Exploring probability content knowledge in prospective mathematics teachers

  1. Ruz, Felipe 1
  2. Molina-Portillo, Elena 2
  3. Contreras, José Miguel 2
  1. 1 Universidad de O’Higgins (Chile)
  2. 2 Universidad de Granada
    info

    Universidad de Granada

    Granada, España

    ROR https://ror.org/04njjy449

Revista:
BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa

ISSN: 1889-3805

Año de publicación: 2021

Volumen: 37

Número: 2

Páginas: 129-147

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa

Resumen

In this work we present the process of design, construction and pilot implementation of an instrument to evaluate the knowledge about stochastic in mathematics teachers, in relation to Probability Content. These pilot tests were carried out in a sample of 127 future mathematics teachers, from Spain and Chile. The results are organized starting with some indicators on the psychometric properties of the items analysed and the overall results of the questionnaire. Subsequently, we jointly study the items that make up each category of knowledge of the content considered, between common or expanded, looking for differences between the groups that make up the sample. It is concluded that the instrument has acceptable characteristics, as well as the items analysed and its reformed application is projected in the future.

Referencias bibliográficas

  • Batanero, C. (2005). ✭✭Significados de la Probabilidad en la educación secundaria✮✮. En: Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, RELIME 8, págs. 247-263.
  • Batanero, C. y M. Borovcnik (2016). Statistics and Probability in High School. Rotterdam: Sense Publishers.
  • Batanero, C., G. Burrill y C. Reading (2010). ✭✭Assessment and Feedback in Statistics✮✮. En: Assessment Methods in Statistical Education: An International Perspective. United Kingdom: John Wiley & Sons, p´ags. 3-19.
  • Batanero, C., G. Burrill y C. Reading (2011). ✭✭Teaching Statistics in school mathematics: Challenges for Teaching and teacher education✮✮. En: A Joint ICMI/IASE Study. New York: Springer.
  • Batanero, C. y E. Chernoff (2018). ✭✭Teaching and learning Stochastics: Advances in Probability Education Research✮✮. En: ICME-13 Monographs. Cham: Springer.
  • Ben-Zvi, D., K. Makar y J. Garfield (2018). International Handbook of Research in Statistics Education. Cham: Springer.
  • Contreras, J. M. (2011). Evaluaci´on de conocimientos y recursos didácticos en la formación de profesores sobre probabilidad condicional (Tesis doctoral). Universidad de Granada.
  • Cruz-Ramírez, M., S. Alvarez-Reyes y F. P´erez-Santos (2014). ´ ✭✭Sobre la enseñanza de la distribución Poisson en carreras de ingeniería✮✮. En: Bolema: Boletim de Educa¸c˜ao Matemática 28, págs. 1117-1134.
  • DelMas, R., J. Garfield, A. Ooms y B. Chance (2007). ✭✭Assessing Students - Conceptual Understanding after a First Course in Statistics✮✮. En: Statistics Education Research Journal 2, p´ags. 28-58.
  • Díaz, C. (2007). Viabilidad de la enseñanza de la inferencia bayesiana en el análisis de datos en psicología (Tesis doctoral). Universidad de Granada.
  • Ebel R. y Frisbie, D. (1991). Essentials of Educational Measurement (5th ed.) New Jersey: PrenticeHall.
  • Educación Chile, Ministerio de (2009). Curriculum. Objetivos fundamentales y contenidos mínimos obligatorios de la Educación Básica y Media. Santiago: MINEDUC.
  • Educación Chile, Ministerio de (2012). Bases Curriculares Educación Básica. Santiago: MINEDUC.
  • Educación Chile, Ministerio de (2015). Bases curriculares 7° a 2° medio. Santiago: MINEDUC.
  • Educación Cultura y Deporte, Ministerio de (2014). ✭✭Real Decreto 126/2014, de 28 de febrero, por el que se establece el currículo básico de la Educación Primaria✮✮. En: Boletín Oficial del Estado, págs. 19349-19420.
  • Educación Cultura y Deporte, Ministerio de (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✮✮. En: Boletín Oficial del Estado, p´ags. 1-35.
  • Falk, R. (1986). ✭✭Conditional probabilities: insights and difficulties✮✮. En: Proceedings of the Second International Conference on Teaching Statistics (ICOTS 2). Victoria: ISI, p´ags. 292-297.
  • Franklin, C., G. Kader, D. Mewborn, J. Moreno, R. Peck, M. Perry y R. Scheaffer (2007). ✭✭Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) Report. A pre-K-12 curriculum framework.✮✮ En: Journal of Nursing Education. Alexandr´ıa, Virginia: American Statistical Association (ASA).
  • Garfield, J. (2003). ✭✭Assessing Statistical Reasoning✮✮. En: Statistics Education Research Journal 2, p´ags. 22-38.
  • Garfield, J. y A. Ahlgren (1988). ✭✭Difficulties in Learning Basic Concepts in Probability and Statistics: Implications for Research✮✮. En: Journal for Research in Mathematics Education 19, p´ags. 44-63.
  • Godino, J. D. y C. Batanero (1994). ✭✭Significado institucional y personal de los objetos matem´aticos✮✮. En: Recherches en Didactique des Math´ematiques 14, p´ags. 325-355.
  • Godino, J. D., C. Batanero y V. Font (2007). ✭✭The Onto-Semiotic Approach to Research in Mathematics Education✮✮. En: ZDM. The International Journal on Mathematics Education 39, p´ags. 127-135.
  • Godino, J. D., B. Giacomone, C. Batanero y V. Font (2017). ✭✭Enfoque Ontosemi´otico de los Conocimientos y Competencias del Profesor de Matem´aticas✮✮. En: Bolema: Boletim de Educa¸c˜ao Matemática 31, p´ags. 90-113.
  • Gómez, E. (2014). Evaluaci´on y desarrollo del conocimiento matem´atico para la ense˜nanza de la probabilidad en futuros profesores de educaci´on primaria (Tesis doctotal). Universidad de Granada.
  • Gómez, E., C. Batanero y J. M. Contreras (1960). ✭✭Point biserial correlation coeficient and its generalization✮✮. En: Psychometrika 25, p´ags. 393-408.
  • Groth, R. y M. Meletiou-Mavrotheris (2018). ✭✭Research on Statistics Teachers Cognitive and Affective Characteristics✮✮. En: International Handbook of Research in Statistics Education. Cham: Springer, p´ags. 327-355.
  • Hill, H., D. Ball y S. G. Schilling (2008). ✭✭Unpacking Pedagogical Content Knowledge: Conceptualizing and Measuring Teachers Topic-Specific Knowledge of Students✮✮. En: Journal for Research in Mathematics Education 39, p´ags. 372-400.
  • J. Pedhazur, E. y L. Pedhazur (1991). Measurement, Design, and Analysis. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates Inc.
  • Krippendorff, K. (1990). Metodolog´ıa de an´alisis de contenido: Teor´ıa y pr´actica. Barcelona: Paid´os.
  • Landis, J. R. y G. G. Koch (1977). ✭✭The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data✮✮. En: Biometrics 33, p´ags. 159-174.
  • Naciones Unidas, Organizaci´on de las (2015). Transformar nuestro mundo: la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible.
  • Nunnally, J. (1967). Psychometric Teory. New York: McGraw-Hill.
  • Ojeda, A. M. (1995). ✭✭Dificultades del alumnado respecto a la probabilidad condicional✮✮. En: Revista UNO 5, p´ags. 37-55.
  • Osterlind, S. (1998). ✭✭Constructing test items: Multiple-Choice, Constructed-Response, Performance, and Other Formats✮✮. En: Evaluation in Education and Human Services (2nd ed.) Dordrecht: Kluwer Academic.
  • Perfeccionamiento Experimentación e Investigaciones Pedagógicas, Centro de (2018). Resultados Nacionales Evaluación Nacional Diagnóstica de la Formación Inicial Docente 2017. Santiago: CPEIP.
  • Ruz, F., D. D´ıaz-Levicoy, E. Molina-Portillo y K. Ruiz-Reyes (2018). ✭✭Ways to strengthen the statistical literacy, reasoning and thinking in the mathematics teachers training✮✮. En: Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS 10). Kyoto: ISI/IASE.
  • Ruz, F., E. Molina-Portillo y J. M. Contreras (2019). ✭✭Guía de Valorización de la Idoneidad Didáctica de Procesos de Instrucción en Didáctica de la Estadística✮✮. En: Bolema: Boletim de Educa¸c˜ao Matemática 33, p´ags. 135-154.
  • Santiesteban, C. (2009). Principios de Psicometría. Madrid: Síntesis.
  • Schoenfeld, A. H. y J. Kilpatrick (2008). ✭✭Toward a theory of proficiency in teaching mathematics✮✮. En: International handbook of mathematics teacher education (Tools and, Vol. 2). Rotterdam: Sense Publishers.
  • Shaughnessy, J. M. (1992). ✭✭Research in probability and statistics: Reflections and directions✮✮. En: Handbook of research on mathematics teaching and learning: A project of the National Council of Teachers of Mathematics. New York: Macmillan Publishing Co, Inc., p´ags. 465-494.
  • Shulman, L. (1987). ✭✭Knowledge and teaching: Foundations of the new reform✮✮. En: Harvard Educational Review 57, p´ags. 1-22.
  • Tauber, L. (2001). La construccióon del significado de la distribuci´on normal a partir de actividades de an´alisis de datos (Tesis doctoral). Universidad de Sevilla.
  • Teachers of Mathematics, National Council of (2000). Principles and standards for school mathematics. Reston, Virginia: NCTM.
  • Tversky, A. y D. Kahneman (1982). ✭✭Evidential impact of base rates✮✮. En: Judgement under uncertainty: Heuristics and biases. Cambridge University Press, p´ags. 153-160.
  • Wroughton, J. y T. Cole (2013). ✭✭Distinguishing between binomial, hypergeometric and negative binomial distributions✮✮. En: Journal of Statistics Education 21, p´ags. 1-16.
Fuente de los datos: Dialnet