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Mariela
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Graduada en ciencias económicas y profesora universitaria con ambos títulos de carrera
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Sobre Mariela
Soy Mariela, combino formación universitaria en economía con experiencia práctica en análisis de datos y docencia. Mi objetivo es que cada alumno no solo comprenda conceptos, sino que los aplique con confianza en problemas reales. Trabajo con claridad, respeto y una comunicación cercana que facilita el aprendizaje. Enfoque y legitimidad Formación y experiencia: formación académica en Economía y Estadística y trayectoria en enseñanza y análisis aplicado; trabajo habitual con datos reales y proyectos prácticos. Rigor académico: explicaciones precisas, uso correcto del lenguaje técnico y cuidado ortográfico en todos los materiales. Transparencia profesional: materiales, criterios de evaluación y objetivos claros desde el inicio del curso. Actualización continua: incorporo herramientas y metodologías contemporáneas para que lo aprendido sea útil hoy. Técnicas y métodos de enseñanza Aprendizaje activo: clases centradas en problemas y casos reales para que el alumno practique mientras aprende. Explicaciones escalonadas: teoría en dosis breves y concretas seguida de ejercicios guiados. Trabajo colaborativo: actividades en equipo, presentaciones y peer review para mejorar la comunicación de resultados.
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Acerca de la clase
- Todos los niveles
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases. :
Español
Mi enfoque combina enseñanza activa, resolución de problemas aplicada y uso intensivo de datos reales para que estudiantes de Economía y Estadística desarrollen competencias prácticas y analíticas; las clases pueden adaptarse desde nivel secundario hasta posgrado y formación profesional, con formatos presenciales, híbridos o 100% online. Guía rápida para decidir formato y objetivos Consideraciones clave: objetivo del curso (conceptual vs. aplicado), duración, recursos (software: R, Python, Excel), y perfil del alumnado (secundario, universitario, profesionales). Preguntas para definir el curso: nivel previo en matemáticas; necesidad de certificación o diploma; balance teoría/práctica; disponibilidad horaria. Técnicas y métodos de enseñanza Clases activas y centradas en problemas: uso de casos reales, datasets locales y ejercicios guiados para aprender conceptos económicos y técnicas estadísticas. Aprendizaje colaborativo: trabajos en equipo, debates y peer review para fomentar pensamiento crítico y comunicación de resultados. Enfoque dialógico entre teoría y práctica: alternancia entre exposiciones breves y actividades prácticas que conectan modelos con datos empíricos. Recursos digitales y visualización: notebooks interactivos, dashboards y simulaciones para experimentar con modelos económicos y análisis de datos. Evaluación formativa: tareas cortas, quizzes automáticos y proyectos que permiten retroalimentación continua. Estos enfoques están alineados con estrategias didácticas recomendadas para Economía y Estadística. Desarrollo típico de una clase Inicio (10–15 min): objetivo del encuentro y conexión con la clase anterior. Mini-exposición (15–25 min): concepto clave o modelo económico con ejemplos. Actividad práctica (30–40 min): análisis de un dataset, ejercicio en R/Python/Excel o resolución de un caso. Cierre (10–15 min): síntesis, preguntas y tarea aplicada (mini-proyecto o lectura dirigida). Formato semanal sugerido: 1 sesión teórica + 1 sesión práctica por semana para cursos de 12 semanas. Especificaciones como profesor Materiales incluidos: guías, datasets, scripts de ejemplo, y rúbricas de evaluación. Herramientas: R o Python, Excel avanzado, y visualización (Tableau/Power BI opcional). Soporte: feedback individual, foros de discusión y horas de consulta. Certificación: posibilidad de emitir constancia o diploma según carga horaria y evaluación final. Público objetivo y niveles Secundario: introducción a conceptos económicos y estadística descriptiva. Pregrado universitario: micro/macro básicos, econometría introductoria, estadística inferencial. Posgrado y profesionales: econometría aplicada, series temporales, modelado causal y análisis de big data. Cursos cortos: talleres prácticos (análisis de datos, visualización, regresión) orientados a profesionales.
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