Nivel de razonamiento en la comprensión de gráficos estadísticos en estudiantes universitarios
Level of reasoning in the understanding of statistical graphics in college students
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Antecedentes: El parámetro escogido para identificar el nivel de comprensión de gráficas estadísticas que poseen los estudiantes universitarios es el modelo M3ST (Middle School Stundents Statistical Thinking, por sus siglas en inglés, o, lo que es lo mismo, Pensamiento Estadístico en Estudiantes de Secundaria) propuesto por Langrall y Mooney (2002). Objetivo: La investigación que reporta este artículo ha tenido como propósito identificar el nivel de comprensión de gráficas estadísticas que poseen los estudiantes de la carrera de Administración de Empresas de la Universidad Francisco de Paula Santander (UFPS). Métodos: Con este fin se aplicó a una muestra de 111 estudiantes un cuestionario diseñado para evaluar dos aspectos del pensamiento estadístico en la comprensión de gráficas, a saber: descripción y representación de datos. Resultados: Del análisis de los resultados se obtuvo que la mayoría de los estudiantes se ubica en el nivel idiosincrásico. Conclusión: Lo cual significa que tales estudiantes presentan dificultades para distinguir los elementos de una gráfica, para establecer relaciones entre los elementos contenidos en ella y para justificar apropiadamente sus respuestas.
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J. P. Arteaga, C. Batanero, G. Cañadas, and J. M. Contreras. “Las tablas y gráficos estadísticos como objetos culturales”, Números, vol. 76, pp. 55–67, marzo 2011.
I. Cazorla. “A relação entre a habilidades viso-pictóricas e o dominio de conceitos estatísticos na leitura de gráficos”, Tesis doctoral inédita, Universidad Estatal de Campinas, Brasil, 2002.
C. Wild and M. Pfannkuch. “Statistical thinking in empirical enquiry”. International statistical review, vol. 67, no. 3, pp. 223-265, 1999.
S. N. Friel, G.W. Bright and F. Curcio. “Understanding Students Understanding of Graphs”, Mathematics Teaching in the Middle School, vol. 3, no. 3, pp. 224-227, 1997.
J. P. Arteaga, C. Batanero, J. Ortiz and J.M. Contreras. “Sentido numérico y gráficos estadísticos en la formación de profesores”. Publicaciones, no. 41, pp. 33-49, 2011.
J. D. Godino and C. Batanero, “Significado institucional y personal de los objetos matemáticos”, Recherches en Didactique des Mathématiques, vol. 14, no. 3, pp. 325-355, 1994.
J.P. Arteaga. “Evaluación de conocimientos sobre gráficos estadísticos y conocimientos didácticos de futuros profesores”, Tesis doctoral, Universidad de Granada, Granada, 2011. [En línea]. Disponible en: http://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/arteaga.pdf
J. M. Shaughnessy, J. Garfield and B. Greer. “Data Handling”. En A. Bishop et al. (Ed.), International Handbook of mathematics education. Dordrecht: kluwer, A. P., vol. 1, 1996, pp. 205-237.
C. W. Langrall and E. S. Mooney. “The development of a framework characterizing middle school student’s statistical thinking”. In B. Phillips (Ed), Proceedings of the sixth International conference on Teaching Statistics. Ciudad del Cabo, Sur Africa. 2002.
R. Monroy Santana. “Categorización de la comprensión de gráficas estadísticas en estudiantes de secundaria (12-15)”, REIEC, vol. 2, no. 2, 2007.
F. Curcio. “Comprehension of mathematical relationships expressed in graphs”, Journal for Research in Mathematics Education, vol. 18, no. 5, pp. 382-393, 1987.
S. Friel, F. Curcio, and G. Bright. “Making sense of graphs: critical factors influencing comprehension and instructional implications”. Journal for research in mathematics education, vol. 32, no. 2, pp. 124 158, 2001.
