Razonamiento Estadístico de Estudiantes Universitarios sobre el Análisis de Datos en un Ambiente Computacional Translated title: Statistical Reasoning of University Students on Data Analysis in Computational Environment

Abstract

En el presente artículo se presentan resultados de una investigación con una muestra de 34 estudiantes universitarios (18-19 años) acerca del razonamiento estadístico que desarrollaron al analizar datos mediante un enfoque exploratorio en un ambiente computacional caracterizado por la disponibilidad de diversas representaciones dinámicas e interactivas (gráficas, numéricas y simbólicas). Los resultados muestran que en las primeras actividades los estudiantes se plantearon preguntas y analizaron los datos involucrando, principalmente, un valor o un caso individual dentro de un grupo de datos; es decir, mostraron una comprensión local de los datos. Sin embargo, al final del estudio lograron enfocarse - aunque de forma insuficiente - en el reconocimiento de patrones y tendencias en los datos, desarrollando con ello una comprensión más global de los datos. Se observó una tendencia a depender más de tablas que de gráficas, haciendo mayor énfasis en promedios (media o mediana), dada la familiaridad que los estudiantes tenían con estos conceptos de sus estudios previos.

Translated abstract

In this article, research results are presented for a sample of 34 university students (18-19 years) about statistical reasoning developed to analyze data through an exploratory approach in a computational environment characterized by the availability of various dynamic and interactive representations (graphical, numerical, and symbolic). The results show that, in the first activities, the students proposed questions and analyzed the data, primarily engaging a value or an individual within a group of data; that is, they exhibited a local data understanding. However, at the end of the study they were able to focus – insufficiently -- in recognizing patterns and trends in data, developing a more comprehensive data understanding. We observed a tendency to depend more on tables than on graphics, putting more emphasis on averages (mean or median), given the familiarity that students have with these concepts in their previous studies.