Inferencia estadística en los textos escolares: una aproximación al pensamiento estadístico
DOI:
https://doi.org/10.15359/ru.38-1.19Palabras clave:
Inferencia estadística, intervalos de confianza, libros de texto, pensamiento estadístico, profesores en formaciónResumen
[Objetivo] El presente estudio tuvo como objetivo principal analizar las actividades relacionadas con inferencia estadística, presentes en los textos escolares de enseñanza secundaria en Chile, y su relación con el desarrollo del pensamiento estadístico. [Metodología] Para efectos del estudio se hizo uso de un enfoque cualitativo mediante un análisis de contenido de los libros de enseñanza secundaria difundidos, gratuitamente, por el Ministerio de Educación chileno durante los años 2016, 2018, 2020, 2021 y 2022, los cuales fueron seleccionados mediante un muestreo no probabilístico del tipo intencionado. [Resultados] Entre los principales resultados obtenidos, la mayoría de las actividades afines a inferencia estadística en los libros analizados, son del tipo procedimental, relacionadas con el cálculo de intervalos de confianza, sin abordar la interpretación de estos en el contexto de la situación problema. Además, se observa una escasa presencia de actividades relacionadas con inferencia informal. Asimismo, las actividades e interpelaciones explicitadas en los libros de texto no hacen referencia a la formulación de hipótesis o conjeturas acerca de los datos muestrales, de manera que se oriente a la formulación de conclusiones hacia la inferencia estadística. [Conclusiones] Los hallazgos entregan evidencias que, a pesar de que los intervalos de confianza se encuentran dentro de las temáticas afines a inferencia estadística en los libros de texto, estas no se focalizan en la toma de decisiones en el nivel poblacional, más bien son tratados desde un vértice descriptivo.
Referencias
Alvarado, H., Estrella, S., Retamal, L., & Galindo, M. (2018). Intuiciones probabilísticas en estudiantes de ingeniería: implicaciones para la enseñanza de la probabilidad. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 21(2), 131-156. https://doi.org/10.12802/relime.18.2121
Alveal, F. R., & Rubilar, P. R. S. (2012). Habilidades de codificación y descodificación de tablas y gráficos estadísticos: un estudio comparativo en profesores y alumnos de pedagogía en enseñanza básica. Avaliação: Revista Da Avaliação Da Educação Superior (campinas), 17(1). https://doi.org/10.1590/S1414-40772012000100011
Batanero, C. (2005). Significados de la probabilidad en la educación secundaria. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 8(3), 247-264. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/2096616.pdf
Batanero, C. (2013). Del análisis de datos a la inferencia: Reflexiones sobre la formación del razonamiento estadístico. Cuadernos, 8(11), 277-291.
Batanero, C., Biehler, R., Engel, J., Maxara, C., & Vogel, M. (2005). Using Simulation to Bridge Teachers Content and Pedagogical Knowledge in Probability. En ICMI-Study 1. Recuperado de http://stwww.weizmann.ac.il/G-math/ICMI/log_in.html
Batanero, C., Díaz, C., Contreras, J., & Roa, R. (2013). El sentido estadístico y su desarrollo. Números. Revista de Didáctica de las Matemáticas, 83, 7-18.
Ben-Zvi, D., & Garfield, J. (2004). Research on Reasoning about Variability: A Forward. Statistical Education Research Journal, 3(2), 4-6. https://doi.org/10.52041/serj.v3i2.536
Ben-Zvi, D., & Makar, K. (2016). The teaching and learning of Statistics. International perspectives. Suiza: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23470-0
Borovcnik, M. (2022). The role of probability for understanding statistical inference. ICOTS11 (2022). https://doi.org/10.52041/iase.icots11.T6G1
Castro, A., Vanhoof, S., Noortgate, W., & Onghena, P. (2007). Students’ misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence from research on statistics education. Educational Research Review, 2(2), 98-113. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2007.04.001
Cobb, G., & Moore, D. (1997). Mathematics, Statistics, and Teaching. American Mathematical Monthly, 104(9), 801-823. https://doi.org/10.1080/00029890.1997.11990723
Cobb, T. (2007). Computing the vocabulary demands of L2 reading. Language Learning & Technology, 11(3), 38-63. Recuperado de https://www.lltjournal.org/item/441/
Cobo, B. (2003). Significados de las medidas de posición central para los estudiantes de secundaria (Tesis doctoral). Universidad de Granada, España.
Collins. (2003). Collins English dictionary (6th Revised Edition). Collins.
Curcio, F. R. (1989). Developing graph comprehension. Reston: N. C. T. M.
Engel, J. (2010). On teaching bootstrap confidence intervals. En Reading, C. (Ed.), Proceedings of the eighth International Conference on Teaching Statistics. Voorburg, Países Bajos: International Statistical Institute. Recuperado de http://www.stat.auckland.ac.nz/iase/publications.php (en línea).
Estrella, S. (2017). Enseñar estadística para alfabetizar estadísticamente y desarrollar el razonamiento estadístico. En Salcedo, A. (Ed.), Alternativas Pedagógicas para la Educación Matemática del Siglo XXI (pp. 173-194). Caracas: Centro de Investigaciones Educativas, Escuela de Educación, Universidad Central de Venezuela.
Fidler, F., & Cumming, G. (2005). Interval estimates for statistical communication: Problems and possible solutions [Paper presentation]. IASE Satellite Conference on Communication of Statistics, Sydney, International Association for Statistical Education. https://doi.org/10.52041/SRAP.05201
GAISE. (2005). Guidelines for assessment and instruction in statistics education (GAISE) report: A curriculum framework for PreK-12 statistics education. ASA.
GAISE. (2016). Guidelines for assessment and instruction in statistics education. College report. Alexandria, VA: American Statistical Association. Recuperado de: https://www.amstat.org/asa/files/pdfs/GAISE/GaiseCollege_Full.pdf
Garfield, J., & Ben-Zvi, D. (2008). Developing students’ statistical reasoning: Connecting research and teaching practice. Dordrecht, Países Bajos: Springer.
Giaconi, V., Montenegro, H., Rojas, F., Catalán, M., & Guíñez, F. (2022). Tensiones al enseñar inferencia estadística en la formación inicial docente. Enseñanza de las Ciencias, 40(3), 71-86. https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.5595
Harradine, A., Batanero, C., & Rossman, A. (2011). Students and teachers' knowledge of sampling and inference. En Batanero, C., Burrill, G., & Reading, C. (Eds.), Teaching statistics in school mathematics. Challenges for teaching and teacher education (pp. 235-246). Nueva Serie ICMI, Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1131-0_24
Huerta, M. P. (2020). Hipótesis y conjeturas en el desarrollo del pensamiento del pensamiento estocástico: retos para su enseñanza y en la formación de profesores. Revista Latinoamericana De Investigación En Matemática Educativa, 23(1). https://doi.org/10.12802/relime.20.2313.
León, N. (2021). Enseñanza de la estadística con sentido y en contexto a través de la resolución de problemas. Realidad y Reflexión, 53, 228-253. https://doi.org/10.5377/ryr.v53i53.10897
Makar, K., & Rubin, A. (2009). A framework for thinking about informal statistical inference. Statistics Education Research Journal, 8(1), 82-105. https://doi.org/10.52041/serj.v8i1.457
Mayring, P. (2000). Qualitative Content Analysis. Forum Qualitative Sozialforschung/ Forum: Qualitative Social Research, 1(2). https://doi.org/10.17169/fqs-1.2.1089
McMillan, J., & Schumacher, S. (2011). Investigación educativa. Pearson-Adisson Wesley.
Meletiou-Mavrotheris, M., Lee, C., & Fouladi, R. (2007). Introductory statistics, college student attitudes and knowledge-a qualitative analysis of the impact of technology-based instruction. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 38(1), 65-83. https://doi.org/10.1080/00207390601002765
MINEDUC-CPEIP. (2020). Informe Resultados Nacionales. Evaluación Nacional Diagnóstica de la Formación Inicial Docente 2019. Centro de Perfeccionamiento, Experimentación e Investigaciones Pedagógicas.
Moore, D. S. (2004). The basic practice of statistics (3rd ed.). Nueva York: W. H. Freeman.
Pfannkuch, M. (2006). Informal inferential reasoning. En Rossman, A., & Chance, B. (Eds.), Proceedings of the Seventh International Conference on Teaching Statistics [CD]. Voorburg, Países Bajos: International Association for Statistics Education.
Pfannkuch, M., Wild, C. J., & Parsonage, R. A. (2012). Conceptual pathway to confidence intervals. ZDM Mathematics Education, 44, 899-911. https://doi.org/10.1007/s11858-012-0446-6
Reaburn, R. (2014). Students’ understanding of confidence intervals. En Makar, K., B. de Sousa, & Gould, R. (Eds.), Proceedings of the Ninth International Conference on Teaching Statistics. Voorburg, Países Bajos: IASE.
Reading, C., & Shaughnessy, M. (2004). Reason about variation. En Ben-Zvi, D., & Garfield, J. (Eds.), The Challenge of Developing Statistical Literacy, Reasoning, and Thinking (pp. 201-226). Países Bajos: Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_9
Reichardt, C. S., & Gollob, H. F. (1997). When confidence intervals should be used instead of statistical tests, and vice versa. En Harlow, L. L., Mulaik, S. A., & Steiger, J. H. (Eds.), What if there were no significance tests? (pp. 259-284). Londres: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
Rodríguez-Alveal, F., & Maldonado-Fuentes, A. (2023). Tipología de las preguntas acerca del concepto variabilidad en los textos escolares y su relación con la Alfabetización y pensamiento estadístico. Uniciencia, 37(1), 65-83. https://doi.org/10.15359/ru.37-1.4
Rossman, A. (2008). Reasoning about informal statistical inference: One statistician’s view. Statistics Education Research Journal, 7(2), 5-19. https://doi.org/10.52041/serj.v7i2.467
Ruz, F., Chance, B., Medina, E., & Contreras, J. M. (2021). Content knowledge and attitudes towards stochastics and its teaching in pre-service Chilean mathematics teachers. Statistics Education Research Journal. https://doi.org/10.52041/serj.v20i1.100
Sabbag, A., Garfield, J., & Zieffler, A. (2018). Assessing statistical literacy and statistical reasoning: The reali instrument. Statistics Education Research Journal, 17(2), 141-160. Recuperado de https://doi.org/10.52041/serj.v17i2.163
Shi, H., & Yin, G. (2021). Reconnecting p-Value and Posterior Probability Under One- and Two-Sided Tests. The American Statistician, 75(3), 265-275. https://doi.org/10.1080/00031305.2020.1717621
Watson, J., Fitzallen, N., Fielding-Wells, J., & Madden, S. (2018). The Practice of Statistics. En Ben-Zvi, D., Makar, K., & Garfield, J. (Eds.), International Handbook of Research in Statistics Education. Springer International Handbooks of Education. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66195-7_4
Wild, C. y Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223-265. https://doi.org/10.2307/1403699
Wild, C. J., Utts, J. M., & Horton, N. J. (2018). What is statistics? In Ben-Zvi, D., Makar, K. & Garfiel, J. (Eds.), International Handbook of Research in Statistics Education (pp. 5-36). Gewerbestrasse: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66195-7_1
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 compartidos: Revista y Autores(as) (CC-BY-NC-ND)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
1. Los autores garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo al igual que licenciado bajo una Creative Commons Attribution License que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.
2. Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
3. Los autores han afirmado poseer todos los permisos para usar los recursos que utilizaron en el artículo (imágenes, tablas, entre otros) y asumen la responsabilidad total por daños a terceros.
4. Las opiniones expresadas en el artículo son responsabilidad de los autores y no necesariamente representan la opinión de los editores ni de la Universidad Nacional.
Revista Uniciencia y todas sus producciones se encuentran bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Unported.
No existe costo por acceso, revisión de propuestas ni publicación para autores y lectores.
