La educación estadística es la práctica de la enseñanza y el aprendizaje de la estadística , junto con la investigación académica asociada.
La estadística es tanto una ciencia formal como una teoría práctica de la investigación científica , y ambos aspectos se consideran en la educación estadística. La educación en estadística tiene preocupaciones similares a las de la educación en otras ciencias matemáticas , como la lógica , las matemáticas y la informática . Al mismo tiempo, las estadísticas se preocupan por el razonamiento basado en la evidencia, particularmente con el análisis de datos. Por lo tanto, la educación en estadística tiene fuertes similitudes con la educación en disciplinas empíricas como la psicología y la química , en las que la educación está estrechamente ligada a la experimentación "práctica".
Los matemáticos y estadísticos a menudo trabajan en un departamento de ciencias matemáticas (particularmente en colegios y universidades pequeñas). En ocasiones, los cursos de estadística han sido impartidos por no estadísticos, en contra de las recomendaciones de algunas organizaciones profesionales de estadísticos y matemáticos.
La investigación en educación estadística es un campo emergente que surgió de diferentes disciplinas y actualmente se está estableciendo como un campo único que se dedica a la mejora de la enseñanza y el aprendizaje de las estadísticas en todos los niveles educativos.
Objetivos de la educación estadística
Los educadores en estadística tienen metas cognitivas y no cognitivas para los estudiantes. Por ejemplo, la ex presidenta de la Asociación Estadounidense de Estadística (ASA), Katherine Wallman, definió la alfabetización estadística como la inclusión de las habilidades cognitivas de comprender y evaluar críticamente los resultados estadísticos, así como apreciar las contribuciones que puede hacer el pensamiento estadístico. [1] [2]
Metas cognitivas
En el texto que surge de la conferencia conjunta de 2008 de la Comisión Internacional de Instrucción Matemática y la Asociación Internacional de Educadores en Estadística, los editores Carmen Batanero, Gail Burrill y Chris Reading (Universidad de Granada, España, Michigan State University, EE. Nueva Inglaterra, Australia, respectivamente) señalan las tendencias mundiales en los planes de estudio que reflejan objetivos orientados a los datos. En particular, los educadores actualmente buscan que los estudiantes: "diseñen investigaciones; formulen preguntas de investigación; recopilen datos usando observaciones, encuestas y experimentos; describan y comparen conjuntos de datos; y propongan y justifiquen conclusiones y predicciones basadas en datos". [3] Los autores señalan la importancia de desarrollar el pensamiento y el razonamiento estadísticos además del conocimiento estadístico.
A pesar del hecho de que los objetivos cognitivos para la educación estadística se centran cada vez más en la alfabetización estadística, el razonamiento estadístico y el pensamiento estadístico en lugar de las habilidades, los cálculos y los procedimientos por sí solos, no hay acuerdo sobre qué significan estos términos o cómo evaluar estos resultados. Un primer intento de definir y distinguir entre estos tres términos aparece en el sitio web ARTIST [4] que fue creado por Garfield , delMas y Chance y desde entonces ha sido incluido en varias publicaciones. [5] [6] Las definiciones breves de estos términos son las siguientes:
- La alfabetización estadística consiste en poder leer y utilizar lenguaje estadístico básico y representaciones gráficas para comprender la información estadística en los medios y en la vida diaria.
- El razonamiento estadístico es poder razonar y conectar diferentes conceptos e ideas estadísticos, como saber cómo y por qué los valores atípicos afectan las medidas estadísticas de centro y variabilidad.
- El pensamiento estadístico es el tipo de pensamiento que utilizan los estadísticos cuando se encuentran con un problema estadístico. Esto implica pensar en la naturaleza y la calidad de los datos y, de dónde provienen los datos, elegir análisis y modelos apropiados e interpretar los resultados en el contexto del problema y dadas las limitaciones de los datos.
Otros objetivos cognitivos de la educación estadística varían según el nivel educativo de los estudiantes y los contextos en los que esperan encontrar estadísticas.
Los estadísticos han propuesto lo que consideran los conceptos estadísticos más importantes para los ciudadanos educados. Por ejemplo, Utts (2003) publicó siete áreas de lo que todo ciudadano educado debería saber, incluida la comprensión de que "la variabilidad es normal" y cómo "las coincidencias ... no son infrecuentes porque hay tantas posibilidades". [7] Gal (2002) sugiere que se espera que los adultos en las sociedades industrializadas ejerzan conocimientos estadísticos, "la capacidad de interpretar y evaluar críticamente la información estadística ... en diversos contextos, y la capacidad de ... comunicar entendimientos e inquietudes con respecto a las ... conclusiones". [8]
Metas no cognitivas
Los resultados no cognitivos incluyen constructos afectivos como actitudes, creencias, emociones, disposiciones y motivación. [9] Según los destacados investigadores Gal & Ginsburg, [10] los educadores en estadística deberían tener como prioridad estar al tanto de las ideas, reacciones y sentimientos de los estudiantes hacia la estadística y cómo estos afectan su aprendizaje.
Creencias
Las creencias se definen como las ideas sostenidas individualmente sobre la estadística, sobre uno mismo como aprendiz de estadística y sobre el contexto social del aprendizaje de la estadística. [11] Las creencias son distintas de las actitudes en el sentido de que las actitudes son sentimientos relativamente estables e intensos que se desarrollan con el tiempo en el contexto de experiencias de aprendizaje de estadísticas. La red de creencias de los estudiantes proporciona un contexto para su enfoque de sus experiencias en el aula en estadística. Muchos estudiantes ingresan a un curso de estadística con aprensión hacia el aprendizaje de la materia, lo que va en contra del entorno de aprendizaje que el instructor está tratando de lograr. Por lo tanto, es importante que los instructores tengan acceso a instrumentos de evaluación que puedan brindar un diagnóstico inicial de las creencias de los estudiantes y monitorear las creencias durante un curso. [10] Con frecuencia, los instrumentos de evaluación han monitoreado creencias y actitudes en conjunto. Para ver ejemplos de tales instrumentos, consulte la sección de actitudes a continuación.
Plan
La disposición tiene que ver con las formas en que los estudiantes cuestionan los datos y abordan un problema estadístico. Dispositions es una de las cuatro dimensiones del marco de Wild y Pfannkuch [12] para el pensamiento estadístico, y contiene los siguientes elementos:
- Curiosidad y conciencia: estos rasgos son parte del proceso de generar preguntas y generar ideas para explorar y analizar datos.
- Compromiso: los estudiantes serán más observadores y conscientes en las áreas que les resulten más interesantes.
- Imaginación: este rasgo es importante para ver un problema desde diferentes perspectivas y encontrar posibles explicaciones.
- Escepticismo: el pensamiento crítico es importante para recibir nuevas ideas e información y evaluar la idoneidad del diseño y análisis del estudio.
- Ser lógico: la capacidad de detectar cuándo una idea se sigue de otra es importante para llegar a conclusiones válidas.
- Propensión a buscar un significado más profundo: esto significa no tomar todo al pie de la letra y estar abierto a considerar nuevas ideas y buscar más información.
Scheaffer afirma que un objetivo de la educación estadística es que los estudiantes vean las estadísticas de manera amplia. Desarrolló una lista de opiniones de las estadísticas que pueden llevar a esta visión amplia y las describe de la siguiente manera: [13]
- Estadísticas como sentido numérico: ¿Entiendo qué significan los números? (ver datos como números en contexto, leer tablas, gráficos y tablas, comprender resúmenes numéricos y gráficos de datos, etc.)
- Las estadísticas como una forma de entender el mundo: ¿Puedo utilizar los datos existentes para ayudar a tomar decisiones? (utilizando datos del censo, tasas de natalidad y muerte, tasas de enfermedad, IPC, calificaciones, clasificaciones, etc., para describir, decidir y defender)
- La estadística como resolución de problemas organizada: ¿Puedo diseñar y realizar un estudio para responder a preguntas concretas? (plantear problemas, recopilar datos de acuerdo con un plan, analizar datos y sacar conclusiones de los datos)
Actitudes
Dado que los estudiantes a menudo experimentan ansiedad matemática y opiniones negativas sobre los cursos de estadística, varios investigadores han abordado las actitudes y la ansiedad hacia la estadística. Se han desarrollado algunos instrumentos para medir las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la estadística y se ha demostrado que tienen propiedades psicométricas adecuadas. Ejemplos de tales instrumentos incluyen:
- Encuesta de actitudes hacia las estadísticas (SATS), desarrollada por Schau, Stevens, Dauphinee y Del Vecchio [14]
- Escala de actitud hacia las estadísticas, desarrollada por Wise [15]
- Encuesta de Actitud Estadística (SAS), desarrollada por Roberts y Bilderback [16]
El uso cuidadoso de instrumentos como estos puede ayudar a los instructores de estadística a conocer la percepción que tienen los estudiantes de la estadística, incluida su ansiedad hacia el aprendizaje de la estadística, la dificultad percibida para aprender estadística y su utilidad percibida de la materia. [17] Algunos estudios han demostrado un éxito modesto en la mejora de las actitudes de los estudiantes en cursos individuales, [18] [19] pero no se han visto estudios generalizables que muestren una mejora en las actitudes de los estudiantes.
Sin embargo, uno de los objetivos de la educación estadística es hacer del estudio de la estadística una experiencia positiva para los estudiantes y aportar ejemplos y datos interesantes y atractivos que motiven a los estudiantes. Según una revisión de la literatura bastante reciente, [17] la mejora de las actitudes de los estudiantes hacia las estadísticas puede conducir a una mayor motivación y participación, lo que también mejora los resultados del aprendizaje cognitivo.
Nivel de educación primaria-secundaria
Nueva Zelanda
En Nueva Zelanda , Chris Wild y sus colegas de la Universidad de Auckland desarrollaron un nuevo plan de estudios de estadística. Rechazando el enfoque artificial, y ahora innecesario debido al poder de la computadora, del razonamiento bajo el nulo y las restricciones de la teoría normal, utilizan diagramas de caja comparativos y bootstrap para introducir conceptos de variabilidad e inferencia de muestreo. [20] El plan de estudios en desarrollo también contiene aspectos de la competencia estadística .
Reino Unido
En el Reino Unido , se han enseñado al menos algunas estadísticas en las escuelas desde la década de 1930. [21] [22] En la actualidad, las cualificaciones de nivel A (que suelen cursar los jóvenes de 17 a 18 años) se están desarrollando en "Estadísticas" y "Estadísticas adicionales". La cobertura del primero incluye: Probabilidad; Recopilación de datos; Estadísticas descriptivas; Distribuciones de probabilidad discretas; Distribución binomial; Distribuciones de Poisson; Distribuciones de probabilidad continua; La distribución normal; Estimacion; Evaluación de la hipótesis; Chi-cuadrado; Correlación y regresión. La cobertura de "Estadísticas adicionales" incluye: Distribuciones de probabilidad continua; Estimacion; Evaluación de la hipótesis; Pruebas de una muestra; Evaluación de la hipótesis; Dos pruebas de muestra; Pruebas de bondad de ajuste; Diseño experimental; Análisis de varianza (Anova); Control del Proceso Estadístico; Muestreo de aceptacion. El Centro para la Innovación en la Enseñanza de las Matemáticas (CIMT) [23] tiene notas de curso en línea para estos conjuntos de temas. [24] Las notas de revisión de una calificación existente [25] indican una cobertura similar. A una edad más temprana (típicamente de 15 a 16 años), las calificaciones de GCSE en matemáticas contienen temas de "Estadística y probabilidad" sobre: Probabilidad; Promedios; Desviación Estándar; Muestreo; Gráficos de frecuencia acumulativa (incluidas la mediana y los cuantiles); Representar datos; Histogramas. [26] La Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido tiene una página web [27] que conduce a material adecuado tanto para profesores como para estudiantes a nivel escolar. En 2004, la investigación de Smith hizo la siguiente declaración:
"Existe mucha preocupación y debate sobre el posicionamiento de la Estadística y el Manejo de Datos dentro del actual GCSE de matemáticas, donde ocupa aproximadamente el 25 por ciento de la asignación de horarios. Por un lado, existe un acuerdo generalizado de que el plan de estudios de Key Stage 4 ha terminado abarrotado y que la introducción de la Estadística y el Manejo de Datos puede haber sido a expensas del tiempo necesario para practicar y adquirir fluidez en las manipulaciones matemáticas básicas. Muchos en los departamentos de matemáticas e ingeniería de educación superior adoptan este punto de vista. Por otro lado, existe una abrumadora El reconocimiento, compartido por la Investigación, de la importancia vital de las habilidades en Estadística y Manejo de Datos tanto para otras disciplinas académicas como en el lugar de trabajo. La Investigación recomienda que se revise radicalmente este tema y que gran parte de la enseñanza y el aprendizaje de Estadística y Manejo de datos se eliminaría mejor del calendario de matemáticas e integraría con la enseñanza y el aprendizaje de otros sus disciplinas (por ejemplo, biología o geografía). El tiempo restituido al horario de matemáticas debería utilizarse para adquirir un mayor dominio de los conceptos y operaciones matemáticos básicos ". [28]
Estados Unidos
En los Estados Unidos , la escolarización ha aumentado el uso de probabilidades y estadísticas, especialmente desde la década de 1990. [29] Las estadísticas de resumen y los gráficos se enseñan en la escuela primaria en muchos estados. Los temas de probabilidad y razonamiento estadístico se enseñan en los cursos de álgebra (o ciencias matemáticas) de la escuela secundaria; El razonamiento estadístico se ha examinado en la prueba SAT desde 1994 . El College Board ha desarrollado un curso de ubicación avanzada en estadística , que ha proporcionado un curso de nivel universitario en estadística a cientos de miles de estudiantes de secundaria, y el primer examen se realizó en mayo de 1997. [30] En 2007, la ASA aprobó la Pautas para la Evaluación e Instrucción en Educación Estadística (GAISE), un marco bidimensional para la comprensión conceptual de la estadística en estudiantes de Pre-K-12. El marco contiene objetivos de aprendizaje para los estudiantes en cada nivel conceptual y proporciona ejemplos pedagógicos que son consistentes con los niveles conceptuales.
Estonia
Estonia está poniendo a prueba un nuevo plan de estudios de estadística desarrollado por la fundación Computer-Based Math basado en sus principios de utilizar las computadoras como herramienta principal de educación. [31] [32] [33] en cooperación con la Universidad de Tartu . [34]
Nivel universitario
General
La estadística se enseña a menudo en departamentos de matemáticas o en departamentos de ciencias matemáticas. A nivel de pregrado, la estadística a menudo se enseña como un curso de servicio.
Reino Unido
Por tradición en el Reino Unido, la mayoría de los estadísticos profesionales se forman a nivel de maestría. [ cita requerida ] Se ha observado una dificultad para contratar estudiantes universitarios sólidos: "Muy pocos estudiantes eligen positivamente estudiar títulos de estadística; la mayoría elige algunas opciones de estadística dentro de un programa de matemáticas, a menudo para evitar los cursos avanzados de matemáticas puras y aplicadas. Mi opinión es que la estadística como disciplina teórica se enseña mejor tarde que temprano, mientras que la estadística como parte de la metodología científica debería enseñarse como parte de la ciencia ". [35]
En el Reino Unido , la enseñanza de la estadística a nivel universitario se realizaba originalmente en departamentos de ciencias que necesitaban el tema para acompañar la enseñanza de sus propias materias, y los departamentos de matemáticas tenían una cobertura limitada antes de la década de 1930. [21] Durante los veinte años posteriores a esto, mientras los departamentos de matemáticas habían comenzado a enseñar estadística, hubo poca comprensión de que esencialmente se estaba aplicando la misma metodología estadística básica en una variedad de ciencias. [21] Los departamentos de estadística han tenido dificultades cuando se han separado de los departamentos de matemáticas. [35]
El psicólogo Andy Field ( Premio a la enseñanza y el libro de la Sociedad Británica de Psicología ) creó un nuevo concepto de enseñanza estadística y libros de texto que va más allá de la página impresa. [36]
Estados Unidos
Las inscripciones en estadísticas han aumentado en los colegios comunitarios , en los colegios universitarios de cuatro años y en las universidades de los Estados Unidos. En los colegios comunitarios en los Estados Unidos, las matemáticas han experimentado un aumento en la matrícula desde 1990. En los colegios comunitarios, la proporción de estudiantes inscritos en estadística y aquellos inscritos en cálculo aumentó del 56% en 1990 al 82% en 1995. [37] Uno de los los informes GAISE respaldados por ASA se centraron en la educación estadística a nivel universitario introductorio . El informe incluye una breve historia del curso de introducción a la estadística y recomendaciones sobre cómo debe enseñarse.
En muchas universidades, un curso básico de "estadística para no estadísticos" sólo ha requerido álgebra (y no cálculo); para los futuros estadísticos, en cambio, la exposición de los estudiantes universitarios a la estadística es sumamente matemática. [nb 1] Como estudiantes universitarios, los futuros estadísticos deberían haber completado cursos de cálculo multivariante, álgebra lineal, programación de computadoras y un año de probabilidad y estadística basada en cálculo. Los estudiantes que deseen obtener un doctorado en estadística de "cualquiera de los mejores programas de posgrado en estadística" también deben realizar un " análisis real ". [38] Los cursos de laboratorio en física, química y psicología también brindan experiencias útiles con la planificación y realización de experimentos y con el análisis de datos. La ASA recomienda que los estudiantes de pregrado consideren obtener una licenciatura en matemáticas aplicadas como preparación para ingresar a un programa de maestría en estadística. [nb 2]
Históricamente, los títulos profesionales en estadística han sido a nivel de maestría, aunque algunos estudiantes pueden calificar para trabajar con una licenciatura y experiencia relacionada con el trabajo o con un autoaprendizaje adicional. [nb 3] La competencia profesional requiere una formación en matemáticas, incluyendo al menos cálculo multivariante, álgebra lineal y un año de probabilidad y estadística basada en cálculo. [39] En los Estados Unidos, un programa de maestría en estadística requiere cursos de probabilidad, estadística matemática y estadística aplicada (por ejemplo, diseño de experimentos, muestreo de encuestas, etc.).
Para obtener un doctorado en estadística, ha sido tradicional que los estudiantes completen un curso de probabilidad teórica de medidas , así como cursos de estadística matemática . Estos cursos requieren un buen curso de análisis real , que cubra las pruebas de la teoría del cálculo y temas como la convergencia uniforme de funciones. [38] [40] En las últimas décadas, algunos departamentos han discutido permitir que los estudiantes de doctorado renuncien al curso en probabilidad de teoría de la medida demostrando habilidades avanzadas en programación de computadoras o computación científica . [nb 4]
¿Quién debería enseñar estadística?
La cuestión de qué cualidades se necesitan para enseñar estadística se ha discutido mucho y, a veces, esta discusión se concentra en las calificaciones necesarias para quienes emprenden dicha enseñanza. La cuestión se plantea por separado para la enseñanza tanto a nivel escolar como universitario, en parte debido a la necesidad numéricamente mayor de profesores a nivel escolar y en parte debido a la necesidad de que dichos profesores cubran una amplia gama de otros temas dentro de sus funciones generales. Dado que la "estadística" a menudo se enseña a los no científicos, las opiniones pueden variar desde "la estadística debe ser enseñada por estadísticos", pasando por "la enseñanza de la estadística es demasiado matemática" hasta el extremo de que "la estadística no debe ser enseñada por estadísticos". ". [41]
Docencia a nivel universitario
Especialmente en los Estados Unidos, los estadísticos se han quejado durante mucho tiempo de que muchos departamentos de matemáticas han asignado matemáticos (sin competencia estadística) para impartir cursos de estadística , dando efectivamente cursos " doble ciego ". El principio de que los instructores universitarios deben tener calificaciones y compromiso con su disciplina académica ha sido violado durante mucho tiempo en los colegios y universidades de los Estados Unidos, según generaciones de estadísticos. Por ejemplo, la revista Statistical Science reimprimió artículos "clásicos" sobre la enseñanza de la estadística por no estadísticos de Harold Hotelling ; [42] [43] [44] Los artículos de Hotelling son seguidos por los comentarios de Kenneth J. Arrow , W. Edwards Deming , Ingram Olkin , David S. Moore , James V. Sidek, Shanti S. Gupta, Robert V. Hogg , Ralph A. Bradley y Harold Hotelling, Jr. (economista e hijo de Harold Hotelling).
Los datos sobre la enseñanza de la estadística en los Estados Unidos se han recopilado en nombre del Conference Board of the Mathematical Sciences ( CBMS ). Al examinar los datos de 2000, Schaeffer y Stasny [45] informaron
Con mucho, la mayoría de los instructores de los departamentos de estadística tienen al menos una maestría en estadística o bioestadística (aproximadamente el 89% para los departamentos de doctorado y aproximadamente el 79% para los departamentos de maestría). En los departamentos de doctorado en matemáticas, sin embargo, solo alrededor del 58% de los instructores de cursos de estadística tenían al menos una maestría en estadística o bioestadística como su título más alto obtenido. En los departamentos de matemáticas a nivel de maestría, el porcentaje correspondiente estaba cerca del 44%, y en los departamentos de nivel de licenciatura solo el 19% de los instructores de cursos de estadística tenían al menos una maestría en estadística o bioestadística como su título más alto obtenido. Como esperábamos, una gran mayoría de los instructores en los departamentos de estadística (83% para los departamentos de doctorado y 62% para los departamentos de maestría) tenían títulos de doctorado en estadística o bioestadística. Los porcentajes comparables para los profesores de estadística en los departamentos de matemáticas fueron de aproximadamente 52% y 38%.
El principio de que los instructores de estadística deben tener competencia estadística ha sido afirmado por las directrices de la Asociación Matemática de América , que ha sido avalada por la ASA. La enseñanza poco profesional de estadística por matemáticos (sin titulación en estadística) se ha abordado en muchos artículos. [46] [47]
Métodos de enseñanza
La literatura sobre métodos de enseñanza de la estadística está estrechamente relacionada con la literatura sobre la enseñanza de las matemáticas por dos razones. Primero, la estadística a menudo se enseña como parte del plan de estudios de matemáticas, por instructores capacitados en matemáticas y que trabajan en un departamento de matemáticas. En segundo lugar, la teoría estadística a menudo se ha enseñado como una teoría matemática más que como la lógica práctica de la ciencia, como la ciencia que "pone la oportunidad en funcionamiento" en la frase de Rao, y esto ha implicado un énfasis en el entrenamiento formal y manipulativo. , como resolver problemas combinatorios que involucran gominolas rojas y verdes. Los estadísticos se han quejado de que los matemáticos tienden a enfatizar demasiado las manipulaciones matemáticas y la teoría de la probabilidad y a enfatizar menos las cuestiones de experimentación , metodología de encuestas , análisis de datos exploratorios e inferencia estadística . [48] [ aclaración necesaria ]
En las últimas décadas, ha habido un mayor énfasis en el análisis de datos y la investigación científica en la educación estadística. En el Reino Unido, la investigación de Smith Making Mathematics Count sugiere enseñar conceptos estadísticos básicos como parte del plan de estudios de ciencias, en lugar de como parte de las matemáticas . [49] En los Estados Unidos, las directrices de la ASA para las estadísticas de pregrado especifican que las estadísticas introductorias deben enfatizar los métodos científicos de recopilación de datos , en particular los experimentos aleatorizados y las muestras aleatorias : [39] [50] además, el primer curso debe revisar estos temas cuando Se estudia la teoría de la " inferencia estadística ". [50] Se producen recomendaciones similares para el curso de Colocación Avanzada (AP) en Estadística . Las pautas de ASA y AP son seguidas por libros de texto contemporáneos en los EE. UU., Como los de Freedman , Purvis & Pisani ( Estadística ) [51] y por David S. Moore ( Introducción a la práctica de la estadística con McCabe [52] y Estadística: Conceptos y controversias con Notz [53] ) y Watkins, Schaeffer & Cobb ( Estadísticas: de los datos a las decisiones [54] y Estadísticas en acción [55] ).
Además de un énfasis en la investigación científica en el contenido del comienzo de la estadística, también ha habido un aumento en el aprendizaje activo en la conducción del aula de estadística. [56] [ aclaración necesaria ]
Comunidad profesional
Asociaciones
El Instituto Internacional de Estadística (ISI) ahora tiene una sección dedicada a la educación, la Asociación Internacional para la Educación Estadística (IASE), que organiza la Conferencia Internacional sobre Estadísticas de Enseñanza cada cuatro años, así como las conferencias satélite IASE sobre reuniones de ISI e ICMI. El Reino Unido estableció el Centro de la Real Sociedad de Estadística para la Educación en Estadística y la ASA ahora también tiene una Sección de Educación Estadística, centrada principalmente en la enseñanza de la estadística en los niveles primario y secundario.
Conferencias
Además de las reuniones internacionales de educadores de estadística en ICOTS cada cuatro años, EE. UU. Organiza una Conferencia de EE. UU. Sobre Estadísticas de enseñanza (USCOTS) cada dos años y recientemente ha iniciado una Conferencia electrónica sobre Estadísticas de enseñanza (eCOTS) para alternar con USCOTS. Las sesiones sobre el área de educación estadística también se ofrecieron en muchas conferencias en educación matemática como el Congreso Internacional de Educación Matemática , el Consejo Nacional de Profesores de Matemáticas , la Conferencia del Grupo Internacional de Psicología de la Educación Matemática y el Grupo de Investigación en Educación Matemática de Australasia. Las Reuniones Estadísticas Conjuntas anuales (ofrecidas por ASA y Statistics Canada ) ofrecen muchas sesiones y mesas redondas sobre educación estadística. Los foros internacionales de investigación sobre razonamiento estadístico, pensamiento y alfabetización ofrecen reuniones científicas cada dos años y publicaciones relacionadas en revistas, CD-ROM y libros sobre investigación en educación estadística.
Programas y cursos de posgrado
Actualmente, sólo tres universidades ofrecen programas de posgrado en educación estadística: la Universidad de Granada , [57] la Universidad de Minnesota , [58] [59] y la Universidad de Florida . [60] Sin embargo, los estudiantes de posgrado en una variedad de disciplinas (por ejemplo, educación matemática, psicología, psicología educativa) han estado encontrando formas de completar disertaciones sobre temas relacionados con la enseñanza y el aprendizaje de las estadísticas. Estas disertaciones están archivadas en el sitio web de IASE. [61]
Dos cursos principales de educación estadística que se han impartido en diversos entornos y departamentos son un curso sobre enseñanza de la estadística [62] y un curso sobre investigación en educación estadística. [63] Un taller patrocinado por la ASA ha establecido recomendaciones para programas y cursos de posgrado adicionales. [64]
Software para aprender
- Fathom: software de datos dinámicos
- TinkerPlots
- StatCrunch
Tendencias en la educación estadística
Se ha animado a los profesores de estadística a explorar nuevas direcciones en el contenido, la pedagogía y la evaluación del plan de estudios. En una charla influyente en la USCOTS, el investigador George Cobb presentó un enfoque innovador para la enseñanza de la estadística que coloca las técnicas de simulación , aleatorización y bootstrapping en el centro del curso introductorio de nivel universitario, en lugar del contenido tradicional como la teoría de la probabilidad y la t - prueba . [65] Varios profesores y desarrolladores de planes de estudio han estado explorando formas de introducir la simulación, la aleatorización y el bootstrapping como herramientas de enseñanza para los niveles secundario y postsecundario. Cursos como CATALST de la Universidad de Minnesota, [66] Nathan Tintle y sus colaboradores, Introducción a las investigaciones estadísticas , [67] y Unlocking the Power of Data , del equipo Lock , [68] son proyectos curriculares basados en las ideas de Cobb. Otros investigadores han estado explorando el desarrollo del razonamiento inferencial informal como una forma de utilizar estos métodos para construir una mejor comprensión de la inferencia estadística. [69] [70] [71]
Otra dirección reciente es abordar los grandes conjuntos de datos que están afectando o contribuyendo cada vez más en nuestra vida diaria. El estadístico Rob Gould, creador de Data Cycle, The Musical Dinner and Theatre espectacular, describe muchos de estos tipos de datos y alienta a los maestros a encontrar formas de usar los datos y abordar los problemas relacionados con los macrodatos. [72] Según Gould, los planes de estudio centrados en big data abordarán cuestiones de muestreo, predicción, visualización, limpieza de datos y los procesos subyacentes que generan datos, en lugar de métodos tradicionalmente enfatizados para hacer inferencias estadísticas como la prueba de hipótesis .
Ambos cambios impulsan el papel cada vez mayor de la informática en la enseñanza y el aprendizaje de las estadísticas. [73] Algunos investigadores sostienen que a medida que aumenta el uso de modelado y simulación, y a medida que los conjuntos de datos se vuelven más grandes y más complejos, los estudiantes necesitarán habilidades informáticas mejores y más técnicas. [74] Proyectos como MOSAIC han creado cursos que combinan ciencias de la computación, modelado y estadística. [75] [76]
Ver también
- Educación matemática
- Enseñanza de las ciencias
- Alfabetización estadística
Notas al pie
- ^ "Los programas principales de pregrado deben incluir el estudio de probabilidad y teoría estadística, junto con los requisitos previos de matemáticas, especialmente cálculo y álgebra lineal. Los programas para no mayores pueden requerir menos estudio de matemáticas. Los programas que se preparan para trabajos de posgrado pueden requerir matemáticas adicionales". Asociación Estadounidense de Estadística . "Directrices curriculares para programas de pregrado en ciencia estadística" . Consultado el 14 de mayo de 2010 .
- ^ La ASA hace las siguientes recomendaciones para los estudiantes universitarios que deseen convertirse en estadísticos: "Especialización en matemáticas aplicadas o un campo estrechamente relacionado. Si se especializa en un campo no estadístico, especialización en matemáticas o estadística. Desarrolle una formación en matemáticas, ciencias y computadoras y adquirir conocimientos en un campo de interés específico. Una maestría o doctorado es muy útil y, a menudo, se recomienda o requiere para puestos de nivel superior ". Asociación Estadounidense de Estadística . "¿Cómo puedo convertirme en estadístico?" . Consultado el 14 de mayo de 2010 .
- ^ "Una maestría o un doctorado es muy útil y, a menudo, se recomienda o requiere para puestos de nivel superior". Asociación Estadounidense de Estadística . "¿Cómo puedo convertirme en estadístico?" . Consultado el 14 de mayo de 2010 .
- ^ El estadístico de la Universidad de Stanford, Persi Diaconis, escribió que "Veo una fuerte tendencia contra la teoría de la medida en los departamentos de estadística modernos: tuve que luchar para mantener el requisito de la teoría de la medida en el programa de posgrado en estadística de Stanford. La lucha se perdió en Berkeley". Diaconis, Persi (marzo de 2004). "Un frecuentista hace esto, un bayesiano que (Revisión de la teoría de la probabilidad: la lógica de la ciencia por ET Jaynes)" . Noticias SIAM . Archivado desde el original el 7 de octubre de 2007 . Consultado el 14 de mayo de 2010 .
Referencias
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enlaces externos
Revistas
- Journal of Statistics Education publicado por la Asociación Estadounidense de Estadística
- Revista de investigación en educación estadística publicada por la Asociación Internacional para la Educación Estadística (IASE)
- Estadísticas de la enseñanza : una revista internacional para profesores
- Technology Innovations in Statistics Education (TISE) "informa sobre estudios sobre el uso de la tecnología para mejorar el aprendizaje de la estadística en todos los niveles, desde el jardín de infancia hasta la escuela de posgrado y el desarrollo profesional".
Asociaciones y Centros
- IASE : boletines, actas de conferencias, disertaciones recientes y enlaces a conferencias de educación estadística.
- CAUSEweb : muchos recursos destinados a la enseñanza de clases de estadística de pregrado, incluidas actividades, seminarios web y una base de datos de literatura
- SRTL : foros y publicaciones para los foros internacionales de investigación sobre razonamiento estadístico, pensamiento y alfabetización
- Páginas web del Centro de Educación Estadística de la Royal Statistical Society
- Red de matemáticas, estadísticas y quirófano : apoya a los profesores de matemáticas, estadística e investigación operativa en el Reino Unido
Otros enlaces
- Citas sobre "¿Quién debería enseñar estadística?"