Guía docente de Fundamentos de la Educación Estadística (M05/56/1/24)

• Educación estadística como campo de investigación. Investigaciones en psicología, educación matemática y estadística. Congresos y revistas específicas. Asociaciones, grupos de trabajo y de discusión. Recursos en Internet.
• Marcos teóricos y herramientas metodológicas: El conocimiento estadístico y sus características. Modelo sobre sentido estadístico. Enfoque semiótico en la investigación didáctica. Metodologías de investigación asociadas a los anteriores enfoques.
• Estadística: enfoques, escuelas y organización. Estadística descriptiva, correlación y regresión. Modelización en estadística.
• Recursos didácticos: Libros de texto, tareas. Formación de profesores.

Los establecidos para el acceso al máster.

El alumno sabrá/comprenderá:

• El estado actual de la educación estadística como área de investigación interdisciplinaria.
• Las características metodológicas y didácticas específicas de la estadística en comparación con otras ramas de las matemáticas.
• Los componentes de la cultura y el razonamiento estadístico y actividades para su desarrollo.
• Algunos marcos teóricos específicos de la educación estadística.
• Ejemplos de investigaciones en educación estadística.

El alumno será capaz de:

• Plantear y evaluar problemas de investigación en educación estadística.
• Analizar críticamente la literatura científica en educación estadística.
• Buscar fuentes bibliográficas, así como analizar y organizar la literatura existente sobre temas específicos relacionados con la educación estadística.
• Seleccionar, elaborar, analizar e interpretar los datos de investigaciones en educación estadística.

• Tema 1. Educación estadística como campo de investigación. Origen y problemática de la investigación en educación estadística. Investigaciones realizadas desde la psicología, educación matemática y estadística. Congresos y revistas específicas. Asociaciones, grupos de trabajo y de discusión. Agendas de investigación. Fuentes de información en Internet.
• Tema 2. Algunos marcos teóricos específicos: Sentido estadístico y sus componentes. Cultura estadística y su importancia. Ideas estadísticas fundamentales. Razonamiento estadístico y sus características. Actitudes hacia la estadística.
• Tema 3. Estadística en el currículo. El currículo de estadística en la Educación Obligatoria en España: Educación Primaria, Secundaria Obligatoria. Perspectiva internacional. Ejemplos de investigación curricular.
• Tema 4. Asociación, correlación y regresión. Investigaciones sobre libros de texto y formación de profesores.

• Práctica 1. Búsqueda y análisis del contenido de un servidor dedicado a la educación estadística en Internet. Descripción resumida.
• Práctica 2. Análisis de un conjunto de datos sencillos, dentro de la filosofía de un proyecto estadístico.
• Práctica 3. Análisis de un recurso didáctico sobre educación estadística o de orientaciones curriculares diferentes de las presentadas por la profesora.
• Práctica 4. Análisis crítico de un trabajo de investigación sobre educación estadística y presentación resumida de las conclusiones sobre el mismo.

Batanero, C. (2004). Los retos de la cultura estadística. Yupana, 1(1), 27-37.

Batanero, C. (2019). Treinta años de investigación en educación estocástica: Reflexiones y desafíos. 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.

Batanero, C., Begue, N., Borovcnik, M. y  Gea, M. M. (2020). Ways in which high-school students understand the sampling distribution for proportions. Statistics Education Research Journal, 3, 32-52. https://doi.org/10.52041/serj.v19i3.55.

Batanero, C., Gea, M. M. y Begué, N. (2019). El sentido del muestreo. Números, 100, 121-124.

Batanero, C. y  Gea, M. M. (2019, December). Making sense of correlation and regression. In International Congress on Education and Technology in Sciences (pp. 22-35). Springer.

Batanero, C. y Díaz, C. (2004). El papel de los proyectos en la enseñanza y aprendizaje de la estadística. En J. Patricio Royo (Ed.), Aspectos didácticos de las matemáticas (pp. 125-163). Zaragoza: ICE.

Gea, M., Batanero, C. y Roa, R. (2014). El sentido de la correlación y regresión. Números, 87, 25-35.

Gea, M. M., López-Martín, 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.  http//doi.org/10.35763/aiem.v1i8.113

Pallauta, J. D., Gea, M. M., y Batanero, C. (2020). Un análisis semiótico del objeto tabla estadística en libros de texto chilenos. Zetetike, 28, e020001-e020001. https://doi.org/10.20396/zet.v28i0.8656257

Batanero, C., Arteaga, P. y Gea, M. M. (2018). Statistical graphs in Spanish textbooks and diagnostic tests for 6–8-year-old children. In A. Leaving, M. Meletiou-Mavrotheris y E. Paparistodemou (Eds.), Statistics in early childhood and primary education (pp. 163-180). Springer.

Batanero, C. y Borovcnik, M. (2016). Statistics and probability in high school. Sense Publishers.

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.

Franklin, C., Kader, G., Mewborn, D. S., Moreno, J., Peck, R., Perry, M. y Scheaffer, R. (2005). A curriculum framework for K-12 statistics education. GAISE report. http://www.amstat.org/education/gaise/.

Gea, M. M., Arteaga, P. y Canadas, G. R. (2017). Interpretación de gráficos estadísticos por futuros profesores de Educación Secundaria. Avances de Investigacion en Educacion Matematica, 12, 19-37.

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). Springer.

Pallauta, J.D, Gea; M.M. y Arteaga, P. (2021). Caracterización de las tareas propuestas sobre tablas estadísticas en libros de texto chilenos de educación básica.  Paradigma, 40(1), 32-60.

Ridgway, J. (2015). Implications of the data revolution for statistics education. International Statistical Review.  doi:10.1111/insr.12110.

Wild, C. J. (2017). Statistical literacy as the earth moves.Statistics Education Research Journal, 16(1), 31-37.

Este curso es uno de los tres relacionados con la línea de investigación en Educación Estadística y recoge el trabajo del Grupo de investigación en Educación Estadística de la Universidad de Granada. Más información sobre el grupo y los trabajos producidos se pueden consultar en la página web: http://www.ugr.es/~batanero/

Otras direcciones web importantes:

Universidad de Granada: https://www.ugr.es/

Máster en Didáctica de la Matemática: https://masteres.ugr.es/didacticamatematica/

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD02 Sesiones de discusión y debate. 
• MD05 Preparación y presentación de los trabajos 
• MD06 Análisis de fuentes y documentos 

El artículo 18 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

Se tendrán en cuenta:

• Participación activa en cada una de las sesiones presenciales o participación en la discusión a través de foro, mostrando haber estudiado los documentos recomendados (40% de la calificación final).
• Realización de trabajos asignados según cada uno de los temas (45% de la calificación final).
• Trabajo final individual consistente en el análisis, discusión y valoración crítica de un trabajo de investigación sobre educación estadística o en la elaboración de un trabajo de iniciación a la investigación (15% de la calificación final).

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

Se tendrán en cuenta:

• Realización de trabajos asignados según cada uno de los temas (60% de la calificación final).
• Trabajo final individual consistente en el análisis, discusión y valoración crítica de un trabajo de investigación sobre educación estadística o en la elaboración de un trabajo de iniciación a la investigación (40% de la calificación final).

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación en tal caso consistirá en:

• Realización de trabajos asignados según cada uno de los temas (60% de la calificación final).
• Trabajo final individual consistente en el análisis, discusión y valoración crítica de un trabajo de investigación sobre educación estadística o en la elaboración de un trabajo de iniciación a la investigación (40% de la calificación final).