Propuesta didáctica para la enseñanza de la estadística en los modelos de regresión lineal simple bajo un enfoque constructivista (2012)
La estadística es una rama de las matemáticas de gran importancia en el análisis de datos, proporcionando una cantidad de herramientas que facilitan la interpretación de la información, como es el análisis de datos bivariados donde se estudia la relación entre dos variables y se pueden realizar predicciones. En esta monografía se presenta una forma de cómo enseñar el concepto de regresión lineal simple a estudiantes cuyos conocimientos estadísticos previos sólo son descriptivos. Teniendo como base la teoría de aprendizaje constructivista, el estudiante es inducido a través de preguntas y una serie de pasos a la construcción del aprendizaje del modelo de regresión lineal, a partir de una situación problemática real planteada que permite que el estudiante en la búsqueda de la construcción del aprendizaje adquiera el concepto de regresión lineal simple, identifique los elementos matemáticos y estadísticos que lo componen y pueda generar predicciones a partir de la construcción de éste, así mismo pueda poner en práctica, ante otras situacionesplanteadas, la aplicación del concepto adquirido./Abstract. Statistic is one of mathematical branch of high importance in data analysis, providing several tools which made easy the interpretation of the information, like the bivariate data analysis where is studied the relationship between two variables and can make predictions. In this monograph is presented a way of how to teach the concept of simple linear regression to students which have only descriptive statistic knowledge. Using the theory of constructivist learning, the student is induced through questions and several steps to the learning construction in the linear regression modelfrom a real problematical situation. This approachpermits to the student acquired the concept of simple linear regression in the search of the learning construction and identify the mathematic and statistic elements that compose it. It can also be used to generate predictions from the construction of this. In the same way, it can be put in practice in other situations raised.