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EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL RECURSO COMO MATERIAL DE APRENDIZAJE EN LOS ESTUDIOS DE GRADO DE INGENIERÍA INFORMÁTICA DE LA UPM. Description: Overview: "Data Analysis Spreadsheets" es una presentación que introduce conceptos básicos y herramientas funcionales de hojas de cálculo aplicadas al análisis de datos. El recurso resulta adecuado para el perfil profesional de analista o científico de datos. La subdisciplina de MERLOT más adecuada es "Information Technology". Aunque inicialmente fue considerado como material de apoyo visual, tras su revisión detallada se confirma que cumple con fines didácticos más amplios, como la introducción de competencias de organización y exploración de datos. Tema: Uso de hojas de cálculo para realizar tareas básicas de análisis de datos, incluyendo la aplicación de funciones, creación de gráficos, tablas y formatos condicionales. El recurso también toca aspectos de presentación de datos y su visualización clara. Tipos de formato de materiales: Images/graphics Presentation Learning assignments (implícito en las diapositivas al mostrar ejemplos) Type of Material: Presentation (confirmado tras la revisión detallada) Technical Requirements: Requiere navegador web moderno con soporte HTML5 para visualizar presentaciones en SlideServe. No requiere plugins. Compatible con la mayoría de sistemas operativos. Resolución recomendada: mínimo 1024x768. Acceso a internet necesario para su uso. Learning Goal(s): Comprender funciones básicas de hojas de cálculo. Aplicar herramientas de organización y visualización de datos. Interpretar resultados y representaciones visuales. Recommended Use(s): Se recomienda para clases de introducción al análisis de datos, estadística aplicada o asignaturas de herramientas informáticas. Puede ser usado como material de apoyo antes de comenzar prácticas guiadas o como material para autoaprendizaje. Target Student Population: Estudiantes de grado en Ingeniería Informática, especialmente de primer y segundo curso. También puede ser útil para estudiantes de otras ingenierías con asignaturas de análisis de datos. Prerequisite Knowledge: Manejo básico de hojas de cálculo, conocimientos elementales de matemáticas (media, suma, porcentajes) y familiaridad con el entorno de trabajo digital. Evaluations and Observations Quality of Content: Fortalezas de la calidad del contenido: Presenta contenido estructurado y comprensible. Introduce conceptos clave de forma accesible. Uso apropiado de gráficas y visualizaciones. Es válido como punto de partida para temas más complejos. Preocupaciones de la calidad del contenido: No cita fuentes académicas ni referencias. No se actualiza regularmente. Falta de recursos complementarios como enlaces o actividades interactivas. Potential Effectiveness as a Teaching/Learning Tool: Fortalezas: Buena base para explicaciones introductorias. Contenido claro que facilita la comprensión inicial. Posibilita aprendizaje autónomo por su sencillez visual. Preocupaciones: No incluye ejercicios prácticos ni autoevaluaciones. No hay actividades guiadas para el seguimiento del estudiante. Limitado en profundidad si se usa como único recurso. Ease of Use: Fortalezas: Interfaz de SlideServe muy sencilla. Acceso directo sin registro. Diapositivas claras, con diseño amigable y estructurado. Preocupaciones: No permite descarga para uso sin conexión. No dispone de índice ni navegación entre secciones. No hay ayuda integrada o materiales complementarios dentro del recurso.