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dc.creatorSilva Neto, Daniel Bezerra da
dc.date.accessioned2025-08-12T20:30:09Z
dc.date.available2025-08-12T20:30:09Z
dc.date.issued2025-08-04
dc.identifier.citationSILVA NETO, Daniel Bezerra da; SILVA, Anderson Rodrigo Oliveira da; GOMES, Maria Janiely de Siqueira. CONHECIMENTOS DE MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL DE ESTUDANTES DO ENSINO MÉDIO: um estudo diagnóstico com foco em Big Data. 2025. 19 f. TCC (Licenciatura em Matemática) - Instituto Federal de Pernambuco, Pesqueira, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/1825
dc.description.abstractGiven the rapid growth of data production in contemporary society, students must possess adequate skills for reading, producing, and interpreting this data. Therefore, this study sought to investigate the statistical knowledge of sophomore high school students regarding Central Tendency Measures (CTMs) imposed by the Big Data culture. The research was developed based on statistical literacy as an essential tool for students' critical thinking, using real data to develop problems. Through a questionnaire, students' skills in content related to Central Tendency Measures (CTMs) were analyzed. The results showed that, although many students master basic concepts, difficulties persist, especially with more complex mathematical operations and the interpretation of graphs and tables. On the other hand, the use of real-life situations and data from everyday life proved to be an effective way to make learning more meaningful and engaging. The analyses point to the need for pedagogical practices that engage with students' realities, promoting not only technical mastery of TCM, but also the ability to reflect, make decisions, and act consciously in the increasingly information-rich world in which we live.pt_BR
dc.format.extent19 f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationBACHELARD, Gaston. A formação do espírito científico. 5. ed. Rio de Janeiro: Contraponto, 1996. BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília: MEC, 2018. Disponível em: http://basenacionalcomum.mec.gov.br. Acesso em: 18 jul. 2025. CAMPOS, T. M. M.; BRITO, L. M. A importância do letramento estatístico no ensino médio: desafios e perspectivas. Educação Matemática em Foco, Juiz de Fora, v. 14, n. 2, p. 122–138, 2023. Disponível em: https://www.revistaemfoco.ufjf.br. Acesso em: 18 jul. 2025. CAMPOS, T. M. M.; FERNANDES, J. M. Estatística e pensamento crítico: uma proposta para o ensino médio. Revista Brasileira de Educação Estatística, São Paulo, v. 8, n. 1, p. 55–70, 2017. CRESWELL, John W. Investigação qualitativa e projeto de pesquisa: escolhendo entre cinco abordagens. 3. ed. Porto Alegre: Penso, 2014. DE MAURO, Andrea; GRECO, Marco; GRIMALDI, Michele. A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review, v. 65, n. 3, p. 122–135, 2016. GAL, Iddo. Statistical Literacy: Meanings, Components, Responsibilities. In: Joint IASE/IAOS Conference on Statistics for the People. Berlin, 2002. p. 1–13. GAL, Iddo; GARFIELD, Joan B. Developing Students' Statistical Reasoning: Connecting Research and Teaching Practice. Cham: Springer, 2021. KITCHIN, Rob. The real-time city? Big data and smart urbanism. GeoJournal, v. 79, p. 1–14, 2014. MURDOCH, T. Blake; DETSKY, Allan S. The inevitable application of big data to health care. JAMA, v. 309, n. 13, p. 1351–1352, 2013. O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown, 2016. PIRES, M. C. et al. Estatística não paramétrica básica no software R: uma abordagem por resolução de problemas. Departamento de Estatística, Universidade Federal de Minas Gerais, 2018. RAGHUPATHI, Wullianallur; RAGHUPATHI, Viju. Big data analytics in healthcare: promise and potential. Health Information Science and Systems, v. 2, n. 3, p. 1–10, 2014. RICHARDSON, Roberto Jarry et al. Pesquisa social: métodos e técnicas. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2010. SILVA, A. R.; SILVA, B. L.; ALMEIDA, F. E. Intervenção pedagógica sob a ótica do letramento estatístico: uma proposta por intermédio de pesquisas. Revista de Educação Matemática, [s. l.], v. 17, p. e020043, 2020. DOI: 10.37001/remat25269062v17id397. Disponível em: https://www.revistasbemsp.com.br/index.php/REMat-SP/article/view/164. Acesso em: 18 jul. 2025. WATSON, Jane M. Statistical Literacy at School: Growth and Goals. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates, 2006. WILD, Chris J.; PFANNKUCH, Maxine. Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, v. 67, n. 3, p. 223–265, 1999. ZIKOPOULOS, Paul; EATON, Chris. Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data. New York: McGraw-Hill, 2011.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
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dc.subjectLetramento Estatísticopt_BR
dc.subjectBig Datapt_BR
dc.subjectEducação Matemáticapt_BR
dc.titleConhecimentos de medidas de tendência central de estudantes do ensino médio: um estudo diagnóstico com foco em big datapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/0806731788263504pt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Anderson Rodrigo Oliveira da
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3445669651087213pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Gomes, Maria Janiely de Siqueira
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1055521582676539pt_BR
dc.contributor.referee1Almeida, Franciane Alves de
dc.contributor.referee2Silva, Bruno Lopes Oliveira da
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8816078323400462pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4852969910224100pt_BR
dc.publisher.departmentPesqueirapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSpt_BR
dc.description.resumoDiante do crescimento acelerado da produção de dados na sociedade contemporânea, faz-se necessário que os estudantes possuam habilidades adequadas de leitura, produção e interpretação desses dados. Com isso, este trabalho buscou investigar o conhecimento estatístico de estudantes do 2o ano do Ensino Médio relativos aos saberes de Medidas de Tendências Centrais(MTC) impostos pela cultura do Big Data. A pesquisa foi desenvolvida com base no letramento estatístico como ferramenta essencial para a formação crítica dos alunos, utilizando dados reais para elaboração dos problemas. Por meio de um questionário, analisaram-se as habilidades dos estudantes em conteúdos relativos às medidas de tendência central (MTC). Os resultados mostraram que, embora muitos alunos dominem conceitos básicos, ainda persistem dificuldades, principalmente nas operações matemáticas básicas e na interpretação de gráficos e tabelas. Por outro lado, o uso de situações reais e dados do cotidiano mostrou-se um caminho eficaz para tornar a aprendizagem mais significativa e envolvente. As análises apontam para a necessidade de práticas pedagógicas que dialoguem com a realidade dos alunos, promovendo não só o domínio técnico das MTC, mas também a capacidade de refletir, tomar decisões e agir com consciência em um mundo cada vez mais repleto de informações em que vivemos.pt_BR


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