Estos profesionales saben que deben
entender el contexto en el cual
trabajan y encontrar formas de resumir
y representar los datos que tengan
sentido y que aun así consideren la
presencia de la variabilidad
El fundamento del razonamiento
estadístico es producir una mejor
comprensión dentro de un contexto
particular
Pfannkuch y Wild (2000) se
plantean cuatro elementos
toma en consideración de la variación
transnumeración
construcción y el razonamiento a partir de modelos
construcción y el razonamiento a partir de modelos
Constructo de Cultura Estadistica
Está orientada a los consumidores de estadística a través de
los medios de comunicación, sitios de Internet, periódicos y
magazines.
¿Como ven a la Bioestadistica?
El ciudadano común necesita formación estadística esencial para entender el
entorno en el que se desempeña, para evaluar críticamente la información
estadística relacionada con contextos sociales en los cuales se está inmerso y
para tomar decisiones informadas
La inclusión de esta ciencia en los currículos constituye el reconocimiento del trascendental papel de la
estadística en el desarrollo de la sociedad moderna la cual se caracteriza por la disponibilidad de
información y por la necesidad de tomar decisiones en situaciones de incertidumbre.
La primera definición sobre alfabetización estadística, que podemos considerar como relevante, es la
descrita por Wallman (1993) el cual se refiere a:
Habilidad de entender y evaluar críticamente los resultados estadísticos que inundan nuestra vida diaria,
unida a la habilidad de apreciar las contribuciones que el razonamiento estadístico puede hacer en público y
en privado a las decisiones personales y profesionales
Describio un modelo que representa en una jerarquía de tres
componentes o niveles
Comprensión básica de la terminología
estadística
Comprensión del lenguaje probabilístico
y estadístico
cuestionamiento o actitud crítica hacia argumentos o
afirmaciones hechas sin fundamento estadístico
Varias investigaciones han estudiado la comprensión de los
estudiantes de los diversos conceptos probabilísticos y
estadísticos las cuales se pueden resumir en tres
conclusiones principales:
Los estudiantes entran a los cursos de estadística con
fuertes intuiciones que usualmente son incorrectas
Estas intuiciones parecen extremadamente
difíciles de cambiar
La transformación de las intuiciones puede ser difícil por el
hecho que un estudiante puede tener creencias múltiples, y a
menudo contradictorias, acerca de una situación
El proceso de integrar los conceptos en la
clase de estadística con el lenguaje cotidiano
ha demostrado que es un camino
productivo para desarrollar el razonamiento
estadístico
Modelos para la
enseñanza de la
estadística
Modelo PPDAC
Modelo inicialmente propuesto por MacKay y Oldford, Este
método puede ser representado como una serie de cinco
etapas: Problema (pliego de preguntas de investigación), Plan
(los procedimientos utilizados para llevar a cabo el estudio),
Datos (el proceso de recopilación de la información), Análisis
(resúmenes estadísticos y análisis utilizados para responder
a las preguntas planteadas), Conclusiones (declaraciones
acerca de lo que se ha aprendido con respecto a las
preguntas de investigación).
Cada etapa del método estadístico viene con sus
propios problemas para ser comprendidos y
tratados. Una etapa lleva a la otra, y depende de
las fases anteriores. Es necesario mirar hacia
atrás, esto significa que cada etapa se lleva a cabo
y se legitima (o no) en el contexto de las etapas
que preceden a él.
Modelo GAISE
Este modelo plantea que en la enseñanza de la estadística se debe
seguir una trayectoria que contenga las siguientes etapas: (1)
Formulación de preguntas, (2) Recolección de datos, (3) Análisis de
datos, (4) Interpretación de resultados.
La guía GAISE la alfabetización estadística involucra tres aspectos
esenciales: (1) Tener conocimiento básico de términos y símbolos
estadísticos, (2) Tener habilidad para leer gráficos y (3) Ser capaz
de entender ideas fundamentales de estadística
En la guía GAISE la evaluación en la clase de estadística es parte del
proceso y debería enfocarse en la comprensión de ideas claves, no
sólo en habilidades, procedimientos y computación
El razonamiento estadístico involucra:
comprender la necesidad de los datos y la
importancia de la producción de datos,
entender la omnipresencia de la variabilidad y
ser capaz de cuantificarla y explicarla