1 Título Santa González Corrales Luis Martín Viera Sallianns Loynaz Perdomo Inés González Corrales Yensy Rodríguez González Autores: Wiki. Una alternativa para construir conocimiento en el Tema Estadística Descriptiva.

2 Problema ¿Cómo contribuir al desarrollo de un pensamiento estadístico en profesionales de las ciencias médicas que garantice su ejercicio en la investigación Biomédica?

3 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.

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5 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 Roles Wiki 1 Wiki 2 Wiki 3 Wiki 4 Separados Apuntarse a la wiki Actividad presencial

6 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.Estadística

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12 Foro de Discusión

13 Mapa Conceptual

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16 Variables

17 Tablas

18 Distribución de Frecuencias

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20 CalificaciónGrupo 1Grupo 2Grupo 3Grupo 4 Nº% % % % Desaprobado0000112,500 Regular00225112,5225 Bien457337,5562,55 Excelente343337,5112,51 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

21 ValoresCalificación en actividad presencial WikiCuestionario ICuestionario IICalificación final Mínimo1383799189 Máximo20100 Media16,391,185,694,692,6 Mediana1692859593 Moda1893879493 DesviEst2,64,35,21,72,4 Resultados P=0,0007132 Tabla II. Uso de la Wiki sobre Estadística Descriptiva. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña.

22 Grupos Trabajo con Términos y Definiciones Distribución de frecuencias GráficosIndicadoresEstadígrafos ConstruirExtraer Información 18,3 9.58,69,78,79,4 25,8 6,76,55,95,86,3 36,9 6,46,86,26,57,2 49,2 9,59,79,89,69,7 Valor Máx9 10 99 Media88,58,48,68,28,1 Desv Estándar1,51,711,522,141,791,66 Resultados Tabla III. Evaluación según componente de la Wiki sobre Estadística Descriptiva. Cursistas maestría Educación Médica Superior. Universidad Médica Pinareña.

23 CategoríasMuy BajoBajoMedioAltoMuy Alto 113108 21669 3823 41121 58176 6328 7265 8283 Resultados Tabla 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

24 Simbología 1. Nivel de competencias previas del alumno 2. Objetivos de aprendizaje: Los objetivos de la asignatura cumplen las expectativas 3. Metodología de trabajo: Teoría 4. Metodología de trabajo: Actividades 5. Evaluación 6. Satisfecho con lo aprendido 7. Satisfecho con los objetivos y contenido 8. Satisfecho con el profesor Resultados

25 ComponentesMuy BajoBajoMedioAltoMuy Alto Conocimientos Previos 3102 Intuiciones2121 Razonamiento estadístico 4353 Actitudes 5 Conocimientos y Destrezas 3282 Resultados Tabla 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.

26 Conclusiones  La 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

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29 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.

30  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

31 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 estadístico componente esencial del aprendizaje según Wild y Pfannkuch (1999) incluye cinco componentes fundamentales

32 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

33 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

34 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

35 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).

36 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

37 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).

38 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.

39 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

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