Reflexion sobre en contenido : los intervalos para estadistica?

Lainferencia estadísticaes uno de los temas más enseñados, a la vez, peor comprendido y aplicado a nivel universitario.

Recientemente se incluyen contenidos de inferencia en el Bachillerato, e incluso laenseñanzasecundaria en algunos países, surgiendo la necesidad de encontrar una transposicióndidácticade estos temas asequible a los alumnos no universitarios.

En estaconferenciase resumen algunas de las dificultades frecuentes de comprensión de la inferencia clásica, sugiriendo la importancia de educar el razonamiento estadístico en forma progresiva, antes de abordar el estudio formal de la inferencia.

Se describen, asimismo, algunas aproximaciones alternativas a la enseñanza de la inferencia que pueden contribuir ala educaciónde este razonamiento, preparando al estudiante para una mejor comprensión y aplicación de la inferencia en launiversidadytrabajofuturo.

Palabras clave : inferenciaestadística, dificultades, enfoques alternativos, enseñanza no universitaria.

Según Hacking (1990), uno de los descubrimientos decisivos del siglo XX fue la constatación de que el mundo no es determinista.

No sorprende, por tanto, que la inferencia estadística sea uno de los temas más enseñados en la universidad, al ser una herramienta fundamental en lapolíticayadministracióny en lainvestigaciónen todas las áreas deconocimiento, pues permite interpretar lainformación, obtener predicciones y conclusiones y tomar decisiones adecuadas.

Por otro lado, en los últimos años observamos una tendencia creciente a incluir contenidos de inferencia estadística en elcurrículodematemáticasde los últimos años de laescuelasecundaria y Bachillerato.

Por ejemplo, los estándares americanos NCTM (2000) sugieren que los estudiantes en los grados 6 - 8 deben usar las observaciones sobre las diferencias entre dos o más muestras para hacer conjeturas sobre las poblaciones correspondientes.

En los grados 9 - 12 lasimulaciónse debe usar para explorar la variabilidad de los estadísticos muestrales (como la media) y comenzar a comprender lo que es ladistribuciónmuestral.

EnEspañala especialidad enCiencias Socialesdel Bachillerato (MEC, 2007) incluye en el segundo año (alumnos de 17 - 18 años), los siguientes contenidos : Implicaciones prácticas de los teoremas : Central del límite, de aproximación de la binomial a la normal yLeyde los grandes números.

Problemas relacionados con la elección de las muestras.

Condiciones de representatividad.

Parámetros de unapoblación.

Distribuciones deprobabilidadde las medias y proporciones muestrales.

Intervalo de confianza para el parámetropde una distribución binomial y para la media de una distribución normal de desviación típica conocida.

Contraste dehipótesispara la proporción de una distribución binomial y para la media o diferencias de medias de distribuciones normales con desviación típica conocida.

Estas directrices plantean un desafío didáctico, puesla investigaciónnos alerta que muchos estudiantes, incluso a nivel universitario, tienen concepciones que les impiden hacer una adecuadainterpretaciónde los resultados proporcionados por la inferencia estadística (Vallecillos, 1999 ; Batanero, 2000 ; Castro, Vanhoof, Noortgate, & Onghena, 2007 ; Harradine, Batanero, & Rossman, enprensa).

Igualmente se ha denunciado el uso e interpretación incorrecta de la inferencia por parte de investigadores a lo largo de muchos años (por ejemplo, Morrison & Henkel, 1970 ; Abelson, 1997 ; Harlow, Mulaik, & Steiger, 1997 ; Borges, San Luis, Sánchez, & Cañadas, 2001).

Una de las posibles razones de esta situación es que la enseñanza es con frecuencia rutinaria, enfatiza las fórmulas y definiciones sin prestar toda laatenciónque requieren las actividades de interpretación y contexto de donde se tomaron losdatos.

Aunque los estudiantes lleguen a dar las definiciones y usar losalgoritmosconcompetenciaaparente, pueden tener dificultades de comprensión o de conexión de los conceptos estadísticos fundamentales y no sabrán elegir elprocedimientoque deben aplicar cuando se enfrenten a un problema real deanálisisde datos.

En este trabajo comenzamos describiendo algunos de los errores más denunciados en el uso de la inferencia en su acepción frecuencial.

Analizamos seguidamente algunas ideas que podrían servir paraintroducciónel tema de forma progresiva y con una menor formalización.

Finalizamos con algunas reflexiones sobre la enseñanza del tema.

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Monografias.

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