Person: Vidal-Szabó, Pedro
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Vidal-Szabó
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Pedro
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Publication Explorando la extensión del modelo MTSK al dominio estadístico: características del aprendizaje desde la taxonomía SOLO(2023) Vidal-Szabó, Pedro; Estrella, SoledadLa investigación buscó ampliar la comprensión sobre la extensión del modelo MTSK —Conocimiento especializado del Profesor de Matemáticas— a la disciplina Estadística, nombrado modelo STSK (i. e., Statistics Teacher´s Specialized Knowledge). Se exploraron los conocimientos didácticos del contenido y niveles de comprensión manifestados por 192 docentes, sobre las dificultades que podrían expresar estudiantes de educación básica al interpretar una representación de datos tabulados. Mediante un enfoque cualitativo y en base a la taxonomía SOLO, se clasificaron 384 respuestas escritas a dos ítems de un cuestionario aplicado en línea y validado por juicio de 15 expertos. Los resultados muestran que solo un 36% de las respuestas docentes están en los niveles superiores de la taxonomía SOLO, y manifiestan un conocimiento especializado en el subdominio de conocimiento de las características del aprendizaje estadístico. El estudio aporta al conocimiento teórico especializado vinculado con la formación docente en estadística temprana, al caracterizar cierto conocimiento didáctico del contenido del profesorado, mediante categorías y descripciones propuestas y evidenciadas del subdominio conocimiento de las características del aprendizaje de la estadística del modelo STSK.Publication Exploring informal statistical inference in early statistics: a learning trajectory for third-grade students(2023) Estrella, Soledad; Méndez-Reina, Maritza; Vidal-Szabó, PedroRecent research suggests the benefits of supporting a progressive understanding of concepts of inference prior to the teaching of procedures and formal calculations through the study of informal statistical inference (ISI). To contribute to the growing knowledge about the early learning and teaching of statistics, particularly regarding the development of informal inferential reasoning (IIR), we designed a learning trajectory (LT) that addresses ISI in K–4 students (ages 5 to 9 years). This article describes part of the LT in detail, in which third-grade students (n = 12) were introduced to sampling, frequency distribution, randomness and sampling variation as well as to developing a data sense in online lessons. The results of this type of teaching show that the creation and collection of authentic data in a playful context, together with an exploratory analysis of the data as a precursor to utilizing aspects specific to IIR, promoted the integration progress of IIR components in the oral and written informal inferences of students.