Simuladores interactivos en R Shiny para fomentar el aprendizajea ctivo en Estadística e Investigación Operativa

• Javier Marín-Moralesa ; Adrián Colomera ; Joaquín ^[1] ; Manuel Zarzoa ; David Hervás ; María Lorduy-Alós ; Fortunato Crespo ; Ana María Debón ; Francisco Sánchez-Sáez ; Vicent Giner-Bosch ; Alberto Altozano ; Julia Domingo Ajenjo ; Vicente Chirivella ; José Ramón Navarro-Cerdán
  1. [1] Martínez-Minaya
• Localización: IV Congreso & XV JORNADAS de Usuarios de R / Patricia Carracedo Garnateo (dir. congr.), David Hervás Marín (dir. congr.), Ana María Debón Aucejo (dir. congr.) , 2026, ISBN 978-84-1396-394-5, págs. 92-102
• Idioma: español
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  • español

    Este artículo presenta un conjunto abierto y modular de herramientas interactivasdesarrolladas con R para apoyar el aprendizaje activo en Estadística e InvestigaciónOperativa. La solución combina un sitio web generado con Quarto, que organiza losrecursos y ofrece una guía docente breve, con simuladores Shiny independientesintegrados en sus páginas. Para reducir necesidades de infraestructura, los simuladoresse exportan para ejecutarse íntegramente en el navegador mediante ShinyLive, lo quepermite su publicación como contenido estático. La versión preliminar incluye cuatrosimuladores: (1) un explorador de distribuciones para modelos discretos y continuoshabituales; (2) un simulador de contraste de hipótesis que visualiza errores de tipo I yII y potencia; (3) un simulador de ANOVA unifactorial que muestra el efecto del tamañomuestral, las medias y la variabilidad intragrupo sobre ?? y el valor-p; y (4) un simuladorde programación lineal con dos variables basado en el método gráfico. Como trabajofuturo, se evaluará y cuantificará su impacto docente en el aula. En conjunto, laplataforma busca reducir barreras a la experimentación, reforzar la comprensiónconceptual mediante la retroalimentación inmediata.

  • English

    This paper presents an open, modular set of interactive tools built with R to supportactive learning in Statistics and Operations Research. The solution combines a Quartowebsite that curates resources and provides brief teaching guidance with independentShiny simulators embedded in the pages. To reduce infrastructure requirements, thesimulators are exported to run entirely in the browser via ShinyLive, enabling statichosting. The preliminary release includes four simulators: (1) a distributions explorerfor common discrete and continuous models; (2) a hypothesis-testing simulatorvisualizing Type I and Type II errors and power; (3) a one-way ANOVA simulatorshowing how sample size, group means, and within-group variability affect F and the pvalue; and (4) a two-variable linear programming simulator implementing the graphicalmethod. Future work will evaluate and quantify classroom impact. Overall, the platformaims to lower barriers to experimentation, strengthen conceptual understanding throughimmediate feedback.