El propósito de la estadística es proporcionar a los estudiantes un conjunto de herramientas matemáticas y analíticas que les permitan administrar de forma eficiente la información. Esto incluye desde la forma adecuada de recolectar la información, el modo de organizarla y de resumirla; hasta la realización de inferencias, esto es, obtener los resultados que facilitan tomar decisiones y solucionar problemas.
La
problemática de la enseñanza y el aprendizaje de la estadística, no tiene
fronteras. Los síntomas que producen preocupación son los mismos en todo el
mundo. Muchos autores de diferentes latitudes como Garfield y Ahlgren (1989),
Garfield (1991), Dallal (1990), Hey (1983), Hogg (1991), Ruberg
(1992), Freedman (1991), Efron y Tibshirani (1993), Kempthorne (1980), Rosenthal (1992), han puesto en evidencia
rasgos que caracterizan esta problemática.
Se habla
por ejemplo de la angustia y de la ansiedad que se genera en los cursos de estadística, que no suele presentarse en
otros cursos. Es frecuente que las personas que han tomado un curso de
estadística desarrollen una actitud negativa hacia la estadística al percibir
su curso como monótono y aburridor y desarrollar un sentimiento de frustración cuando
al final del curso el estudiante no se siente en capacidad de abordar problemas
que se relacionan con el mundo real.
Hogg
(1991), ilustra esta situación al decir “Los estudiante frecuentemente ven la estadística
como el peor curso de su carrera. Muchos de nosotros, somos pésimos profesores
y nuestros esfuerzos por mejorar son muy tímidos. Hey (1983), expresa: “Por muchos
años he sido profesor de los cursos introductorios de estadística y econometría
para estudiantes de economía. Como muchos profesores y estudiantes, soy
consciente, que esta puede ser una dolorosa experiencia para todos. Muchos
estarán familiarizados con la búsqueda, aparentemente sin fin, de maneras de
reducir el dolor, rediseñando los cursos, usando diferentes textos o
escribiendo nuevos, pero los cambios, a menudo son puramente cosméticos, con el
problema fundamental invariante.
Como
parte del diagnóstico, se reconoce que la educación que reciben los estudiantes
está basada normalmente en una lógica determinística y que en el curso de
estadística deben desarrollar una nueva lógica que en algunos aspectos puede reñir
con la que ha desarrollado el estudiante.
Los
profesores al ejercer su rol y los estudiantes en el proceso de aprendizaje,
tenemos ciertas aprehensiones y prejuicios construidos y consolidados a través
del tiempo, que pueden constituirse en limitaciones al momento de dirigir el proceso
en el caso del profesor o de realizar su aprendizaje en el caso del estudiante.
Puede pensarse
que los mitos o prejuicios de estudiantes y profesores, pueden convertirse en barreras,
en obstáculos que sobre simplifiquen la realidad y que pueden impedir el aprendizaje
o hacer ineficiente los esfuerzos de profesor y/o estudiantes.
Hacen
falta educadores bien preparados en esta rama (muchos la enseñan sin conocer
profundamente la materia) y con vocación de maestros. Esto hace que la
enseñanza no tenga la calidad ni el atractivo suficientes. Si una persona no
siente amor por lo que enseña y no le cautiva el tema, no puede generar interés
en sus alumnos.
Sigue
predominando la memorización de fórmulas y se ignora el poder conceptual: entender
la idea detrás de todo ejercicio tiene una razón de ser, pero esto no se
enseña. La estadística es un lenguaje, como el inglés, que se aprende poco a
poco. Al principio sí se repite lo que dice el profesor, pero luego hay que
dejar que el estudiante utilice lo aprendido en la vida real.
Una
herramienta poderosa para la enseñanza de la estadística es fomentar las
aplicaciones atractivas de esta materia, en administración, finanzas,
ingeniería, ciencias, ciencias de la salud, etc.
A los
estudiantes hay que enseñarles a ser constantes, dedicados, pacientes,
críticos, analíticos y reflexivos, cualidades básicas para entender y aplicar
la estadística en forma adecuada.
Bibliografía
Dallal, Gerard E (1990). "Statistical Computing Packages:
Dare We Abandon Their Teaching to Others?". The American Statistician,
November 1990, Vol. 44, No. 4, p. 265-276.
Efron, Bradley and Tibshirani, Robert J. (1993). “An Introduction
to the Bootstrap” Chapman and Hall. New York.
Freedman, David, Robert Pisani, Roger Purves, and Ani
Adhikari (1991). “Instructor's Manual for Statistics”. Norton (second edition)
New York.
Garfield and Ahlgren (1989). “Difficulties in Learning
Basic Concepts in Probability an Statistics: Implications for Research”.
Journal in research of mathematics Education, 19, 44-63.
Garfield, B. Joan (1991), "Reforming the
Introductory Statistics Course" paper presented at the American
Educational Research Association Annual Meeting, Chicago.
Hey, John D. (1983). “Data in Doubt: An Introduction
to Bayesian Statistical Inference for Economists” Martin Robertson. Oxfford.
Hogg, Robert V (1991). "Statistical Education:
Improvements are Badly Needed". The American Statistician, vol. 45, Nov.
1991, 342-343.
Kahneman, D., Slovic P., Tversky A. (Eds) (1982).
“Judgment Under Uncerta¡inty: Heuristics and Biases”. New York: Cambridge
University Press.
Kempthorne, Oscar (1980). "The Teaching of Statistics:
Content Versus Form" The American Statistician, February, vol. 34, no. 1,
pp. 17-21.
Rosenthal
(1992)."No mas sadística, no mas sadisticos, no mas víctimas editorial de
la Journal UMAP.
Ruberg, Stephen J.(1992) “Biopharmaceutical Report”,
Vol 1, Summer.
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