Título

Santa González CorralesLuis Martín VieraSallianns Loynaz PerdomoInés González CorralesYensy Rodríguez González

Autores:

Wiki. Una alternativa para construir conocimiento en el Tema Estadística Descriptiva.

Problema

¿Cómo contribuir al desarrollo de un

pensamiento estadístico en profesionales de

las ciencias médicas que garantice su

ejercicio en la investigación Biomédica?

Objetivo

Ensayar el uso de herramientas informáticas colaborativas para compartir y construir conocimiento en la enseñanza del Tema Estadística Descriptiva implementada desde el entorno virtual para la enseñanza de la asignatura Bioestadística, disponible en el aula virtual de la Universidad Médica Pinareña.

?

Metodología

Grupos

Estilos de Aprendizaje Actitudes hacia la Estadística

Globales o analíticos,

auditivos o visuales,

planificados o espontáneos,

cooperativos o individuales

Utilidad

Ansiedad

Confianza

Agrado y Motivación

Totalmente en Desacuerdo, En desacuerdo, Neutral, De acuerdo, Totalmente de acuerdo

Escala de Likert

Categorías

RolesWiki 1

Wiki 2

Wiki 3

Wiki 4

Separados

Apuntarse a la wiki

Actividad presencial

La estadística descriptiva, es la parte

de la Estadística que se dedica a los

métodos de recolección, descripción,

visualización y resumen de datos

originados a partir de los fenómenos

en estudio. Los datos pueden ser

resumidos numérica o gráficamente.

Foro de Discusión

Mapa Conceptual

Variables

Tablas

Distribución de Frecuencias

Calificación Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4

Nº % Nº % Nº % Nº %

Desaprobado 0 0 0 0 1 12,5 0 0

Regular 0 0 2 25 1 12,5 2 25

Bien 4 57 3 37,5 5 62,5 5 62,5

Excelente 3 43 3 37,5 1 12,5 1 12,5

Resultados

P=0,237 Grupos P=0,00378 Calificaciones

Tabla I. Evaluación de la Wiki sobre Estadística Descriptiva. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña

Valores Calificación en actividad presencial

Wiki Cuestionario I Cuestionario II Calificación final

Mínimo 13 83 79 91 89

Máximo 20 100 100 100 100

Media 16,3 91,1 85,6 94,6 92,6

Mediana 16 92 85 95 93

Moda 18 93 87 94 93

DesviEst 2,6 4,3 5,2 1,7 2,4

Resultados

P=0,0007132

Tabla II. Uso de la Wiki sobre Estadística Descriptiva. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña.

Grupos

Trabajo con Términos y Definiciones

Distribución de frecuencias

Gráficos Indicadores Estadígrafos

Construir Extraer Información

1 8,3 9.5 8,6 9,7 8,7 9,4

2 5,8 6,7 6,5 5,9 5,8 6,3

3 6,9 6,4 6,8 6,2 6,5 7,2

4 9,2 9,5 9,7 9,8 9,6 9,7

Valor

Máx 9

10 10 9 9 10

Media 8 8,5 8,4 8,6 8,2 8,1

Desv Estándar 1,5 1,71 1,52 2,14 1,79 1,66

ResultadosTabla III. Evaluación según componente de la Wiki sobre Estadística Descriptiva. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña.

Categorías Muy Bajo Bajo Medio Alto Muy Alto

1 13 10 8

2 16 6 9

3 8 23

4 11 21

5 8 17 6

6 3 28

7 26 5

8 28 3

ResultadosTabla IV. Nivel de satisfacción de los cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña en el uso de la Wiki sobre Estadística Descriptiva.

P=0,000132

Simbología1. Nivel de competencias previas del alumno2. Objetivos de aprendizaje: Los objetivos de la asignatura cumplen las expectativas3. Metodología de trabajo: Teoría4. Metodología de trabajo: Actividades5. Evaluación6. Satisfecho con lo aprendido7. Satisfecho con los objetivos y contenido8. Satisfecho con el profesor

Resultados

Componentes Muy Bajo Bajo Medio Alto Muy Alto

Conocimientos Previos

3 10 2

Intuiciones 2 12 1

Razonamiento estadístico

4 3 5 3

Actitudes 5

Conocimientos y Destrezas

3 2 8 2

ResultadosTabla V. Desarrollo de los componentes del pensamiento estadístico. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña en el uso de la Wiki sobre Estadística Descriptiva.

ConclusionesLa wiki, es una herramienta digital, un instrumento o recurso didáctico útil y altamente versátil para la docencia universitaria.

La wiki tiene una potencialidad evaluativa para los docentes muy relevante ya que ofrece información detallada sobre el “proceso” de construcción colectiva de un documento, así como las aportaciones individuales de cada alumno al mismo.

La wiki tiene una excelente potencialidad para desarrollar el pensamiento estadistico

Cultura Estadística

(Gal, 2002, pp. 2-3). se refiere a dos componentes interrelacionados

a) capacidad para interpretar y evaluar críticamente la información estadística, los argumentos apoyados en datos o los fenómenos estocásticos que las personas pueden encontrar en diversos contextos, incluyendo los medios de comunicación, pero no limitándose a ellos.

b) capacidad para discutir o comunicar sus opiniones respecto a tales informaciones estadísticas cuando sea relevante.

Diseñar investigaciones para contestar una pregunta y considerar cómo los métodos de recogida de datos afectan al conjunto de datos.

Recoger datos de observación, encuestas y experimentos. Representar datos en tablas, gráficos de línea, puntos y barras. Reconocer las diferencias al representar datos numéricos y

categóricos. Usar las medidas de posición central, particularmente la mediana y

comprender qué es lo que cada una indica sobre el conjunto de datos.

Comparar distintas representaciones de los mismos datos y evaluar qué aspectos importantes del conjunto de dato se muestra mejor con cada una de ellas.

Proporcionar y justificar conclusiones y predicciones basadas en los datos y diseñar estudios para estudiar mejor las conclusiones y predicciones.

Conocimientos y destrezas

Reconocer la necesidad de los datos:

La base de la investigación estadística es la hipótesis de que muchas situaciones de la vida real sólo pueden ser comprendidas a partir del análisis de datos que han sido recogidos en forma adecuada. La experiencia personal o la evidencia de tipo anecdótico no es fiable y puede llevar a confusión en los juicios o toma de decisiones.

Razonamiento estadísticocomponente esencial del aprendizaje

según Wild y Pfannkuch (1999) incluye cinco componentes fundamentales

Transnumeración:

Los autores usan esta palabra para indicar la comprensión que puede surgir al cambiar la representación de los datos. Al contemplar un sistema real desde la perspectiva de modelización, puede haber tres tipos de transnumeración:

(1) a partir de la medida que “captura” las cualidades o características del mundo real.

(2) al pasar de los datos brutos a una representación tabular o gráfica que permita extraer sentido de los mismos.

(3) al comunicar este significado que surge de los datos, en forma que sea comprensible a otros.

Razonamiento estadístico

Percepción de la variación.

La recogida adecuada de datos y los juicios correctos a

partir de los mismos requieren la comprensión de la

variación que hay y se transmite en los datos, así

como de la incertidumbre originada por la variación no

explicada.

La estadística permite hacer predicciones, buscar

explicaciones y causas de la variación y aprender del

contexto.

Razonamiento estadístico

Razonamiento con modelos estadísticos. Cualquier útil estadístico, incluso un gráfico

simple, una línea de regresión o un resumen puede contemplarse como modelo, puesto que es una forma de representar la realidad.

Lo importante es diferenciar el modelo de los datos y al mismo tiempo relacionar el modelo con los datos.

Integración de la estadística y el contexto.

Razonamiento estadístico

Intuiciones

Un ciudadano estadísticamente culto debe ser capaz de controlar sus intuiciones sobre el azar, diferenciar las que son correctas e incorrectas y aplicar el razonamiento estadístico para controlar sus intuiciones en las situaciones de riesgo y toma de decisión.

Sin embargo los alumnos llegan a la universidad con conocimientos casi nulos e intuiciones incorrectas sobre probabilidad, que les dificultarán la comprensión posterior de los conceptos de inferencia (Carrera, 2002).

Gal y colaboradores (1997) definen las actitudes como una suma de emociones y sentimientos que se experimentan durante el período de aprendizaje de la materia objeto de estudio.

Un alumno puede ser brillante en la resolución de problemas estadísticos y poseer un vasto conocimiento de conceptos y desconocer las aplicaciones de la estadística y el papel que juega en la sociedad.

Podría conocer todo esto, y, sin embargo, odiar la materia, menospreciar su valor o estar convencido que la mayor utilidad de la estadística es la posibilidad de usarla para manipular la verdad.

Actitudes

Comprensión de de Conceptos

Batanero (2000) afirma que la comprensión de un concepto no

puede reducirse a conocer las definiciones y propiedades

(elementos intensivos),

sino a reconocer los problemas donde debe emplearse el

concepto (elementos extensivos), las notaciones y palabras con

que lo denotamos y en general todas sus representaciones

(elementos ostensivos), habilidad operatoria en los diferentes

algoritmos y procedimientos relacionados con el concepto

(elementos actuativos) y capacidad de argumentar y justificar

propiedades relaciones y soluciones de problemas (elementos

validativos).

La destreza en la lectura crítica de datos es un componente de la alfabetización cuantitativa y una necesidad en nuestra sociedad tecnológica. Curcio (1989, citado por Batanero 1994) describe tres niveles distintos de comprensión de los gráficos:

a) Leer los datos: este nivel de comprensión requiere una lectura literal del gráfico; no se realiza interpretación de la información contenida en el mismo.

b) Leer dentro de los datos: incluye la interpretación e integración de los datos en el gráfico; requiere la habilidad para comparar cantidades y el uso de otros conceptos y destrezas matemáticas.

c) Leer más allá de los datos: requiere que el lector realice predicciones e inferencias a partir de los datos sobre informaciones que no se reflejan directamente en el gráfico.

Enseñanza centrada en el estudiante.

Enseñanza basada en el paradigma de aprender a aprender.

Paradigma de aprendizaje colaborativo.

Cognición situada.

Enseñanza basada en Proyectos

Redimensionamiento de los componentes personales y no personales del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Necesidad