Formas de razonamientos que muestran profesores en formación y estudiantes de ingeniería sobre distribuciones muestrales mediante problemas de simulación computacional.

dc.contributor.authorRamírez-Arce, Greivin
dc.date.accessioned2012-06-22T21:10:26Z
dc.date.available2012-06-22T21:10:26Z
dc.date.issued2012-06-22
dc.descriptionProyecto de Investigación. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Escuela de Matemática, 2011-2012es_CR
dc.description.abstractLas distribuciones muestrales son la piedra angular de la inferencia estadística. Es fundamental iniciar desde el proceso de creación de las distribuciones y evitar poner tanta atención a resultados finales que se reducen a consultar tablas preelaboradas sin que el estudiante o profesor tenga idea de dónde surgen. Así, esta investigación, que es un estudio de caso con estudiantes de ingeniería y profesores en formación, responde a las preguntas: ¿Cuáles son las formas de razonamiento que muestran profesores en formación y estudiantes de ingeniería sobre distribuciones muestrales con el uso de Fathom? y ¿Cómo la simulación en Fathom podría ser utilizada en las experiencias de aprendizaje mediadas para establecer comparaciones entre las distribuciones muestrales y las distribuciones poblacionales? A través del proceso de investigación se obtuvieron avances significativos en las formas de razonamiento de los participantes, ubicándolos, en niveles intermedios y superiores. La simulación hecha con Fathom fue fundamental para comprender el proceso de creación de las distribuciones muestrales.es_CR
dc.description.sponsorshipInstituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Matemática.es_CR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/2768
dc.language.isoeses_CR
dc.publisherInstituto Tecnológico de Costa Rica.
dc.publisherInstituto Tecnológico de Costa Rica.
dc.rightsacceso abiertoes
dc.subjectFormas de razonamientoes_CR
dc.subjectDistribuciones muestraleses_CR
dc.subjectSimulaciónes_CR
dc.subjectEstudiantes y profesores en formaciónes_CR
dc.subjectFathomes_CR
dc.titleFormas de razonamientos que muestran profesores en formación y estudiantes de ingeniería sobre distribuciones muestrales mediante problemas de simulación computacional.es_CR
dc.typeinformees_CR

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