La Enseñanza del Diagrama de Caja y Bigotes para Mejorar su Interpretación

 

 

Instituto de Ciencias Básicas. Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo-Ecuador                                                         75 

2005).  Es  importante  considerar  los  resultados  de  otras  investigaciones  para  mejorar  la 

instrucción. 

Este  estudio  tiene  mayor  valor  práctico  que  valor  teórico.  Además,  fue  realizado  en  una 

institución privada, sería conveniente replicarlo en una institución pública. Además, hacer 

un  diseño  experimental  más  adecuado  para  poder  generalizar  los  resultados  con  mayor 

precisión. 

 

5. REFERENCIAS 

Ainsworth,  S.  (2006).  Deft:  A  conceptual  framework  for  considering  learning  with  multiple  representations. 

Learning and Instruction, 16(3), 183-198. 

American Statistical Society. (2016). GAISE College Report ASA Revision Committee. (2016). Guidelines for 

Assessment 

and 

Instruction 

En 

Statistics 

Education 

College 

Report 

2016, 

http://www.amstat.org/education/gaise. 

Bakker,  A.,  Biehler,  R  &  Konold,  C.  (2004).  Should  young  students  learn  about  boxplots.  En  Curricular 

development in statistical education: International Association for Statistical Education. En G. Burrill, Ed. 
Lund:  Presented  at  Curricular  development  in  statistical  education:  International  Association  for 
Statistical Education. 

Chick,  N.,  Haynie,  A.  &  Gurung,  R.  (2009).  From  generic  to  signatures  pedagogies:  teaching  disciplinary 

understanding. En Exploring signature pedagogies: Approaches to reaching disciplinary habits of mind. 
R. Regan, R. Gurung, N. Chick, & A. Haynie, Eds. Sterling, VA: Stylus Publishing, LLC. 

Devore, J. (2012). Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias, México: Cengage Learning Editores 

S.A. de C.V. 

Dick,  W.  &  Carey,  L.  (1987).  The  systematic  design  of  instruction,  Glenview,  Illinois:  Scott,  Foresman 

Company. 

Gagne, R. & Driscoll, M. P. (1988). Essentials of learning for instruction, Englewood Cliff, NJ: Prentice Hall. 
Gagne,  R.  (1985).  The  conditions  of  learning  and  theory  of  instruction,  New  York,  NY:  Holt  Rinehart  and 

Winston. 

Gagne, R., Briggs, L. & Wager, W. (1988). Principles of instructional design, New York, NY: Holt Rinehart and 

Winston. 

Garfield, J., delMas, R. & Chance, B. (2003). The web-based ARTIST: Assessment   resource   tools   for   

improving statistical thinking. Recuperado de 

https://app.gen.umn.edu/artist/articles/AERA_2003.pdf

. 

Johnson, R. & P. Kuby, P. (2012). Estadística elemental. México: Cengage Learning Editores S.A. de C.V. 
Jonassen,  D.  &  Howland,  J  (2003).  Learning  to  solve  problems  with  technology,  Upper  Saddle  River,  NJ: 

Pearson Education. 

Jonassen, D. & Ionas, I. (2008). Designing effective supports for causal reasoning,  Educational Technology 

Research and Development, 56, 287-308. 

Jonassen,  D.  (2006).  On  the  role  of  concepts  in  learning  and  instructional  design,”  Education  Technology 

Research Development, 54(2), 196-206. 

Lem, S., Onghena, P., Verschaffel, L. & Van Dooren, W. (2012). “On the misinterpretations of histograms and 

boxplots,” Educational psychology: An International Journal of Experimental Educational Psychology, 
33(2), 155-174. 

Lem, S., Onghena, P., Verschaffel, L. & Van Dooren, W. (2013). “The heuristic interpretation of box plots,” 

Learning and Instruction. 26, 22-35. 

Mazur, E. (1997). Peer instruction, Upper Saddle River, VA: Prentice Hall. 
Schnotz, W. (2005). An integrated model of text and picture. En R. Mayer (Ed.). The Cambridge Handbook of 

Multimedia Learning, (49-69), New York, NY: Cambridge University Press. 

Smith, P. & Ragan, T. (1999). Instructional Design. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc. 
Triola. M. (2013). Estadística. México: Pearson Educación de México S.A. de C.V.