Comprensión del intervalo de confianza por estudiantes de Bachillerato
-
1
Universidad de Granada
info
ISSN: 2254-4313
Año de publicación: 2020
Número: 18
Páginas: 103-117
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Avances de investigación en educación matemática: AIEM
Objetivos de desarrollo sostenible
Resumen
El intervalo de confianza es un procedimiento básico en inferencia estadística y su estudio se incluye en las Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II para Bachillerato. Además, en las pruebas de acceso a la universidad se propone con frecuencia un problema de este contenido. Con el objetivo de evaluar la comprensión del tema, en este trabajo se analizan las respuestas de 58 estudiantes de segundo curso del citado Bachillerato a un cuestionario que consta de seis ítems de opción múltiple y un problema abierto tomado de anteriores pruebas de acceso la universidad. Los resultados muestran una pobre comprensión del tema, con pocas respuestas correctas en los ítems de opción múltiple, que evalúan la comprensión conceptual, y con sólo un 40% de estudiantes que logran una resolución completa y correcta del problema.
Información de financiación
Proyectos TIN2017-89517-P y PID2019-105601GB-I00 y GruposFQM-268 y FQM-126Referencias bibliográficas
- Begué, N., Batanero, C., Ruiz, K. y Gea, M. M. (2019). Understanding sampling: A summary of the research. Beio, 35(1), 49-78.
- Behar, R. (2001). Aportaciones para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la estadística. Trabajo de Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Cataluña.
- Castro Sotos, A. E., Vanhoof, S., Van den Nororgate, W. y Onghena, P. (2007). Student´s misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence form research on statistical education. Educational Research Review, 2(2), 98-113.
- Cruise, R., Dudley, R. y Thayer, J. (1984). A resource guide for introductory statistics. Nueva York: Kendall/Hunt.
- Cumming, G., Williams, J. y Fidler, F. (2004). Replication, and researchers’ understanding of confidence intervals and standard error bars. Understanding Statistics, 18(3), 299-311.
- Fidler, F. y Cumming, G. (2005). Teaching confidence intervals: Problems and potential solutions. Proceedings 55th International Statistics Institute Session CD-ROM. Sidney, Australia: International Statistical Institute.
- De la Fuente, E. I. y Díaz, C. (2004). Controversias en el uso de la inferencia en la investigación experimental. Metodología de las Ciencias del Comportamiento, Volumen especial 2004, 161-167.
- Franklin, C., Kader. G., Mewborn, D., Moreno, J., Peck, R., Perry, M. y Scheaffer, R. (2007). Guidelines for assessment and instruction in statistics education (GAISE) report: A Pre-K-12 curriculum framework. Alexandria, VA: ASA.
- Gea, M. M., López-Martín, M. M. y Roa, R. (2015). Conflictos semióticos sobre la correlación y regresión en los libros de texto de Bachillerato. Avances de Investigación en Educación Matemática, 8, 29-49.
- 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.
- Harradine, A., Batanero, C. y Rossman, A. (2011). Students and teachers’ knowledge of sampling and inference. En C. Batanero, G. Burrill y C. Reading (Eds.), Teaching statistics in school mathematics. Challenges for teaching and teacher education (pp. 235-246). Dordrecth, Holanda: Springer.
- López-Martín, M. M., Batanero, C., Díaz-Batanero, C. y Gea, M. (2016). La inferencia estadística en las Pruebas de Acceso a la Universidad en Andalucía, Revista Paranaense de Educação Matemática, 5(8), 33-59.
- López-Martín, M. M., Batanero, C. y Gea, M. M. (2019a). Prospective high school teachers’ interpretation of hypothesis tests and confidence intervals. En U. T. Jankvist, M. Van den Heuvel-Panhuizen y M. Veldhuis (Eds.) (2019). Proceedings XI Congress of the European Society for Research in Mathematics Education. Utrecht, Holanda: ERME.
- López-Martín, M. M., Batanero, C. y Gea, M. M. (2019b). ¿Conocen los futuros profesores los errores de sus estudiantes en inferencia? Bolema, 33(64), 672-693.
- Mayo, D. G. (1981). In defense of the Neyman-Pearson theory of statistics. PhilosophyofScience 48, 269-280.
- Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (MECD) (2015). Real Decreto 1105/2014, de 26 de diciembre, por el que se establece el currículo básico de la Educación Secundaria Obligatoria y del Bachillerato. Madrid: MECD.
- Morey, R. D., Hoekstra, R., Rouder, J. N., Lee, M. D. y Wagenmakers, E. J. (2016). The fallacy of placing confidence in confidence intervals. Psychonomic Bulletin & Review, 23(1), 103-123.
- Neyman, J. (1937). Outline of a theory of statistical estimation based on the classical theory of probability. Philosofical Transaction of the Royal Society of London, series A, Mathematical and Physical Sciences 236 (767), 33-380.
- Olivo, E. (2008). Significados del intervalo de confianza en la enseñanza de la ingeniería en México. Trabajo de Tesis Doctoral. Universidad de Granada.
- Olivo, E., Batanero, C. y Díaz, C. (2008). Dificultades de comprensión del intervalo de confianza en estudiantes universitarios. Educación Matemática, 20(3), 5-32.
- Wilkinson, L., & Task Force on Statistical Inference (TFSI) (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54, 594-604.
- Yáñez, G. y Behar, R. (2009). Interpretaciones erradas del nivel de confianza en los intervalos de confianza y algunas explicaciones plausibles. En M. J. González, M. T. González y J. Murillo (Eds.). Investigación en Educación Matemática XIII, Comunicaciones de los grupos de investigación. XIII Simposio de la SEIEM. Santander: SEIEM. Disponible en https://seiem.es/docs/comunicaciones/ GruposXIII/depc/Yanez_Behar_R.pdf
- Yaremko, R. M., Harari, H., Harrison, R. C. y Lynn, E. (2013). Handbook of research and quantitative methods in psychology: For students and professionals. Hilldale, NJ: Erlbaum.