Interfaces entre modelagem matemática, raciocínio e pensamento estatístico
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Perin, Andréa Pavan y Campos, Celso Ribeiro
Resumen
A educação estatística é uma área de estudos e pesquisas que se formou mediante a busca por compreender os processos de ensino e de aprendizagem de estatística. No contexto brasileiro, em tais estudos, tem ganhado relevância o desenvolvimento de três competências, a literacia, o raciocínio e o pensamento alicerçados em ambientes de modelagem matemática. Esse artigo, de natureza teórica, tem como objetivo traçar um paralelo entre as etapas da modelagem matemática, os elementos do pensamento e os tipos de raciocínio estatístico, com a finalidade de apontar o que há de comum nas etapas propostas entre eles e, assim, contribuir com o desenvolvimento das pesquisas na área. O estudo apontou que o ambiente de modelagem matemática possui relações significativas com os tipos de raciocínio e os elementos do pensamento estatístico, o que nos permite afirmar que esse ambiente pode favorecer o desenvolvimento dessas competências.
Fecha
2020
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Capacidades | Competencias | Desde disciplinas académicas | Modelización | Otro (estadística) | Razonamiento
Enfoque
Nivel educativo
Educación media, bachillerato, secundaria superior (16 a 18 años) | Educación secundaria básica (12 a 16 años) | Educación superior, formación de pregrado, formación de grado
Idioma
Revisado por pares
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Referencias
ALMOULOUD, Saddo Ag; SILVA, Maria José Ferreira da. Construção do referencial teórico de uma pesquisa educacional. In OLIVEIRA, Gerson Pastre de. (Org.), Pesquisa em Educação Matemática: um olhar sobre a metodologia. Curitiba: CRV, 2019, p. 49-82. BARBOSA. Jonei Cerqueira. Modelagem na Educação Matemática: contribuições para o debate teórico. REUNIÃO ANUAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM EDUCAÇÃO, 24, 2001, Caxambu. Anais da XXIV Reunião Anual da ANPEd. Rio de Janeiro: ANPEd, 2001, p. 1-15. BASSANEZI, Rodney Carlos. Ensino-aprendizagem com modelagem matemática: uma nova estratégia. São Paulo: Contexto, 2011. BEN-ZVI, Dani; ARIDOR-BERGER, Keren. Children’s wonder how to Wander between data and context. In: BEN-ZVI, Dani; MAKAR, Katie (Ed.). The teaching and learning of Statistics: international perspectives. New York: Springer, 2016, p. 25-37. BIEHLER, Rolf; FRISCHEMEIER, Daniel; READING, Chris; SHAUGHNESSY, Michael. Reasoning about data. In: BEN-ZVI, Dani; MAKAR, Katie; GARFIEL, Joan. (Org.) International Handbook of Research in Statistics Education. Gewerbestrasse: Springer International, 2018, p. 138-186. BIEMBENGUT, Maria Salett; HEIN, Nelson. Modelagem matemática no ensino. São Paulo: Contexto, 2013. BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Básica. Base Nacional Comum Curricular: Ensino Médio. Brasília: MEC/SEB, 2018. BURAK, Dionísio. A Modelagem Matemática na perspectiva da Educação Matemática: olhares múltiplos e complexos. Educação Matemática sem Fronteiras, Chapecó, v. 1, n. 1, p. 96-111, jan./jun. 2019. BURAK, Dionísio. Modelagem Matemática e a sala de aula. In: I ENCONTRO PARANAENSE DE MODELAGEM EM EDUCAÇÃO MATEMÁTICA, 2004, Londrina. Anais do I EPREM: Modelagem Matemática: práticas, críticas e perspectivas de Modelagem na Educação Matemática. Londrina: UEL, 2004, 208-222. BURAK, Dionísio. Modelagem matemática: ações e interações no processo de ensino aprendizagem. 1992. 460f. Tese (Doutorado em Educação) — Faculdade de Educação. Universidade Estadual de Campinas. Campinas. CAMPOS, Celso Ribeiro. A Educação Estatística: uma investigação acerca dos aspectos relevantes à didática da Estatística em cursos de graduação. 2007. 256f. Tese (Doutorado em Educação Matemática) — Instituto de Geociências e Ciências Exatas. Universidade Estadual Paulista. Rio Claro. CAMPOS, Celso Ribeiro; WODEWOTZKI, Maria Lúcia Lorenzetti; JACOBINI, Otávio Roberto. Educação Estatística: teoria e prática em ambientes de modelagem matemática. Belo Horizonte: Autêntica, 2011. CAZORLA, Irene Maurício; SILVA JÚNIOR, Antonio Vital; SANTANA, Eurivalda Ribeiro dos Santos. Reflexões sobre o ensino de variáveis conceituais na educação básica. REnCiMa, São Paulo, v. 9, n. 2, p. 354-373, 2018. COUTINHO, Cileda de Queiroz e Silva; CAMPOS, Celso Ribeiro. Metodologia quantitativa e mista. In: OLIVEIRA, Gerson Pastre de (Org.). Pesquisa em Educação Matemática: um olhar sobre a metodologia. Curitiba: CRV, 2019, p. 83-108. D’AMBROSIO, Ubiratan. Da realidade à ação: reflexos sobre Educação e Matemática. São Paulo: Summus, 1986. EICHLER, Andreas. Statistics teachers and classroom practices. In: BATANERO, Carmen; BURRILL, Gail; READING, Chris. Teaching statistics in school mathematics-challenges for teaching and teacher education. New York: Springer, 2011. p. 175-186. EVANGELISTA, Dilson Henrique Ramos; EVANGELISTA, Cristiane Johann; SANTOS, Roziane Sobreira. O ensino e aprendizagem de Estatística com uso de projetos de modelagem e tecnologias digitais. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v. 6, n. 1, p. 4181-4191, jan. 2020. FIORENTINI, Dario; LORENZATO, Sérgio. Investigação em Educação Matemática: percursos teóricos e metodológicos. Campinas: Autores Associados, 2006. MACHADO, Minéia Bortole. Modelagem matemática como ambiente de aprendizagem de Estatística na educação Básica. 2017. 155f. Dissertação (Mestrado em Ensino de Matemática) — Instituto de Matemática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. MEYER, João Frederico da Costa; CALDEIRA, Ademir Donizetti; MALHEIROS, Ana Paula dos Santos. Modelagem em Educação Matemática. Belo Horizonte: Autêntica Editora, 2011. MOORE, Thomas. Teaching statistics: resources for undergraduate instructors. Washington: F. and S. Gordon, 2001. PERIN, Andréa Pavan. Educação Estatística Crítica: um estudo das práticas discentes em um curso de tecnologia. 2019. 267f. Tese (Doutorado em Educação Matemática) — Instituto de Geociências e Ciências Exatas. Universidade Estadual Paulista. Rio Claro. PFANNKUCH, Maxine; RUBICK, Amanda. An exploration of students’ statistical thinking with given data. Statistics Education Research Journal, v.1, n. 2, p. 4-21, apr. 2002 PFANNKUCH, Maxine. Reimagining curriculum approaches. In: BEN-ZVI, Dani; MAKAR, Katie; GARFIEL, Joan. (Ed.). International Handbook of Research in Statistics Education. Gewerbestrasse: Springer International, 2018, p. 384-406. PFANNKUCH, Maxine; WILD, Chris. Statistical thinking: how can we develop it? In: INTERNATIONAL STATISTICAL INSTITUTE CONFERENCE, 54, 2018. Proceedings of the 54th ISIC. Voorburg: International Statistical Institute, 2003, p. 567-574. PRATT, Dave; KAZAK, Sibel. Research on uncertainty. In: BEN-ZVI, Dani; MAKAR, Katie; GARFIEL, Joan. (Ed.) International Handbook of Research in Statistics Education. Gewerbestrasse: Springer International, 2018, p. 193-228. SAMÁ, Suzi. Caminhos trilhados pelo GT12 nas pesquisas em Educação Estatística no Brasil. In: SEMINÁRIO INTERNACIONAL DE PESQUISA EM EDUCAÇÃO MATEMÁTICA, 7, 2018, Foz do Iguaçu. Annais do VII SIPEM. Foz do Iguaçu: SBEM, 2018, p. 1-12. SANTOS, Rodrigo Medeiros. Estado da arte e história da pesquisa em Educação Estatística em programas brasileiros de pós-graduação. 2015. 348f. Tese (Doutorado em Educação) — Faculdade de Educação. Universidade Estadual de Campinas. Campinas. SNEE, Ronald. Discussion: development and use of statistical thinking: a new era. International Statistical Review, v. 67, n. 3, p. 255-258, dec. 1999. SNEE, Ronald. Statistical thinking and its contribution to total quality. The American Statistician, Califórnia, v. 44, n. 2, p. 116-121, 1990. SOARES, José Aílton Rodrigues. Modelagem matemática como estratégia de ensino de tópicos de Estatística na formação básica técnica. 2017. 172f. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade Federal do Tocantins. Arraias. TRAINOTTI, Andressa. A Educação Estatística e a modelagem matemática na formação crítica dos estudantes do Ensino Médio de escolas do município de Rio do Sul – SC. 2019. 95f. Dissertação (Mestrado em Ensino de Matemática) — Instituto de Matemática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. WILD, Chris; PFANNKUCH, Maxine . Statistical thinking in emperical enquiry. Internacional Statistics Review, New York, v. 67, n. 4, p. 223-265, 1999. ZIEFFLER, Andrew; GARFIELD, Joan; FRY, Elizabeth. What is Statistics Education? In: BEN-ZVI, Dani; MAKAR, Katie; GARFIEL, Joan. (Ed.). International Handbook of Research in Statistics Education. Gewerbestrasse: Springer International, 2018, p. 37-71.