El primer Curso Online Masivo y Abierto de la Universidad matricula a casi 9.000 alumnos

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 El primer Curso Online Masivo y Abierto de la Universidad matricula a casi 9.000 alumnos
El primer Curso Online Masivo y Abierto de la Universidad matricula a casi 9.000 alumnos
El primer Curso Online Masivo y Abierto (MOOC) de la Universidad de Salamanca sobre “Estadística para investigadores” ha despertado el interés de estudiantes de todo el mundo y especialmente de España y Latinoamérica. El innovador programa ha registrado por el momento una matrícula de 8.900 estudiantes.
 
Según su directora, la profesora del Departamento de Estadística de la Usal, Purificación Galindo,  “este curso es más que una herramienta de ayuda para analizar datos o interpretar la realidad.  Te enseña a sacarle partido a la estadística, a mejorar tu trabajo y tu investigación o a  ampliar tus salidas profesionales”.
 
No importa dónde estés, desde cualquier lugar puedes ser alumno de la Universidad de Salamanca y acceder al conocimiento de esta institución académica. La Usal se vuelve más internacional y abierta al sumarse a esta corriente de los MOOC y “aprovechar las nuevas tecnologías para la difusión del saber” en palabras de Pastora Vega, vicerrectora de Innovación en funciones.
 
Purificación Galindo también destaca la respuesta de los alumnos.  El éxito, asegura,  no solo está en el número de personas que se han  conseguido movilizar, sino también en el  interés que están mostrando por participar en los foros y por estudiar estadística en la Universidad de Salamanca. “Estadística para investigadores” acaba de empezar y ya ha recibido  cientos de mensajes de sus alumnos y ronda el millar de participantes activos.
 
Este curso está alojado en la plataforma MiriadaX y su inscripción sigue abierta. Además no exige conocimientos previos de estadística y puede resultar especialmente útil para investigadores o alumnos que estén realizando trabajos fin de grado, de máster o realizando la tesis. Pero está dirigido a cualquiera que tenga inquietudes en la interpretación de datos estadísticos.

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