Significados institucionales y personales de los estadísticos de orden en la educación secundaria

  1. Carmen Batanero 1
  2. Silvia M. Valenzuela-Ruiz 1
  3. María Magdalena Gea 1
  1. 1 Universidad de Granada
    info

    Universidad de Granada

    Granada, España

    ROR https://ror.org/04njjy449

Revista:
Matemáticas, Educación y Sociedad

ISSN: 2603-9982

Ano de publicación: 2020

Volume: 3

Número: 2

Páxinas: 21-39

Tipo: Artigo

Outras publicacións en: Matemáticas, Educación y Sociedad

Resumo

The aim of this work is to characterize the institutional meaning of order statistics in Secondary Education (ESO and High School), by identifying the elementary mathematical objects required in the work with the same. To achieve this goal, we present a semiotic approach using Ontosemiotic Approach to Mathematical Knowledge and Instruction(OSA), whichrevealsthe complexity of its meaning, even in descriptive analysis.We also summarizethe main difficulties identified in previous research to characterize the personal meaning that students may assign to these statistics. This information is useful in order to identify these difficulties and help students to overcome them.

Referencias bibliográficas

  • Barr, G. V. (1980). Some student ideas on the median and the mode. Teaching Statistics, 2(2), 38-41.
  • Barros, P. (2003). Os futuros professores do 2.º ciclo e a estocástica –Dificuldades sentidas e o ensino do tema.Lisboa: Associação de Professores de Matemática.
  • Barwell, R. (2005). Ambiguity in the mathematics classroom. Language and Education 19(2), 118–126. DOI: https://doi.org/10.1080/09500780508668667
  • Batanero, C.y Díaz, C. (2008). Análisis de datos con Statgraphics. Departamento de Didáctica de la Matemática, Universidad de Granada.
  • Betanzos, F. G. y López, J. K. C. (2017). Estadística aplicada en psicología y ciencias de la salud.Madrid: Manual Moderno.
  • Boaventura, M. G. y Fernandes, J. (2004). Dificuldades de alunos do 12.º ano nas medidas de tendência central: O contributo dos manuais escolares. Em J. A. Fernandes (Ed.). Actas do I Encontro de Probabilidades e Estatística na Escola(pp. 103-126). Braga:Universidade da Minho.
  • Calot G. (1988). Curso de estadística descriptiva.Madrid: Paraninfo.
  • Carvalho, C. (2001). Interaçao entre pares. Contributos para a promoçao do desenvolvimiento lógico e do desempenho estatístico no 7º ano de escolaridade. Tesis Doctoral. Universidad de Lisboa.
  • Chambers, J. M. (2018). Graphical methods for data analysis,2º ed. London: Taylor and Francis.
  • Cobo, B. (2003). Significado de las medidas de posición central para los estudiantes de secundaria. Tesis doctoral. Universidad de Granada.
  • Cobo, B. y Batanero, C. (2000). La mediana en la educación secundaria obligatoria: ¿un concepto sencillo? UNO, 23,85-96.
  • Delson, A. y Mugabe, D.(2013). O conceito da mediana na perspectiva dos estudantes principiantes. International Journal of Scientific & Technology Research, 2(9), 202-206.
  • Engel, J. (2019). Cultura estadística y sociedad. En J. M. Contreras, M. M. Gea, M. M. López-Martín y E. Molina Portillo (Eds.), Actas del Tercer Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística. Disponible en www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html.
  • Estepa, A. (1994). Concepciones iniciales sobre la asociación estadística y su evolución como consecuencia de una enseñanza basada en el uso de ordenadores. Tesis doctoral. Departamento de Didáctica de la Matemática. Universidad de Granada.
  • Estrada, A., Batanero, C. yFortuny, J. M. (2004). Un estudio sobre conocimientos de estadística elemental de profesores en formación. Educación Matemática, 16(1), 89-111.
  • Friel, S. N. y Bright, G.W. (1998). Teach-Stat: A model for professional development in data analysis and statistics for teachers K–6. En S. P. Lajoie (Ed.), Reflections on statistics: Learning, teaching, and assessmentin Grades K–12(pp. 89–117). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  • Gea, M.M., Arteaga, P. y Cañadas, G.R. (2017). Interpretación de gráficos estadísticos por futuros profesores de Educación Secundaria. Avances de Investigación en Educación Matemática, 12, 19-37.
  • Gea, M. M., Batanero, C., Fernández, J. A. y Arteaga, P. (2016). Interpretación de resúmenes estadísticos por futuros profesores de educación secundaria. Journal of Research in Mathematics Education, 5(2), 135-157.
  • Godino, J. D. (2002). Un enfoque ontológico y semiótico de la cognición matemática. Recherches en Didactiques des Mathematiques, 22(2/3), 237-284.
  • Godino, J. D. y Batanero, C. (1998). Clarifying the meaning of mathematical objectsas a priority area of research in mathematics education. En A. Sierpinska y J. Kilpatrick (Eds.), Mathematics education as a research domain: A search for identity(pp. 177-195). Dordrecht: Kluwer.
  • Godino, J.D., Batanero, C. y Font, V. (2007). The onto-semiotic approach to research in mathematics education. ZDM. The International Journal on Mathematics Education, 39(1-2), 127-135.
  • Godino, J. D., Batanero, C. y Font, V. (2019). The onto-semiotic approach: implications for the prescriptive character of didactics. For the Learning of Mathematics, 39(1), 38-43.
  • Groth, R. E. y Bergner, J. A. (2006). Preservice elementary teachers’ conceptual and procedural knowledge of mean, median, and mode. Mathematical Thinking and Learning, 8,37–63.
  • Hoaglin, D. C., Mosteller, F. y Tukey, J. W. (1983). Understanding robust and exploratory data analysis.New York: Wiley.
  • Jacobbe, T. (2012). Elementary school teachers’understanding of the mean and median. International Journal of Science and Mathematics Education, 10(5), 1143-1161.
  • Johnson, R. y Kuby, P. (2008). Estadistica elemental:Lo esencial(10ª ed.). Londres: Cengage Learning Editores.
  • Mayén, S. (2009). Comprensión de las medidas de tendencia central en estudiantes mexicanos de educación secundaria y bachillerato. Tesis doctoral. Universidad de Granada.
  • Mayén, S., Cobo, B., Batanero, C. y Balderas, P. (2007). Comprensión de las medidas de posición central en estudiantes mexicanos de bachillerato. Unión, 9(1), 187-201.
  • Mayén, S. y Díaz, C. (2010). Is median an easy concept? Semiotic analysis of an open-ended task. In K. Makar (Ed.), Proceedings the Eighth International Conference on Teaching Statistics. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute. Disponible en: http://iase-web. org/documents/papers/icots8/ICOTS8_C265_MAYEN. Pdf
  • Mayén, S., Díaz, C. y Batanero, C.(2009). Students ́ semiotic conflicts in the concept of median. Statistics Education Research Journal, 8(2), 74-93.
  • MECD (2015). Real Decreto 1105/2014, de 26 de diciembre, por el que se establece el currículo básico de la Educación Secundaria y del Bachillerato. Madrid: MECD.
  • Nortes Checa, A. (1993). Estadística teórica y aplicada. Barcelona: PPU.
  • Ortiz, J. J., Batanero, C. y Serrano, L. (2001). El lenguaje probabilístico en los libros de texto. Suma, 38,5-14.
  • Pallauta, J.D., Gea, M.M. y Batanero, C. (2020) Un análisis semiótico del objeto tabla estadística en los libros de texto chilenos. Zetetiké,28,1-19-e020001. DOI:https://doi.org/10.20396/zet.v28i0.8656257.
  • Ridgway, J., Nicholson, J. y McCusker, S. (2011). Statistical literacy, globalisation, and the internet. Trabajo presentado en el 58th World Statistical Congress.Dublin: International Statistical Institute.
  • Schleppegrell, M. (2007). The linguistic challenges of mathematics teaching and learning: A research review. Reading and Writing Quarterly, 23,139-159.
  • Schuyten, G. (2001). Research skills: A closely connected triplet of research area, research methodology and statistics. En C. Batanero (Ed.), Training researchers in the use of statistics (pp.227-230). Granada: IASE.
  • Sousa, O. (2002). Investigações estatísticas no 6.º ano. Em Grupo de Trabalho de Investigação (Org.), Reflectir e investigar sobre a prática profissional (pp. 75-97). Lisboa: APM.
  • Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.
  • Velleman, P. F. y Hoaglin, D. C. (1981). Applications, basics, and computing of exploratory data analysis. London: Duxbury Press.
  • Verma J.P. (2019) Non-parametric tests for psychological data.En J. P. Verma (Ed.), Statistics and research methods in psychology with Excel(pp. 477-521).Singapore: Springer,
  • Zar, J. H. (2005). Spearman rank correlation. En T. Colton y P. Armitage (Eds.), Encyclopedia of Biostatistics, 7. DOI: https://doi.org/10.1002/0470011815.b2a15150
  • Zawojewski, J. S. y Shaughnessy, J. S. (2000). Data and chance. En E. A. Silver y P. A. Kenney (Eds.), Results from the seventh mathematics assessment of the national assessment of educational progress(pp. 235–268). Reston, VA: National Council of Teachers of Mathematics.