TY  - SER
AU  - Muñoz Martínez,Javier Ignacio
AU  - Charro,Elena
TI  - La interpretación de datos y pruebas científicas vistas desde los ítems liberados de PISA
CY  - Cádiz, España
KW  - CONOCIMIENTO CIENTIFICO
KW  - COMPETENCIAS CIENTIFICAS
KW  - USO DE PRUEBAS
KW  - PISA
N2  - La Competencia Científica evaluada por las pruebas PISA requiere la confluencia entre los tipos de conocimiento y las subcompetencias evaluadas en ellas, a fin de analizar cómo están capacitados los estudiantes para aportar efectivamente a la sociedad. De esta manera, los resultados de esta prueba trienal pueden dar cuenta del desarrollo de un determinado país. Por tal motivo, son necesarios estudios que profundicen en cada subcompetencia y clarifiquen sus componentes, y que presenten sus fundamentos teóricos con gran cantidad de ejemplos, para así facilitar su comprensión a los docentes. Para este fin, y mediado por análisis de contenido, se revisaron 164 ítems liberados por PISA, siendo caracterizados y categorizados según las habilidades específicas que evalúan y los tipos de conocimiento que utilizan. En este estudio, a partir de los ítems liberados, se analiza la subcompetencia Interpretar datos y pruebas científicamente, encontrándose que da especial importancia a la habilidad del estudiante para utilizar las formas más comunes de abstracción y presentación de datos, así como para usar los conocimientos de contenido procedimental y epistémico, y, en consecuencia, para generar o elegir la conclusión más adecuada. Este trabajo pretende ser una guía para el docente, ya que pone a su disposición información detallada y relevante, sobre las características que deben tener tablas, gráficas, figuras y texto para construir, leer, analizar e interpretar los datos apropiadamente y, en consecuencia, ser una herramienta de evaluación diagnóstica, donde visibilizar las debilidades de los estudiantes y plantear mejoras en las intervenciones en el aula
UR  - https://revistas.uca.es/index.php/eureka/article/view/3579/3795
UR  - http://dx.doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2018.v15.i2.2101
ER  -