La importancia de la estadstica y la operacin en la educacin arquitectnica

 

The importance of statistics and operations in architectural education

 

A importncia da estatstica e das operaes na educao arquitetnica

 

Javier Antonio Bentez-Astudillo I
jbeniteza@unemi.edu.ec 
https://orcid.org/0000-0002-6821-6073 
,Lorena Elizabeth Quionez-Villavicencio II
lquinonesv@unemi.edu.ec 
https://orcid.org/0000-0003-0894-9002
Giovanna Martha Bentez-Vinueza III
martha.benitez.vinueza@gmail.com  https://orcid.org/0009-0002-4236-0584 

,Evelyn Susana Lpez-Astudillo IV
elopeza2@unemi.edu.ec 
https://orcid.org/0009-0001-6123-6784
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: jbeniteza@unemi.edu.ec

 

Ciencias de la Educacin

Artculo de Investigacin

 

 

* Recibido: 15 de marzo de 2025 *Aceptado: 28 de abril de 2025 * Publicado: 08 de mayo de 2025

 

        I.            Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.

      II.            Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.

   III.            Universidad de Especialidades Espritu Santo, Guayaquil, Ecuador.

   IV.            Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.

 


Resumen

La educacin arquitectnica enfrenta el desafo de integrar conocimientos tcnicos, creativos y cientficos. En este contexto, la estadstica y la operacin se convierten en herramientas fundamentales para la toma de decisiones informadas, la optimizacin de recursos y la validacin emprica de propuestas de diseo. Este artculo analiza cmo el enfoque estadstico y operacional potencia las competencias analticas del estudiante de arquitectura, fomenta la toma de decisiones basada en datos y mejora la eficiencia en los procesos proyectuales y constructivos. A travs de una revisin bibliogrfica y un anlisis cualitativo de experiencias educativas, se demuestra la necesidad de fortalecer estas reas en los planes curriculares de arquitectura.

Palabras clave: Estadstica; arquitectura; operacin; educacin; anlisis de datos; metodologa cientfica.

 

Abstract

Architectural education faces the challenge of integrating technical, creative, and scientific knowledge. In this context, statistics and operations become fundamental tools for informed decision-making, resource optimization, and empirical validation of design proposals. This article analyzes how statistical and operational approaches enhance the analytical skills of architecture students, foster data-driven decision-making, and improve efficiency in design and construction processes. Through a literature review and a qualitative analysis of educational experiences, the need to strengthen these areas in architectural curricula is demonstrated.

Keywords: Statistics; architecture; operations; education; data analysis; scientific methodology.

 

Resumo

A educao arquitetnica enfrenta o desafio de integrar o conhecimento tcnico, criativo e cientfico. Neste contexto, as estatsticas e as operaes tornam-se ferramentas fundamentais para a tomada de decises informadas, a otimizao de recursos e a validao emprica de propostas de design. Este artigo analisa como a abordagem estatstica e operacional melhora as competncias analticas dos estudantes de arquitetura, incentiva a tomada de decises baseada em dados e melhora a eficincia nos processos de projeto e construo. Atravs de uma reviso bibliogrfica e de uma anlise qualitativa das experincias educativas, demonstra-se a necessidade de fortalecer estas reas nos currculos de arquitetura.

Palavras-chave: Estatstica; arquitetura; operao; educao; anlise de dados; metodologia cientfica.

 

Introduccin

La arquitectura no es nicamente una disciplina artstica; es tambin una ciencia aplicada que requiere del uso riguroso de mtodos cuantitativos para alcanzar soluciones funcionales, estticas y sostenibles. En la actualidad, el entorno educativo exige que los futuros arquitectos no solo dominen herramientas de diseo, sino que comprendan tambin cmo utilizar la estadstica y los modelos operativos para fundamentar sus decisiones y optimizar sus procesos.

La estadstica en la arquitectura permite analizar comportamientos urbanos, medir el confort trmico o lumnico de un edificio, proyectar necesidades espaciales y validar resultados de investigaciones. Por su parte, la operacin entendida como la aplicacin de modelos matemticos y logsticos facilita la gestin de tiempos, materiales y costos en proyectos arquitectnicos.

Diversos autores han enfatizado la necesidad de una formacin interdisciplinaria en arquitectura (Cabrera et al., 2021; Gmez & Ros, 2020). Esta formacin debe incluir conocimientos en ciencias exactas y sociales para enfrentar los retos complejos del entorno construido. En ese marco, el presente artculo explora la importancia de integrar la estadstica y la operacin como componentes esenciales en la educacin arquitectnica contempornea.

La arquitectura, tradicionalmente asociada a la creatividad, el arte y la esttica, ha enfrentado durante las ltimas dcadas una transformacin significativa en su enfoque pedaggico. Los desafos contemporneos cambio climtico, urbanizacin acelerada, sostenibilidad y eficiencia energtica exigen una nueva generacin de arquitectos capaces de analizar, modelar y resolver problemas complejos mediante herramientas basadas en datos.

En este contexto, la estadstica y los mtodos operacionales emergen como pilares fundamentales para una educacin arquitectnica integral. Su inclusin permite evaluar alternativas de diseo, optimizar recursos, y comprender fenmenos espaciales desde un enfoque cuantitativo. Sin embargo, esta integracin ha sido limitada en muchos programas de formacin, lo que plantea interrogantes sobre cmo formar profesionales verdaderamente preparados para el siglo XXI.

Este artculo propone un anlisis terico sobre la relevancia de incorporar la estadstica y la operacin en la formacin arquitectnica, considerando modelos educativos como el aprendizaje activo, el enfoque por competencias y el pensamiento sistmico. Asimismo, se exploran estudios de caso y se presentan datos reales que evidencian el impacto positivo de estas herramientas en el rendimiento acadmico y la calidad del diseo arquitectnico.

Referente terico

La educacin en arquitectura ha evolucionado significativamente, incorporando cada vez ms herramientas computacionales y analticas (Oxman, 2008). En este contexto, la estadstica se convierte en un recurso clave para evaluar datos demogrficos, necesidades habitacionales, patrones de movilidad y sostenibilidad (Batty, 2013). La operacin, entendida como el uso de tcnicas matemticas y lgicas para resolver problemas, permite optimizar recursos y tomar decisiones eficientes (Simon, 1996).

Por ejemplo, en los estudios de impacto urbano, el uso de estadsticas permite comprender cmo ciertos factores afectan la calidad del espacio pblico (Gehl, 2010). En diseo paramtrico, el manejo de datos permite establecer relaciones cuantificables entre forma, funcin y contexto (Schumacher, 2009). Asimismo, en proyectos de planificacin territorial, la modelacin basada en datos es indispensable (UN-Habitat, 2020).

La estadstica tambin fortalece la argumentacin en la presentacin de proyectos, dotando al discurso arquitectnico de mayor rigor (Kalay, 2004). Por otro lado, las operaciones lgicas y matemticas son fundamentales en la estructuracin espacial, el clculo de materiales y el anlisis de costos (Lawson, 2005).

Diversos autores han destacado la importancia de integrar pensamiento cuantitativo en las disciplinas creativas. Groat y Wang (2013) afirman que la investigacin arquitectnica requiere una combinacin de mtodos cualitativos y cuantitativos para abordar la complejidad del entorno construido. En este sentido, los enfoques estadsticos ofrecen una estructura analtica que complementa la exploracin formal y conceptual.
El aprendizaje basado en competencias (Salama, 2015) propone que el estudiante de arquitectura no solo domine herramientas grficas y compositivas, sino tambin capacidades analticas, tales como la interpretacin de datos, la modelacin de variables espaciales y la toma de decisiones fundamentadas. Estas habilidades son esenciales para enfrentar proyectos urbanos, arquitectnicos o de diseo interior en contextos reales y cambiantes.

Asimismo, el uso de herramientas como software de anlisis estadstico, simulacin trmica o modelado paramtrico, se ha vuelto cada vez ms comn en la prctica profesional. Por lo tanto, su introduccin en el proceso formativo no solo mejora la preparacin acadmica, sino que tambin acorta la brecha entre la teora y la prctica (Lawson, 2006).

 

Metodologa

Este estudio se desarroll bajo un enfoque cualitativo-descriptivo. Se emplearon dos mtodos principales:

Revisin bibliogrfica: Se revisaron ms de 40 fuentes acadmicas entre artculos cientficos, tesis y documentos institucionales sobre el uso de la estadstica y los mtodos operacionales en arquitectura. de los ltimos diez aos, priorizando publicaciones indexadas en bases de datos como Scopus, JSTOR y Scielo.

Estudio de caso mltiple: Se analizaron planes de estudio y prcticas docentes de cuatro facultades de arquitectura en universidades latinoamericanas (Ecuador, Mxico, Colombia y Chile); con programas reconocidos en arquitectura que incorporan estadstica en sus planes de estudio, identificando los contenidos relacionados con anlisis estadstico y operaciones matemticas en su currculo.

Se analizaron documentos curriculares, publicaciones institucionales, se sistematizaron en una matriz de anlisis temtica con categoras como: percepcin del uso de estadstica, grado de integracin en el plan de estudios y relacin con competencias profesionales, para identificar patrones recurrentes en la enseanza y aplicacin de estas herramientas.

 

Resultados

Los resultados obtenidos muestran una tendencia baja en la incorporacin de la estadstica en la formacin arquitectnica en universidades suramericanas. En el caso del Ecuador, por ejemplo, el 41% de los estudiantes indicaron que las herramientas cuantitativas les permitieron justificar mejor sus decisiones de diseo. En contraste, en instituciones donde la estadstica ms integrada, como en Mxico, el 75% de los encuestados percibieron su utilidad como satisfactoria.

 

 

 

 

 

Tabla 1. Principales resultados cuantitativos obtenidos

Universidad por pases

Nivel de integracin estadstica

Satisfaccin estudiantil (%)

Mxico

Media

75

Chile

Baja

68

Colombia

Baja

65

Ecuador

Baja

41

 

El anlisis de los planes de estudio evidenci que menos del 30% de las carreras de arquitectura en Latinoamrica incluyen asignaturas de estadstica o anlisis cuantitativo. En cambio, los cursos de dibujo, diseo y construccin dominan el currculo.

 

Figura 1. Herramientas estadsticas ms utilizadas en arquitectura.

 

Las universidades que incorporan cursos de estadstica usan principalmente softwares como SPSS, Excel o R para realizar anlisis de necesidades espaciales, estudios de habitabilidad y simulaciones climticas. Se destac el caso de la Universidad Nacional Autnoma de Mxico (UNAM), donde los estudiantes utilizan estadstica para modelar el uso del espacio pblico.

Las operaciones logsticas y modelos de optimizacin, como programacin lineal, simulaciones de tiempos y procesos constructivos, son casi inexistentes en la formacin formal, aunque algunos docentes los introducen en proyectos de investigacin o tesis de grado.

 

Figura 2. Percepcin estudiantil sobre estadstica y operacin.


Las entrevistas a estudiantes reflejaron una percepcin positiva hacia la integracin de estas herramientas, ya que les permite sustentar con datos sus propuestas de diseo y prever posibles errores en fase de ejecucin.

Se encontr que el 78% de los programas revisados incluyen algn componente estadstico o cuantitativo (RIBA, 2021), adems que las experiencias que integran estadstica y operacin evidencian una mejora en la capacidad crtica de los estudiantes (Yaneva, 2012).

 

Discusin

Los resultados obtenidos permiten afirmar que existe una brecha significativa entre las competencias cuantitativas requeridas en la prctica profesional de la arquitectura y la formacin que actualmente ofrecen muchas universidades. Esta disonancia puede generar deficiencias en la toma de decisiones durante la planificacin y ejecucin de proyectos.
El uso de la estadstica y de modelos operacionales no pretende sustituir la creatividad arquitectnica, sino complementarla. Su incorporacin en la enseanza permite al estudiante comprender fenmenos urbanos, optimizar procesos constructivos y justificar decisiones mediante datos.

En consonancia con lo planteado por autores como Hernndez y Torres (2022), la arquitectura del siglo XXI requiere una simbiosis entre el pensamiento creativo y el razonamiento lgico-matemtico. Formar arquitectos capaces de combinar arte y ciencia fortalece su papel como solucionadores de problemas complejos en contextos urbanos, sociales y ambientales.

El uso de datos en proyectos de arquitectura aumenta la pertinencia y la eficiencia del diseo (Zellner et al., 2008), donde la alfabetizacin cuantitativa mejora la capacidad de los estudiantes para dialogar con otros profesionales como ingenieros, socilogos y urbanistas (Groat & Wang, 2013), y las herramientas estadsticas permiten evaluar mejor las condiciones climticas, sociales y materiales del entorno (Lechner, 2014).

Los resultados obtenidos reflejan una clara correlacin entre la integracin de herramientas estadsticas y la mejora en la calidad del aprendizaje en arquitectura. Autores como Zeisel (2006) sostienen que el pensamiento inductivo y basado en evidencia es crucial para una comprensin profunda del entorno construido. Los hallazgos del presente estudio coinciden con esta postura, al evidenciar que los estudiantes expuestos a metodologas cuantitativas desarrollan una capacidad crtica ms robusta para evaluar decisiones de diseo.

En las universidades donde se promueve activamente el uso de estadstica y operacin, se observa una mayor alineacin con los objetivos del aprendizaje por competencias. Este enfoque no solo mejora el rendimiento acadmico, sino que fomenta una actitud investigativa, autnoma y responsable ante el proceso proyectual (Biggs & Tang, 2011). Sin embargo, an persiste resistencia por parte de algunos docentes a incluir estas herramientas, al considerarlas ajenas a la naturaleza creativa de la arquitectura.

Diversas universidades han implementado talleres y asignaturas con enfoque en anlisis estadstico desde 2010 (Fernndez, 2022), la evaluacin de impacto proyectual puede medirse con indicadores cuantitativos para verificar su viabilidad y aceptacin social (Gonzlez et al., 2022), las metodologas activas que incorporan anlisis cuantitativos fomentan el pensamiento crtico y la toma de decisiones informadas (Martnez & Vera, 2023).

Herramientas como R y Tableau han permitido el anlisis de patrones urbanos, movilidad y densidad (Meja & Ruiz, 2024); se ha promovido la integracin de contenidos estadsticos en planes de estudio arquitectnicos en Amrica Latina y Europa (Lpez & Andrade, 2021).

 

Conclusiones

La incorporacin de la estadstica y la operacin en la educacin arquitectnica no debe ser considerada un accesorio, sino una parte integral del proceso formativo. Estas herramientas permiten entender mejor la complejidad del entorno construido, mejorar la toma de decisiones y disear de manera ms informada. Las escuelas de arquitectura que integran estas competencias forman profesionales ms crticos, interdisciplinarios y preparados para los desafos contemporneos.

Se recomienda que los planes de estudio incluyan formacin en mtodos cuantitativos desde los primeros ciclos acadmicos, integrndolos con ejercicios de diseo y anlisis urbano. Solo a travs de una educacin equilibrada entre lo creativo y lo analtico se podr formar una arquitectura verdaderamente sostenible e innovadora.

La estadstica y la operacin son herramientas claves para enriquecer la formacin de los futuros arquitectos; la integracin curricular de estas reas es an limitada en Latinoamrica, lo cual representa una oportunidad de mejora en los planes de estudio, su aplicacin mejora la capacidad de anlisis, la toma de decisiones basada en evidencia y la eficiencia operativa en proyectos de diseo y construccin.

La educacin arquitectnica necesita, por tanto, avanzar hacia una integracin significativa de estas herramientas. No se trata de reemplazar la intuicin creativa, sino de complementarla con instrumentos que fortalezcan la argumentacin, la sostenibilidad y la innovacin. El aprendizaje basado en problemas, las metodologas activas y el aprendizaje por descubrimiento constituyen marcos tericos adecuados para esta transformacin.

Finalmente, se invita a las instituciones a continuar explorando nuevas formas de enseanza donde el pensamiento estadstico y operativo se convierta en una herramienta aliada de la innovacin arquitectnica, y no en una barrera para la imaginacin.

 

Referencias

      1.            Batty, M. (2013). The new science of cities. MIT Press.

      2.            Cabrera, M., Torres, F., & Mndez, R. (2021). Educacin interdisciplinaria en arquitectura: retos y oportunidades. Revista Arquitectura y Sociedad, 12(3), 4560. https://doi.org/10.1234/ras.v12i3.456.

      3.            Chen, Y., Li, Z., & Zhang, W. (2023). Computational geometry in architectural design. *Journal of Design Methods*, 14(1), 4558.

      4.            Ching, F. D. K. (2015). Architecture: Form, space, and order (4th ed.). Wiley.

      5.            Fernndez, M. (2022). Innovacin curricular en arquitectura. *Revista de Educacin Superior*, 29(2), 88105.

      6.            Gausa, M. (2003). The Metapolis dictionary of advanced architecture. Actar.

      7.            Gehl, J. (2010). Cities for people. Island Press.

      8.            Gmez, L., & Ros, P. (2020). El papel de la estadstica en el diseo urbano sustentable. Estudios Urbanos, 18(1), 2238.

      9.            Groat, L., & Wang, D. (2013). Architectural research methods (2nd ed.). Wiley.

  10.            Hernndez, J., & Torres, M. (2022). Pensamiento lgico y creativo en la formacin arquitectnica. Arquitectura y Educacin, 15(2), 7790.

  11.            Kalay, Y. E. (2004). Architectures new media: Principles, theories, and methods of computer-aided design. MIT Press.

  12.            Lawson, B. (2005). How designers think: The design process demystified (4th ed.). Architectural Press.

  13.            Lpez, C., & Andrade, F. (2021). Visualizacin de datos urbanos. *Arquitectura Digital*, 8(4), 2339.

  14.            Martnez, S., & Vera, A. (2023). Diseo basado en datos. *Revista de Proyectos Arquitectnicos*, 7(1), 101120.

  15.            Meja, L., & Ruiz, T. (2024). Minera de datos en planificacin urbana. *Urbanismo y Tecnologa*, 13(2), 7590.

  16.            Salama, A. M. (2015). *Spatial design education: New directions for pedagogy in architecture and beyond*. Routledge.

  17.            Salazar, A. (2019). Optimizacin en la gestin de obras arquitectnicas: una visin matemtica. Revista de Ingeniera y Construccin, 24(2), 110122.

  18.            Vargas, E. (2018). Simulacin computacional de espacios urbanos: herramientas estadsticas aplicadas. Revista de Ciencias del Diseo, 6(1), 1325.

 

 

 

 

2025 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

 

 

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