MeanVarLab: Mejorando el aprendizaje activo en finanzas de pregrado a través de analítica interactiva de portafolios

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Julian Andres Diaz Tautiva https://orcid.org/0000-0002-9808-3179
Jairo Dote-Pardo https://orcid.org/0000-0001-9609-0407
José Miguel Contreras-Henríquez https://orcid.org/0009-0001-1823-9023
Patricio Saavedra-Espinosa https://orcid.org/0009-0009-1194-5193
Nathalie Yuliana Niño-Vega

Keywords

Active Learning, Data-Driven Learning Environments, Experiential Learning Tools, Financial Education, Business Education

Resumen

La educación financiera es un componente central de los planes de estudio en las escuelas de negocios. A pesar de su importancia, persisten barreras instruccionales que limitan un aprendizaje efectivo, particularmente porque los modelos financieros formales son matemáticamente intensivos y conceptualmente complejos, además de los recursos limitados con los que cuentan las escuelas de negocios en mercados emergentes. En este contexto, este artículo examina cómo MeanVarLab, un software de código abierto, puede mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes al trabajar con modelos financieros avanzados en programas de pregrado en administración en contextos de Universidades en mercados emergentes. MeanVarLab permite a los estudiantes trabajar con modelos matemáticos complejos a través de la visualización interactiva, facilitando una comprensión más intuitiva de los conceptos financieros clave. Mediante un diseño de método mixto ex ante y ex post en Chile, evaluamos una intervención pedagógica que involucró a 11 estudiantes avanzados de pregrado que interactuaron directamente con la herramienta. La evidencia cuantitativa sugiere que casi todos los participantes recomendarían el software a sus compañeros. Los hallazgos cualitativos indican que los participantes percibieron que la principal contribución del software es su capacidad de simplificar y acelerar análisis financieros complejos. Los participantes también destacaron que la herramienta reduce las barreras técnicas, haciendo que los modelos financieros avanzados sean más accesibles para usuarios con experiencia limitada en programación. A partir de estos hallazgos, el artículo plantea implicaciones teóricas para la educación financiera potenciada por tecnología e implicaciones prácticas para docentes que buscan integrar herramientas computacionales en la enseñanza de finanzas. Asimismo, identifica áreas para futuro desarrollo e investigación.

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