Page 392 - 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. 392
iel Doz, Darjo Felda in Mara Cotič
sestaviti model za morebitno predvidevanje (Gould 2017; OECD 2018). Statis-
tična pismenost obsega tri ravni (Watson 1997; Watson in Callingham 2003):
1. prva zadeva osnovno razumevanje statističnih in verjetnostnih poj-
mov;
2. druga zadeva razumevanje statistične terminologije in konceptov;
3. tretja zadeva kritično razmišljanje o statistiki.
Vse tri ravni so pomembne, da lahko razumemo svet, ki nas obdaja (Watson
2006), zgolj osnovno učenje statistike ne nudi dovolj znanja, da bi se lahko
ukvarjali z vsakdanjimi problemi (Gal 2002b). Tradicionalno učenje statistike
temelji večinoma na razvijanju matematičnih kompetenc in procedur, ki se
jih poslužujemo v statistiki, nudi pa premalo možnosti, da bi učenci kritično
razmišljali o statistiki (Ben-Zvi in Garfield 2004). To posledično privede do na-
pačnega prepričanja, da v statistiki obstaja en sam pravilni odgovor na vsak
problem, kot je to večkrat v matematiki (Moore in Cobb 2000). Učitelji mate-
matike so torej odgovorni, da učence naučijo pravilno interpretirati tabele in
grafe, razumeti, kaj podatki povedo, kritično presoditi informacije in razumeti
osnovne statistične pojme ter metode (Guven idr. 2021).
Učenje in poučevanje statistike
Da učenci razvijejo statistično pismenost, morajo dobro razumeti, kaj je sta-
tistični proces (Watson idr. 2018; Guven idr. 2021). To je raziskovalni proces
(Guven idr. 2021), ki se začne z določanjem vzorca in predvideva analizo, re-
prezentacijo in interpretacijo podatkov (Wild in Pfannkuch 1999). Poznamo
štiri glavne komponente statističnega procesa (Guven idr. 2021):
1. izbira vzorca: le-ta mora biti primeren za raziskavo, ki jo opravimo; po-
membno je razumeti tudi pojem reprezentativnosti;
2. tabele in grafi: interpretacije zbranih podatkov navadno potekajo s po-
močjo tabel in grafov: pomembno je uporabljati način prikazovanja po-
datkov, ki je najprimernejši;
3. analiza podatkov: treba je izbrati primerno metodo obdelave podatkov;
4. interpretacija podatkov: vsaka statistična raziskava zahteva končno in-
terpretacijo, ki temelji na dobljenih podatkih.
Statistični proces je ključnega pomena pri učenju in poučevanju statistike,
saj z njegovim razumevanjem učenci razvijejo smisel za znanstveno razisko-
vanje (Rumsey 2002), obenem pa jim dovoljuje pravilno interpretirati po-
datke (Gal 2002a). Predstavljeni model obnovimo v sliki 1; uporaben je tako
392
sestaviti model za morebitno predvidevanje (Gould 2017; OECD 2018). Statis-
tična pismenost obsega tri ravni (Watson 1997; Watson in Callingham 2003):
1. prva zadeva osnovno razumevanje statističnih in verjetnostnih poj-
mov;
2. druga zadeva razumevanje statistične terminologije in konceptov;
3. tretja zadeva kritično razmišljanje o statistiki.
Vse tri ravni so pomembne, da lahko razumemo svet, ki nas obdaja (Watson
2006), zgolj osnovno učenje statistike ne nudi dovolj znanja, da bi se lahko
ukvarjali z vsakdanjimi problemi (Gal 2002b). Tradicionalno učenje statistike
temelji večinoma na razvijanju matematičnih kompetenc in procedur, ki se
jih poslužujemo v statistiki, nudi pa premalo možnosti, da bi učenci kritično
razmišljali o statistiki (Ben-Zvi in Garfield 2004). To posledično privede do na-
pačnega prepričanja, da v statistiki obstaja en sam pravilni odgovor na vsak
problem, kot je to večkrat v matematiki (Moore in Cobb 2000). Učitelji mate-
matike so torej odgovorni, da učence naučijo pravilno interpretirati tabele in
grafe, razumeti, kaj podatki povedo, kritično presoditi informacije in razumeti
osnovne statistične pojme ter metode (Guven idr. 2021).
Učenje in poučevanje statistike
Da učenci razvijejo statistično pismenost, morajo dobro razumeti, kaj je sta-
tistični proces (Watson idr. 2018; Guven idr. 2021). To je raziskovalni proces
(Guven idr. 2021), ki se začne z določanjem vzorca in predvideva analizo, re-
prezentacijo in interpretacijo podatkov (Wild in Pfannkuch 1999). Poznamo
štiri glavne komponente statističnega procesa (Guven idr. 2021):
1. izbira vzorca: le-ta mora biti primeren za raziskavo, ki jo opravimo; po-
membno je razumeti tudi pojem reprezentativnosti;
2. tabele in grafi: interpretacije zbranih podatkov navadno potekajo s po-
močjo tabel in grafov: pomembno je uporabljati način prikazovanja po-
datkov, ki je najprimernejši;
3. analiza podatkov: treba je izbrati primerno metodo obdelave podatkov;
4. interpretacija podatkov: vsaka statistična raziskava zahteva končno in-
terpretacijo, ki temelji na dobljenih podatkih.
Statistični proces je ključnega pomena pri učenju in poučevanju statistike,
saj z njegovim razumevanjem učenci razvijejo smisel za znanstveno razisko-
vanje (Rumsey 2002), obenem pa jim dovoljuje pravilno interpretirati po-
datke (Gal 2002a). Predstavljeni model obnovimo v sliki 1; uporaben je tako
392
