na escola básica Lisbeth K C ordani lisbethimeuspbr Scheaffer 2001 ASA Statistics was emerging as a science but had a trouble childhood many homes offered a bed but none would support its maturing to its full potential this b ID: 806985
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Slide1
Os caminhos da Estatística na escola básica
Lisbeth K
C
ordani
lisbeth@ime.usp.br
Slide2Scheaffer (2001, ASA) “Statistics was emerging as a science, but had a trouble childhood; many homes offered a bed, but none would support its maturing to its full potential; this boded ill for statistics education”.
2
Slide3Alguns eventos internacionais - Educação Estatística2-6 j
ul
2012
IASE
roundtable
– “Technology in Stat. Education: virtualitires and Realities” (Philipines)8 – 17 jul 2012ICME 12 Coreia SulTeaching and Learning (Probability and Statistics) TSG11 TSG12 12-13/ jul 2012 OZCOTS 2012 8th Australian Conference on teaching statistics “Statistics Education for greater statistics”
12-15 set 2012 3rd French speaking meeting on Statistical Teaching France25-30 ag 2013 ISI Macao22-24 ag 2013 IASE satellite before ISI meeting “Statistical Education for progress”.13-18 jul 2014 ICOTS9 Arizona EUA “Sustainability in Statistics”
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Slide4Wishart 1898-1956 Pearson/Fisher contemporâneosCochran
discípulo
Distribuição de Wishart (generalização qui-quadrado ou gama)Teaching of Statistics – committee of Royal Statistical Society 4
Slide51948 Wishart pergunta
JRSSA 111 p212
Devemos incluir estatística na escola básica?
Relatório da Royal
Statistical Society RSS JRSSA 115 p126 *A análise de dados deve ser feita antes que a mente infantil se cristalize, sob o risco de não mais aprender*Saber perguntar é uma habilidade necessária para o cidadão crítico5
Slide6Tell me and I will forget
Show me
and
I
will
rememberInvolve me and I will understand Provérbio chinês I hear I forget I see I remember I do I understand
Slide7RSS 1952........... 20 anos para as ideias serem levadas a sério
......... 30 anos para serem postas em prática...
Boas ideias levam tempo para implementação
7
Slide8Década de 60 – Matemática ModernaTextos introduziram ideias básicas de probabilidade e eram fracos em análise de dados
A
s poucas discussões sobre ensino de estatística acabavam focando no ensino universitário e desapontava os professores da escola básica
8
Slide9F. Yates 1902 - 1994
Trabalhou com Fisher em planejamento de experimentos (agricultura)
Bioestatística (EUA) – aplicações médicas
Montou
D
epto Estatística Harvard9
Slide101968 Relatório Yates JRSSA 131 p478
Curso não deveria ter ênfase em teoria nem em métodos computacionais
Foco: interpretação de dados observacionais e experimentais
Discordância: pensamento estatístico requer recursos de alto nível (modelagem)
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Slide11Por que ensinar estatística para todos? Estatística é parte de nossa culturaPensamento estatístico é parte essencial da numeraciaExposição a dados reais pode ajudar o desenvolvimento pessoal e a tomada de decisão
Ideias estatísticas são usadas depois da escola
Exposição precoce desenvolve a intuição que poderá ser formalizada
11
Slide12Por que ensinar estatística para todos? Foi desenvolvido material mas, como não havia obrigatoriedade não houve o envolvimento e incorporação das escolasPara mudar o ensino nas escolas é preciso mais do que bons materiais – é preciso saber quem são as alavancas do sistema para
envolvê-las também.
Mudanças
levam tempo para serem aceitas.
12
Slide13Por que ensinar estatística para todos? Em meados dos anos 70 a Universidade de Londres colocou Análise de Dados no currículo
Mas não sabiam como avaliar
Voltou o curso teórico, mais matemático, sem projeto
13
Slide14Cockroft 1923-1999 Trabalhava com topologia algébrica
Foi
designado pelo
governo para uma comissão sobre o ensino de matemática na escola básica
14
Slide151982 Cockroft report UkProbabilidade e Estatística
http://www.educationengland.org.uk/documents/cockcroft/index.html
Ensinada devagar
Com discussão
Rapidez resulta em fracasso na compreensão das ideias fundamentais
Compromete o futuro aprendizado 15
Slide161982 Cockroft report UkEstatística não é simplesmente um conjunto de técnicas –é mais uma atitude que permite tomar decisões em face da variabilidade e da incerteza
.
O
relatório e outros documentos decorrentes dele sensibilizaram
o governo que introduziu a
estatística na escola básica (1989)16
Slide17só que .....Professores passaram a preparar seus alunos para responder testes nacionaisPensamento estatístico deixado de ladoAvaliação pontual estimula o ensino pontualCoordenador sempre um matemático
17
Slide18só que .....A coordenação espera viés matemáticoNão há estímulo para trabalhar com projetosAnálise de dados vista como trivial Necessidade de eterna vigilância e estímulo para professor mudar seu olhar...
18
Slide19RSS Centre for Statistical Education 2000PROGRAMA CENSUS AT SCHOOLPaíses de língua inglesa (predominantemente) Dados dos próprios alunos
19
Slide20ASA EUA Segundo Scheaffer www.amstat.org/publications/amstat_news/2001/pres11.htmlOs EUA foram influenciados pelo relatório Cockcroft e juntamente com a ASA (American Statistical
Association
) construíram um currículo em 1989 (atualizado em 2000).
Isto
impulsionou
o ensino básico universitário (publicações)20
Slide21ASA EUA questões: Letramento (literacia) quantitativo ou estatística? Data handling ou estatística?
Estatística é (não é) ramo da matemática?
21
Slide22ASA EUA 2004/2005 GAISE Guidelines for Assessment
and
Instruction
in Statistics EducationPre - K12 COLLEGEhttp://www.amstat.org/education/gaise/22
Slide23GAISE Diferença entre Estatística e Matemática Presença constante de variabilidade
Variabilidade em medidas
Variabilidade natural
Variabilidade induzida
aluno deve se sentir confortável ao
trabalhar com dados23
Slide24GAISE Resolução de problemas Formular questõesColetar dados
Analisar dados
Interpretar dados
24
Slide25GAISE Estrutura requer anos de amadurecimento e treinamentoSem ligação com a série, a proposta divide o ensino da estatística em três níveis:A B C (baseados em desenvolvimento e não idade)
25
Slide26Exemplo 1 A – Será que uma planta colocada perto de uma janela cresce mais do que outra planta similar colocada longe da janela? B – Será que cinco plantas colocadas perto de uma janela crescem mais do que
outras plantas similares colocadas
longe da
janela?
C – Como o nível de insolação afeta o crescimento de plantas de um certo tipo?
26
Slide27Exemplo 2 27
A
– explorar visualmente a relação entre as duas variáveis
B
– Além do aspecto visual calcular
Quadrant Count Ratio QCR = [(23-3)/26] = 0,77 C – Além de A e B calcular coeficiente de correlação linear de Pearson (r).
Slide28Nível AGráfico de barrasRamo e FolhasDotPlotGráfico de dispersão Tabelas
Média, mediana, moda e amplitude
28
Slide29Nível BHistogramaAmplitude interquartil e Desvio médio absolutoEstatísticas descritivas (mediana, 1º. Quartil, 3º. Quartil, máximo, mínimo)Gráficos: Boxplot / Série de tempo
Tabelas de contingência
Associação variáveis numéricas QCR
29
Slide30Nível CMedidas descritivas (incluindo desvio padrão)Distribuições amostrais (simulação)DistribuiçõesAssociação entre variáveis qualitativasRegressão/ correlaçãoDiferença entre significância estatística e significância na prática
Discussão sobre o p-
value
(nível descritivo)
30
Slide3131
Slide32BrasilPCN (Parâmetros Curriculares Nacionais)Fundamental II ciclo 1998
Prefeitura Municipal de São Paulo –
Orientações curriculares
Fundamental II ciclo
200732
Slide33BrasilColeta/organização dados/gráficosTabelas frequênciasMédia /mediana/modainferênciasContagem Espaço amostral
Razão – sucessos
Experimentos e simulação para estimar probabilidades
Contagem
Gráficos (colunas e barras) e tabelas (simples e de dupla entrada)
Setores/ linhasFrequências (abs. e relat.) e amostrasEspaço amostral e probabilidadeMédia e moda33
Slide34Brasil – ensino médio – PCN 2000EstatísticaMédia mediana moda / variância e desvio padrãoIdentificar formas de representaçãoCompreender informações estatísticas de diferentes áreas
Contagem
Princípio multiplicativo e raciocínio combinatório
Probabilidade
Cálculo
Reconhecer caráter aleatório de fenômenos naturais, científicos e sociaisPrevisões e identificação de modelos34
Slide3535Statistics is a life skill. Our vision is of a society in which all citizens can use and interpret data to solve problems in the workplace and in all aspects of their lives. Confident and meaningful statistics
teaching and learning across the curriculum
in all phases of education
will turn that vision into a reality:
delivering
new generations of statistically literate school leavers well equipped for work and/or to embark on further study on the many courses which require statistical skills.www.rss.org.uk
Slide36Como melhorar a situação brasileira?Comunidade estatística deveria se movimentar?
36
Slide37lisbeth@ime.usp.br37
Holmes, P. The
Statistician
52(4) . 2003
Obrigada pela atenção.