Elevando la Comprensión Educativa: Más allá del Gráfico de Barras

En el ámbito educativo, la interpretación de datos es una habilidad fundamental para comprender y responder a las dinámicas de aprendizaje y rendimiento estudiantil. Tradicionalmente, los gráficos de barras (y circulares) han sido la herramienta principal para representar información. Sin embargo, según el estudio que he tomado de referencia, estos gráficos pueden no ser suficientes para capturar la complejidad y la variabilidad inherentes a los datos educativos (Weissgerber, T. L., Milic, N. M., Winham, S. J., & Garovic, V. D., 2015). Este artículo profundiza en cómo los gráficos más avanzados pueden proporcionar una visión más completa y matizada para apoyar la toma de decisiones basadas en datos.

Desafiando la Norma con Gráficos Avanzados

Más allá de los gráficos de barras, existen herramientas gráficas que pueden revelar detalles esenciales ocultos en los datos educativos. Estos gráficos avanzados, como los box plots, violin plots y swarm plots, van más allá de las simples medias, iluminando la variabilidad y las características únicas de los datos. El estudio de Weissgerber TL, Milic NM, Winham SJ y Garovic VD destacan cómo estos gráficos pueden desentrañar patrones y tendencias que los gráficos de barras tradicionales a menudo pasan por alto. Al adoptar estos enfoques más sofisticados, l@s educadoræs y administradoræs pueden obtener una comprensión más precisa del rendimiento estudiantil y de las necesidades educativas, lo que es crucial para una toma de decisiones pedagógicas más informada y efectiva.

Explorando la Realidad Educativa con Gráficos Detallados

Gráfico 1: Box Plot vs. Gráfico de Barras:

Imagen 1: Comparación entre un gráfico de barras tradicional y un box plot, destacando la distribución y variabilidad de los datos. Nótese la posibilidad de observar "outlayers" en los datos, algo que es imposible en un gráfico de barras. La línea roja intercalada muestra el nivel de desempeño mínimo que debería tener cada estudiante.

El box plot muestra la mediana, los cuartiles y los valores atípicos, ofreciendo una comprensión más detallada de la distribución de los datos que el gráfico de barras. Por ejemplo, en un análisis de rendimiento en matemáticas, este gráfico permite a los docentes identificar estudiantes con necesidades específicas de apoyo o enriquecimiento, llevando a estrategias pedagógicas más personalizadas. Los educadores deben observar la posición de la mediana dentro de la caja, ya que un desplazamiento significativo de esta hacia un extremo puede indicar sesgo en los resultados.

Gráfico 2: Violin Plot vs. Gráfico de Barras:

Imagen 2: Comparación entre un gráfico de barras tradicional y un violin plot, mostrando cómo el violin plot ofrece una visión más detallada de la distribución de datos. Aquí los engrosamientos muestran la parte donde los puntajes fueron más abultados (probables) y un alargamiento vertical indicaría una dispersión importante de los resultados, lo que indicaría la necesidad de tomar acciones para un grupo heterogéneo. La línea roja intercalada muestra el nivel de desempeño mínimo que debería tener cada estudiante.

Al combinar la densidad de los datos con la representación del box plot, el violin plot ofrece una visión más profunda de la distribución de los puntajes. Esto es particularmente útil en la revisión de nuevos métodos de enseñanza, donde dos grupos distintos de rendimiento podrían indicar la necesidad de ajustar el enfoque pedagógico. Los educadores deben prestar atención a las “protuberancias” o anchuras en el gráfico, que indican una mayor concentración de puntajes, crucial para identificar si hay una o más poblaciones predominantes en los resultados de los estudiantes y el punto rojo indica la mediana.

Gráfico 3: Swarm Plot vs. Gráfico de Barras:

Imagen 3: Comparación entre un gráfico de barras tradicional y un swarm plot, ilustrando la capacidad del swarm plot para mostrar cada punto de dato individualmente, similar a lo que muestra un histograma. A diferencia el gráfico de violín, aquí tenemos una distribución mucho más clara de los resultados indicándonos la posibilidad de ver grupos, outlayers y tendencias. La línea roja intercalada muestra el nivel de desempeño mínimo que debería tener cada estudiante y el punto rojo indica la mediana.

El swarm plot muestra cada punto de datos individualmente, permitiendo una observación detallada de las variaciones individuales. En el contexto de un proyecto grupal, este gráfico podría revelar cómo diferentes estudiantes contribuyen al trabajo, sugiriendo la necesidad de estrategias para equilibrar la participación. Los profesores deben examinar la distribución y densidad de los puntos para comprender mejor la participación y el rendimiento de cada estudiante.

Gráfico 4: Strip Plot vs. Gráfico de Barras:

Imagen 4: Comparación entre un gráfico de barras tradicional y un strip plot, destacando cómo el strip plot es más adecuado para grandes volúmenes de datos (porque swarm se saturaría en un caso así y no podría graficar correctamente). Los sectores más oscurecidos indicarían que hay una gran población de resultados en esos valores, lo que habla del agrupamiento y en parte de la distribución a gran escala. La línea roja intercalada muestra el nivel de desempeño mínimo que debería tener cada estudiante y el punto rojo indica la mediana.

Similar al swarm plot, pero más adecuado para grandes volúmenes de datos, el strip plot es ideal para analizar tendencias a lo largo del tiempo, como la asistencia o la participación en actividades extracurriculares. En un colegio, este análisis puede ayudar a identificar patrones y tomar medidas para mejorar la participación estudiantil. La dispersión de los puntos puede revelar variabilidad en la asistencia, motivando investigaciones sobre factores que influyen en la participación de los estudiantes.

Gráfico 5: Gráfico Combinado (Barras, Scatter, Box Plot):

Imagen 5: Comparación entre un gráfico de barras tradicional y una combinación de gráficos (scatter y box plot), mostrando una visión integrada de los datos y sus bondades más características. La línea roja intercalada muestra el nivel de desempeño mínimo que debería tener cada estudiante y el punto rojo indica la mediana.

Este gráfico combina barras, scatter plot y box plot en un solo eje, proporcionando una comparación visual rica entre estadísticas generales y distribuciones detalladas de los datos. Por ejemplo, al evaluar los resultados de exámenes estandarizados, este gráfico podría usarse para comparar el rendimiento general del colegio con las variaciones individuales de los estudiantes, destacando áreas de enfoque para el desarrollo curricular. La combinación de estos gráficos permite una comprensión más integrada de los datos, facilitando una interpretación más rica y contextualizada del rendimiento académico.

Aplicación Práctica en el Entorno Educativo - Ampliación y Desarrollo

La adopción de gráficos avanzados en el análisis de datos educativos no solo ofrece una representación más rica de la información, sino que también transforma la manera en que l@s educadoræs abordan el aprendizaje y la enseñanza ()… la aprendanza). La comparación entre los gráficos de barras tradicionales y estos gráficos más detallados revela diferencias significativas en la capacidad de interpretar y actuar sobre los datos.

Contraste con Gráficos de Barras:

Mientras que los gráficos de barras proporcionan una visión general y simplificada, los gráficos avanzados como los box plots, violin plots y swarm plots desvelan una profundidad y una complejidad que los primeros no pueden captar. Por ejemplo, un gráfico de barras puede mostrar el promedio de los puntajes de los estudiantes en matemáticas, pero un box plot o un violin plot puede revelar la variabilidad de estos puntajes, indicando si hay estudiantes que están significativamente por encima o por debajo del promedio.

Beneficios de los Gráficos Avanzados:

Estos gráficos permiten a l@s educadoræs identificar tendencias, patrones y anomalías que no son evidentes en los gráficos de barras. Esta información puede ser crucial para adaptar las estrategias de enseñanza, apoyar a los estudiantes que lo necesitan y enriquecer el aprendizaje para aquellos que están avanzando rápidamente. En un colegio, el uso de gráficos detallados podría conducir a intervenciones más dirigidas y personalizadas, mejorando así los resultados educativos.

Herramientas para la Creación de Gráficos Avanzados:

Para generar estos gráficos a partir de hojas de cálculo o datasets CSV, l@s educadoræs y analistas pueden utilizar herramientas como Microsoft Excel, Google Sheets, o software más especializado como Python con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn. Estas herramientas permiten una exploración detallada de los datos y facilitan la creación de visualizaciones que pueden ser compartidas y discutidas dentro del equipo educativo.

La integración de gráficos avanzados en el análisis de datos es un paso hacia una educación más informada y adaptativa, donde las decisiones se basan en una comprensión profunda y matizada de los datos. Estos gráficos se convierten en poderosas herramientas para visualizar la diversidad y las necesidades individuales dentro del entorno educativo.

Hasta el próximo cronopunto del Principia 🥚.

DV

Referencias

• Weissgerber TL, Milic NM, Winham SJ, Garovic VD (2015) “Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm.” PLoS Biol 13(4): e1002128. doi:10.1371/journal.pbio.1002128