Omet navegació

Distribució

Sabers

  1. Anàlisi i interpretació de taules i gràfics estadístics simples (gràfics de punts, diagrames de barres, poligonals i sectorials).
    [ESS]
  2. Interpretació i reconeixement dels conceptes bàsics d’estadística: població i individu, mostra, variables estadístiques quantitatives i qualitatives discretes, freqüència absoluta i freqüència relativa.
    [ESS]
    #NUM.QU
    #ALG.VA
  3. Recollida i organització de dades quantitatives i qualitatives basades en observacions, dades públiques, enquestes, experiments i simulacions.
    #EST.IN
  4. Confecció de taules de freqüències (absolutes i relatives) donat un conjunt de dades.
    #NUM.QU
  5. Representació inicialment manual d’un conjunt de dades donades a través de gràfics estadístics (gràfics de punts, de barres i de sectors, diagrames de tija i fulla…).
    #ESP.FG
  6. Comprensió, càlcul i interpretació de paràmetres estadístics de centralització (mitjana, mediana i moda) donat un conjunt de dades.

Descripció i orientacions

Reflexions generals

Per continuar el contacte amb els estudis estadístics ja realitzats a primària a 1r d’ESO, és recomanable treballar amb dades reals o dades recollides pel mateix alumnat, ja que aquestes dades proporcionen un primer acostament pràctic al procés d’investigació de l’estadística: elecció de mostres, redacció de preguntes, agrupaments de les dades, elaboració de taules de freqüències i redacció d’informes finals.

Per altra banda, el fet que l’alumnat acabarà convertint-se en consumidor crític dels resultats estadístics dels mitjans de comunicació, dona força importància al treball a l’aula per promoure les bones pràctiques d’anàlisis que s’han d’implementar com a rutines davant d’una informació representada en forma de gràfic: examinar sempre la font, l’escala i els eixos, el títol i el propòsit del gràfic, les unitats del gràfic o la llegenda.

És recomanable que a 1r d’ESO es facin els gràfics a mà, ja que aquesta pràctica permet treballar conceptes bàsics que no estan estrictament vinculats al sentit estocàstic, sinó que també reforcen altres blocs de contingut matemàtic. Per exemple, es fomenta l’aprenentatge de la creació d’eixos de coordenades, la divisió d’un segment en parts iguals, la subdivisió en intervals i l’ús d’eines com el regle i el transportador d’angles per elaborar gràfics de sectors. Deixem l’ús d’eines TIC per a la realització de gràfics per a 2n d’ESO, ja que és en aquest curs que es treballa més a fons l’ús i la programació dels fulls de càlcul, i s’ofereix així un context adequat per introduir aquestes eines de manera progressiva.

A l’hora d’elaborar gràfics: diagrames de barres, diagrames de sectors, histogrames, pictogrames, tija i fulles… és molt important que l’alumnat arribi a enunciar els criteris per seleccionar els que considera més pertinents per donar una bona representació de les dades que està treballant i aconseguir identificar algunes incorreccions que solen cometre’s en l’elaboració de les gràfiques, com per exemple errors en l’escala dels eixos de coordenades.

Les mesures de centralització com la moda, la mediana i la mitjana haurien d’orientar-se a reconèixer la necessitat d’aquest tipus de mesures i a comprendre’n les diferències. L’objectiu és que l’alumnat entengui en quin context és més adequat utilitzar cadascuna, més que no pas dedicar-se a fer càlculs reiterats. Aquesta comprensió és essencial per interpretar i justificar les decisions preses en l’anàlisi de dades.

Comentaris sobre les connexions

El bloc està relacionat de forma directa amb els sabers del sentit numèric a l’hora de treballar les taules de freqüències i els paràmetres estadístics, a l’hora de fer servir la fracció en contextos estadístics saber #1.NUM.QU.D. Per altra banda, l’ús de taules i representacions gràfiques en l’estudi i la modelització de situacions en contextos diferents contribueix a la comprensió del concepte de variable i, per tant, al saber #1.ALG.VA.D. Finalment, hi ha la connexió amb el sentit espacial saber #1.ESP.FG.F, encara que pot ser feble, la connexió existeix entre l’ús dels angles en un context no estrictament geomètric, com en els gràfics de sectors, i la comprensió de la proporció de les dades. En aquests gràfics, l’angle del sector representa visualment la proporció de les dades i connecta conceptes geomètrics amb el treball amb proporcions i interpretació de dades. Aquesta relació permet a l’alumnat veure com una eina matemàtica l’ús dels angles i com es poden aplicar en un context diferent, cosa que ajuda a consolidar-ne el significat i utilitat més enllà de la geometria.

Observacions sobre alguns sabers d’aquest bloc

Es considera essencial en aquest bloc de sabers el saber #1.EST.DI.A, tot i que, donada la seva importància, es treballarà durant tota la secundària. A 1r d’ESO aquest saber es considera essencial perquè els gràfics són la clau per a la interpretació i l’anàlisi de dades, i cal desenvolupar-lo des de les primeres etapes de l’educació secundària.

Altrament, es considera també essencial el treball al saber #1.EST.DI.B, ja que són conceptes fonamentals per fer qualsevol estudi estadístic.

Comentaris sobre els sabers essencials i d’ampliació

Pel que fa al saber #1.EST.DI.E, a 1r d’ESO caldria treballar la representació de dades en gràfics de tipologia diversa: gràfics de punts, línies poligonals, diagrama de barres, gràfics de tija i fulles i gràfics de sectors i polars… En l’elaboració de gràfics estadístics és fonamental la precisió, la claredat en els títols, l’elecció del tipus de gràfic i l’ús de les escales adequades. Si un d’aquests aspectes no es té en compte, el gràfic pot donar una idea inadequada de la informació que es pretén comunicar.

Identificació, representació i ús d’una fracció en diferents contextos.

Estudi de la circumferència i del cercle: centre, radi, diàmetre, longitud, el nombre pi, arc, corda i sector circular.

Variables estadístiques quantitatives i qualitatives.

Anàlisi i interpretació de taules i gràfics estadístics simples (gràfics de punts, diagrames de barres, poligonals i sectorials).

Interpretació i reconeixement dels conceptes bàsics d’estadística: població i individu, mostra, variables estadístiques quantitatives i qualitatives discretes, freqüència absoluta i freqüència relativa.

Recollida i organització de dades quantitatives i qualitatives basades en observacions, dades públiques, enquestes, experiments i simulacions.

Confecció de taules de freqüències (absolutes i relatives) donat un conjunt de dades.

Representació inicialment manual d’un conjunt de dades donades a través de gràfics estadístics (gràfics de punts, de barres i de sectors, diagrames de tija i fulla…).

Comprensió, càlcul i interpretació de paràmetres estadístics de centralització (mitjana, mediana i moda) donat un conjunt de dades.

Recursos i activitats

Recursos i activitats generals per al bloc de sabers

Dins del CREAMAT trobem la campanya «Estadística», un conjunt d’activitats diverses per treballar l’estadística en diversos nivells.

També hi ha dos itineraris didàctics a l’ARC que, encadenant diverses activitats, permeten cobrir força bé aquest bloc a 1r d’ESO:

  • Un itinerari dissenyat pel professor Lluís Mora format per 10 elements, propostes d’activitats/recursos: Estadística i atzar.
  • Un itinerari dissenyat pel professor Sergio Gracia format per 10 elements, propostes d’activitats/recursos: Un passeig per l’estadística.

Recursos i activitats per treballar sabers concrets

A continuació, es presenten algunes idees sobre recursos i activitats d’aprenentatge que poden contribuir a l’adquisició dels sabers d’aquest bloc.

A. Anàlisi i interpretació de taules i gràfics estadístics simples (gràfics de punts, diagrames de barres, poligonals i sectorials). [ESS]

Web de l’INE

Un sistema profitós de familiaritzar-se amb el saber #1.EST.DI.A i de presentar a l’alumnat la diversitat de gràfics i d’analitzar com uns gràfics resulten més rellevants que d’altres a l’hora de decidir per quin tipus hem d’optar per representar un conjunt de dades, és sens dubte el web de l’INE, on podeu trobar concretament a l’apartat Tipos de gráficos. ¿Cuál uso? diferents opcions a l’hora d’il·lustrar informació. En aquest mateix web, també resulta interessant fer un cop d’ull a l’apartat Gráficos de ayer y de hoy, on es fa un petit recorregut històric de l’evolució dels gràfics i el seu paper fonamental a l’hora de mostrar i analitzar els resultats d’una observació o experiment.

Slow Reveal Graphs

Una bona manera de fer gaudir l’alumnat de la interpretació de gràfics és el recurs Slow Reveal Graphs, on se li proporciona una presentació en què inicialment apareix un gràfic en el qual manca informació: nombres, llegenda, títol… o on l’autor/a no l’ha acabat de dibuixar. Aquesta representació incompleta ha de servir de provocació perquè l’alumnat es faci preguntes, faci les seves pròpies suposicions i tot això serveixi així per iniciar un debat a l’aula al voltant de la representació de dades. Un cop acabada la primera discussió, es completa el gràfic amb una segona imatge que afegeix més informació. Aquest fet dona lloc a noves observacions i prediccions, i es reinicia el debat amb una nova perspectiva. El procés es repeteix fins a arribar a un conjunt de quatre imatges, que mostren com un gràfic pot revelar una gran quantitat d’informació. A través d’aquest exercici, els estudiants aprenen a fer diverses preguntes per donar sentit al gràfic i entendre la història que explica, tot desenvolupant hàbits per analitzar-ne amb atenció les característiques i dades.

Us mostrem un exemple de la seqüència d’imatges d’un gràfic de revelació lenta, així com les preguntes que poden sortir o les que pot fer el professorat per iniciar el debat a l’aula.

Què veus al gràfic? Quines preguntes et fas? Quin tipus de gràfic és aquest? És un gràfic creixent, decreixent o constant? Quines podrien ser les unitats de l’eix x? Pots pensar en situacions o fenòmens que poden tenir una forma similar de creixement? Quina informació acaba d’aparèixer? Què pot significar la lletra t? Quin va ser el valor de la quantitat desconeguda el 2020?
Quina informació acaba d’aparèixer? Series capaç d’ampliar la informació i fer una predicció de la quantitat de plàstic entre el 2020 i el 2060? Estàs sorprès? La part revelada té el mateix pendent que les altres dades del període que va de 1950 a 2020? Què creus que explica la caiguda al voltant del 2020? Creus que les suposicions basades en projeccions seran correctes? Com pot canviar la forma de les dades conegudes les projeccions futures?

Font: Global Plastic Production (with projections, 1950 to 2060)

Autor: Slow Reveal Graphs

ARC

A l’ARC també podeu trobar una bona activitat tant per a 1r com per a 2n d’ESO basada en la interpretació de gràfics: Estadístiques als diaris de Sergio Gracia, una activitat en què es pretén que l’alumnat es familiaritzi amb els gràfics estadístics que es poden trobar als diaris i que tracten temes generals com ara l’augment de preus, el nombre de turistes o de naixements, etc.

The world as 100 People

Associat al saber #1.EST.DI.A podríem analitzar com seria la distribució d’habitants del món si aquest només tingués 100 habitants, tant a través del gràfic, The world as 100 People de jackhagley.com o del vídeo, If The World Were 100 People de Good Magazine.

Cal recordar que el saber #1.EST.DI.A és essencial, però que els recursos que s’acaben de descriure són només una proposta.

B. Interpretació i reconeixement dels conceptes bàsics d’estadística: població i individu, mostra, variables estadístiques quantitatives i qualitatives discretes, freqüència absoluta i freqüència relativa. [ESS] #NUM.QU, #ALG.VA

El desenvolupament del saber #1.EST.DI.B i dels conceptes bàsics d’estadística, com població, mostra i individu, és fonamental per entendre com es recullen i analitzen les dades d’un estudi o investigació.

A classe, el professorat pot introduir teòricament aquests conceptes, però sempre de manera contextualitzada. Un exemple de discussió a l’aula podria començar amb un estudi sobre les hores de son de l’alumnat del nostre institut. El professorat podria començar llançant a l’alumnat determinades qüestions com: si volem fer un estudi sobre les hores de son de l’alumnat de l’institut, cal preguntar a tots els alumnes? A quines classes hem de preguntar? A quants alumnes de cada classe? N’hi haurà prou si només fem la pregunta a alumnat de 1r d’ESO si volem saber el resultat global de tot l’institut? I si tan sols preguntem a noies? I després, lligant les respostes, podem deixar clar quina és la població del nostre estudi, quina serà la mostra i qui és l’individu.

A l’hora de treballar qualsevol activitat estadística o fer un estudi estadístic, és imprescindible remarcar aquests aspectes bàsics.

C. Recollida i organització de dades quantitatives i qualitatives basades en observacions, dades públiques, enquestes, experiments i simulacions. #EST.IN

Hola, com ets?

Una bona activitat per treballar el saber #1.EST.DI.C i que connecta amb el sentit socioemocional, concretament amb la curiositat i l’interès envers el coneixement matemàtic i la perseverança i la resiliència en el seu aprenentatge, #SOE.CE.D, és l’activitat de Sergi del Moral Hola, com ets?. En aquesta activitat, l’alumnat construeix col·lectivament un diagrama de barres generat a partir d’adjectius que descriuen com se senten quan fan matemàtiques. El recurs pot ajudar a conèixer matemàticament els nostres alumnes i quines sensacions tenen a l’hora de fer matemàtiques, i pot servir també com una bona activitat per iniciar el treball en la recollida de dades. Tot i que Sergi del Moral la proposa per a inici de curs, és perfectament vàlida en qualsevol moment per valorar com se sent el nostre alumnat i com evoluciona al llarg del curs.

Estimating time

Una altra proposta interessant per treballar el saber #1.EST.DI.C la podem trobar al web de l’NRICH, concretament l’activitat Estimating time, una activitat que ens repta a fer una estimació de la durada de 10 segons a través d’un applet que permet fer diferents intents i recopilar dades de diverses persones.

Estimating time
NRICH. Font: Estimating time

Un cop generades les diverses estimacions, podem recopilar les dades i fer-nos preguntes per iniciar una petita investigació: les persones som millors estimant períodes curts o llargs? Quan fem millor l’estimació, el primer o el segon cop? Si el primer cop s’ha fet una sobreestimació, què passa en el segon intent? La utilització de l’applet millora els nostres resultats? Quines estratègies pot fer servir l’alumnat per fer una bona estimació? Per poder arribar a conclusions i analitzar aquestes dades convidarem l’alumnat a organitzar les dades de la manera més eficient possible a través d’una taula.

Estimating angles

A la mateixa web del recurs anterior, pot resultar també interessant l’applet per mesurar angles Estimating angles i de mesura del temps de reacció Reaction timer. Aquest conjunt d’activitats seria interessant que l’alumnat les treballi per parelles o en grups de tres persones, caldrà animar-los a fer una hipòtesi del que pot passar d’acord amb les preguntes formulades, com poden utilitzar els experiments per posar a prova les seves hipòtesis inicials i decidir quants experiments haurien de dur a terme.

En totes aquestes activitats, cal que els grups de treball tinguin el seu temps per experimentar, recopilar i analitzar les dades, però és probable que la tasca més enriquidora sigui presentar a la resta de companys i companyes els resultats de l’estudi i quins mètodes de recopilació de dades han estat més apropiats i efectius per provar les seves hipòtesis.

D’altra banda, un cop introduïdes les taules com a manera òptima de recollida d’informació, s’haurien d’establir quins requisits ha de complir una bona taula i treballar així l’alfabetització estadística de l’alumnat, a fi de ser consumidors crítics de les dades que sovint apareixen als mitjans de comunicació. Cal posar èmfasi en el fet que una taula correcta, més enllà de les dades, ha de contenir un títol adequat que expliqui clarament la temàtica, especificar la data si les xifres poden canviar amb el temps, incloure aclariments a peu de pàgina si calen i citar la font de les dades. Us animem a mirar les taules que apareixen en el web de les Olimpíades 2024.

Autoconfiança en les pròpies possibilitats respecte al treball matemàtic i perseverança i resiliència en el seu aprenentatge.

D. Confecció de taules de freqüències (absolutes i relatives) donat un conjunt de dades. #NUM.QU

A fi de treballar el saber #1.EST.DI.D, us proposem una activitat engrescadora i en aquest cas també dolça per treballar les freqüències relatives d’una bossa de gominoles i fer connexions entre fraccions i percentatges, Flavour Frenzy. L’activitat la podeu trobar a Make Math Moments, però us animem a controlar el vostre alumnat més golafre i poder dur a terme l’activitat amb una bossa de gominoles o altres tipus de dolços amb coloraines.

les freqüències relatives d’una bossa de gominoles
Font: elaboració pròpia

Davant l’excitació d’obrir la bossa, animeu l’alumnat a fer-se preguntes més enllà de: «ens les menjarem?», segurament sortirà la qüestió si hi ha la mateixa quantitat de tots els colors o també podem demanar a l’alumnat que faci una estimació de la fracció de dolç d’un color determinat, per exemple el vermell.

És important treballar la connexió entre fraccions i percentatges; a la imatge us mostrem una opció visual per treballar aquestes equivalències i fer la connexió posterior estadística calculant i organitzant les freqüències absolutes i les relatives.

les freqüències relatives d’una bossa de gominoles les freqüències relatives d’una bossa de gominoles
les freqüències relatives d’una bossa de gominoles

Font: “Flavour Frenzy

Autor: Make Math Moments

E. Representació inicialment manual d’un conjunt de dades donades a través de gràfics estadístics (gràfics de punts, de barres i de sectors, diagrames de tija i fulla…) #ESP.FG

Base dades reals de l’Idescat

Per treballar el saber #1.EST.DI.E, sempre és molt interessant que l’alumnat representi les dades que han recollit en les diferents activitats proposades, intentant triar el tipus de gràfic que les representi de forma més adequada. També es poden agafar com a base dades reals de l’Idescat, seleccionades prèviament pel professorat.

base dades reals de l’Idescat
Idescat. Noms més freqüents dels nadons

Diagrames polars

A 1r d’ESO, quan es fan les representacions de dades de manera manual, convé treballar els gràfics de sectors o gràfics circulars explorant d’aquesta manera la geometria de la circumferència i com el sector del gràfic representa una proporció de la totalitat de les dades i el conjunt dels sectors forma una circumferència. A més, si es vol aprofundir més en el treball geomètric des d’una visió estadística, també pot ser convenient treballar els diagrames polars.

Taula cicle-alumnes
Nombre d'alumnes en l'institut escola

Font: elaboració pròpia

Diagrama de tija i fulles

Dins del marc de representació de dades seria interessant explorar més enllà de les representacions de diagrames de barres, gràfics de sectors o núvol de punts; podem ampliar l’horitzó de les representacions amb els diagrames de tija i fulles propis dels horaris dels mitjans de transport. En la imatge següent podeu veure l’horari ferroviari amb un format de diagrama de tija i fulles a l’estació Minato Mirai de Yokohama, al Japó.

Horari ferroviari amb un format de diagrama de tija i fulles a l’estació Minato Mirai de Yokohama
Viquipèdia

Nosaltres com a recurs: role-plays a classe de matemàtiques

Una altra proposta interessant és la que fa Anton Aubanell a la revista NouBiaix 40, a l’article Nosaltres com a recurs: role-plays a classe de matemàtiques, on es proposa la creació de diagrames humans en què els mateixos alumnes són les dades. N’és un exemple el que es mostra a la fotografia en la qual l’alumnat fa el seu diagrama de freqüències del mes de naixement.

Diagrames de barres ‘‘humans’’. Escola Sadako, Barcelona.
Diagrames de barres ‘‘humans’’. Escola Sadako, Barcelona.
Escola Sadako, Barcelona. Nosaltres com a recurs: role-plays a classe de matemàtiques

Gràfics amb arròs.

Hi ha altres representacions més agosarades i que poden donar fortes connexions amb el sentit numèric i amb el sentit de la mesura com la que fa Stan’s Cafe, on es representen les dades en les quals cada persona és un gra d’arròs. A l’aula podem treballar com són a la classe, si aquesta representa 1 kg d’arròs, estudiant diferents variables i calculant la proporció en grams corresponent a cadascuna de les freqüències. Una bona proposta d’aquest treball és la que fa Manel Martínez en el seu blog El punt singular Projecte: gràfics amb arròs.

 Of All the People In All the World
CCCB. Of All the People In All the World…

F. Comprensió, càlcul i interpretació de paràmetres estadístics de centralització (mitjana, mediana i moda) donat un conjunt de dades

M, M & M de l’NRICH

Un dels conceptes importants en estadística, pel seu ús social, són els paràmetres que es fan servir per a la descripció d’un conjunt de dades. En el saber #1.EST.DI.F és més important centrar-se en el fet que l’alumnat entengui i interpreti cadascun d’aquests paràmetres i el reflex d’aquests paràmetres en el conjunt de dades, que no pas en el càlcul. L’activitat M, M & M de l’NRICH fa una proposta en aquesta direcció.

La representació o l’ús de materials manipulatius pot ajudar a entendre els paràmetres de centralització. Per exemple, al problema de l’NRICH M,M & M on es demana trobar cinc nombres enters i positius que compleixin la propietat que:

  • Mitjana = 4
  • Mediana = 3
  • Moda = 3

A més, es pot ampliar l’activitat proposant a l’alumnat que cerqui tots els conjunts possibles de cinc nombres enters positius que compleixin els criteris descrits anteriorment. Un recurs útil per visualitzar el problema i experimentar amb diferents conjunts de nombres és l’ús de policubs.

Font: elaboració pròpia

A la representació visual mitjançant l’ús de policubs podem veure que 1, 3, 3, 4, 9 són un conjunt de 5 nombres amb moda 3, mediana 3 i mitjana 4.

Fets coneguts, fets derivats

Una altra activitat equivalent és Fets coneguts, fets derivats que forma part de les Minilliçons del PuntMAT.

 Fets coneguts, fets derivats
PuntMAT. Minilliçons del PuntMAT.

Ocellet, si creues la mediana augmentaràs la mitjana d’accidents i no aniràs a la moda

Dins del repositori web de Fotografia matemàtica, podem trobar una fotografia titulada: «Ocellet, si creues la mediana augmentaràs la mitjana d’accidents i no aniràs a la moda», que dona per a una bona reflexió i un bon ús dels lèxics associats als paràmetres estadístics. Podem plantejar diverses preguntes a l’alumnat quan mira la imatge: Se us ocorre un altre títol suggeridor? Quines característiques (variables) es poden mesurar o quantificar de la fotografia?

Ocellet, si creues la mediana augmentaràs la mitjana d’accidents i no aniràs a la moda
Autora: Laura Izquierdo. Ocellet, si creues la mediana augmentaràs la mitjana d’accidents i no aniràs a la moda

També podria ser una bona activitat donar premisses a l’alumnat i que elabori les seves pròpies fotografies com ara: que la mitjana sigui igual que la moda, que la mediana sigui igual que la mitjana, que la moda sigui més gran que la mediana... Després, es poden posar en comú les diferents imatges creades per l’alumnat i analitzar-les col·lectivament.

Creado con eXeLearning (Ventana nueva)