Directrices y recursos para la innovación en la enseñanza de la Estadística en la universidad: una revisión documental
DOI:
https://doi.org/10.4995/redu.2018.9372Palabras clave:
Estadística, innovación pedagógica, material didáctico, plan de estudios, curso universitario, revisión documentalResumen
La Estadística es una disciplina presente en numerosos planes de estudios universitarios de titulaciones muy diversas, en las áreas de Ciencias Naturales, Ciencias Biosanitarias, Ingeniería o Ciencias Sociales. Debido a su papel en la formación general del alumnado y a la fuerte evolución de la disciplina en los últimos años, la enseñanza de la Estadística en la universidad plantea hoy retos específicos. En este contexto, este trabajo adopta la perspectiva de la comunidad estadística norteamericana con el objetivo de ofrecer un posible marco para la innovación en la enseñanza de la Estadística en el nivel introductorio y para alumnado con otro ámbito de especialización (p.e. Ciencias Sociales). En primer lugar se realiza una revisión documental centrada en las orientaciones y pautas ofrecidas por la American Statistical Association desde fines del siglo pasado hasta nuestros días. Se trata así de mostrar una visión actualizada de los parámetros que, desde este enfoque, deberían definir la enseñanza de la Estadística en la actualidad. En segundo lugar se presenta un inventario de recursos útiles para el desarrollo de propuestas docentes alineadas con tales orientaciones y, en general, para la actualización y la innovación de los procesos de enseñanza-aprendizaje de la Estadística. Aunque el foco del trabajo se pone en los cursos de introducción a la Estadística genéricamente considerados, algunas ejemplificaciones se refieren más específicamente al ámbito de las Ciencias Sociales, del Comportamiento y de la Educación. El trabajo se cierra con algunos apuntes adicionales sobre nuevas vías de futuro para la innovación curricular.
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American Statistical Association (2005). Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE). College Report. Alexandria, VA: American Statistical Association. Recuperado de: http://www.amstat.org/education/gaise [Último acceso: enero de 2018].
American Statistical Association (2015). ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science. Amstat News, 460(9). Recuperado de: http://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/ [Último acceso: enero de 2018].
American Statistical Association (2016). Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE). College Report 2016. Alexandria: American Statistical Association. Recuperado de: http://www.amstat.org/education/gaise [Último acceso: enero de 2018].
Aparicio, F. (2000). Hints for the improvement of quality teaching in introductory statistics courses. European Journal of Engineering Education, 25(3), 263-281. https://doi.org/10.1080/030437900438694
Bessant, K.C., MacPherson, E.D. (2002). Thoughts on the origin, concepts and pedagogy of Statistics as a “separate discipline”. The American Statistician, 56(1), 22-28. https://doi.org/10.1198/000313002753631321
Blanco, A. (2004). Enseñar y aprender Estadística en las titulaciones universitarias de Ciencias Sociales: apuntes sobre el problema desde una perspectiva pedagógica. En Torre, J.C. y Gil, E. (Eds.). Hacia una enseñanza universitaria centrada en el aprendizaje (pp. 143-190). Madrid: Servicio de publicaciones de la Universidad Pontificia Comillas.
Brown, E.N., Kass, R.E. (2009). What is statistics? (with discussion). American Statistician, 63(2), 105–23. https://doi.org/10.1198/tast.2009.0019
Cobb, G. (1992). Teaching Statistics. In Steen, L.A. (Ed.). Heeding the Call for Change: Suggestion for Curricular Action (pp.3-43). Whashington D.C.: Matematical Association of America.
Cobb, G. (1993). Reconsidering Statistics Education: A National Science Foundation Conference. Journal of Statistics Education, 1(1). Recuperado de: http://www.amstat.org/publications/jse/v1n1/cobb.html [Último acceso: enero de 2018].
Cope, B., Kalantzis, M. (2016). Big Data Comes to School: Implications for Learning, Assessment, and Research. AERA Open, 2(2). https://doi.org/10.1177/2332858416641907
Diez, D. M., Barr, C. D., Cetinkaya-Rundel, M. (2014). Introductory Statistics with Randomization and Simulation (1st ed.). OpenIntro. Recuperado de: https://www.openintro.org [Último acceso: enero de 2018].
Dunn, P. K., Carey, M. D., Farrar, M. B., Richardson, A. M., McDonald, C. (2017). Introductory Statistics Textbooks and the GAISE Recommendations. The American Statistician, 71(4),326-335. https://doi.org/10.1080/00031305.2016.1251972
Fienberg, S.E. (2014). What is Statistics? Annual Review of Statistics and Its Application, 1, 1-9. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-022513-115703
Gaviria, J.L., González, C. (2014). The steelyard graph (Cover). Educational Measurement. Issues and Practice, 33, 3,1-2.
Gould, R. (2010). Statistics and the modern student. International Statistical Review, 78(2), 297-315. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2010.00117.x
Larson, R., Farber, B. (2014). Elementary Statistics: Picturing the World (5th edition). New York: Pearson Higher Ed.
Lindsay, B.G., Kettenring, J., Siegmund, D.O. (2004). A report on the future of statistics. Statistical Science, 19(3), 387-413. https://doi.org/10.1214/088342304000000404
Lock, R., Lock, P., Lock, K., Lock, E., Lock, D. (2012). Statistics: Unlocking the power of data (1st edition.). Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons.
Mann, P. S. (2010). Introductory statistics. (7th edition). New York: John Wiley & Sons.
Mayer-Schnberger, V., Cukier, K. (2013). Big Data: a revolution that will transform how we live, work and think. New York: Houghton Miffin Harcourt Publishing.
Moore, D.S. (1997). New pedagogy and new content: the case of statistics (with discussion). International Statistical Review, 65(2), 123-165. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.1997.tb00390.x
Moore, D.S., Notz, M.A., Fligner, W.I. (2015). The Basic Practice of Statistics (7th edition). New York: W.H. Freeman.
Peña, D., Prat, A., Romero, R. (1990). La enseñanza de la Estadística en las Escuelas Técnicas. Estadística Española, 32(123), 147-200.
Potter, G., Wong, J., Alcaraz, I., Chi, P. (2016). Web Application Teaching Tools for Statistics Using R and Shiny. Technology Innovations in Statistics Education, 9(1). Recuperado de: http://escholarship.org/uc/item/00d4q8cp[Último acceso: enero de 2018].
Rossman, A., Chance, B. (2014). Using Simulation-based Inference for Learning Introductory Statistics. WIREs Computational Statistics, 6, 211-221. https://doi.org/10.1002/wics.1302
Science (2011). Dealing with data. Special Online Collection, 311. Recuperado de: http://www.sciencemag.org/site/special/data/[Último acceso: enero de 2018].
Solanas, A., Díaz de la Cebosa, A., Fauquet, J., Núnez, M.I., Salafranca, L. (2002). La enseñanza de la Estadística en las Ciencias del Comportamiento a inicios del siglo XXI. Metodología de las Ciencias del Comportamiento, 4(2), 157-183.
Taylor, S. A., Mickel, A. E. (2014). Simpson’s Paradox: A Data Set and Discrimination Case Study Exercise.Journal of Statistics Education,22(1). Recuperado de: https://ww2.amstat.org/publications/jse/v22n1/mickel.pdf [Último acceso: enero de 2018].
The Economist (2010). The data deluge. Recuperado de: http://www.economist.com/printedition/2010-02-27.
Tintle, N., Chance, B., Cobb, G., Rossman, A., Roy, S., Swanson, T., VanderStoep, J. (2015). Introduction to Statistical Investigations (1st edition.). Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons.
Tintle, N., Chance, B., Cobb, G., Roy, S., Swanson, T., VanderStoep, J. (2015). Combating Anti-statistical Thinking using Simulation-based Methods through the Undergraduate Curriculum. The American Statistician, 69(4), 362-370. https://doi.org/10.1080/00031305.2015.1081619
Utts, J. (2015). Seeing through Statistics. (4th edition). Stanford, CA.: Cengage Learning.
Utts, J., Horton, N.l (diciembre, 2016). The role of Statistics in Data Science, and vice versa. Presentation at the Roundtable on Data Science Post-Secondary Education. National Academics of Science. Washington D.C. Recuperado de: http://sites.nationalacademies.org/DEPS/BMSA/DEPS_175092 [Último acceso: enero de 2018].
Wang, X., Reich, N. G., Horton, N. J. (2017, en prensa). Enriching students’ conceptual understanding of confidence intervals: An interactive trivia-based classroom activity. The American Statistician. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1305294
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