Діалектичне моделювання статистики з історико-культурного підходу: об’єкт дослідження та його вимірювання

моделювання

Рой В Умаґа Каррільо 1В

1 Він працює в проректорі з науково-дослідної роботи в Університеті Коста-Ріки, що знаходиться в Коста-Риці. Випускник соціології в Університеті Коста-Рики. Електронна адреса: [email protected]; [email protected]

Ключові слова: В логіка; викладання статистики; історико-культурний підхід

Цей нарис пропонує діалектичне моделювання понять статистики в історичній генетичній перспективі на основі методу переходу від абстрактного до конкретного. Метою цієї роботи є керівництво процесом викладання та вивчення статистичних концепцій на вступних курсах з різних університетських кар'єр та тренінгів, щоб подолати загалом поверхневий, розповсюджений та неісторичний спосіб подання формальних абстракцій у підручниках. Можна було надати єдність різноманітним у двох вимірах: об'єкт дослідження в його частині явища та в основах шкал вимірювань, і в той же час збагатити більшою рішучістю різні та концепції, що обслуговують його константи та варіанти. Через простір спосіб, у який статистика стосується явищ, не був включений, і він зарезервований для майбутніх статей.

Ключові слова: В логіка; освіта статистики; історико-культурний підхід

Смутна ситуація

З історичної точки зору Chaves (2007) зазначає, що статистика була введена лише в початковій та середній школі в 1995 році, і це була тема, не пов'язана з математикою та іншими предметами. У свою чергу, тим, хто викладав, не вистачало міцної, концептуальної та педагогічної підготовки для викладання статистики, тому вони представляли статистичний зміст механічним способом, а ті, хто навчався, обмежувались діями пасивно. Лише у 2012 році новий поштовх надається викладанню статистики в школах та коледжах (Міністерство народної освіти, 2012), коли починаються процеси підготовки вчителів з 2012 по 2014 рік (Гамбоа, особисте спілкування, 5 червня, 2013) і з конструктивістським підходом через вирішення проблем (Chaves, особисте спілкування, 12 липня 2013 р.). Тому в Коста-Ріці велика кількість людей вперше зіткнулася зі статистикою на вступних курсах, пропонованих під час навчання в університеті.

В університетах статистичні курси мають високий рівень невдач і відсіву. Наприклад, у предметі Статистика, що застосовується до освіти Школи освіти Державного дистанційного університету Коста-Ріки (UNED), з 1996 по 1999 рр. Середній рівень невдач становив 30,1%, а відсів - 30,1%. 27,7 %; сума попередніх двох, тобто середня загальна кількість відмов становила 57,4%, мінімум 51% і максимум 69% (Chaves, 2000). У 2004 році загальний провал становить 45,4% (Herrera, 2005). Подібні результати отримані в Адміністративній школі UNED, за 2014 рік (три семестри разом), провал та відмова від курсу статистики I склав 51,45%. У курсі Statistics II, за ймовірностями, він становив 61,33% (Sánchez, особисте спілкування, 14 квітня 2015 р.).

Відповідно до раніше піднятої ситуації, виділяється наступне протиріччя: незважаючи на дидактичні зусилля, спрямовані на викладання статистичних концепцій для студентів інших університетських кар’єр, орієнтація навчально-навчального процесу (ПНД) сприяє репродуктивній, поверхневе та слабо обґрунтоване засвоєння цих понять у студентському колективі.

Інтелектуальною та науковою діяльністю займаються схоласти між ХІІ-ХIV століттями, які намагалися поєднати християнські догми з частиною думки Арістотеля. Тому існує відмова від емпіричних експериментів для демонстрації чи перевірки речей, і математиці не надавалося великого значення (Barrantes and Ruiz, 1997).

У випадку, коли 1 стосується яблука, одне тлумачення було б таким: емпіричне яблуко є членом класу математичних одиниць, як і червоне, оскільки воно є членом класу червоних речей. Інша інтерпретація така: емпіричне яблуко - одне, оскільки воно близьке до математичної одиниці, дуже близьке до Платона в цьому сенсі, Крнер (1967) виступає за друге тлумачення, де абстрагування або відокремлення означає ідеалізацію абстракції чи ідеалізації.

На структурному рівні формальна логіка, як філософська дисципліна, не допускає суперечності, річ є чи ні, вона не може бути і не бути одночасно. Вона виходить з трьох принципів:

Принцип несуперечності: А не є не-А, отже, різниця, відношення, суперечність вводяться в тотожність, де різниця і відношення вводяться як суперечність, але не навпаки (Лефевр, 1970, с. 156). Або червона куля - це не зелена куля.

Принцип виключеного третього: для Лефевра (1970) твердження не може бути і правдивим, і хибним. Принцип або A або -A (не A) передбачає суперечність, але потрібно взяти один із предикатів, він не допускає одночасно обидва. Третій виключається (Kohan, 2016). Або повітряна куля червона, або зелена, існує ймовірність, що вона червона і зелена одночасно, але це доповнення, а не суперечність.

Наведені вище приклади PEA, не претендуючи на вичерпний перелік, мають спільне, що вони не перевищують дробового та аісторичного характеру змісту, оскільки вони виходять з постулатів формальної логіки.

Результати застосування моделі

Коротше кажучи, об’єктом дослідження статистики є невизначеність, і вона задумана як сукупність даних, кожна з них сама по собі детермінована, невизначена випадково. Науки ковзають через транзит між детермінізмами та індетермінізмами, і навпаки, і кілька разів можна лише наблизитись до явищ невизначено, отже, повсюдність статистики в різних науках. Тепер необхідно відповісти на питання Як вимірюються явища?

Ця дискусія представлена ​​в статистичних книгах для нестатистиків досить поверхнево і дробово, оскільки певні характеристики шкал, як правило, представлені без їхніх основ, і набагато менше було виявлено реляційний характер між цими характеристиками (Бургос Гарсія та Бургос Гімез, 2016; Бургос Гімез, 2016; Даніель, 2008; ГГімез, 2008, 2012; Херндез, 2012; Джонсон, 1990; Лінд, Маршалл і Ватен, 2012; Ліпшуц і Шиллер, 2000; Менденхолл, Бобер і Бобер, 2010; Кінтана, 1983, 1989; Тріола, 2004). Аналогічно, зміст викладу неісторичний, принаймні Saldkind (1999) вказує на Стівенса як автора різних рівнів вимірювання в масштабах: номінального, порядкового, інтервалу та причини, але без викриття його основ.

Існують навіть крайні положення, наприклад, зазначено, що номінальний рівень підраховується, але не вимірюється (Бургос, 2016). З цим пов’язана позиція Тена (2009), який взагалі усуває номінальний рівень, оскільки його об’єднуючою концепцією є поступовість шкал, тому він фіксується лише на порядковому, інтервальному та причинному рівнях. Однак він включає номінал у попередніх працях (DГez, 1997a, 1997b).

Для того, щоб виявити суттєву абстракцію, яка дає єдність різноманітним за шкалами вимірювань, зв'язок між якісним та кількісним визначали за допомогою конкретних закономірностей на кожному скалярному рівні.

Спочатку думали назвати це співвідношенням між якісним і кількісним, але це значення краще ілюструє математику в цілому, оскільки саме ця наука вирізняється кількісною оцінкою якісної чи в чистій, або в прикладній формі. Стівенс (1959, с. 394), стверджує, що вимірювання "складається з присвоєння чисел об'єктам або подіям за певним правилом". Однак вважається, що це загальний рівень, який також не уточнює особливості вимірювання, оскільки цілком може стосуватися прикладної математики. Вимірювальні шкали дозволяють співвіднести розумний світ зі світом чисел.

Подібно до Ѓlvarez та Ѓlvarez (2004), DavЅdov (1981) посилається на вимірювання величини наступним чином: A/C = N, для A = будь-який об'єкт, поставлений як величина, C = будь-яка міра і N = будь-яка номер.

Вищезазначене підходить для цього конкретного рівня, однак у цій роботі для того, щоб зробити підхід, що включає різні масштаби вимірювання, попереднє співвідношення представляється як C/P = N, де C дорівнює якості об'єктів на будь-який скалярний рівень, P - будь-який шаблон, що відповідає будь-якому скалярному рівню, а N - будь-яке число, будь то на номінальному, порядковому, кардинальному рівні або на шкалі дійсних чисел. Таким чином, кожна шкала пов'язує якісне з кількісним певним чином за певним зразком, тому вона пов'язує розумний світ зі світом чисел.

Ця дискусія може бути розширена кількома краями, наприклад, пояснення про адитивні характеристики температури, виміряної у градусах Цельсія та за Фаренгейтом, але вона не має всіх визначень, які має шкала причин, або перетворення температури на інтервалі рівня до величини в градусах Кельвіна. З іншого боку, абсолютні та відносні шкали, включаючи ймовірність, мають адитивні властивості, але не можна стверджувати, що вони великі, як величини, звідси важливість Патріка Суппеса (D Dez, 2009), який об'єднує аксіоматичні пропозиції, розроблені Гельмгольц, Гельдер і Кемпбелл, разом з інваріантними перетвореннями шкал Стівенса, про які вже йшлося.

Шляхом закриття

Була визначена значна абстракція для явищ вивчення різних наук. Зв'язок між детермінізмом та індетермінізмом має характеристику незводимості, оскільки вона охоплює всі можливі прояви на цьому встановленому рівні, аж до того, що було досягнуто пояснення мінливості даних. У той же час він має добро, що застосовується до простих і складних процесів, тому створює стабільність та об'єктивність у сенсі незмінності до всіх проявів, що беруть участь, оскільки побудова невизначеності породжується множинними визначеностями.

Так само, єдність різноманітності була досягнута за допомогою шкал вимірювань, і велика кількість визначень, не врахованих, була виявлена ​​в текстах, що використовуються у PEA статистики. Було визначено правило для присвоєння описової статистики з відповідними шкалами. Подібним чином, для вимірювання детермінованих та недетермінованих явищ використовувались однакові шкали, це здається очевидним, але це не з'ясовано в жодному з текстів, з якими проводились консультації.

Гільварес, Евелін та Гільварес де Заяс, Карлос. (2004). Гносеологічні елементи математики та її викладання. Болівія: Grupo редакційний Kipus. [В Посилання]

Брунер, Джером. (2010). Психічна реальність і можливі світи. Акти уяви, що надають сенс досвіду. Барселона: Гедиса С.А. [В Посилання]

Бургос Гарсія, Алісія та Бургос Гімез, Еліо Артуро. (2016). Довідкова статистика застосовується до охорони здоров’я. Коста-Ріка: Кафедра статистики наук. Школа точних і природничих наук. UNED. [В Посилання]

Бургос Гімез, Еліо Артуро. (2016). Описова статистика, що застосовується до наук про здоров’я. Коста-Ріка: Кафедра статистики наук. Школа точних і природничих наук. UNED. [В Посилання]

Канфукс, Вероніка. (2000). Традиційна педагогіка. В Педагогічні тенденції в сучасній освітній реальності (с. 1-7). Гавана, Куба: Гаванський університет. [В Посилання]

Коплстон, Фредерік. (2004). Історія філософії (Т. 3). Барселона: Аріель. [В Посилання]

Давдов, Василь Васильович. (1981). Види узагальнення у навчанні. Куба: Люди та освіта. [В Посилання]

Ертмер, Пеггі А. та Ньюбі, Тімоті Дж. (2013). Біхевіоризм, когнітивізм, конструктивізм: порівняння критичних рис з точки зору навчального дизайну. Поліпшення продуктивності щоквартально, 26 (2), 43-71. [В Посилання]

Гарсія дель Валле, Алехандро. (дев'ятнадцять дев'яносто п'ять). Примітки щодо статистики. Сантьяго, Чилі: TGіrculo Artes GrГficas, S.A.l. [В Посилання]

Гірон Гонзалес-Торре, Франсіско Хав'єр. (1999). Детермінізм, хаос, випадковість і невизначеність. В Культурні горизонти: межі науки (с. 73-83). Іспанія: Еспаса Кальпе. [В Посилання]

Герра, Маріо, Корреа, Хуан, Нангез, Ізраїль, та Скаран, Хуан Мігель. (1994). Фізика Фундаментальні елементи. Класична механіка та термодинаміка. Спеціальна теорія відносності (том I). Барселона: Редакція REVERT, S. A. [В Посилання]

Хуан, Генгель А., де ла Фуенте, Бланка та Віла, Алісія. (2011). Статистика. Барселона: Eureca Media, SL. [В Посилання]

Кранц, Девід Х., Люс, Роберт Дункан, Суппес, Патрік та Тверський, Амос. (2007). Основи вимірювання. Том I: адитивні та поліноміальні подання (Т. I). Нью-Йорк: Dover Publications, Inc. [В Посилання]

Ліпшуц, Сеймур та Шиллер, Джон. (2000). Вступ до ймовірності та статистики. Мадрид: Макгро-Хілл. [В Посилання]

Люс, Роберт Дункан (1996). Постійний діалог між емпіричною наукою та теорією вимірювань. Журнал математичної психології, 40, 78-98. [В Посилання]

Люс, Роберт Дункан та Суппес, Патрік. (2002). Репрезентативна теорія вимірювань. Стенлі Сміт Стівенс (вид.), Довідник Стівенса з експериментальної психології (3-е видання, стор. 1-42). John Wiley & Sons, Inc. Отримано з http://www.media.wiley.com/product_data/excerpt/87/04713788/0471378887.pdf [В Посилання]

Марбен, Рокго М. та Паллер, Хуліо А. (2002). Метрологія для неметрологів (2-е вид.). Гватемала: OAS. Отримано з http://www.todometrologia.ucoz.com/mundometro/libros/metrolo_all.pdf [В Посилання]

Маркс, Карлос. (1959). Капітал. Критика політичної економії (2-е видання, т. I). Богот, Колумбія. [В Посилання]

Монтанеро Ферндез, Джесєс та Мінуеса Абріл, Кармен. (2018). Основна статистика наук про здоров’я. CГceres, Іспанія: Університет Естремадури, Служба публікацій. [В Посилання]

Мореттін, Луїс Гонзага. (2010). Основна статистика: ймовірність та висновок, унікальний обсяг. Сан-Паулу: Пірсон Прентис Холл. [В Посилання]

Морін, Едгар. (2007). Сім знань, необхідних для виховання майбутнього. Буенос-Айрес: Нове бачення. [В Посилання]

Наренс, Луїс, і Люсі, Роберт Дункан. (1993). Подальші коментарі щодо «нереволюції», що випливає з аксіоматичної теорії вимірювань. Психологічна наука, 4 (2), 127-130. [В Посилання]

Програма метання каменю. (2013). Програма метання каменю. Отримано з http://www.web.educastur.princast.es/proyectos/azar/gravity.php [В Посилання]

Рао, Калампуді Радхакрішна. (1997). Статистика та правда. Введення шансу в роботу (2-е видання). Сінгапур: Всесвітній науковий. [В Посилання]

Ріле, Джованні. (1992). Вступ до Арістотеля (2-е видання, т. 16). Барселона: Гердер. [В Посилання]

Родрігес Угідо, Заїра. (2001) Твори (2-е вид., Том 2). Гавана, Куба: Публікація та освіта. [В Посилання]

Рассел, Бертран. (2009). Історія філософії. Іспанія: Printer industria grafica Newco, S.L. [В Посилання]

Салама, Девід. (2002). Статистика: методологія та програми (5-е видання). Каракас, Венесуела: Торіно. [В Посилання]

Сальміна, Н. Г., В. В. та Сорокін Чернишева, В. К Чернишева. (1984). Логіко-психологічний аналіз процедур побудови навчального предмета. Сучасна вища освіта, 3 (47), 55-78. [В Посилання]

Стівенс, Стенлі Сміт (1946). До теорії шкал вимірювань. Наука, 103 (2684), 677-680. [В Посилання]

Savage, C. Wade і Ehrlich, Philip (1991). Короткий вступ до теорії вимірювань та до нарисів. В «Філософські та основоположні питання в теорії вимірювань» (с. 231). Нью-Джерсі: Lawrence Erlbaum Associates. [В Посилання]

Viertl, R. (2003). Основи статистики. В Енциклопедії систем життєзабезпечення (EOLSS), розроблених під егідою ЮНЕСКО. Видавництво Eolss, Оксфорд, Великобританія. Отримано з http://www.eolss.net [В Посилання]

Виготський, Лев Семиконович. (2000). Розвиток вищих психологічних процесів. Барселона: Редакційна CrГtica. [В Посилання]

Виготський, Лев Семиконович. (1934). Думка і мова. Гавана, Куба: Редакція Pueblo y EducaciГіn. [В Посилання]

Цайтлін, Ірвінг. (1986). Ідеологія та соціологічна теорія. Буенос-Айрес: Amorrortu editores. [В Посилання]

Ціффлер, Ендрю та Каталізатори змін. (2013). Статистичне мислення: імітаційний підхід до невизначеності (2-е видання). Міннеаполіс, Сполучені Штати Америки: MN: Catalyst Press. Отримано з http://zief0002.github.io/statistic-thinking/ [В Посилання]

Отримано: 16 жовтня 2018 р .; Затверджено: 29 квітня 2019 р

В Це стаття, опублікована у відкритому доступі під ліцензією Creative Commons