Formas de Razonamiento que Muestran Estudiantes de Maestría de Matemática Educativa sobre La Distribución Normal mediante Problemas de Simulación en Fathom
DOI:
https://doi.org/10.54343/reiec.v3i1.333Palabras clave:
Formas de razonamiento, Distribución Normal, Variabilidad, Simulación y FathomResumen
Las distribuciones muestrales son la piedra angular de la inferencia estadística, y la distribución normal juega un papel básico en dichas estimaciones. Este artículo presenta las formas de razonamiento que muestran estudiantes de maestría en el tema de la distribución normal basado en un enfoque frecuencial, de tal manera que permita un desarrollo empírico de la distribución con la simulación que se puede realizar en el software Fathom. Así, esta investigación responde a la pregunta ¿cuáles son las formas de razonamiento que muestran estudiantes de maestría de Matemática Educativa sobre la distribución normal mediante problemas de simulación en Fathom?
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Citas
Ballestero, E. (2006). Pensamiento estadístico que muestran los profesores al estudiar la centralidad y la variabilidad en un contexto de estadística dinámica con tecnología. CINVESTAV-IPN. México.
Burrill, G. (2002). Simulation as a tool to develop statistical understanding. En B. Phillips (Ed). Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics. Cape Town South Africa.
Garfield, J.; delMas, R. & Chance, B. (2004). Reasoning about sampling distributions. En D. Ben Zvi & J. Garfield (Eds), The Challenge of Developing Statistical Literacy, Reasoning and Thinking (pp. 295- 323). Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
Garfield, J & Ben Z-vi, D. (2005). A framework for teaching and assessing reasoning about variability. Statistic Education Research Journal, 4 (1), 92-99.
Hammerman, J & Rubin, A. (2004). Strategies for managing statistical complexity with new software tool. Statistic Education Research Journal, 3 (2), 17 – 41.
Inzunsa, S. (2006). Significados que estudiantes universitarios atribuyen a las distribuciones muestrales en un ambiente de simulación computacional y estadística dinámica. Tesis doctoral no publicada. CINVESTAV-IPN. México.
Lipson, K. (2002). The role of computer based technology in developing understanding of the concept of sampling distribution. En B. Phillips (Ed.). Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics. Cape Town South Africa.
Lock, R. (2002). Using Fathom to promote interactive explorations of statistical concepts. En B. Phillips (Ed.). Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics. Cape Town South Africa.
Mills, J. D. (2002). Using Computer Simulation Methods to Teach Statistics: A Review of the Literature. Journal of Statistics Education 10(1). [en línea] Recuperable en http://www.amstat.org/publications/jse/v10n1/mills.ht
ml.
Pfannkuch, M & Wild, C. (2004). Towards and understanding of statistical thinking. En D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp.17-46). Dordrecht, the Netherlands: Kluwer Academic Publisher.
Sánchez, E. (2002). Teacher’s beliefs about usefulness of simulation with the educational software Fathom for developing probability concepts statistics classroom. En B. Phillips (Ed.). Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics. Cape Town South Africa.
Shaughnessy, J. (1997). Missed opportunities in research on the teaching and learning of data and chance. En F. Biddulph & K. Carr (Eds), People in mathematics education (pp. 6-22). Rotorua, New Zeland: MERGA.
Shaughnessy, M. (1992). Research in Probability and Statistics: Reflections and Directions. En Grouws, D. A.(Ed.). Handbook of Research on Mathematics Teaching and Learning. New York. Macmillan Publishing Company, 465-494.
Watson, J; Kelly, B; Callingham, R & Shaughnessy, M. (2003). The measurement of school students’ understanding of statistical variation. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 34 (1), 1-29.
Wild, C., Seber, G. (2000). Chance Encounters: a first course in data analysis and inference. Primera edición. United States: John Wiley & Sons, Inc.
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