Page 390 - Drobnič Janez, Pelc Stanko, Kukanja Gabrijelčič Mojca, Česnik Katarina, Cotič Nastja, Volmut Tadeja. Ur. 2023. Vzgoja in izobraževanje v času covida-19. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 390
iel Doz, Darjo Felda in Mara Cotič
Ljudje se s podatki stalno srečujemo (Murray in Gal 2002; Engel 2017; Ža-
kelj 2010), v času virusne okužbe pa še toliko bolj (da Silva idr. 2021): mnogi so
večkrat na dan iskali informacije o širjenju covida-19 (Tinungki in Nurwahyu
2020). Ker se statistika kot znanost ukvarja z zbiranjem, analizo in interpreta-
cijo podatkov, s katerimi lahko rešujemo probleme iz vsakdanjega življenja
(Moore in Cobb 2000), naj bi statistične metode človeku pomagale, da se bo-
lje odloča na podlagi zbranih in analiziranih podatkov (Wild, Utts in Horton
2018).
Zaradi pomena, ki ga ima statistika v našem vsakdanu, se je skozi čas po-
večalo tudi zanimanje za njeno poučevanje, tako da je danes prisotna v pro-
gramu skoraj vsake šole na svetu (Gattuso in Ottaviani 2011). Navadno stati-
stiko učijo učitelji matematike (Felda in Bon Klanjšček 2017) in se njeno po-
učevanje začne v osnovni šoli, kjer učenci spoznajo pomen opazovanja, se-
stavljanja anket in eksperimentiranja. S tem razvijajo razumevanje pomena
in vloge podatkov ter kritično in analitično mišljenje (Gattuso in Ottaviani
2011; Cotič 2009).
Čeprav mnogi verjamejo, da je statistika enaka matematiki, gre za induk-
tivno vedo, medtem ko matematika deluje deduktivno (Gal in Garfield 1997).
Statistika omogoča, da se sklepa na podlagi analiziranih podatkov, vendar
inferenc in sklepov ne moremo ločiti zgolj na »pravilne« in »napačne«, zato
je treba razmišljati nedeterministično (Cotič 2009). Statistično mišljenje torej
določajo sledeči elementi (Wild in Pfannkuch 1999):
– treba je razumeti, da so podatki v statistiki ključnega pomena in da je
torej odločitve in sklepe nemogoče nasloniti zgolj na anekdote – treba
je razumeti, da je mogoče z večjim številom podatkov oblikovati na-
tančnejše zaključke;
– treba je sprejeti možnost, da so podatki razpršeni;
– treba je uporabljati primerne modele;
– treba je razumeti kontekst in kako je ta povezan s statističnim znanjem.
Zgoraj navedenemu se doda še potreba po statistični pismenosti. Gre za
kompetenco pravilnega razumevanja in reprezentacije podatkov ter za spo-
sobnost statističnega utemeljevanja (Gould 2017). Čeprav je statistična pi-
smenost ključnega pomena za razumevanje vsakdana in za pravilno reševa-
nje različnih statističnih situacij, mnogi učitelji ne poudarijo dovolj pomena
konceptualnega znanja in postopkov za reševanje problemov (Felda in Bon
Klanjšček 2017). Nasprotno, mnogi učenci se procedur, ki jih uporabljajo pri
reševanju statističnih nalog, učijo na pamet, ne da bi pri tem ocenili pravil-
390
Ljudje se s podatki stalno srečujemo (Murray in Gal 2002; Engel 2017; Ža-
kelj 2010), v času virusne okužbe pa še toliko bolj (da Silva idr. 2021): mnogi so
večkrat na dan iskali informacije o širjenju covida-19 (Tinungki in Nurwahyu
2020). Ker se statistika kot znanost ukvarja z zbiranjem, analizo in interpreta-
cijo podatkov, s katerimi lahko rešujemo probleme iz vsakdanjega življenja
(Moore in Cobb 2000), naj bi statistične metode človeku pomagale, da se bo-
lje odloča na podlagi zbranih in analiziranih podatkov (Wild, Utts in Horton
2018).
Zaradi pomena, ki ga ima statistika v našem vsakdanu, se je skozi čas po-
večalo tudi zanimanje za njeno poučevanje, tako da je danes prisotna v pro-
gramu skoraj vsake šole na svetu (Gattuso in Ottaviani 2011). Navadno stati-
stiko učijo učitelji matematike (Felda in Bon Klanjšček 2017) in se njeno po-
učevanje začne v osnovni šoli, kjer učenci spoznajo pomen opazovanja, se-
stavljanja anket in eksperimentiranja. S tem razvijajo razumevanje pomena
in vloge podatkov ter kritično in analitično mišljenje (Gattuso in Ottaviani
2011; Cotič 2009).
Čeprav mnogi verjamejo, da je statistika enaka matematiki, gre za induk-
tivno vedo, medtem ko matematika deluje deduktivno (Gal in Garfield 1997).
Statistika omogoča, da se sklepa na podlagi analiziranih podatkov, vendar
inferenc in sklepov ne moremo ločiti zgolj na »pravilne« in »napačne«, zato
je treba razmišljati nedeterministično (Cotič 2009). Statistično mišljenje torej
določajo sledeči elementi (Wild in Pfannkuch 1999):
– treba je razumeti, da so podatki v statistiki ključnega pomena in da je
torej odločitve in sklepe nemogoče nasloniti zgolj na anekdote – treba
je razumeti, da je mogoče z večjim številom podatkov oblikovati na-
tančnejše zaključke;
– treba je sprejeti možnost, da so podatki razpršeni;
– treba je uporabljati primerne modele;
– treba je razumeti kontekst in kako je ta povezan s statističnim znanjem.
Zgoraj navedenemu se doda še potreba po statistični pismenosti. Gre za
kompetenco pravilnega razumevanja in reprezentacije podatkov ter za spo-
sobnost statističnega utemeljevanja (Gould 2017). Čeprav je statistična pi-
smenost ključnega pomena za razumevanje vsakdana in za pravilno reševa-
nje različnih statističnih situacij, mnogi učitelji ne poudarijo dovolj pomena
konceptualnega znanja in postopkov za reševanje problemov (Felda in Bon
Klanjšček 2017). Nasprotno, mnogi učenci se procedur, ki jih uporabljajo pri
reševanju statističnih nalog, učijo na pamet, ne da bi pri tem ocenili pravil-
390
