¿Por qué no nos gusta enseñar estadística y probabilidad? Pilar Azcárate Goded CEU del Didáctica de la Matemática Universidad de Cádiz pilar.azcarate@uca.es RESUMEN La observación de la realidad de nuestras aulas tanto de primaria como de secundaria nos informa sobre lo poco habitual que es la presencia de una enseñanza sistemática de le estadística y de la probabilidad, más allá de una mera introducción de los procedimientos básicos de cálculo. La formación obligatoria de nuestros alumnos adolece aún de una presencia significativa de estos conocimientos. Sin embargo, tanto las instituciones, investigadores y especialistas, indican la imperiosa necesidad de esta formación para una adecuada integración en la sociedad actual. Si hace ya más de 30 años, que estas ideas están presentes en los currícula ofíciales y en las indicaciones de los expertos ¿por qué sigue estando ausente de nuestras aulas? En estas líneas intentamos hacer una breve reflexión sobre algunas de las causas que creemos están subyacentes en dicha ausencia y algunas estrategia en la búsqueda de soluciones. PRESENTACIÓN DE LA SITUACIÓN Hace ya muchos años que la necesidad de la enseñanza y la estadística es reconocida en las diferentes propuestas curriculares; de hecho ya en los comienzos de los 60 fue introducida de forma opcional el currículo de Inglaterra para los alumnos de secundaria (Holmes, 2002). Este reconocimiento institucional es reflejo de las características propias de nuestra sociedad. Sociedad que se caracteriza como un entorno sujeto a unos altos niveles de incertidumbre y dónde la capacidad de analizar, interpretar y comunicar la información adecuadamente son competencias necesarias para la vida diaria y para una actuación ciudadana eficaz que implica la toma de decisiones en gran número de situaciones afectadas por incertidumbre. Esta realidad incide directamente en el importante papel que adquieren la estadística y la probabilidad para el desarrollo de dicha sociedad; dichos conocimientos nos proporcionan herramientas metodológicas para analizar la variabilidad, las relaciones entre variables, diseñar estudios y experimentos adecuados, mejorar las predicciones y la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. La integración de la estocástica en nuestras escuelas e instituto, como parte significativa de la educación obligatoria de los futuros ciudadanos, se puede argumentar desde múltiples razones, así la estocástica: • Ayuda a adquirir la capacidad de lectura e interpretación de tablas y gráficos estadísticos que con frecuencia aparecen en los medios de comunicación. • Ayuda a la toma de decisiones con criterios, conociendo las opciones y sus riesgos. • Incide en desarrollo personal, fomentando un razonamiento crítico, basado en la valoración de la evidencia y en el análisis del contexto. • Ayuda a comprender otros ámbitos del conocimiento, donde con frecuencia aparecen tablas, gráficos o valores de naturaleza estadística. • Es útil para la futura vida profesional, donde en muchas ocasiones se precisan conocimientos básicos del tema (Batanero, 2002). En otras palabras, el desarrollo de una sociedad instruida y crítica necesita de una ciudadanía formada adecuadamente y ello implica la necesidad de introducir la formación estocástica en la enseñanza obligatoria de los futuros ciudadanos. Estas ideas apoyan las actuales tendencias curriculares en las que los conceptos estadísticos y probabilísticos están ocupando, progresivamente, un importante papel, estableciéndose como una parte vital de los planes de estudio de la mayoría de los países. En el currículo español están recogidos tanto en primaria como en secundaria. Por ejemplo, de los cinco bloques de contenido que se proponen para la Enseñanza Secundaria Obligatoria, dos están relacionados con la Estadística: “Interpretación. representación y tratamiento de la información”; “Tratamiento del azar”. Aspectos también recogidas en el currículo de Primaria, aunque en algunos casos dispersos entre los diferentes bloques de contenidos (Cardeñoso y Azcárate, 1995). Como indica Gal (2002: 2), el objetivo principal de esta integración no es proporcionar a los futuros ciudadanos el dominio de unos algoritmos de cálculo sino una cultura estadística: “que se refiere a dos componentes interrelacionados: a) capacidad para interpretar y evaluar críticamente la información estadística, los argumentos apoyados en datos o los fenómenos estocásticos que las personas pueden encontrar en diversos contextos, incluyendo los medios de comunicación, pero no limitándose a ellos, y b) capacidad para discutir o comunicar sus opiniones respecto a tales informaciones estadísticas cuando sea relevante”. Sin embargo, la realidad nos dice que dicha tendencia no tiene un reflejo similar en las aulas, el hecho de que la estadística y la probabilidad se incluyan de una forma oficial en el currículo no significa que necesariamente se enseñen; es más, los datos nos dicen que sigue siendo un tema ausente de la mayoría de las aulas de la educación obligatoria de gran parte de los países. En España, por ejemplo, el hecho es que muchos profesores no se sienten cómodos con estas materias, la dejan como último tema y cuando es posible la omiten. Lo cual no deja de ser un indicador significativo, pues son campos del conocimiento matemáticos, especialmente versátiles y potentes para introducir en el aula. Así, su tratamiento nos permite: Generar situaciones de aprendizaje referidas a temas de interés para el alumno. Utilizar como apoyo las representaciones gráficas No necesitar una teoría matemática compleja, Entonces, ¿Por qué los profesores somos tan reacios a integrar de forma sistemática su estudio en nuestras aulas? Evidentemente es una compleja red de razones las que provocan esta situación, muchas de las cuales no controlables. En las siguientes líneas apuntamos algunas de las que desde, tanto desde los estudios teóricos, históricos, epistemológicos y didácticos, como desde la investigación hemos podido ir caracterizando y sobre las que creemos que sí se puede actuar. ALGUNAS POSIBLES RAZONES Uno de los problemas que afectan claramente a su enseñanza, es la propia naturaleza del conocimiento estocástica y la existencia de temas controvertidos sobre los que no hay un consenso general entre los estadísticos. “Los conceptos estadísticos se mezclan a veces con cuestiones filosóficas sobre la naturaleza del conocimiento y sobre cómo un nuevo hallazgo se apoya en los datos. Los conceptos estadísticos se combinan con frecuencia con cuestiones sobre la causalidad o la inducción que han sido tema de debates durante siglos” (Batanero, 2002). Para su adecuada presentación y tratamiento en el aula, es necesario analizar los aspectos más significativos de la peculiar naturaleza del conocimiento estocástico pues ellos inciden directamente en las condiciones de su aprendizaje y su enseñanza. Sobre la naturaleza del conocimiento estocástico El estudio realizado sobre las condiciones y formas de su evolución a lo largo de la historia y las características epistemológicas reconocidas en cada momento, nos permite observar como se presentan controversias en sus definiciones e interpretaciones incluso en las nociones más básicas. Por ejemplo, el propio objeto de estudio del conocimiento estocástico, los fenómenos aleatorios, está sometido a controversia (Azcárate, 1995). Desde las explicaciones encontradas en los distintos momentos históricos, podemos suponer que para unas personas el azar y lo aleatorio será, por ejemplo, todo aquello que tiene que ver con la "suerte" o el "destino" y por tanto incontrolable; para otros simplemente el producto de nuestra ignorancia sobre ciertos fenómenos, sobre las causas que los originan o sobre su funcionamiento, lo que conlleva su imposible control; en algunos casos, la explicación considerada puede estar más en función de la complejidad intrínseca de los fenómenos y por tanto, de la imposibilidad de una predicción exacta de su resultado; etc. Todas ellas son susceptibles de ser consideradas pero no todas son idóneas para una adecuada comprensión probabilística de la realidad. En el análisis de su progresiva configuración se percibe la aleatoriedad, como una noción que sólo puede ser definida en función de los instrumentos de los que se disponga para probar el carácter aleatorio del fenómeno ante el que nos enfrentemos, del cuerpo de conocimiento y de la clase de referencia que consideremos; es decir, no existe una forma única, precisa y universalmente válida para definir la aleatoriedad (Kyburg, 1974; Cardeñoso, 2001). Este breve análisis, que no deja de ser un mero boceto de la complejidad de la temática, nos da una idea de su dificultad y de la ambigüedad implícita en el reconocimiento de un suceso como aleatorio, sin determinar claramente las condiciones y los criterios o argumentos para tal adscripción. Un grave error educativo es considerar la caracterización de la aleatoriedad como algo obvio y no dependiente de determinados criterios y reconocimientos de los elementos implicados, cuando vienen referidos a sistemas de ideas implícitos. Cómo se conciben y se explican los sucesos aleatorios constituye un elemento clave en la elaboración del conocimiento estocástico y en el reconocimiento de sus posibilidades de estudio. Una inadecuada comprensión del concepto de suceso aleatorio y de aleatoriedad puede ser un obstáculo epistemológico en la comprensión de este conocimiento. Idea considerada por muchos autores, como Hietele (1975), Konold y otros (1991), Steinbring (1991), etc. Otro de sus nociones básicas, la probabilidad es también un concepto de difícil comprensión, pues, en general, entra en clara contradicción con el pensamiento determinista y causal dominante en nuestra educación. "La probabilidad es un concepto particularmente resbaladizo. A través de la probabilidad intentamos demarcar un estado amorfo situado entre dos extremos imaginarios: la total ignorancia y el conocimiento perfecto" (Konold, 1991; p.139). En este caso su significado es de compleja elaboración desde una lógica causal, ni el estudio de la situación empírica por sí misma: el objeto de estudio; ni la representación matemática por sí mismo: el modelo, pueden expresar el significado de la probabilidad. La modelización matemática; es decir el dato probabilístico, puede estar a su vez caracterizada por diferentes posibilidades de interpretación; por un lado, la probabilidad como caracterización experimental a través de las frecuencias relativas observadas, lo que le confiere un valor más objetivo; por otro, la probabilidad clásica, considerada como un "a priori", con un carácter más teórico basada en las propias condiciones del fenómeno; o bien, la probabilidad considerada como resultado de hipótesis establecidas, unas veces a partir de las creencias subjetivas de las personas y otras de las estimaciones realizadas a priori, en función de datos empíricos, relacionadas en ciertos aspectos con la aproximación bayesiana. Los problemas filosóficos que presenta la probabilidad en su posible significado, es un elemento sobre el que es necesario reflexionar para conocer su particular naturaleza y la idiosincrasia de este conocimiento. La comprensión integral de la noción de probabilidad necesita de la interacción de las diferentes posibles interpretaciones, aspectos que habrán de ser tenidos en cuenta a la hora de su tratamiento en el aula, siempre que el objetivo sea facilitar el desarrollo de un pensamiento probabilístico idóneo (Azcárate, 1996). Desde la revisión de las claves de la evolución tanto del conocimiento estadístico como el probabilística, otra de las principales ideas que pueden extraerse y que los caracteriza, es la constante relación interactiva entre las situaciones empíricas y la modelización matemática a lo largo de todo su desarrollo. El modelo matemático y la situación empírica no pueden ser totalmente congruentes, se construyen modelos adaptados a las distintas situaciones que luego han de ser generalizados, pero sin olvidar la necesidad de dicho referente real para la construcción del modelo. Las afirmaciones estocásticas siempre reflejan una vinculación con situaciones reales y, por tanto, el pensamiento estocástico, a diferencia de otros campos del pensamiento matemático como el aritmético, el geométrico o el algebraico, ha de tener siempre un referente real, siendo imprescindible tener en cuenta, desde el principio, la diferencia entre el modelo matemático y la situación real. Es decir, como ya señalaban Anderson y Loynes (1987) hace casi 20 años, el aprendizaje de este conocimiento es inseparable del estudio de sus aplicaciones; su historia muestra también como recibe ideas y aportes desde áreas muy diversas, donde, al tratar de resolver problemas diversos (transmisión de caracteres hereditarios, medida de la inteligencia, etc.) se han creado conceptos y métodos estadísticos de uso general (correlación, análisis factorial). Como sugieren Murray y Gal (2002) la comprensión, interpretación y reacción frente a la información estadística no sólo requiere conocimiento estadístico o matemático, sino también habilidades lingüísticas, conocimiento del contexto, capacidad para plantear preguntas y una postura crítica que se apoya en un conjunto de creencias y actitudes, que influye directamente en la interpretación de dicha información. Estas ideas, nos informan sobre las peculiaridades propias del conocimiento estocástico que, como ya indicábamos, inciden tanto en su aprendizaje como en su enseñanza. El razonamiento estocástico no es algo inmediato y dependiente exclusivamente del desarrollo de los individuos, sino que se construye progresivamente en interacción con el entorno. Dicho razonamiento parte de unas intuiciones iniciales que aparecen desde edades muy tempranas y que no evolucionan paralelamente al desarrollo lógico del sujeto. Las investigaciones nos muestran que el razonamiento de los individuos en situaciones aleatorias, tanto niños como adultos, es muy frágil; sin alcanzar un nivel formal de conceptualización. Se detectan numerosos sesgos y obstáculos en sus razonamientos. Se detectan claramente concepciones intuitivas y el uso de esquemas heurísticos en sus funcionamientos. El sujeto sólo adquirirá una verdadera comprensión estocástica, a través de la interacción, en situaciones concretas, de sus nociones subjetivas con los conceptos y modelos estocásticos. (Azcárate, 1995). La idea de que su desarrollo conceptual es un proceso en espiral, dependiente de la necesaria complementariedad entre lo teórico y lo empírico, no solamente es útil para explicar la evolución del conocimiento, sino también para comprender y planificar los procesos de interacción en el aula. Los procesos de enseñanza han de reflejar, por tanto, esta necesaria interacción entre el modelo matemático y la situación empírica, en los distintos niveles de complejidad. Este complicado "feedback" como vehículo de la instrucción supone un serio cambio para el profesor, pues ello implica una aproximación al conocimiento estocástico por distintos caminos que permitan la interrelación continua entre lo empírico, lo intuitivo y lo formal (Falk y Konold, 1992). En otras palabras, supone un diseño de actividades con una configuración en espiral, alternativo al diseño usual que refleja una estructura lineal y jerarquizada; es decir, será necesario un diseño que permita un itinerario cíclico entre distintas actividades interrelacionadas entre sí, con avances progresivos en complejidad, a través de la resolución de los problemas que se presenten en las distintas situaciones. Situaciones que han de guardar un grado suficiente de similitud con las situaciones reales. Uno de los aspecto claves es la selección de situaciones potentes y ricas por su variedad de elementos y, a la vez cercanas a la realidad del niño En dichas situaciones surgen dos elementos que son básicos para el desarrollo del pensamiento estocástico: los medios de representación de los datos obtenidos en dichas situaciones y la actividad que con ellos se realice. En el caso del conocimiento estocástico un elemento que refleja las posibles interacciones entre el modelo matemático y el caso individual es su modelización mediante los diferentes medios de representación, como tablas o gráficos (Steinbring, 1991). Todas estas capacidades se incentivan en el trabajo con propuestas globales de actuación, proyectos, casos, escenarios, etc. El trabajo con propuestas de esta naturaleza supone problemas de gestión en el aula. Las condiciones que configuran el conocimiento estadístico y probabilístico implica la consideración de un proceso de enseñanza contextualizada y participativa, lo cual provoca controversias cos las formas tradicionales de trabajo en las aulas de matemáticas. Por otro lado este tipo de trabajo promueve también el trabajo en grupos y la perspectiva socio cultural en el aula (Cobb y Hodge, 2002), parte importante también de su aprendizaje. Supone, por tanto la interacción entre el trabajo individual del alumno y el cooperativo, orientado hacia el aprendizaje comprensivo de conceptos, procedimientos de búsqueda y recogida de información, representaciones y gráficos, la necesaria ejercitación de técnicas de cálculo y la mejora en las capacidades de análisis, argumentación, formulación de conjeturas y creatividad de sus alumnos y la adecuada organización de la información para su comunicación (Lipson y Kokonis, 2005). La organización de la información obtenida y la elaboración de informes favorece el desarrollo de la capacidad discursiva de los estudiantes, como medio de ampliar sus habilidades de pensamiento crítico. En la producción de su informe el estudiante debe situar el análisis de sus datos dentro de un argumento coherente y convincente que apoye sus hipótesis; la comunicación de ideas a partir de tablas y gráficos es especialmente importante en el razonamiento estadístico (Nolan y Speed, 1999). Como podemos percibir, el conocimiento estocástico es un conocimiento complejo, y su tratamiento en el aula reclama formas diferentes de actuación de las tradicionales en las aulas de matemáticas. Su significado no puede ser agotado en el conocimiento de la propia estructura matemática, pero tampoco adquiere su sentido completo a través del estudio de experiencias empíricas inmediatas sin más, pues transformaríamos al conocimiento estocástico en una colección de recetas o técnicas concretas. Respetar esas condiciones nos lleva a evitar los caminos unilaterales y lineales en los procesos de enseñanza. Ideas que pueden dar pistas sobre la dificultad del profesorado para tratarlos en sus aulas. Podríamos pensar que ante la falta de dominio de este conocimiento, los profesores podrían acudir a los libros de textos, pero tampoco parece una solución acertada. Sobre su tratamiento en los libros de texto Aunque pueda parecer un aspecto más pragmático el análisis de los libros de texto, no por ello deja de ser importante. Gran parte del profesorado, utiliza como referente fundamental para preparar su intervención, los libros de texto. Evidentemente, en respuesta a estas reformas institucionales, numerosas editoriales han elaborado nuevas versiones de sus libros de texto en las que presentan nuevas unidades relacionadas con el conocimiento estocástico. Sin embargo, el énfasis se mantiene en otros bloques de conocimiento clásicos como la aritmética, álgebra, la geometría o el análisis otorgando un papel secundario a estas nuevas unidades. Por ejemplo, habitualmente son las últimas unidades, las que tiene menor presencia en número y las que ocupan menos número de pagina, aspectos formales pero significativos. Además, como indica Martínez Bonafé (2002) las nuevas propuestas se quedan en un cambio más de “formas” que de fondo, pues, gran parte de ellas mantienen un carácter de continuidad con los principios tradicionales, en los el objetivo preferente es la actividad matemática y no la actividad estadística (Holmes, 2002). Así, analizando las formas de presentación del conocimiento probabilístico en los libros de texto de la ESO (Serrado, 2000), se detecta como la estructura de dichas unidades responde fundamentalmente a dos formas diferenciadas de razonamiento (Figura.1). Estructura unidades Tendencia tradicional Tendencia tecnológica Hipotético-deductivo Empírico-inductivista Conocimiento externo Determinado en partes Causa efecto Observación Verdad determinada Figura 1.- Clasificación de la estructura de las Unidades En unos casos se pone el énfasis en el razonamiento deductivo, partiendo de la explicación con las posteriores aplicaciones y, en otros casos se parte de la observación y de métodos inductivos. En ningún caso se interrelacionan y se establece conexiones entre ellos. Los problemas y ejercicios de los libros de texto sólo suelen concentrarse en los conocimientos técnicos. Sobre los profesores y su formación Por último, otra de las posibles razones que, desde nuestra perspectiva mayor influencia puede tener es que, si bien la necesidad de su integración ha sido reconocida institucionalmente y se ha promovido su introducción progresiva en los planes de estudios, sin embargo, paralelamente no se ha dedicado la necesaria atención al desarrollo de los profesionales responsables de su integración real en las aulas, lo que ha provocado una preparación insuficiente para enseñar estos conceptos. La mayoría de los maestros nunca han estudiado formalmente estos conocimientos y los profesores de secundaria pueden haber recibido algún curso introductorio en la universidad, generalmente desde perspectiva formales, situaciones que en ningún caso prepara a los profesores para enseñarlos. Como resultado, la mayoría de los maestros y profesores tiene conocimiento débil de estos conceptos y, en el caso de tratarla en su aula tienden a enfocar su instrucción en los aspectos más procedimentales vinculados al cálculo y no en la comprensión conceptual (Nicholson & Darnton, 2003; Watson, 2001). Los docentes se encuentran ante grandes dificultades para otorgar en sus aulas el peso indicado a estas ideas ya que, por un lado, se enfrentan ante una propuesta externa para la incorporación de este nuevo conocimiento que en la mayoría de los casos no conocen y, por otro, dicho conocimiento se presenta de forma dispersa en los libros de texto y materiales curriculares. Todos estos aspectos inciden en las decisiones de los profesores que explican la baja presencia de estos conocimientos tanto en las aulas de primaria como de secundaria. El tiempo y las formas de la formación estadística y probabilística está aún muy lejos de ser la adecuada y los alumnos llegan al final de su etapa formativa o a la universidad sin los conocimientos básicos de estadística descriptiva y cálculo de probabilidades. Creemos que realmente y como Lajoie y Romberg (1998) apuntan, la estadística y la probabilidad pueden ser temas novedosos tanto para los alumnos como para los docentes y la integración de su enseñanza y aprendizaje en las aulas un reto para la educación del siglo XXI. UNA PIEZA CLAVE DEL PROCESO: LAS IDEAS DE LOS PROFESORES La investigación desarrollada en los últimos años indica que hay una relación clara entre las concepciones de los profesores y sus experiencias durante el desarrollo del proceso de enseñanza y aprendizaje. Idea que en el campo de la educación estadística se ve determinada por las características del conocimiento que los profesores tienen sobre el tema. De hecho, hay un fuerte evidencia de investigación de la pobre comprensión de estos conocimientos que disponen tanto los profesores en formación, como en activo (Azcárate, 1996; Carnel, 1997; Begg y Edward, 1999; Cardeñoso, 2001; Serradó, Azcárate y Cardeñoso, 2006). Como hemos visto en el apartado anterior, una de las nociones básicas del razonamiento estocástico es la aleatoriedad. En principio, las personas se desconciertan ante lo inesperado o fortuito, pero luego, progresivamente, busca causas que justifiquen "más o menos" las fluctuaciones encontradas, lo que les lleva a buscar razones ocultas para los hechos de un cierto orden oculto; argumentando y explicando la existencia de ese suceso inesperado. En sus trabajos, Ayton, Hunt y Wright (1989) describen la variedad de criterios que utilizan los individuos para determinar si una cierta secuencia es aleatoria o no, reflejo de la propia complejidad de la noción de Aleatoriedad. Investigaciones con profesores en activo y con futuros profesores nos dan algunas pistas sobre las dificultades en la caracterización de la Aleatoriedad (Azcárate, 1995; Cardeñoso, 2001). En las siguientes afirmaciones, podemos ver la diversidad de argumentaciones S258:. Predecir la cantidad de caras que se obtienen en 100 lanzamientos de una moneda es un fenómeno.. No Aleatorio, porque se pueden calcular las probabilidades... S45: Un Fenómeno Aleatorio es aquel.. Que no sea algo material, que no tenga reglas, que no tenga estructura S24: Un Fenómeno Aleatorio es aquel…Que tenga las mismas posibilidades de que se llegue a dar, que de que no se llegue a dar; Podemos ver como clasifican como no aleatorios aquellos fenómenos que están originados por factores conocidos que determinan si el suceso va a ocurrir o no, independientemente del azar; Cuando aparece cualquier factor que pueda contrarrestar la acción del azar y por tanto tener información sobre su funcionamiento, el suceso ya no es aleatorio. En contraposición, asocian lo aleatorio a las opciones no controladas cuyo resultado habitualmente consideran como equiposible, hay tantas posibilidades de que ocurra como de que no ocurra pues no hay nada que determine su ocurrencia. S270: Encontrar un trabajo que tenga que ver con mi formación es un fenómeno... No Aleatorio, porque depende de la ley de la oferta y de la demanda. S312:.Predecir el color de una bola que se extrae de un bombo con bolas de distintos colores es un Fenómeno Aleatorio..., porque depende de la suerte Reafirman que solo se reconoce como suceso aleatorio sólo aquel que depende del azar, en cuanto existe alguna otra causa que el sujeto pueda conocer o controlar ya no se considera aleatorio, aunque exista un margen de imprecisión en su ocurrencia. En las tendencias de pensamiento caracterizadas en dichas investigaciones, es significativa la presencia de aproximadamente del 20% de sujetos, tanto entre los futuros docentes como los profesores en activo, integrados en la tendencia caracterizada como Determinista; caracterizada por utilizar argumentaciones causales tanto para reconocer como para negar la aleatoriedad, generalmente sólo reconocen como suceso aleatorio el vinculado con el contexto del juego y, en consecuencia, el procedimiento básico que utilizan para asignar probabilidades es el Laplaciano. Al objeto de Reconocer ALEA Negar ALEA Asignar PRO Causalidad • • • Causalidad • Laplaciana • Argumentación 20% muestra Tendencia a negar aleatoriedad No admiten mundo indeterminista, salvo asociado al juego Estimación Laplaciana como lectura usual de la fórmula matemática Nivel determinista de la realidad Los datos globales nos dicen que más del 50% de los criterios de análisis de las situaciones presentadas se apoyaban en presupuestos deterministas y causal, en muy pocas ocasiones, se analizaba la existencia de una interacción de causas vinculada a la incertidumbre Evidentemente esto tiene sus consecuencias en las aulas, Batanero y Serrano (1999) indican que la introducción de la idea de aleatoriedad se hace preferentemente de un modo descriptivo, cobrando un papel primordial los matices de lenguaje. La descripción de las características atribuidas a los resultados de los experimentos se realiza mediante palabras como imprevisibles, incierto, etc., con las que se pretende que se evoquen las propiedades de tales fenómenos, pero cuyo significado no suele clarificarse. Estas dificultades se ven agravadas cuando al acudir a los libros de textos nos encontramos con una realidad similar. En primer lugar, los textos presentan básicamente el azar modelizado a partir de argumentaciones asociadas con la suerte y la aleatoriedad con la incertidumbre del suceso, caracterizaciones que son insuficientes para poder comprender adecuadamente el significado de las nociones probabilísticas. Es difícil encontrar en los libros de texto, alguna sección dedicada a presentar el significado de la incertidumbre y de la aleatoriedad como ideas previas a su estudio mediante los procedimientos estadísticos y probabilísticos. En sus unidades suelen incluir una breve explicación breve y actividades relacionadas con experimentos del azar, fundamentalmente juegos. En general presentan a los experimentos, que no fenómenos o situaciones, deterministas y azarosos en la misma sección. Por ejemplo una caracterización del experimento del determinista presente en muchos libros de texto sería: "Un experimento es determinista si es posible predecir el resultado". Y por contraposición, un experimento aleatorio se define como: "Un experimento es aleatorio cuando es imposible de predecir el resultado." Realmente estas dos definiciones son antagónicas. El experimento aleatorio no se define por sus características sino por lo que no es; es decir, se define como negación del determinista, es como si establecieran un isomorfismo entre los experimentos aleatorios y los nodeterministas. La contraposición a la noción de fenómeno determinista enfatiza las relaciones de causa y efecto que, a su vez, pueden producir sesgos en la interpretación correcta del significado de sucesos dependientes e independientes y constituirse como un obstáculo para la posterior comprensión de la noción de probabilidad (Serrado, 2003). Cuando en la caracterización de las situaciones aleatorias no hay referencia alguna a las condiciones iniciales o a la presencia del azar, la comprensión del significado de estas situaciones y experimentos aleatorios se reduce a saber que no es determinado. En esta contingencia en donde el Azar está presente, que condiciona la ignorancia del individuo. Esta ignorancia puede relacionarse con la imposibilidad para saber las condiciones iniciales del fenómeno (Wagensberg, 1998).El experimento aleatorio se define como negación del determinista en el que se asocia la existencia del azar a la ignorancia; de hecho esta es una acepción típica del siglo XVII (Azcárate, 1995). No se analiza en ningún momento, el experimento o fenómeno aleatorio como aquel cuyo resultado depende de una compleja interacción de causas y su resultado no puede ser calculado previamente, ya que son fenómenos que realizados en las mismas condiciones pueden tener diferentes resultados. Todas estas ideas son reforzadas, cuando la mayoría de los ejemplos de experimentos deterministas se refieren a experimentos físicos y químicos, que se rigen por las leyes de la ciencia. Sin embargo, la mayoría de los ejemplos de experimentos aleatorios son juegos obtenidos con generadores aleatorios, como dados o monedas. Los estudiantes determinan que estos experimentos son aleatorios porque las causas son desconocidas y un producto de fortuna. Bajo esta caracterización como la imposibilidad de predecir las causas subyace un principio del determinismo, opción que entra en clara controversia con la idea de incertidumbre. La falta de clarificación de la noción de aleatoriedad deja abierta la posibilidad de interpretación ambigua, y se puede configurar como un obstáculo en la comprensión de la noción de aleatoriedad por parte de los alumnos. A este respeto, Bennett (2000: 13) indica que: "las ideas intuitivas sobre el azar pueden preceder a las ideas formales y, si son correctas, pueden ser de gran ayuda en le aprendizaje; pero en caso contrario, pueden llegar a dificultar la correcta comprensión de los conceptos". Otra gran dificultad que se detecta en el conocimiento de los profesores es el significado de los términos. Cuando iniciamos el estudio de la estadística y la probabilidad, habitualmente ya hemos usado muchos de sus términos en la vida cotidiana, en juegos e informaciones del contexto; expresiones que usamos para referirnos a fenómenos y sucesos aleatorios, a sucesos ciertos, posibles o imposibles, que, con frecuencia, no tienen el mismo sentido preciso que adquieren en el “Tratamiento del Azar” (Cardeñoso y Azcárate, 1995). Estas diferencias existentes entre el lenguaje cotidiano y el lenguaje estocástico ocasionan obstáculos en la elaboración comprensiva de estos conocimientos. Lo que resulta problemático no son los términos imposible, seguro, suceso o experimento en sí mismos, sino los conceptos y procesos subyacentes que se están comunicando y el significado que transmiten. De nuevo si nos vamos a los textos, encontramos que tampoco ayudan especialmente a los profesores. Los textos tampoco suelen clarificar el significado de términos como imprevisible, colección, conjunto, seguro, imposible, etc., dificultando la elaboración de las nociones probabilísticas que los sustentan , como fenómeno y experimento, suceso y proceso, espacio muestral o secuencia aleatoria. En la misma línea, las investigaciones realizadas con futuros maestros nos permite mostrar que, a pesar de la simplicidad aparente de algunos de las ideas estadísticas, como la idea de promedio, su comprensión presenta dificultades similares a las encontradas en sus futuros alumnos. Los datos muestran la falta de comprensión del algoritmo de cálculo de la media, el desconocimiento de los alumnos de la relación entre media, mediana y moda en distribuciones no simétricas o la creencia en que todas las distribuciones son simétricas (Batanero, Godino y Navas, 1997). En una reciente investigación realizada con profesores de secundaria en activo, en relación al tratamiento de estos conocimientos en sus aulas, presentan diferentes argumentaciones sobre sus dificultades a la hora de su enseñanza (Serrado, 2003; Serrado, Cardeñoso y Azcárate, 2005). En ella, aunque reconocen su papel en la formación del alumno por su transferencia a la vida real: “Yo creo que sí les puede servir a ellos... porque quizás es algo que ellos sí lo vean más en la vida diaria que, por ejemplo, la unidad de polinomio (S5). No termina de ver claro su introducción en la su aula, por lo distante del trabajoactual de alumno en clase de matemáticas: “Supongo que también dependerá de cómo tu plantees el tema, pero al menos tal y como los alumnos están acostumbrados hasta el momento de cómo se les presentan las matemáticas en el aula, para ellos sería aprender nuevas reglas del juego... (S1). Los datos de la investigación nos dicen que, estos profesores consideran que: * Hay una falta tradición en su enseñanza * El desarrollo de este bloque de contenidos tiene menos importancia que los otros * Carecen de conocimientos didácticos suficientes para explicarlo adecuadamente. En definitiva, estamos ante un proceso de innovación en el aula que involucra el tratamiento de un nuevo conocimiento, ajeno a gran parte del profesorado y que además demanda de nuevas formas de hacer en el aula con estrategias metodológicas que permitan una mayor participación del alumno, como el trabajo con proyectos, con escenarios, con aspectos del entorno. Estamos realmente ante una situación especialmente desafiante para el profesoradoLa educación estadística sólo será una realidad en nuestras aulas cuando los profesores entiendan y valoren su aportación a la formación de sus alumnos. Y ello sólo será posible si disponemos de una adecuada formación conceptual y didáctica en este ámbito del conocimiento. ASPECTOS FORMATIVOS DEL PROFESORADO Como podemos intuir de las diferentes informaciones disponibles desde las investigaciones y reflexiones presentadas, es realmente una compleja red de razones las que nos llevan a la actual situación de ausencia en las aulas del tratamiento del conocimiento estocástico. Razones que reflejan las dificultades que deben afrontar los profesores y que podríamos sintetizar en tres categorías: - Dificultades de orden epistemológico, debidas a los problemas de comprensión conceptual de las nociones y de los procedimientos básicos del conocimiento estocástico, debido al tipo de formación recibida, centrada más en los aspectos formales y en los procedimientos de cálculo que en los problemas de su significado. - Dificultades cognitivas, provocadas por la naturaleza del conocimiento adulto no formal configurado desde la experiencia y que en muchos casos lleva a elaborar significados alternativos y procedimientos heurísticos para dar respuesta a las situaciones afectadas por incertidumbre en el contexto cotidiano. - Dificultades didácticas, tanto por al falta de referentes y materiales curriculares adecuados, como la integración en el aula de nuevas formas de relación y de estrategias metodológicas que demandan la educación estadística. Todos estamos de acuerdo que la naturaleza progresivamente creciente de una sociedad de la información hace muy importante formar profesores componentes para le enseñanza del conocimiento estocástico. Ello implica que cada vez es más prioritario establecer formas efectivas de preparar a los profesores en formación y en ejercicio, pero ¿Cómo podemos lograrlo?. El conocimiento profesional se configura como un sistema de ideas, con diferentes niveles de especificidad y articulación, que están sujeto a evolución constante y reorganización apoyada en la reflexión y en la resolución de los problemas que emanan de la práctica (Azcárate, 1999). En los estudios desarrollados desde la perspectiva de desarrollo profesional, se incide en la necesidad de que los profesores integren diferentes aspectos en su conocimiento práctico profesional (Porlán y Rivero, 1998; Azcárate, 2001), aspectos que puede favorecer abordar las dificultades indicadas en el caso de la educación estocástica, como: La reflexión epistemológica sobre el significado de los conceptos, procedimientos (en general objetos) particulares que se pretende enseñar, es decir, en este caso, la reflexión epistemológica sobre la naturaleza del conocimiento estocástico, su desarrollo y evolución. El conocimiento profundo de la materia y de sus relaciones es el que permite al profesor buscar las mejoras formas de presentación y adaptación del conocimiento estocástico al nivel de sus alumnos. El estudio de los proceso cognitivos, las dificultades, errores y obstáculos de los alumnos en el aprendizaje del conocimiento estocástico, sus nociones, procedimientos y estrategias que le permiten orientar e interpretar las producciones de sus alumnos y guiar su aprendizaje. El análisis didáctico del currículo, diseño de situaciones y entornos adecuados, recursos para la enseñanza de temas específicos, estrategias metodológicas adecuadas para su enseñanza. Las perspectivas epistemológica, ontológica y didácticas desde la que actúan los profesores tienen claras implicaciones en sus decisiones sobre qué y cómo ellos enseñan. Configuran tres referentes o dimensiones básicas del conocimiento práctico profesional que el profesor ha de elaborar y ha de poner en práctica durante el proceso de enseñar el conocimiento estadístico. Desde nuestra perspectiva como investigadores centrados en el estudio del desarrollo profesional del docente, subscribimos que todo cambio en las ideas del profesorado está ligado a la reflexión del docente en su propio campo de actuación, el aula. Partir de sus propias ideas, conceptuales y didácticas, analizarlas, cuestionarlas y elaborar nuevos conocimientos en contextos reflexivos, es una condición imprescindible. Las grandes dificultades de comprensión provienen de los obstáculos intuitivos y estos sólo salen a la luz, al ponerlos en acción en situaciones empíricas concretas, al intentar explicar y ser conscientes de los razonamientos seguidos y al contrastarlos con la aplicación de un conocimiento normativo. Los profesores, como ciudadanos estadísticamente cultos deben ser capaz de controlar sus intuiciones sobre el azar, diferenciar las que son correctas e incorrectas y aplicar el razonamiento estadístico para controlar sus intuiciones en las situaciones de riesgo y toma de decisión. Condición necesaria para ayudar a sus alumnos a elaborar un razonamiento adecuado y superar la situación actual, donde los alumnos llegan a la universidad con conocimientos casi nulos y numerosas intuiciones incorrectas sobre la estadística y la probabilidad, que les dificultarán la comprensión posterior de conceptos fundamentales como los de de inferencia (Carrera, 2002). En este sentido es necesario que el profesor reflexione sobre la naturaleza del conocimiento estocástico, pero también han de reflexionar sobre los aspectos relacionados con el aprendizaje y la enseñanza. En la misma línea que en cuando analiza el campo conceptual, el trabajo sobre los aspectos didácticos han de estar vinculados con sus intereses ideas y con sus prácticas. Para que sean significativos los contextos formativos han de estar ligados a la práctica profesional o su futura práctica como forma de poner en cuestión y contrastar las diferentes decisiones que se toman en un proceso de intervención. Situaciones que le han de permitirles pensar en el "qué" enseñar en relación al conocimiento estocástico y el "cómo" enseñarlo. Integrarse en estos contextos reflexivos favorece el estudio sobre las estrategias metodológicas más adecuadas para su presentación y tratamiento en el aula. Los profesores formados desde la perspectiva determinista, imperante en nuestro contexto educativo, piensan que hay un único y verdadero conocimiento que debe transmitirse de manera organizada, jerárquica y coherente con el método hipotético-deductivo. Desde esta perspectiva los objetivos de la enseñanza se limitan a las estrategias para calcular los primeros estadísticos y la probabilidad en contextos de experimentos aleatorios, presentados como una herramienta para calcular la probabilidad y la estabilidad de las frecuencias (Azcárate, Cardeñoso y Serradó, 2003). Sin embargo, ya indicábamos que el conocimiento estocástico no puede ser comprendido separado de su contexto de aplicación. Ello implica que a los conceptos y técnicas estadísticas no han de ser presentadas descontextualizadas, o aplicadas únicamente a problemas abstractos que no se encuentran en la vida real, se trata de presentar escenarios o situaciones más globales que permitan el desarrollo de la las diferentes fases de un estudio estadístico planteamiento de un problema, decisión sobre los datos a recoger, recogida y análisis de datos, obtención de conclusiones sobre el problema planteado, previsiones, toma de decisiones, etc.(Connor, Davies y Payne, 2002). Este tipo de trabajo supone un reto para los alumnos, acostumbrados a que en la clase de matemáticas cada problema y ejercicio tiene una única solución y suele estar concentrado cada vez en un sólo concepto. Sin embargo, el trabajo con escenarios, proyectos o situaciones más globales, implica la existencia de diferentes procedimientos y soluciones adecuadas que suelen trabajar bastantes más de un solo contenido (Cardeñoso y Serrado, 2006; Batanero y Díaz, 2004). Pero no sólo es un reto para los alumnos, también lo es para el profesor que debe aprender a moverse en el método y razonamiento estadístico Las propuestas deben ser realistas, abiertas y apropiadas al nivel del alumno. Se debe comenzar proponiendo un problema práctico y abarcable que necesita de la estadística para resolverlo. Nolan y Speed (1999) sugieren que en el comienzo el profesor no debe centrarse en la terminología estadística, sino proporcionar estrategias generales que puedan generalizarse a otros datos y contextos. El razonamiento estadístico es una herramienta de resolución de problemas y no un fin en sí mismo. La fase de planteamiento de preguntas es una de las más difíciles. Los profesores tienen grandes dificultades a la hora de diseñar escenarios o proyectos que configuren entornos de aprendizaje adecuados del conocimiento estocástico. Muchas veces, ellos mismos tienen dificultades para afrontar la realización de proyectos. Una situación análoga, como docentes investigadores, la podemos encontrar en el momento de formulación de un problema de investigación que nos permita configurar un proyecto. Habitualmente comenzamos con la formulación de problemas muy generales, difíciles de abordar, y poco a poco vamos cerrando el problema hasta llegar a un problema claramente formulado, que puede ser estudiado y sobre el que podemos realmente obtener información tras su estudio, estadístico en este caso. Una lista de puntos a tener en cuenta al plantear las preguntas del estudio podría ser: ¿Qué quieres probar?; ¿Qué tienes que medir /observar /preguntar?; ¿Qué datos necesitas? ¿Cómo encontrarás tus datos? ¿Qué harás con ellos?; ¿Crees que puedes hacerlo? ¿Encontrarás problemas? ¿Cuáles?; ¿Podrás contestar tu pregunta? ¿Para qué te servirán los resultados? Una posibilidad para promover procesos formativos de esta naturaleza es incorporar a los profesores en equipos de investigación y diseño curricular que den sentido a su propio proceso formativo (Espasandín y López, 2002). Un intento de constituir un equipo de esta naturaleza se recoge en el proyecto “Earlystatistics” . UNA PROPUESTAS: EL PROYECTO “EARLYSTATISTICS” La constatación de que está realidad no sólo corresponde al ámbito español, sino que en muchos países europeo están en condiciones similares ha provocado la necesidad de buscar soluciones y alternativas que nos permitan avanzar en el camino de integrar este conocimiento a las aulas. Siendo conscientes de que la llave de la puesta la tiene en gran parte el profesorado, este proyecto intenta elaborar y evaluar una propuesta formativa que dé respuesta a alguna de estas problemáticas y aporte información relevante para lo formación de los docentes en este campo del conocimiento matemático. Dicha propuesta configurará un programa formativo (“Earlystatistics course”), elaborado desde unos determinados principios comunes y configurado desde la propuesta de un conjunto de escenarios para su desarrollo en las aulas. Será implementado en cuatro países europeos (Chipre, Grecia, Noruega y España), desde procesos colaborativos apoyados en recursos tecnológicos y sometido a un proceso riguroso de investigación que nos permita valorar su adecuación y eficacia. El curso será llevado sobre la base de un "aprendizaje-combinado”, con apoyo tecnológico: - Reuniones y discusiones presenciales con los tutores y profesores locales en cada país. - Al empezar y terminar las sesiones se ha de realizar un análisis de los aspectos sociales y de intercambio, la comunicación visual, el trabajo colaborativo y del entorno tecnológico. - Sesiones prácticas con los ordenadores y sistema E_Learning - E_Learning: LMS - Sesiones de videoconferencia, para el intercambio entre profesores de diferentes países - Sistema de comunicación continuo (audio y video): la presentación de simulaciones sobre el tratamiento de temas de estadísticas específicos - Página Web: Http://www.learner.org/channel/courses/learningmath/data/, en la que será presentada la propuesta formativa, con la plataforma Moodle promoviendo el intercambio de opiniones y experiencias en su desarrollo entre los profesores del mismo país. En definitiva es una propuesta que intenta vincular la práctica real de los profesores implicados con procesos de experimentación y reflexión sobre el tratamiento en el aula de algunas de las ideas básicas del conocimiento estadísitico (Figura 2). Población F/E Aleatorio Muestra I. Producción de datos Datos III. Inferencia II. Análisis exploratorio de datos Probabilidad Figura 2.- Ideas Básicas El proceso de elaboración de dicho conocimiento se aproxima teóricamente desde la consideración de tres referentes o dimensiones básicas que configuran el conocimiento práctico profesional que el profesor ha de elaborar y ha de poner en práctica durante el proceso de enseñar el conocimiento estadístico: (a) Conceptual: el dominio y comprensión conceptual y didáctica del contenido; (b) Cognitiva: la comprensión del aprendizaje estadístico y las formas de promoverlo; - (c) Práctica: el desarrollo de las competencias y estrategias de intervención en las aulas. El desarrollo del programa formativo se configura en cuatro ciclos (Figura 3). Los dos primeros momentos, centrados en el proceso de diseño previa a la experimentación en el aula, están dirigidos a analizar el conocimiento seleccionado y su aprendizaje y adaptar a su nivel educativo y contexto la presentación de los escenarios integrados en la propuesta. 1 Contenido 2 Cognición 3 Práctica 4 Reflexión evaluación Conocimiento de y sobre Estadística y probabilidad Conocimiento sobre Aprendizaje/enseñanza Conocimiento práctico Figura 3.- Ciclos de desarrollo del programa formativo En el tercer momento es la puesta en práctica del escenario en cada aula, con un seguimiento del proceso mediante las herramientas que facilita el entorno tecnológico. El cuarto momento está más orientado a retomar todo el proceso y analizar éxitos, dificultades y posibles modificaciones La idea es hacer un seguimiento del proceso que nos permita analizar y contrastar entre el equipo de profesores y formadores implicados la experiencia formativa y el desarrollo de los escenarios puestos en juego en el aula. La evaluación será llevada a cabo desde procesos de reflexión y de colaboración que permitan no sólo “experimentar” con la enseñanza del conocimiento estocástico, sino elaborar un conocimiento profesional que de respuesta a algunos de los problemas planteados y favorezca la progresiva integración de su enseñanza en nuestras escuelas. CONCLUSIONES La reforma curricular promovida por la LOGSE, así como en otros currículos recientes de los países de nuestro entorno supone un importante reto al sistema educativo, no sólo en los niveles de enseñanza primaria y secundaria, sino también para la formación inicial y permanente de los profesores de las distintas áreas curriculares. En el caso de la formación de los profesores de primaria y secundaria es preciso contemplar la preparación matemática y didáctica en los nuevos contenidos cuya enseñanza se propone o potencia en la reforma, como es el razonamiento estadístico y el tratamiento de la información. Nuestros alumnos, no sólo aprenden en el contexto escolar, su interacción con el medio es una parte vital de su desarrollo. En él encuentran información estadística en la prensa y medios de comunicación, en Internet, realidad que está empezando a modificar las relaciones docentes – con o sin participación voluntaria de los profesores. Es evidente que los profesores de todos los niveles educativos hemos de aceptar que la rapidez del cambio social e implicarnos en él, si queremos guiar de algún modo la educación estadística y crear una verdadera cultura estadística en la sociedad. Como en cualquier campo profesional los profesores necesitan de una formación específica que habilite para el ejercicio de esta importante profesión. La formación debe proporcionar los conocimientos iniciales necesarios, ayudar en el logro y desarrollo de competencias específicas de la profesión docente, actualizar respecto a los cambios metodológicos, conceptuales y técnicos que periódicamente se producen y atender demandas formativas específicas, en este caso las necesarias para promover una educación estocástica adecuada. Pero si bien esta idea es válida, su incidencia en las aulas no será un hecho hasta que los profesores, responsables de esas aulas no las incorporemos a nuestro sistema de ideas. El cambio en nuestras formas de enseñar, sólo es posible somos capaces de revisar nuestras ideas, ello implica mirarnos a nosotros mismos, analizar y poner en cuestión nuestras ideas y esquemas de acción que guían nuestras prácticas (Azcárate, 2005). Debemos pensar qué podemos hacer, desde nuestras posibilidades y en nuestro contexto, para apoyar y promover la presencia de la Educación Estocástica en nuestras aulas. REFERENCIAS Anderson, C. W. y Loynes, R. M. (1987). The teaching of practical statistics. Nueva York: Wiley. Ayton, P., Hunt, A.J. y Wright, G. (1989). Psicological conceptions of randomness. Journal of Behavioral Decision Making, 2, 221-238. Azcárate, P. (1995): El Conocimiento Profesional de los Profesores sobre las nociones de Aleatoriedad y Probabilidad. Su estudio en el caso de la educación Primaria. Tesis doctoral inédita. Universidad de Cádiz. Azcárate, P. (1996). 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