad metodológica, se determinó
28 estudios.
✓ Inclusión: Finalmente, 28 estudios justifican el diseño metodológico y la descripción del marco
teórico de la investigación.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020 del proceso de selección de estudios.
gráficas de distribuciones. Su carácter interactivo facilita la comprensión de la estadística y la
probabilidad.
En Khan Academy se incorpora un enfoque autodidacta y recursos interactivas que han sido valorados
como metodologías eficaces para generalizar el acceso al conocimiento probabilístico y estadístico.
Búsqueda de información
En la estrategia de búsqueda de información de referencia, se utilizaron combinaciones de palabras clave
en español e inglés, tales como: "simulación estadística", "enseñanza de la probabilidad", “enseñanza
online”, "educación virtual" y "statistical simulation" and "probability education". El periodo de
búsqueda comprendió publicaciones entre los años 2000 y 2025.
En el proceso de recolección de datos de percepción estudiantil se realizó una selección aleatoria a través
de una encuesta en línea.
Criterios de inclusión y exclusión
Se consideraron estudios evaluados por expertos relacionados con la enseñanza de la probabilidad, el
uso de simulación estadística y la educación superior en modalidad virtual. Se dejaron de lado
documentos duplicados, publicaciones sin garantía metodológico y literatura con información general.
Metodología de PRISMA 2020
El estudio se realizó con enfoque descriptivo en base a lineamientos de PRISMA 2020 que comprende
los siguientes pasos: identificación, cribado, elegibilidad e inclusión (Matthew J. Page et al., 2021).
✓ Identificación: En la búsqueda, se encontraron 110 publicaciones indexadas a Scopus, Web of
Science, SciELO, Latindex y repositorios institucionales.
✓ Cribado: Se eliminan los duplicados, una vez revisados los títulos y resúmenes, quedando 70
registros.
✓ Elegibilidad: Previa revisión bajo criterios de pertinencia y calidad metodológica, se determinó
28 estudios.
✓ Inclusión: Finalmente, 28 estudios justifican el diseño metodológico y la descripción del marco
teórico de la investigación.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020 del proceso de selección de estudios.
pág. 5058
Diseño de la metodología didáctica
La metodología propuesta plantea un modelo didáctico en cuatro fases interrelacionadas: diagnóstico
inicial, conceptualización, ensayos de simulación y evaluación. Esta estructura responde a la necesidad
de proponer el aprendizaje de la probabilidad de manera progresiva y coherente, especialmente en
contextos virtuales donde la tecnología fortalece el aprendizaje del conocimiento matemático (Koparan,
2022).
En el diagnóstico inicial, se pretende identificar las perspectivas, ideas, intuiciones probabilísticas y
posibles limitaciones conceptuales que presentan los estudiantes. Detectar oportunamente las
concepciones alternativas, frecuentes en el estudio de fenómenos aleatorios permite planificar
intervenciones pedagógicas que contribuyan a mejorar la comprensión del grupo, fortaleciendo un
proceso de enseñanza más efectiva y contextualizada (Batanero & Díaz, 2011).
Durante la etapa de la conceptualización, se abordaron de forma orientada los fundamentos teóricos de
la probabilidad. En ella se impulsa el análisis de conceptos como experimento aleatorio, espacio
muestral, frecuencia relativa y probabilidad clásica. Para apoyar el aprendizaje se aplican herramientas
digitales interactivas mediante representaciones numéricas, gráficas y dinámicas. Diversos estudiosIDENTIFICACIÓN
Se localizaron 110 registros en Scopus,
Web of Science, SciELO, Latindex y
repositorios institucionales
CRIBADO
Tras eliminar duplicados, se evaluaron
títulos y resúmenes, quedando 70 registros
ELEGIBILIDAD
Se revisaron los textos completos
aplicando criterios de pertinencia y calidad
metodológica, resultando 28 estudios
INCLUSIÓN
Finalmente, estos 28 estudios
fundamentaron el diseño metodológico y el
marco teórico de la investigación
Diseño de la metodología didáctica
La metodología propuesta plantea un modelo didáctico en cuatro fases interrelacionadas: diagnóstico
inicial, conceptualización, ensayos de simulación y evaluación. Esta estructura responde a la necesidad
de proponer el aprendizaje de la probabilidad de manera progresiva y coherente, especialmente en
contextos virtuales donde la tecnología fortalece el aprendizaje del conocimiento matemático (Koparan,
2022).
En el diagnóstico inicial, se pretende identificar las perspectivas, ideas, intuiciones probabilísticas y
posibles limitaciones conceptuales que presentan los estudiantes. Detectar oportunamente las
concepciones alternativas, frecuentes en el estudio de fenómenos aleatorios permite planificar
intervenciones pedagógicas que contribuyan a mejorar la comprensión del grupo, fortaleciendo un
proceso de enseñanza más efectiva y contextualizada (Batanero & Díaz, 2011).
Durante la etapa de la conceptualización, se abordaron de forma orientada los fundamentos teóricos de
la probabilidad. En ella se impulsa el análisis de conceptos como experimento aleatorio, espacio
muestral, frecuencia relativa y probabilidad clásica. Para apoyar el aprendizaje se aplican herramientas
digitales interactivas mediante representaciones numéricas, gráficas y dinámicas. Diversos estudiosIDENTIFICACIÓN
Se localizaron 110 registros en Scopus,
Web of Science, SciELO, Latindex y
repositorios institucionales
CRIBADO
Tras eliminar duplicados, se evaluaron
títulos y resúmenes, quedando 70 registros
ELEGIBILIDAD
Se revisaron los textos completos
aplicando criterios de pertinencia y calidad
metodológica, resultando 28 estudios
INCLUSIÓN
Finalmente, estos 28 estudios
fundamentaron el diseño metodológico y el
marco teórico de la investigación
pág. 5059
establecen que el uso combinado de explicaciones estructuradas y herramientas tecnológicas mediante
simulación mejora la comprensión de principios de estadísticos y probabilísticos (Koparan, 2022).
La tercera etapa se centra en los ensayos de simulación, considerada una estrategia clave en la
enseñanza de la probabilidad. Mediante el uso de simuladores y entornos virtuales, los estudiantes
pueden reproducir experimentos aleatorios constantemente, observar patrones emergentes y contrastar
resultados teóricos con frecuencias empíricas. Las investigaciones recientes indican que la simulación
con el uso tecnológico fortalece el razonamiento inferencial y mejora la actitud de los estudiantes en el
aprendizaje estadístico y la interpretación de fenómenos probabilísticos complejos (De Olivera, Olesker
& Pagés, 2025; Koparan, 2022).
Finalmente, la fase de evaluación tiene un carácter formativo. En ella se estimula el análisis crítico de
los resultados obtenidos, la comparación de las predicciones y datos simulados, y la elaboración de
justificaciones motivadas. La evaluación no solo es medir resultados, sino un mecanismo continuo de
retroalimentación que contribuye al desarrollo de la autorreflexión y al fortalecimiento del razonamiento
probabilístico (Batanero & Díaz, 2011). De esta manera, las cuatro fases operan de forma circular, donde
cada una alimenta y mejora las demás, fortaleciendo un aprendizaje significativo en entornos virtuales.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Resultados
Resultados del proceso de revisión y análisis documental
La revisión sistemática de la documentación permitió identificar una diversidad de aportes científicos,
recursos digitales y revistas especializadas que sustentan el uso de simulaciones estadísticas y de
probabilidad en la enseñanza de educación superior. Los resultados se organizan en reportes analíticas
propios que sintetizan la información relevante sin reproducir la estructura de las fuentes consultadas.
Tabla 1. Documentos científicos relevantes a cerca de simulación estadística y enseñanza de la
probabilidad.
Autor(es) Año Revista
Enfoque del
estudio
Aporte principal
establecen que el uso combinado de explicaciones estructuradas y herramientas tecnológicas mediante
simulación mejora la comprensión de principios de estadísticos y probabilísticos (Koparan, 2022).
La tercera etapa se centra en los ensayos de simulación, considerada una estrategia clave en la
enseñanza de la probabilidad. Mediante el uso de simuladores y entornos virtuales, los estudiantes
pueden reproducir experimentos aleatorios constantemente, observar patrones emergentes y contrastar
resultados teóricos con frecuencias empíricas. Las investigaciones recientes indican que la simulación
con el uso tecnológico fortalece el razonamiento inferencial y mejora la actitud de los estudiantes en el
aprendizaje estadístico y la interpretación de fenómenos probabilísticos complejos (De Olivera, Olesker
& Pagés, 2025; Koparan, 2022).
Finalmente, la fase de evaluación tiene un carácter formativo. En ella se estimula el análisis crítico de
los resultados obtenidos, la comparación de las predicciones y datos simulados, y la elaboración de
justificaciones motivadas. La evaluación no solo es medir resultados, sino un mecanismo continuo de
retroalimentación que contribuye al desarrollo de la autorreflexión y al fortalecimiento del razonamiento
probabilístico (Batanero & Díaz, 2011). De esta manera, las cuatro fases operan de forma circular, donde
cada una alimenta y mejora las demás, fortaleciendo un aprendizaje significativo en entornos virtuales.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Resultados
Resultados del proceso de revisión y análisis documental
La revisión sistemática de la documentación permitió identificar una diversidad de aportes científicos,
recursos digitales y revistas especializadas que sustentan el uso de simulaciones estadísticas y de
probabilidad en la enseñanza de educación superior. Los resultados se organizan en reportes analíticas
propios que sintetizan la información relevante sin reproducir la estructura de las fuentes consultadas.
Tabla 1. Documentos científicos relevantes a cerca de simulación estadística y enseñanza de la
probabilidad.
Autor(es) Año Revista
Enfoque del
estudio
Aporte principal
pág. 5060
Ferreira et al. 2014
Statistics Education
Research Journal
Empírico
Uso de software estadístico para
fortalecer razonamiento
probabilístico
De Olivera et al. 2025
Congreso Uruguayo
de Educación
Matemática
Aplicado
Simulación como mediador entre
probabilidad teórica y empírica
Laborde et al. 2019
Ecuadorian Science
Journal
Educativo
Integración de simulación en
contextos universitarios
Ramírez
Granados, L., &
Rodríguez
Morales
2023 EDU REVIEW
Investigación
sistemática
Uso de herramientas tecnológicas
para el aprendizaje significativo y el
desarrollo del pensamiento
estadístico
Trelles-Zambrano
et al.
2022
INNOVA Research
Journal
Análisis
curricular
Modelización y probabilidad en
enseñanza de la educación superior
Vásquez C., Ruz,
F., & Martínez
2020
Tangram –Revista de
Educação Matemática,
Dourados
Priorización
curricular
Recursos digitales para enseñanza
virtual
Plataformas digitales de simulación estadística y probabilidad
El análisis bibliográfico también incluyó aplicaciones web especializadas que permiten la realización
de experimentos aleatorios en entornos virtuales.
Ferreira et al. 2014
Statistics Education
Research Journal
Empírico
Uso de software estadístico para
fortalecer razonamiento
probabilístico
De Olivera et al. 2025
Congreso Uruguayo
de Educación
Matemática
Aplicado
Simulación como mediador entre
probabilidad teórica y empírica
Laborde et al. 2019
Ecuadorian Science
Journal
Educativo
Integración de simulación en
contextos universitarios
Ramírez
Granados, L., &
Rodríguez
Morales
2023 EDU REVIEW
Investigación
sistemática
Uso de herramientas tecnológicas
para el aprendizaje significativo y el
desarrollo del pensamiento
estadístico
Trelles-Zambrano
et al.
2022
INNOVA Research
Journal
Análisis
curricular
Modelización y probabilidad en
enseñanza de la educación superior
Vásquez C., Ruz,
F., & Martínez
2020
Tangram –Revista de
Educação Matemática,
Dourados
Priorización
curricular
Recursos digitales para enseñanza
virtual
Plataformas digitales de simulación estadística y probabilidad
El análisis bibliográfico también incluyó aplicaciones web especializadas que permiten la realización
de experimentos aleatorios en entornos virtuales.
pág. 5061
Tabla 2. Páginas web de simulación estadística y probabilidad utilizadas como referencia didáctica
Plataforma
Institución /
Desarrollad
or
Tipo de
simulación
Aplicación educativa Sitio web
Simulaciones
Estadísticas
Telemáticas
Universidad
de Córdoba
Probabilidad,
muestreo y
distribuciones
Visualización de
experimentos aleatorios
y aprendizaje
experimental
https://www.uco.es/simulaci
ones_estadisticas/#home
GeoGebra
Comunidad
GeoGebra
Probabilidad
interactiva y
modelación
dinámica
Construcción gráfica,
simulación de eventos y
aprendizaje activo en
matemáticas y
estadística
https://www.geogebra.org/c
alculator
PhET
Interactive
Simulations
University of
Colorado
Boulder
Eventos
aleatorios y
modelos
probabilístico
s
Exploración conceptual
mediante simulaciones
visuales interactivas
https://phet.colorado.edu
StatKey
Lock5
Consortium
Inferencia
basada en
simulación
Comprensión intuitiva
de bootstrap, intervalos
de confianza y pruebas
de hipótesis
https://www.lock5stat.com/
StatKey
OpenEpi
Dean,
Sullivan &
Soe
Simulación
estadística y
bioestadística
Análisis de datos reales y
enseñanza aplicada de
estadística en salud
pública
https://www.openepi.com
Tabla 2. Páginas web de simulación estadística y probabilidad utilizadas como referencia didáctica
Plataforma
Institución /
Desarrollad
or
Tipo de
simulación
Aplicación educativa Sitio web
Simulaciones
Estadísticas
Telemáticas
Universidad
de Córdoba
Probabilidad,
muestreo y
distribuciones
Visualización de
experimentos aleatorios
y aprendizaje
experimental
https://www.uco.es/simulaci
ones_estadisticas/#home
GeoGebra
Comunidad
GeoGebra
Probabilidad
interactiva y
modelación
dinámica
Construcción gráfica,
simulación de eventos y
aprendizaje activo en
matemáticas y
estadística
https://www.geogebra.org/c
alculator
PhET
Interactive
Simulations
University of
Colorado
Boulder
Eventos
aleatorios y
modelos
probabilístico
s
Exploración conceptual
mediante simulaciones
visuales interactivas
https://phet.colorado.edu
StatKey
Lock5
Consortium
Inferencia
basada en
simulación
Comprensión intuitiva
de bootstrap, intervalos
de confianza y pruebas
de hipótesis
https://www.lock5stat.com/
StatKey
OpenEpi
Dean,
Sullivan &
Soe
Simulación
estadística y
bioestadística
Análisis de datos reales y
enseñanza aplicada de
estadística en salud
pública
https://www.openepi.com
pág. 5062
Plataforma
Institución /
Desarrollad
or
Tipo de
simulación
Aplicación educativa Sitio web
Rossman/Chan
ce Applet
Collection
California
Polytechnic
State
University
(Cal Poly),
San Luis
Obispo –
Allan
Rossman y
Beth Chance
Simulación
estadística
interactiva
Enseñanza de
probabilidad, inferencia
y análisis de datos
experimental
https://www.rossmanchance
.com/applets/
Plataforma
Institución /
Desarrollad
or
Tipo de
simulación
Aplicación educativa Sitio web
Rossman/Chan
ce Applet
Collection
California
Polytechnic
State
University
(Cal Poly),
San Luis
Obispo –
Allan
Rossman y
Beth Chance
Simulación
estadística
interactiva
Enseñanza de
probabilidad, inferencia
y análisis de datos
experimental
https://www.rossmanchance
.com/applets/
pág. 5063
Revistas científicas especializadas
Durante el proceso de revisión se identificaron revistas académicas que publican de manera constante
investigaciones relacionadas con el uso de simulación para la enseñanza de estadística y la probabilidad.
Tabla 3. Revistas científicas que publican estudios sobre simulación estadística y probabilidad
Revista Indexación Enfoque temático Relevancia académica
Statistics Education
Research Journal
Scopus
Educación
estadística
Alto impacto en didáctica en
investigación en didáctica de la
estadística.
Revista de Educación
Estadística
Latindex (directorio)
Educación
estadística y
matemática
Enfoque latinoamericano
enraizada en la enseñanza de
estadística y probabilidad.
INNOVA Research
Journal
Latindex Catálogo 2.0,
DOAJ, ERIH PLUS,
Dialnet.
Innovación
educativa y
educación superior
Difusión y aplicaciones
pedagógicas.
RUSC. Universities
and Knowledge
Society Journal
Web of Science
(ESCI), Scopus
TIC en educación y
educación superior
virtual
Transformación de la educación
superior virtual universitaria.
Resultados del diseño metodológico propuesto
El examen articulado de fuentes bibliográficas, recursos web y publicaciones académicas permitió
desarrollar una metodología didáctica coherente y contextualizada.
Revistas científicas especializadas
Durante el proceso de revisión se identificaron revistas académicas que publican de manera constante
investigaciones relacionadas con el uso de simulación para la enseñanza de estadística y la probabilidad.
Tabla 3. Revistas científicas que publican estudios sobre simulación estadística y probabilidad
Revista Indexación Enfoque temático Relevancia académica
Statistics Education
Research Journal
Scopus
Educación
estadística
Alto impacto en didáctica en
investigación en didáctica de la
estadística.
Revista de Educación
Estadística
Latindex (directorio)
Educación
estadística y
matemática
Enfoque latinoamericano
enraizada en la enseñanza de
estadística y probabilidad.
INNOVA Research
Journal
Latindex Catálogo 2.0,
DOAJ, ERIH PLUS,
Dialnet.
Innovación
educativa y
educación superior
Difusión y aplicaciones
pedagógicas.
RUSC. Universities
and Knowledge
Society Journal
Web of Science
(ESCI), Scopus
TIC en educación y
educación superior
virtual
Transformación de la educación
superior virtual universitaria.
Resultados del diseño metodológico propuesto
El examen articulado de fuentes bibliográficas, recursos web y publicaciones académicas permitió
desarrollar una metodología didáctica coherente y contextualizada.
pág. 5064
Tabla 4. Alineación entre fases metodológicas y recursos de simulación
Fase metodológica Objetivo Recursos de simulación Resultado esperado
Diagnóstica
Identificar saberes
previos de los
estudiantes sobre
probabilidad.
Cuestionarios virtuales y
formularios interactivas
Determinación del
conocimiento del nivel
inicial del estudiante
Conceptual
Introducir conceptos y
fundamentos teóricos
Videos y simuladores
interactivas
Comprensión teórica de los
principios probabilísticos.
Simulación
Experimentar
fenómenos aleatorios
mediante entornos
virtuales.
Plataformas de
simulación digital y
laboratorios virtuales
Desarrollo del razonamiento
probabilístico
Evaluación y
retroalimentación
Reflexionar y
retroalimentar el
aprendizaje
Análisis de resultados y
retroalimentación digital
Fortalecimiento del
aprendizaje significativo y
transferencia del
conocimiento.
Análisis de datos de la percepción estudiantil.
A partir de la investigación realizada a los estudiantes de los niveles que reciben en su pénsum de
estudios referente a temas de probabilidad, se describen los siguientes resultados:
Existe una fuerte aceptación de uso de herramientas interactivas como el GeoGebra para mejorar el
aprendizaje de la probabilidad. La práctica digital facilidad significativamente a comprender los
conceptos probabilísticos.
Las herramientas de simulación son muy útiles para entender temas abstractos como la probabilidad,
aunque hay un pequeño grupo del 19% que aún no percibe completamente este beneficio.
Finalmente, se confirma que las herramientas interactivas refuerzan el aprendizaje, con muy alta
aceptación del 90%.
Tabla 4. Alineación entre fases metodológicas y recursos de simulación
Fase metodológica Objetivo Recursos de simulación Resultado esperado
Diagnóstica
Identificar saberes
previos de los
estudiantes sobre
probabilidad.
Cuestionarios virtuales y
formularios interactivas
Determinación del
conocimiento del nivel
inicial del estudiante
Conceptual
Introducir conceptos y
fundamentos teóricos
Videos y simuladores
interactivas
Comprensión teórica de los
principios probabilísticos.
Simulación
Experimentar
fenómenos aleatorios
mediante entornos
virtuales.
Plataformas de
simulación digital y
laboratorios virtuales
Desarrollo del razonamiento
probabilístico
Evaluación y
retroalimentación
Reflexionar y
retroalimentar el
aprendizaje
Análisis de resultados y
retroalimentación digital
Fortalecimiento del
aprendizaje significativo y
transferencia del
conocimiento.
Análisis de datos de la percepción estudiantil.
A partir de la investigación realizada a los estudiantes de los niveles que reciben en su pénsum de
estudios referente a temas de probabilidad, se describen los siguientes resultados:
Existe una fuerte aceptación de uso de herramientas interactivas como el GeoGebra para mejorar el
aprendizaje de la probabilidad. La práctica digital facilidad significativamente a comprender los
conceptos probabilísticos.
Las herramientas de simulación son muy útiles para entender temas abstractos como la probabilidad,
aunque hay un pequeño grupo del 19% que aún no percibe completamente este beneficio.
Finalmente, se confirma que las herramientas interactivas refuerzan el aprendizaje, con muy alta
aceptación del 90%.
pág. 5065
Figura 2. Uso de tecnologías en el aprendizaje de la probabilidad.
La mayoría de estudiantes se siente cómodo utilizando tecnología y una predisposición para aprender
estadística con entornos virtuales, así mismo tienen una percepción positiva sobre la usabilidad.
Existe una tendencia alta de respuestas afirmativas, que muestran un impacto positivo hacia el uso de
tecnología en el aprendizaje de la estadística.
Figura 3. Percepción de herramientas interactivas para aprender estadística.
10%
19%
14%
10%
33%
24%
29%
43%
57%
57%
57%
48%
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%
Las herramientas interactivas me
ayudaron a comprender mejor la
probabilidad
El uso de simulaciones facilita entender
fenómenos aleatorios
Comprendo mejor los conceptos al
practicar con herramientas digitales
El uso de GeoGebra u otras herramientas
interactivas mejoró mi aprendizaje de la
probabilidad
Ni de acuerdo ni en desacuerdo De acuerdo Totalmente de acuerdo
100
100
85,7
85,7
85,7
14,3
14,3
14,3
75 80 85 90 95 100 105
Las herramientas interactivas hacen la clase más
interesante
Me siento más motivado al usar simulaciones en
clase
Prefiero aprender probabilidad con
herramientas interactivas que con clases…
Las herramientas digitales utilizadas fueron
fáciles de usar
Me siento cómodo utilizando tecnología para
aprender estadística
Si No
Figura 2. Uso de tecnologías en el aprendizaje de la probabilidad.
La mayoría de estudiantes se siente cómodo utilizando tecnología y una predisposición para aprender
estadística con entornos virtuales, así mismo tienen una percepción positiva sobre la usabilidad.
Existe una tendencia alta de respuestas afirmativas, que muestran un impacto positivo hacia el uso de
tecnología en el aprendizaje de la estadística.
Figura 3. Percepción de herramientas interactivas para aprender estadística.
10%
19%
14%
10%
33%
24%
29%
43%
57%
57%
57%
48%
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%
Las herramientas interactivas me
ayudaron a comprender mejor la
probabilidad
El uso de simulaciones facilita entender
fenómenos aleatorios
Comprendo mejor los conceptos al
practicar con herramientas digitales
El uso de GeoGebra u otras herramientas
interactivas mejoró mi aprendizaje de la
probabilidad
Ni de acuerdo ni en desacuerdo De acuerdo Totalmente de acuerdo
100
100
85,7
85,7
85,7
14,3
14,3
14,3
75 80 85 90 95 100 105
Las herramientas interactivas hacen la clase más
interesante
Me siento más motivado al usar simulaciones en
clase
Prefiero aprender probabilidad con
herramientas interactivas que con clases…
Las herramientas digitales utilizadas fueron
fáciles de usar
Me siento cómodo utilizando tecnología para
aprender estadística
Si No
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Discusión
Los resultados muestran que la simulación estadística constituye una estrategia didáctica pertinente y
eficaz para la enseñanza de la probabilidad en contexto de aprendizaje virtual. La diversidad de fuente
analizados como artículos científicos, plataformas virtuales y revistas académicas, confirma que la
simulación es una herramienta tecnológica poderosa de análisis de la incertidumbre de problemas,
posicionándose como estrategia pedagógica, que integra el aprendizaje de la teoría y experimentación.
La incorporación de simulaciones contribuye a transformar un aprendizaje memorístico hacia un
aprendizaje basado en la práctica reflexiva. A través de la interacción con fenómenos aleatorios, el
estudiante puede examinar, analizar y desarrollar interpretaciones basados en la experimentación virtual.
Esta innovación se alinea con modelos de aprendizaje y con estudios previos que resaltan la relevancia
de la visualización y la reproducción experimental en la comprensión de la probabilidad.
Los resultados evidencian una percepción favorable por parte de los estudiantes ya que más del 80%
eligieron las categorías “de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” en todas las interrogantes respecto al
uso de herramientas interactivas para el aprendizaje de la estadística, particularmente se destaca el uso
de GeoGebra. Estos hallazgos sugieren que la implementación de herramientas tecnológicas no solo
mejora la comprensión conceptual, sino también fortalece positivamente el aprendizaje de la
probabilidad.
Por otra parte, la sistematización y el análisis crítico de recursos digitales, plataformas tecnológicas y
publicaciones académicas aporta un valor significativo al diseño metodológico, ya que facilita su
actualización permanente de los contenidos científicos y pedagógicos recientes y su adaptación flexible
de la propuesta a diferentes realidades institucionales dentro de los niveles de educación.
Discusión
Los resultados muestran que la simulación estadística constituye una estrategia didáctica pertinente y
eficaz para la enseñanza de la probabilidad en contexto de aprendizaje virtual. La diversidad de fuente
analizados como artículos científicos, plataformas virtuales y revistas académicas, confirma que la
simulación es una herramienta tecnológica poderosa de análisis de la incertidumbre de problemas,
posicionándose como estrategia pedagógica, que integra el aprendizaje de la teoría y experimentación.
La incorporación de simulaciones contribuye a transformar un aprendizaje memorístico hacia un
aprendizaje basado en la práctica reflexiva. A través de la interacción con fenómenos aleatorios, el
estudiante puede examinar, analizar y desarrollar interpretaciones basados en la experimentación virtual.
Esta innovación se alinea con modelos de aprendizaje y con estudios previos que resaltan la relevancia
de la visualización y la reproducción experimental en la comprensión de la probabilidad.
Los resultados evidencian una percepción favorable por parte de los estudiantes ya que más del 80%
eligieron las categorías “de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” en todas las interrogantes respecto al
uso de herramientas interactivas para el aprendizaje de la estadística, particularmente se destaca el uso
de GeoGebra. Estos hallazgos sugieren que la implementación de herramientas tecnológicas no solo
mejora la comprensión conceptual, sino también fortalece positivamente el aprendizaje de la
probabilidad.
Por otra parte, la sistematización y el análisis crítico de recursos digitales, plataformas tecnológicas y
publicaciones académicas aporta un valor significativo al diseño metodológico, ya que facilita su
actualización permanente de los contenidos científicos y pedagógicos recientes y su adaptación flexible
de la propuesta a diferentes realidades institucionales dentro de los niveles de educación.
pág. 5067
Análisis comparativo de enfoques metodológicos
Tabla 5. Comparación entre metodologías tradicionales y metodología basada en simulación estadística
Aspecto
Metodología
tradicional
Metodología con
simulación
Análisis pedagógico de la
simulación
Rol del
estudiante
Receptor pasivo de
información
Participante activo del
conocimiento.
La simulación impulsa
aprendizaje activo y autonomía
cognitiva.
Rol del docente
Transmisor principal
de información.
Mediador, orientador y
facilitador del aprendizaje
Modelo que orienta el
aprendizaje del estudiante.
Estrategia
principal
Exposición teórica Experimentación virtual
Brinda distintos estilos de
aprendizaje
Comprensión
conceptual
Limitada por el
predominio
memorístico
Conceptualización profunda
y progresiva
Visualización de fenómenos
probabilísticos.
Uso de TIC Uso limitado
Entornos digitales
interactivas
La TIC potencia el aprendizaje
procesos aleatorios.
Evaluación
Se enfoca a lo
memorístico
Formación desde la analítica
y reflexiva
Parte desde el razonamiento, la
interpretación y toma de
decisiones.
Análisis comparativo de enfoques metodológicos
Tabla 5. Comparación entre metodologías tradicionales y metodología basada en simulación estadística
Aspecto
Metodología
tradicional
Metodología con
simulación
Análisis pedagógico de la
simulación
Rol del
estudiante
Receptor pasivo de
información
Participante activo del
conocimiento.
La simulación impulsa
aprendizaje activo y autonomía
cognitiva.
Rol del docente
Transmisor principal
de información.
Mediador, orientador y
facilitador del aprendizaje
Modelo que orienta el
aprendizaje del estudiante.
Estrategia
principal
Exposición teórica Experimentación virtual
Brinda distintos estilos de
aprendizaje
Comprensión
conceptual
Limitada por el
predominio
memorístico
Conceptualización profunda
y progresiva
Visualización de fenómenos
probabilísticos.
Uso de TIC Uso limitado
Entornos digitales
interactivas
La TIC potencia el aprendizaje
procesos aleatorios.
Evaluación
Se enfoca a lo
memorístico
Formación desde la analítica
y reflexiva
Parte desde el razonamiento, la
interpretación y toma de
decisiones.
pág. 5068
Análisis de tipos de simulaciones utilizadas en probabilidad
Tabla 6. Tipos de simulaciones estadísticas aplicadas a la enseñanza de la probabilidad
Tipo de
simulación
Descripción Aplicación educativa
Experimentos
aleatorios simples
Permiten comprender la aleatoriedad y la
probabilidad experimental mediante la repetición
virtual de ensayos, favoreciendo el aprendizaje
activo.
Lanzamiento de monedas o
dados para analizar las
probabilidades.
Eventos
compuestos
Facilitan la comprensión de relaciones
probabilísticas entre sucesos, fortaleciendo el
razonamiento probabilístico y la toma de
decisiones.
Urnas y extracciones aleatorias
Simulación de
muestreo
Modelan procesos de selección aleatoria de
elementos para analizar la variabilidad y
comportamiento muestral.
Análisis de frecuencias
relativas
Simulación gráfica
Representación visual dinámica de datos y patrones
probabilísticos
Representaciones gráficas
dinámicos en tiempo real.
Impacto pedagógico esperado
El análisis conjunto de la literatura y de los recursos tecnológicos revisados posibilita proyectar impactos
pedagógicos relevantes en el proceso de enseñanza y aprendizaje de la probabilidad, en entornos
educativos mediante tecnologías digitales y simulaciones estadísticas.
Análisis de tipos de simulaciones utilizadas en probabilidad
Tabla 6. Tipos de simulaciones estadísticas aplicadas a la enseñanza de la probabilidad
Tipo de
simulación
Descripción Aplicación educativa
Experimentos
aleatorios simples
Permiten comprender la aleatoriedad y la
probabilidad experimental mediante la repetición
virtual de ensayos, favoreciendo el aprendizaje
activo.
Lanzamiento de monedas o
dados para analizar las
probabilidades.
Eventos
compuestos
Facilitan la comprensión de relaciones
probabilísticas entre sucesos, fortaleciendo el
razonamiento probabilístico y la toma de
decisiones.
Urnas y extracciones aleatorias
Simulación de
muestreo
Modelan procesos de selección aleatoria de
elementos para analizar la variabilidad y
comportamiento muestral.
Análisis de frecuencias
relativas
Simulación gráfica
Representación visual dinámica de datos y patrones
probabilísticos
Representaciones gráficas
dinámicos en tiempo real.
Impacto pedagógico esperado
El análisis conjunto de la literatura y de los recursos tecnológicos revisados posibilita proyectar impactos
pedagógicos relevantes en el proceso de enseñanza y aprendizaje de la probabilidad, en entornos
educativos mediante tecnologías digitales y simulaciones estadísticas.
pág. 5069
Tabla 7. Impactos pedagógicos esperados de la metodología basada en simulación
Dimensión Impacto esperado
Cognitiva
Avance del razonamiento probabilístico mediante comprensión de aleatoriedad,
variabilidad y convergencia frecuencial apoyado en actividades de simulación y
experimentación virtual.
Procedimental
Desarrollo de capacidades analíticas y de modelación estadística, que incluyen la
formulación de hipótesis, manipulación de parámetros y análisis interpretativo de
resultados.
Actitudinal
Estimulación de la motivación académica, fortalecimiento de la confianza matemática
y fortalecimiento de la autoconfianza en contextos de incertidumbre.
Tecnológica
Potenciación de capacidades digitales aplicadas al uso crítico de simuladores y
herramientas para análisis de información y datos.
Relación entre simulación y evaluación del aprendizaje
Las simulaciones estadísticas permiten que la evaluación sea un proceso permanente sustentado en
evidencia científica, que posibilita la medición del proceso de aprendizaje mediante el análisis inmediato
de los resultados obtenidos.
Tabla 7. Impactos pedagógicos esperados de la metodología basada en simulación
Dimensión Impacto esperado
Cognitiva
Avance del razonamiento probabilístico mediante comprensión de aleatoriedad,
variabilidad y convergencia frecuencial apoyado en actividades de simulación y
experimentación virtual.
Procedimental
Desarrollo de capacidades analíticas y de modelación estadística, que incluyen la
formulación de hipótesis, manipulación de parámetros y análisis interpretativo de
resultados.
Actitudinal
Estimulación de la motivación académica, fortalecimiento de la confianza matemática
y fortalecimiento de la autoconfianza en contextos de incertidumbre.
Tecnológica
Potenciación de capacidades digitales aplicadas al uso crítico de simuladores y
herramientas para análisis de información y datos.
Relación entre simulación y evaluación del aprendizaje
Las simulaciones estadísticas permiten que la evaluación sea un proceso permanente sustentado en
evidencia científica, que posibilita la medición del proceso de aprendizaje mediante el análisis inmediato
de los resultados obtenidos.
pág. 5070
Tabla 8. Estrategias de evaluación asociadas a la simulación estadística
Estrategia de
evaluación
Descripción Evidencia de aprendizaje
Evaluación
diagnóstica
Diagnostica la comprensión del nivel inicial de
conceptos sobre aleatoriedad y probabilidad a
partir de actividades prácticas con simuladores.
Resultados de diagnósticos
iniciales y análisis comparativo
de concepciones alternativas.
Evaluación
formativa
Monitoreo continuo durante la experimentación
virtual, evaluando la formulación de hipótesis,
manipulación de variables y análisis interpretativo
de datos.
Reportes de resultados de
simulación y análisis parciales.
Evaluación
sumativa
Determina el nivel avanzado de destrezas
probabilísticas a partir de la resolución integral de
problemas utilizando estrategias de modelación y
simulación.
Informes finales que incluye
análisis estadístico y
conclusiones.
Autoevaluación
Análisis reflexivo del estudiante, sobre decisiones,
dificultades y resultados derivados de la
simulación
Informes de análisis reflexivo
de desempeño.
CONCLUSIONES
En este estudio se plantea una metodología práctica y didáctica para la enseñanza de la probabilidad en
la educación en línea, apoyada en el uso de simulaciones estadísticas. La propuesta se sustenta en
evidencia empírica y la utilización de herramientas tecnológicos modernas, incorporando ejercicios
pedagógicos y actividades experimentales, así como estrategias de evaluación que promueven el
aprendizaje participativo.
El diseño de una metodología didáctica basada en la simulación estadística es una propuesta aplicable
en contexto de enseñanza en modalidad virtual, adaptable a las necesidades y replicable en las
instituciones educativas del nivel superior. Este enfoque fomenta la interactividad de los estudiantes en
Tabla 8. Estrategias de evaluación asociadas a la simulación estadística
Estrategia de
evaluación
Descripción Evidencia de aprendizaje
Evaluación
diagnóstica
Diagnostica la comprensión del nivel inicial de
conceptos sobre aleatoriedad y probabilidad a
partir de actividades prácticas con simuladores.
Resultados de diagnósticos
iniciales y análisis comparativo
de concepciones alternativas.
Evaluación
formativa
Monitoreo continuo durante la experimentación
virtual, evaluando la formulación de hipótesis,
manipulación de variables y análisis interpretativo
de datos.
Reportes de resultados de
simulación y análisis parciales.
Evaluación
sumativa
Determina el nivel avanzado de destrezas
probabilísticas a partir de la resolución integral de
problemas utilizando estrategias de modelación y
simulación.
Informes finales que incluye
análisis estadístico y
conclusiones.
Autoevaluación
Análisis reflexivo del estudiante, sobre decisiones,
dificultades y resultados derivados de la
simulación
Informes de análisis reflexivo
de desempeño.
CONCLUSIONES
En este estudio se plantea una metodología práctica y didáctica para la enseñanza de la probabilidad en
la educación en línea, apoyada en el uso de simulaciones estadísticas. La propuesta se sustenta en
evidencia empírica y la utilización de herramientas tecnológicos modernas, incorporando ejercicios
pedagógicos y actividades experimentales, así como estrategias de evaluación que promueven el
aprendizaje participativo.
El diseño de una metodología didáctica basada en la simulación estadística es una propuesta aplicable
en contexto de enseñanza en modalidad virtual, adaptable a las necesidades y replicable en las
instituciones educativas del nivel superior. Este enfoque fomenta la interactividad de los estudiantes en
pág. 5071
el aprendizaje experimental de la probabilidad como un modelo contemporáneo permitiendo relacionar
el conocimiento abstracto y la articulación práctica.
El análisis desarrollado mediante cuadros comparativos y descriptivos sistemáticas permite sustentar la
validez de la investigación basada en la simulación estadística fortalece la comprensión cognitiva y
favorece el desarrollo de habilidades tecnológicas para el aprendizaje del estudiante.
Finalmente, se concluye que la propuesta constituye como estrategia viable, oportuna y replicable en
diferentes contextos de la educación universitaria. En este sentido se recomienda a los investigadores
hacer referencia en futuros estudios y a los docentes del nivel de educación superior, aplicar la
metodología en procesos de análisis experimentales que permitan mejorar el rendimiento académico y
especialmente el aprendizaje probabilístico. Además, se sugiere crear un programa de simulación de
probabilidades para el aprendizaje de los estudiantes universitarios.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Batanero, C. (2001). Didáctica de la estadística. Universidad de Granada.
https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/didacticaestadistica.pdf
Batanero, C., & Díaz, C. (2011). Estadística con proyectos. Granada: Departamento de Didáctica de la
Matemática, Universidad de Granada.
https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/Libroproyectos.pdf
Campos, N., Corlu, C. G., Nogal, M., Juan, A. A., & Caliz, C. (2024). Simulation-based mathematical
learning for higher education students from heterogeneous backgrounds. Journal of Simulation,
18(4), 477–488. https://riunet.upv.es/server/api/core/bitstreams/95e5e36f-2595-43db-aa36-
7b223a18656a/content
De Olivera, F., Olesker, L., & Pagés, D. (2025). Simulación en la enseñanza de la probabilidad y
estadística. Revista del Congreso Uruguayo de Educación Matemática, 10, 1–15.
https://doi.org/10.63910/curem10.03
Ferreira, R. dos S., Kataoka, V. Y., & Karrer, M. (2014).
Teaching probability with the support of the R statistical software.
Statistics Education Research Journal. https://psycnet.apa.org/record/2015-00148-011
el aprendizaje experimental de la probabilidad como un modelo contemporáneo permitiendo relacionar
el conocimiento abstracto y la articulación práctica.
El análisis desarrollado mediante cuadros comparativos y descriptivos sistemáticas permite sustentar la
validez de la investigación basada en la simulación estadística fortalece la comprensión cognitiva y
favorece el desarrollo de habilidades tecnológicas para el aprendizaje del estudiante.
Finalmente, se concluye que la propuesta constituye como estrategia viable, oportuna y replicable en
diferentes contextos de la educación universitaria. En este sentido se recomienda a los investigadores
hacer referencia en futuros estudios y a los docentes del nivel de educación superior, aplicar la
metodología en procesos de análisis experimentales que permitan mejorar el rendimiento académico y
especialmente el aprendizaje probabilístico. Además, se sugiere crear un programa de simulación de
probabilidades para el aprendizaje de los estudiantes universitarios.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Batanero, C. (2001). Didáctica de la estadística. Universidad de Granada.
https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/didacticaestadistica.pdf
Batanero, C., & Díaz, C. (2011). Estadística con proyectos. Granada: Departamento de Didáctica de la
Matemática, Universidad de Granada.
https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/Libroproyectos.pdf
Campos, N., Corlu, C. G., Nogal, M., Juan, A. A., & Caliz, C. (2024). Simulation-based mathematical
learning for higher education students from heterogeneous backgrounds. Journal of Simulation,
18(4), 477–488. https://riunet.upv.es/server/api/core/bitstreams/95e5e36f-2595-43db-aa36-
7b223a18656a/content
De Olivera, F., Olesker, L., & Pagés, D. (2025). Simulación en la enseñanza de la probabilidad y
estadística. Revista del Congreso Uruguayo de Educación Matemática, 10, 1–15.
https://doi.org/10.63910/curem10.03
Ferreira, R. dos S., Kataoka, V. Y., & Karrer, M. (2014).
Teaching probability with the support of the R statistical software.
Statistics Education Research Journal. https://psycnet.apa.org/record/2015-00148-011
pág. 5072
Geçit, E., Yavuz, S., & Bülbül, B. Ö. (2024). The effect of a learning environment enriched with
simulations on pre-service teachers' misconceptions about probabilistic thinking.
https://dergipark.org.tr/en/pub/guefd/article/1477298
Kllogjeri, Q., & Kllogjeri, P. (2024). GeoGebra—A great platform for experiential learning,
explorations and creativity in mathematics. Journal of AppliedMath, 2(4). https://ojs.acad-
pub.com/index.php/JAM/article/view/553
Koparan, T. (2022). How does simulation contribute to prospective mathematics teachers’ learning
experiences and results? Education Sciences, 12(9), 624.
https://doi.org/10.3390/educsci12090624
Laborde, J., Salvatierra, D., Borbor, R., & Salazar, C. (2019).
Proceso de enseñanza para el aprendizaje de análisis de probabilidad en base a su aplicación en
casos de la vida real.
Ecuadorian Science, 3(1), 1–7.
https://doi.org/10.26911/issn.2602-8077vol3iss1.2019pp1-7p
Ledger, S., Mailizar, M., Gregory, S., Tanti, M., Gibson, D., & Kruse, S. (2024). Learning to teach with
simulation: Historical insights. Journal of Computers in Education.
https://link.springer.com/article/10.1007/s40692-024-00313-2
Osorio Angarita, M. A., Suárez Parra, A. B., & Uribe Sandoval, C. C. (2011). Revisión de aspectos
asociados a la problemática del aprendizaje de la probabilidad. Revista Virtual Universidad
Católica del Norte, (34), 360–384.
https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/342
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021).
The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ.
https://www.bmj.com/content/372/bmj.n71
Ramírez Granados, L., & Rodríguez Morales, J. A. (2023).
Implementación de herramientas tecnológicas para enseñar probabilidad y estadística: Una
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Geçit, E., Yavuz, S., & Bülbül, B. Ö. (2024). The effect of a learning environment enriched with
simulations on pre-service teachers' misconceptions about probabilistic thinking.
https://dergipark.org.tr/en/pub/guefd/article/1477298
Kllogjeri, Q., & Kllogjeri, P. (2024). GeoGebra—A great platform for experiential learning,
explorations and creativity in mathematics. Journal of AppliedMath, 2(4). https://ojs.acad-
pub.com/index.php/JAM/article/view/553
Koparan, T. (2022). How does simulation contribute to prospective mathematics teachers’ learning
experiences and results? Education Sciences, 12(9), 624.
https://doi.org/10.3390/educsci12090624
Laborde, J., Salvatierra, D., Borbor, R., & Salazar, C. (2019).
Proceso de enseñanza para el aprendizaje de análisis de probabilidad en base a su aplicación en
casos de la vida real.
Ecuadorian Science, 3(1), 1–7.
https://doi.org/10.26911/issn.2602-8077vol3iss1.2019pp1-7p
Ledger, S., Mailizar, M., Gregory, S., Tanti, M., Gibson, D., & Kruse, S. (2024). Learning to teach with
simulation: Historical insights. Journal of Computers in Education.
https://link.springer.com/article/10.1007/s40692-024-00313-2
Osorio Angarita, M. A., Suárez Parra, A. B., & Uribe Sandoval, C. C. (2011). Revisión de aspectos
asociados a la problemática del aprendizaje de la probabilidad. Revista Virtual Universidad
Católica del Norte, (34), 360–384.
https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/342
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021).
The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ.
https://www.bmj.com/content/372/bmj.n71
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