Guía docente de Didáctica de la Estadística (SG1/56/1/362)

1. Estadística en el Bachillerato y la Enseñanza Universitaria. Características del razonamiento estocástico avanzado y problemática didáctica. Uso de tecnología.
2. Asociación y correlación. Regresión y modelización estadística. Recursos tecnológicos para la enseñanza. Investigaciones sobre enseñanza y aprendizaje. Investigaciones sobre formación de profesores.
3. Muestreo, distribuciones muestrales. Recursos tecnológicos para la enseñanza. Investigaciones sobre enseñanza y aprendizaje. Investigaciones sobre formación de profesores.
4. Inferencia. Aproximaciones a la inferencia. Problemática filosófica y controversia en el uso de la inferencia en la investigación. Recursos tecnológicos para la enseñanza. Investigaciones sobre enseñanza y aprendizaje. Investigaciones sobre formación de profesores.

• En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de “Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR” publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0
• En la elaboración de los trabajos se recomienda seguir las recomendaciones contenidas en la “Guía del uso no sexista del lenguaje” publicado por el Vicerrectorado de Igualdad, Inclusión y Sostenibilidad de la Universidad de Granda y publicada en https://viics.ugr.es/sites/vic/viics/public/inline-files/Guia%20de%20Lenguaje.%20Maquetado.pdf

Al finalizar la asignatura, el alumnado sabrá y comprenderá:

• Aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas en contextos nuevos o poco explorados, especialmente en entornos multidisciplinares vinculados a la Didáctica de la Estadística.
• Comunicar de manera clara, coherente y sin ambigüedades sus conclusiones, así como los fundamentos teóricos y metodológicos que las sustentan, tanto a públicos especializados como no especializados.
• Aprender de forma autónoma y autodirigida, desarrollando competencias para la mejora continua a lo largo de su vida profesional.

El alumnado será capaz de:

• Formular, contextualizar y evaluar problemas de investigación en el campo de la Didáctica de la Estadística.
• Analizar de forma crítica la literatura científica relevante en el área.
• Localizar, seleccionar y organizar fuentes bibliográficas pertinentes para el estudio de temas específicos.
• Delimitar el marco metodológico, diseñar y estructurar adecuadamente los componentes de una investigación educativa en estadística.
• Seleccionar, elaborar, analizar e interpretar datos procedentes de investigaciones en educación estadística, así como presentar los resultados de forma rigurosa y comprensible.
• Mejorar sus habilidades de comunicación oral y escrita, tanto en la elaboración de trabajos teóricos como de investigación.

1. La estadística en los distintos niveles educativos:
   • Enfoques, objetivos y desafíos de la enseñanza de la estadística en Bachillerato y Educación Universitaria.
   • Conexiones con la alfabetización de datos y competencias transversales.
2. Características del razonamiento estocástico
   • Alfabetización, pensamiento y razonamiento estadístico
   • Características de los tres tópicos estocásticos y su evolución.
   • Problemáticas didácticas asociadas a ellos.
   • Errores conceptuales, conflictos semióticos y sesgos de razonamiento más frecuentes.
3. Investigación en educación estadística:
   • Principales líneas de investigación sobre la enseñanza y el aprendizaje de la estadística.
   • Estudios empíricos en torno a la alfabetización estadística, pensamiento y razonamiento estadístico.
   • Herramientas e instrumentos para evaluar competencias estadísticas.
4. Recursos y tecnología para la enseñanza estadística:
   • Análisis y uso didáctico de materiales manipulativos, digitales e interactivos.
   • Introducción a herramientas para la visualización de datos y su aplicación en el aula.
   • Alfabetización gráfica y su papel en la interpretación de gráficos estadísticos.
5. Formación del profesorado en estadística:
   • Investigaciones sobre el desarrollo profesional docente en el área de estadística.
   • Modelos y propuestas de formación inicial y continua.
   • Diseño de talleres, secuencias didácticas y proyectos de investigación escolar.

El contenido práctico se corresponde con los aspectos teóricos de la asignatura

Chance, B., Ben-Zvi, D., Garfield, J. y Medina, E. (2007). The role of technology in improving student learning in statistics. Technology Innovations in Statistics Education, 1(1). 

Contreras, J. M. y Molina-Portillo, E. (2019). Elementos clave de la cultura estadística en el análisis de la información basada en datos. En J. M. Contreras, M. M. Gea, M. M. López-Martín y E. Molina-Portillo (Eds.), Actas del Tercer Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística. 

Gal, I (2002). Adult's statistical literacy. Meanings, components, responsibilities. International Statistical Review, 70(1), 1-25.

Garfield, J. B., y Ben-Zvi, D. (2008). Developing students' statistical reasoning: Connecting research and teaching practice. Springer.

Garfield, J., delMas, R., y Chance, B. (2007). Assessment Resource Tools for Improving Statistical Thinking (ARTIST). Journal of Statistics Education, 15(3).

Molina-Portillo, E., Contreras, J. C., Salcedo, A. y Contreras, J. M.  (2020). Evaluación de la postura crítica de futuros profesores de Educación Primaria como componente de la cultura estadística. Educación Matemática, 32(3), 97-120.

Wallman, K. K. (1993). Enhancing statistical literacy: Enriching our society. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 1–8.

Wild, C. J., y Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223-248.

Bargagliotti, A., Franklin, C., Arnold, P., Gould, R., Johnson, S., Perez, L., y Spangler, D. A. (2020). Pre-K–12 guidelines for assessment and instruction in statistics education II (GAISE II): A framework for statistics and data science education. American Statistical Association.

Ben-Zvi, D., Makar, K., y Garfield, J. (Eds.). (2018). International handbook of research in statistics education. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-66195-7.

Carver, R. H., et al. (2016). Guidelines for assessment and instruction in statistics education: College report 2016. American Statistical Association.

Friedrich, A., et al. (2024). What shapes statistical and data literacy research in K–12 STEM education? A systematic review of metrics and instructional strategies. International Journal of STEM Education, 11, 58. DOI: 10.1186/s40594-024-00517-z.

Garfield, J. B. (2003). Assessing statistical reasoning. Statistics Education Research Journal, 2(1), 22–38. DOI: 10.52041/serj.v2i1.557.

Ghodoosi, B., West, T., Li, Q., Torrisi-Steele, G., y Dey, S. (2023). A systematic literature review of data literacy education. Journal of Business & Finance Librarianship, 28(2), 112–127. DOI: 10.1080/08963568.2023.2171552.

Husereau, T., Cousineau, D., Zang, S., y Gibeau, R.-M. (2024). A compendium of common heuristics, misconceptions, and biased reasoning used in statistical thinking. The Quantitative Methods for Psychology, 20(1), 57–75. DOI: 10.20982/tqmp.20.1.p057.

Lee, J., Alonzo, D., Beswick, K., Abril, J. M. V., Chew, A. W., y Oo, C. Z. (2024). Dimensions of teachers’ data literacy: A systematic review of literature from 1990 to 2021. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 36, 145–200. DOI: 10.1007/s11092-024-09435-8.

Molina-Portillo, E., Contreras, J.M., Godino, J.D. y Ruz, F. (2019). Statistical literacy in the information society. Boletín de estadística e investigación operativa – BEIO, 35(2), 148-169. 

Ruz, F., Molina-Portillo, E. y Contreras, J. M. (2020). Evaluación de conocimientos sobre el contenido de estadística descriptiva de futuros profesores de matemáticas. Avances de investigación en educación matemática. 18. 55-71.

Ruz, F., Molina-Portillo, E. y Contreras, J. M. (2020). Actitudes hacia la estadística descriptiva y su enseñanza en futuros profesores. Cadernos de Pesquisa, 50, 964-980.

Sabbag, A., Garfield, J., y Zieffler, A. (2018). Assessing statistical literacy and statistical reasoning: The REALI instrument. Statistics Education Research Journal, 17(2), 141–160. DOI: 10.52041/serj.v17i2.163.

Schreiter, S., Friedrich, A., Fuhr, H., Malone, S., Brünken, R., Kuhn, J., y Vogel, M. (2024). Teaching for statistical and data literacy in K–12 STEM education: A systematic review on teacher variables, teacher education, and impacts on classroom practice. ZDM–Mathematics Education, 56, 31–45. DOI: 10.1007/s11858-023-01531-1.
 

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD05 Preparación y presentación de los trabajos 
• MD06 Análisis de fuentes y documentos 

De acuerdo con el artículo 18 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada, la convocatoria ordinaria estará basada en un sistema de evaluación continua, salvo para aquellos estudiantes a quienes se les haya reconocido el derecho a una evaluación única final.

En el contexto de esta asignatura, se valorará especialmente la existencia de evidencias del cumplimiento del compromiso académico como estudiantes del máster, así como la calidad de las aportaciones individuales realizadas a lo largo del curso.

Los criterios de evaluación que se aplicarán son los siguientes:

• Plantear y evaluar problemas de investigación en Didáctica de la Estadística
• Analizar críticamente la literatura científica en Didáctica de la Estadística
• Buscar fuentes bibliográficas, así como analizar y organizar la literatura existente sobre temas específicos relacionados con la Didáctica de la Estadística.
• Delimitar el marco metodológico, diseño y componentes de una investigación en Didáctica de la
• Seleccionar, elaborar, analizar e interpretar los datos de investigaciones en educación estadística; Interpretar y presentar los resultados de una investigación
• Manifestar habilidades de exposición oral y escrita de trabajos teóricos y de investigación.

Los porcentajes expresan la ponderación de cada uno de ellos en la calificación final:

• Asistencia presencial o virtual continuada y participativa:
  • Participación en las discusiones, en los foros y observación (10%)
  • Cuestionarios de seguimiento sobre los contenidos del curso (30%)
• Realización de, al menos, dos trabajos de revisión bibliográfica
  • Resolución de las tareas planteadas (30%)
• Presentación de resúmenes críticos de trabajos previamente encomendados
  • Exposición y argumentación del proceso de resolución de las tareas (30%)

La calificación final deberá recoger la superación de los distintos apartados de la evaluación de manera independiente. En caso de no superar alguna de las partes, la nota que aparecerá en el expediente será la mínima de las notas.

Todos los trabajos entregados deberán ser originales y reflejar el esfuerzo personal del estudiante. Con el fin de garantizar la integridad académica, serán evaluados a través de la plataforma oficial antiplagio Turnitin, lo que incluye la detección de plagio total o parcial, así como el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial. La detección de cualquiera de estas prácticas supondrá la calificación de suspenso en la asignatura, de acuerdo con la normativa vigente de la Universidad de Granada.

La evaluación extraordinaria consistirá en una prueba individual, que integrará los contenidos teóricos y prácticos necesarios para acreditar la adquisición de las competencias generales y específicas contempladas en esta Guía Docente. La prueba adoptará varios formatos: una parte escrita de carácter teórico-práctica y una parte de exposición oral.

Calificación de la prueba: 

• La prueba individual realizada en la evaluación extraordinaria tendrá un valor del 100 % sobre la calificación final, debiendo recoger la superación de los distintos apartados de la evaluación de manera independiente. En caso de no superar alguna de las partes, la nota que aparecerá en el expediente será la mínima de las notas.

La evaluación única final consistirá en una prueba individual, que integrará los contenidos teóricos y prácticos necesarios para acreditar la adquisición de las competencias generales y específicas contempladas en esta Guía Docente. La prueba adoptará varios formatos: una parte escrita de carácter teórico-práctica y una parte de exposición oral.

Calificación de la prueba: 

• La prueba individual realizada en la evaluación única final tendrá un valor del 100 % sobre la calificación final, debiendo recoger la superación de los distintos apartados de la evaluación de manera independiente. En caso de no superar alguna de las partes, la nota que aparecerá en el expediente será la mínima de las notas.

Siguiendo las indicaciones recogidas en la nueva Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, cuya entrada en vigor está vigente desde noviembre de 2016, destacamos lo recogido en el artículo 15 sobre la originalidad de los trabajos presentados por los alumnos:

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente. 
2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien. 
3. Los trabajos y materiales entregados por parte de los estudiantes tendrán que ir firmados con una declaración explícita en la que se asume la originalidad del trabajo, entendida en el sentido de que no ha utilizado fuentes sin citarlas debidamente.