Avance en la caracterización de modelos didácticos para mejorar el razonamiento estadístico en estudiantes universitarios.
Tradicionalmente el estudiante de nivel universitario, tiene la concepción de que la estadística es una serie de fórmulas a seguir para el manejo de datos. Estas concepciones se evidencian en una forma de aprender de memoria, una serie de conceptos estadísticos ajenos al estudiante, en contraste con la elaboración de formas de interpretar, analizar y razonar estadísticamente. Los modelos didácticos bien elaborados pueden contribuir a mejorar esta problemática. El presente escrito tiene como intención, presentar avances en la revisión del estado del arte acerca de los constructos razonamiento estadístico y modelos didácticos, como una estrategia que contribuya en el diseño y realización de la investigación que tiene como propósito responder la pregunta de investigación: ¿Cómo los modelos didácticos mejoran los procesos de razonamiento estadístico en los estudiantes universitarios? Los resultados de la revisión de la literatura muestran claramente que hay dos vertientes acerca de la caracterización del razonamiento estadístico: la primera, la concepción acerca del razonamiento estadístico como formas o maneras de razonar estadísticamente y no como un proceso. Desde la mirada de otros investigadores, es un proceso de integración cognitiva, caracterizado por cinco niveles de razonamiento estadístico. Por su parte los modelos didácticos son categorizados de diferentes maneras.
Batanero, C., Díaz, C., Contreras , J., & Roa, R. (2013). El sentido estadístico y su desarrollo. . Número. Revista de Didáctica de las Matemáticas, 7-18.
Fernández, M., & Vivar, D. (2010). Modelos Didácticos y Estrategias de enseñanza en el Espacio Europeo de Educación Superior. Tendencias Pedagógicas, (15), 91-111.
García Pérez , F. (2000). Los modelos didácticos como instrumento de análisis y de intervención en la realidad educativa. Biblio 3w: Revista Bibliográfica de Geografía y Ciencias Sociales, 207, 1-12.
Garfield, J. (2002). The challenge of developing statistical reasoning. Journal of Statistics Education, 10(3)., 1-12.
Gea, M., Arteaga, P., Batanero, C., & Ortíz, J. (2018). Gea, M. M., Arteaga, P., Batanero, C., & Ortiz, J. J. (2018). Conocimiento Tecnológico sobre la Correlación y Regresión: un estudio exploratorio con Futuros Profesores. Bolema, 134-155.
Gómez, L. (2010). Un espacio para la investigación documental. Revista Vanguardia Psicológica Clínica Teórica y Práctica, 1(2), 226-233.
Molina, R. (2015). Modelos didácticos de los docentes de ciencias experimentales. ESCENARIOS Facultad de Humanidades y Educación, (16), 83.
Morales, O. (2003). Fundamentos de la investigación documental y la monografía. Manual para la elaboración y presentación de la monografía. Mérida, Venezuela: Universidad de Los Andes., 1-14.
Peláez, I. (2016). Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística. Revista Seden, 195 -214.
Riascos, Y. (2016). Razonamiento estadístico y otros conceptos relacionados. Encuentro Colombiano de Educación Estocástica, 24-30.
Sánchez, A., & Berenguer, I. (2014). Un sistema de procedimientos didácticos para potenciar la formación del pensamiento estadístico en el nivel universitario. Revista Órbita Pedagógica. ISSN 2409-0131, 1(3), 41-54.
Tacoma, S., Sosnovsky, S., Boon, P., Jeuring, J., & Drijvers, P. (2018). The Interplay between Inspectable Student Models and Didactics of Statistics. Digital Experiences in Mathematics Education, 4(2-3), 139-162.
Toapanta-Toapanta, G., Pérez-Narváez, M., & Lema-Yungan, J. (2018). Las competencias para el aprendizaje de la estadística en los estudiantes de Educación Superior (revisión). Roca. Revista científico-educacional de la provincia Granma, 14(1),, 253-266.
Wild, C., & Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International statistical review, 67(3), 223-248.
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