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

Curso 2023/2024
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 21/06/2023

Máster

Máster Universitario en Didáctica de la Matemática

Módulo

Cursos Especializados

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Primero

Créditos

4

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • María Magdalena Gea Serrano

Horario de Tutorías

María Magdalena Gea Serrano

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Miércoles 8:15 a 14:15 (321)
  • Tutorías 2º semestre
    • Lunes 8:15 a 12:15 (321)
    • Miércoles 11:30 a 14:30 (321)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • 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 sentido estocástico y sus características; modelos sobre el sentido estocástico; investigación asociada a los anteriores enfoques.
  • Educación estadística en la enseñanza no universitaria: enfoques, escuelas y currículo.
  • Agenda de investigación en Educación estadística.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Los establecidos para el acceso al máster.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG01. Aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con el área de estudio 
  • CG03. Comunicar sus conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades 
  • CG04. Aprender de manera autodirigida y autónoma a lo largo de la vida profesional 

Competencias Específicas

  • CE01. Plantear y evaluar problemas de investigación en Didáctica de la Matemática 
  • CE02. Analizar críticamente la literatura científica en Didáctica de la Matemática 
  • CE03. Buscar fuentes bibliográficas, así como analizar y organizar la literatura existente sobre temas específicos relacionados con la Didáctica de la Matemática 
  • CE05. Delimitar el marco metodológico, diseño y componentes de una investigación en Didáctica de la Matemática 
  • CE10. Seleccionar, elaborar, analizar e interpretar los datos en una investigación en educación matemática; Interpretar y presentar los resultados de una investigación 
  • CE12. Adquirir o mejorar las habilidades de exposición oral y escrita de trabajos teóricos y de investigación 
  • CE13. Fomentar el espíritu crítico, reflexivo e innovador para mejorar la educación matemática a partir de la investigación 

Competencias Transversales

  • CT01. Mostrar interés por la calidad y la excelencia en la realización de diferentes tareas. 
  • CT03. Tener un compromiso ético y social en la aplicación de los conocimientos adquiridos. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

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.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • Tema 1. Educación estadística como campo de investigación. Origen 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. 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.
  • Tema 3. Estadística en el currículo. El currículo de estadística en la enseñanza no universitaria en España. Perspectiva internacional. Ejemplos de investigaciones curriculares.
  • Tema 4. Agenda de investigación en Educación estadística. Líneas de interés y desarrollo, estructura y ejemplos.

Práctico

  • Práctica 1. Búsqueda y análisis del contenido de un servidor dedicado a la Educación estadística en Internet.
  • Práctica 2. Análisis de noticias desde marcos teóricos específicos en Educación estadística con los que evidenciar su importancia en la cultura del ciudadano.
  • Práctica 3. Análisis de un recurso didáctico o material curricular en base a los principios que justifican el proyecto GAISE.
  • Práctica 4. Análisis crítico de un trabajo de investigación sobre educación estadística y presentación resumida de las conclusiones sobre el mismo.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

Bargagliotti, A., Franklin, C., Arnold, P., Gould, R., Johnson, S., Perez, L. y Spangler, D. (2020). Pre-K-12 Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education II (GAISE II) report. ASA.

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

Bibliografía complementaria

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., 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. American Statistical Association.

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.

Enlaces recomendados

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/

Metodología docente

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

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

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).

Evaluación Extraordinaria

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).

Evaluación única 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).

Información adicional