DIFERENCIAS INDIVIDUALES EN LA EDUCACIÓN ESTADÍSTICA: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LA LITERATURA.
Resumen
Este artículo analiza los factores individuales considerados en 52 investigaciones sobre educación estadística. Se utiliza el método o declaración PRISMA para identificar, seleccionar, evaluar y sintetizar los estudios, publicados entre el año 2000 y el año 2022, localizados mediante tres bases de datos. A continuación, se hace una descripción documental sobre las revistas, las poblaciones investigadas, los objetivos de las investigaciones y las variables estudiadas, finalmente, las interpretaciones de las diferencias individuales. Se puede concluir que la mayoría de las investigaciones miden variables no cognitivas, como la actitud, y que faltan estudios que consideren las diferencias individuales en los ambientes de aprendizaje.
Descargas
Citas
Andrade, L., Fernández, F. y Álvarez, I. (2017). Panorama de la investigación en educación estadística desde tesis doctorales. Revista TED. Primer semestre 2017, 41, 87-107. ISSN 2323-0126 Web. https://doi.org/10.17227/01203916.6039
Ángeles, E. & Olmedo, M. (2005). Capítulo 1: Desarrollo histórico del estudio de las diferencias individuales. I etapa precientífica y establecimiento de la psicología diferencial como disciplina científica. En Ángeles, E. (Ed.) Introducción al estudio de las diferencias individuales. Sanz y Torres. ISBN: 9788496094505
American Statistical Association [ASA]. (2016). Guidelines for assessment and instruction in statistics education (GAISE) college report 2016. http://www.amstat.org/education/gaise.
American Statistical Association [ASA]. (2020). Introducing GAISE II: A guideline for precollege statistics and data science education. Harvard Data Science Review, 2(4), 1-9. https://doi.org/10.1162/99608f92.246107bb
Batanero, C. (2002). Los retos de la cultura estadística. Jornadas Interamericanas de Enseñanza de la Estadística, Buenos Aires. Conferencia inaugural. DOI:10.14409/yu.v1i1.238
Batanero, C. (2019). Treinta años de investigación en educación estocástica: Reflexiones y desafíos. 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. 1-12. www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html
Batanero, C. y Díaz, C. (Eds.) (2011). Estadística con Proyectos. Departamento de Didáctica de la Matemática. https://www.ugr.es/~batanero/pages/ARTICULOS/Libroproyectos.pdf
Bateiha, S., Marchionda, H., & Autin, M. (2020). Teaching style and attitudes: a comparison of two collegiate introductory statistics classes. Journal of Statistics Education, 28(2), 154-164. https://doi.org/10.1080/10691898.2020.1765710
Ben-Zvi, D. & Makar, K. (2016). International perspectives on the teaching and learning of statistics. In: Ben-Zvi, D. & Makar, K. Teaching and learning of statistics, Springer international publishing, 1-10. DOI: 10.1007/978-3-319-23470-0_1
Boels, L., Bakker, A., Van Dooren, W. & Drijvers, P. (2019). Conceptual difficulties when interpreting histograms: A review. Educational Research Review, 28. DOI: 10.1016/j.edurev.2019.100291
Castro Sotos, A. E., Vanhoof, S., Van den Noortgate, W. & Onghena, P. (2007). Students' misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence from research on statistics education. Educational Research Review, 2(2), 98-113. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2007.04.001
Coffield, F., Moseley, D., Hall, E. & Ecclestone, K. (2004). Learning styles and pedagogy in post-16 learning: A systematic and critical review. Londres: LSRC reference, Learning and Skills Research Centre. https://www.leerbeleving.nl/wp-content/uploads/2011/09/learning-styles.pdf
Da Silva, J. M. T., Oliveira, A. L., & Miguel, J. P. (2015). Adaptacáo e validacáo transcultural de uma medida de atitudes acerca da estatística. Revista Iberoamericana de Diagnóstico y Evaluación-e Avaliação Psicológica, 1(39), 102-112. https://www.aidep.org/sites/default/files/articles/R39/Art9.pdf
Estrella, S. (2017). Enseñar estadística para alfabetizar estadísticamente y desarrollar el razonamiento estadístico. En: Salcedo, A. (Comp.). Alternativas Pedagógicas para la Educación Matemática del Siglo XXI, (173 – 194). Caracas: Centro de Investigaciones Educativas, Escuela de Educación. Universidad Central de Venezuela. ISBN: 978-980-000-2847-6
Farmus, L., Cribbie, R. A. & Rotondi, M. A. (2020). The Flipped Classroom in Introductory Statistics: Early Evidence from a Systematic Review and MetaAnalysis. Journal of Statistics Education. https://doi.org/10.1080/10691898.2020.1834475
Garfield, J. (2002). The challenge of developing statistical reasoning. Journal of statistics education, 10(3). https://doi.org/10.1080/10691898.2002.11910676
Garfield, J. & Ben-Zvi, D. (2007). How Students Learn Statistics Revisited: A Current Review of Research on Teaching and Learning Statistics. International Statistical Review. V.75. 372-396. https://www.jstor.org/stable/41509878
Griffith, J. D., Adams, L. T., Gu, L. L., Hart, C. L., & Nichols-Whitehead, P. (2012). Students' attitudes toward statistics across the disciplines: A mixed-methods approach. Statistics Education Research Journal, 11(2), 45–56. https://doi.org/10.52041/serj.v11i2.328
Guillen, F. D., Colomo, E., Sánchez, E & Pérez del Río, R. (2020). Efectos sobre la metodología Flipped Classroom a través de Blackboard sobre las actitudes hacia la estadística de estudiantes del Grado de Educación Primaria: Un estudio con ANOVA mixto. Texto Livre, 13(3), 121-139. https://doi.org/10.35699/1983-3652.2020.25107
Gundlach, E., Richards, K.A.R., Nelson, D., & Levesque-Bristol, C. (2015). A comparison of student attitudes, statistical reasoning, performance, and perceptions for web-augmented traditional, fully online, and flipped sections of a statistical literacy class. Journal of Statistics Education, 23(1). https://doi.org/10.1080/10691898.2015.11889723
Hashemian M, Rahimi A, Yamani N, Adibi P & Zare-Farashbandi F. (2020). Clinical informationist educational needs and goals: a scoping review. Edu Health Promot. 9(1). doi: 10.4103/jehp.jehp_272_20
Hederich, C. (2013). Estilística educativa. En: Revista Colombiana de Educación, 64, 21-56. https://doi.org/10.17227/01203916.64rce21.56
Hijazi, R., & Zoubeidi, T. (2017). State of business statistics education in MENA region: A comparative study with best practices. Journal of International Education in Business, 10(01), 68-88. https://doi.org/10.1108/JIEB-07-2016-0017
Hood, M., Creed, P. A., & Neumann, D. L. (2012). Using the expectancy value model of motivation to understand the relationship between student attitudes and achievement in statistics. Statistics Education Research Journal, 11(2), 72–85. . http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ11(2)_Hood.pdf
Hoyos, C. (2000). Un modelo para una investigación documental. Guía teórico- práctica sobre construcción de estados del arte. Medellín: Señal. ISBN 9589100325
Jiménez Fernández, C. (2011). De la Pedagogía diferencial a la atención a la diversidad. Pedagogía diferencial. Diversidad y equidad. ISBN: 9788480049733
Jones, G. Langrall, C. Mooney, E. & Thornton, C. (2004). Models of development in statistical reasoning. In: Ben-Zvi, D. & Garfield, J. (Eds.) (2005). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking. (97-118). Dordrecht, Netherlands: Kluwer academic publishers. DOI: 10.1007/1-4020-2278-6_5
Johnson, H. D., & Dasgupta, N. (2005). Traditional versus non-traditional teaching: Perspectives of students in introductory statistics classes. Journal of Statistics Education, 13(2). https://doi.org/10.1080/10691898.2005.11910558
Kaplan, J. (2009). Effect of Belief Bias on the Development of Undergraduate Students' Reasoning about Inference. Journal of Statistics Education, 17:1. https://doi.org/10.1080/10691898.2009.11889501
Kleitman, S., & Costa, D. S. (2014). The role of a novel formative assessment tool (Stats-MLQ) and individual differences in real-life academic performance. Learning and Individual Differences, 29, 150-161. http://dx.doi.org/10.1016/j.lindif.2012.12.001
Kolb, A. & Kolb, D. (2013). The Kolb learning style inventory 4.0. Comprehensive Guide to the Theory, Psychometrics, Research on Validity and Educational Applications. Experience Based Learning Systems, Inc. https://learningfromexperience.com/downloads/research-library/the-kolb-learning-style-inventory-4-0.pdf
Lalande, D., Cantinotti, M., Williot, A., Gagnon, J., & Cousineau, D. (2019). Three pathways from achievement goals to academic performance in an undergraduate statistics course. Statistics Education Research Journal, 18(1), 94-105. https://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ18(1)_LaLande.pdf?1558830357
Legaki, N. Z., Xi, N., Hamari, J., Karpouzis, K., & Assimakopoulos, V. (2020). The effect of challenge-based gamification on learning: An experiment in the context of statistics education. International journal of human-computer studies, 144. DOI: 10.1016/j.ijhcs.2020.102496
Lo, C. K., Hew, K. F., & Chen, G. (2017). Toward a set of design principles for mathematics flipped classrooms: A synthesis of research in mathematics education. Educational Research Review, 22, 50-73. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2017.08.002
López, E. y Padilla, V. (2006). Implementación de una red neural para estilos cognitivos y de aprendizaje: implicaciones educativas. Enseñanza e investigación en psicología, julio-diciembre, vol. 11, N°2. Universidad Veracruzana. 239-254. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29211203
López, O., Hederich, C. y Camargo, Á. (2012). Logro en matemáticas, autorregulación del aprendizaje y estilo cognitivo. Suma Psicológica, 19(2). 39-50. Fundación Universitaria Konrad Lorenz. Bogotá, Colombia. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=134225567002
Lovett, M.C. (2001). A collaborative convergence on studying reasoning processes: A case study in statistics. In S. Carvert y D. Klahr (Eds.), Cognition and instruction: twenty-five years of progress, 347-384. Mahwah, NJ: Erlbaum https://learnlab.org/wiki/images/5/52/Lovett01CandI.pdf
Mateus, L. N. (2014). Estudio de gráficos estadísticos usados en una muestra de libros de matemáticas para la educación básica y media en Bogotá. En Andrade, Luisa (Ed.), Memorias del I Encuentro Colombiano de Educación Estocástica, 274-280. Bogotá: Asociación Colombiana de Educación Estocástica. http://funes.uniandes.edu.co/6556/
Martínez, N. (2012). Las diferencias individuales y el aprendizaje. Revista Diálogos, (9), 41-48.
Martin, N., Hughes, J., & Fugelsang, J. (2017). The roles of experience, gender, and individual differences in statistical reasoning. Statistics Education Research Journal, 16(2), 454-475. https://doi.org/10.52041/serj.v16i2.201
MacDougall, M., Cameron, H. S., & Maxwell, S. R. (2019). Medical graduate views on statistical learning needs for clinical practice: a comprehensive survey. BMC medical education, 20(1), 1-17. DOI: 10.1186/s12909-019-1842-1
Mocko, M., Lesser, L. M., Wagler, A. E., & Francis, W. S. (2017). Assessing effectiveness of mnemonics for tertiary students in a hybrid introductory statistics course. Journal of Statistics Education, 25(1), 2-11. https://doi.org/10.1080/10691898.2017.1294879
Nolan, M. M., Beran, T., & Hecker, K. G. (2012). Surveys assessing students’ attitudes toward statistics: A systematic review of validity and reliability. Statistics Education Research Journal, 11(2), 103–123 DOI:10.52041/serj.v11i2.333
Ocampo, A. (2018). La comprensión de conceptos estadísticos en la educación secundaria. Scientia et technica, 23(4), 585-592. https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/18431/13721
OECD (2019). PISA 2018 Results (Volume I): What Students Know and Can Do. PISA, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/5f07c754-en.
OECD (2023), PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education. PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/53f23881-en.
Olfos, R., Morales, S., & Estrella, S. (2015). Clase pública de un estudio de clases de estadística: Una instancia de cambio de creencias en los profesores. Revista Electrónica Educare, 19(3), 339. http://dx.doi.org/10.15359/ree.19-3.21
Páramo, P. (2020). Cómo elaborar una Revisión sistemática. Universidad Pedagógica Nacional, 1-12. DOI:10.13140/RG.2.2.31465.85608
Peters, K. (2012). Understanding Community College Students' Learning Styles and the Link to Academic Achievement [Tesis doctoral, Walden University]. Archivo digital. https://www.proquest.com/docview/1035338162
Pfannkuch, M. & Wild, C. (2004). Towards an Understanding of statistical Thinking. In: Ben-Zvi, D. & Garfield, J. (Eds.) (2005). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking, 17-46. [Versión Adobe Acrobat PDF]. Dordrecht, Netherlands: Kluwer academic publishers
Pinto. J. (2010). Conocimiento didáctico del contenido sobre la representación de datos estadísticos: estudios de casos con profesores de estadística en carreras de psicología y educación [Tesis doctoral, Universidad de Salamanca]. Archivo digital. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40512064005
Rabin, L. A., Krishnan, A., Bergdoll, R., & Fogel, J. (2021). Correlates of exam performance in an introductory statistics course: Basic math skills along with self-reported psychological/behavioral and demographic variables. Statistics Education Research Journal, 20(1), 3-3. https://doi.org/10.52041/serj.v20i1.97
Ramos, L (2019). La educación estadística en el nivel universitario: retos y oportunidades. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 13(2), 67-82. https://dx.doi.org/10.19083/ridu.2019.1081
Rodríguez, C., Pozo, T. y Gutiérrez, J. (2010). Estudio empírico de variables presagio en la enseñanza-aprendizaje de la estadística a la luz de la investigación sobre competencias. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 8(1), 235-261. https://doi.org/10.25115/ejrep.v8i20.1407
Sánchez, N. (2017). Análisis de problemas en Estadística y Probabilidad en libros de texto de segundo año de Educación Secundaria. Revista Científica, 30 (3), 181-194. DOI: 10.47553/rifop.v34i2.77713
Sánchez-Compaña, M.T, y Sánchez-Cruzado, C. (2020). El modelo de aula invertida, una forma de promover la autorregulación y la metacognición en el desarrollo de la educación estadística. Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 34 (2),121-142. DOI: 10.47553/rifop.v34i2.77713
Sarikaya, E. E., Ok, A., Aydin, Y. C., & Schau, C. (2018). Turkish version of the survey of attitudes toward Statistics: Factorial structure invariance by gender. International Journal of Higher Education, 7(2), 121–127. https://doi.org/10.5430/ijhe.v7n2p121
Schau, C., Stevens, J., Dauphinee, T. L., & Del Vecchio, A. (1995). The development and validation of the Survey of Attitudes Toward Statistics. Educational and Psychological Measurement, 55(5), 868–875. https://doi.org/10.1177/0013164495055005022
Schau, C.G. & Emmioglu, E. (2012). Do introductory statistics courses in the United States improve students’ attitudes? Statistics Education Research Journal, 11(2), 86-94. https://doi.org/10.52041/serj.v11i2.331 https://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ11(2)_Schau.pdf
Scott-Jones, J. & Goldring, J. (2017). Telling stories, landing planes and getting them moving - A holistic approach to developing students' statistical literacy. Statistics Education Research Journal, 16, 102-119. http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ16(1)_Jones.pdf
Sharma, S., Sharma, S., Doyle, P., Marcelo, L., & Kumar, D. (2021). Teaching and learning probability using games: A systematic review of research from 2010–2020. Waikato Journal of Education, 26(2), 51-64. https://doi.org/10.15663/wje.v26i2.881
Sharma, A. M., & Srivastav, A. (2021). Study to Assess Attitudes towards Statistics of Business School Students: An Application of the SATS-36 in India. International Journal of Instruction, 14(3), 207-222. 2. https://doi.org/10.29333/iji.2021.14312a
Strayer, J. F. (2012). How learning in an inverted classroom influences cooperation, innovation and task orientation. Learning environments research, 15, 171-193. http://dx.doi.org/10.1007/s10984-012-9108-4
Tempelaar, D., Gijselaers, W., & van der Loeff, S. (2006). Puzzles in statistical reasoning. Journal of Statistics Education, 14(1). https://jse.amstat.org/v14n1/tempelaar.html
Tempelaar, D. T., Van Der Loeff, S. S., & Gijselaers, W. H. (2007). A structural equation model analyzing the relationship of students’ attitudes toward statistics, prior reasoning abilities and course performance. Statistics Education Research Journal, 6(2), 78-102. http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ6(2)_Tempelaar.pdf?1402525008
Tintle, N. L., Topliff, K., VanderStoep, J., Holmes, V. L., & Swanson, T. (2012). Retention of statistical concepts in a preliminary randomization-based introductory statistics curriculum. Statistics Education Research Journal, 11(1), 21. . https://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ11(1)_Tintle.pdf?1402525003
Vinje, H., Brovold, H., Almøy, T., Frøslie, K. F., & Sæbø, S. (2021). Adapting statistics education to a cognitively heterogeneous student population. Journal of Statistics and Data Science Education, 29(2), 183-191. https://doi.org/10.1080/26939169.2021.1928573
Weltman, D., & Whiteside, M. (2010). Comparing the effectiveness of traditional and active learning methods in business statistics: Convergence to the mean. Journal of Statistics Education, 18(1). https://doi.org/10.1080/10691898.2010.11889480
Williams, A. S. (2013). Worry, intolerance of uncertainty, and statistics anxiety. Statistics Education Research Journal, 12(1), 48–59. https://doi.org/10.52041/serj.v12i1.321
Williams, A. S. (2015). Statistics anxiety and worry: The roles of worry beliefs, negative problem orientation, and cognitive avoidance. Statistics Education Research Journal, 14(2), 53-75. https://doi.org/10.52041/serj.v14i2.261
Wu Y., Zhou L., Li G., Yi D., Wu X., Liu X., Zhang Y., Liu L., & Yi D. (2015). Cognition of and Demand for Education and Teaching in Medical Statistics in China: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS One. 10(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0145517
Xu, C., Lem, S., & Onghena, P. (2021). Examining developmental relationships between utility value, interest, and cognitive competence for college statistics students with differential self-perceived mathematics ability. Learning and Individual Differences, 86. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2021.101980
Yousef, D. A. (2016). Learning styles preferences of statistics students: A study in the Faculty of Business and Economics at the UAE University. Quality Assurance in Education. https://doi.org/10.1108/QAE-01-2014-0004
Zámková, M., Prokop, M. & Stolín, R. 2020. Non-Parametric Anova Methods Applied on Students' Performance Development in Course of Statistics. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, Mendel University Press, vol. 68(1), 281-289. DOI: 10.11118/actaun202068010281
Zamora-Araya, J. A., Aguilar-Fernández, E. y Guillén-Oviedo, H. S. (2022). Educación Estadística: tendencias para su enseñanza y aprendizaje en educación secundaria y terciaria. Revista Educación, 46(1). 1-35. Universidad de Costa Rica, Costa Rica. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/educacion/article/view/43494/48634
Zapata, L. (2011). ¿Cómo contribuir a la alfabetización estadística? Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 17(mayo-agosto), 234-247. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/4552/1/ZapataLucia_2011_alfabetizacionestadistica.pdf
Zhang, Y., Shang, L., Wang, R., Zhao, Q., Li, C., Xu, Y., & Su, H. (2012). Attitudes toward statistics in medical postgraduates: measuring, evaluating and monitoring. BMC medical education, 12(1), 1-8. https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6920-12-117
Zieffler, A., Garfield, J. & Fry, E. (2017). What is Statistics Education? En: Ben-Zvi, D., Makar, K. & Garfield, J. Eds. (2018). International Handbook of Research in Statistics Education (pp. 37-70). Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-66195-7_2
Zimmerman, W. A., & Austin, S. R. (2018). Using attitudes and anxieties to predict end-of-course outcomes in online and face-to-face introductory statistics courses. Statistics Education Research Journal, 17(2), 68-81. https://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ17(2)_Zimmerman.pdf
Zimmerman, W. A., & Johnson, G. (2017). Exploring Factors Related to Completion of an Online Undergraduate-Level Introductory Statistics Course. Online Learning, 21(3), 191-205. DOI: 10.1007/978-3-319-66195-7_2
Derechos de autor 2024 Leidy Nataly Mateus Aguilera
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
El material publicado en la revista se distribuye bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento Internacional 4.0 (CC-BY 4.0). Esta licencia permite a otros distribuir, mezclar, ajustar y construir a partir de su obra, incluso con fines comerciales, siempre que le sea reconocida la autoría de la creación original. Los autores de los trabajos publicados en Revista Unión retienen el copyright de los mismos sin restricción alguna.
Aceptado 2024-08-27
Publicado 2024-12-31