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ISSN: 1887-1984
Volumen 106, enero de 2021, páginas 53-61
Sociedad Canaria Isaac Newton
de Profesores de Matemáticas
M O N O G R Á F I C O D E E D U C A C I Ó N E S T A D Í S T I C A
Una primera aproximación al análisis de vídeos educativos de estadística:
el caso de la mediana
Pablo Beltrán-Pellicer1
Belén Giacomone2
(1Universidad de Zaragoza y Centro Público Integrado Val de la Atalaya. España)
(2Universidad de San Marino. República de San Marino)
Resumen
La idoneidad didáctica es una herramienta teórica nacida en el seno del enfoque
ontosemiótico (EOS) que proporciona un marco para la reflexión de procesos de
enseñanza y aprendizaje de educación matemática. De esta manera, han ido surgiendo
trabajos de investigación sobre diseño de actividades, análisis de experiencias de aula o
análisis de recursos didácticos, entre otros, muchos de los cuales se centran en el ámbito
de la formación de profesores. En este artículo, los autores esbozamos el punto de partida
de una línea de trabajo basada en el análisis de vídeos en línea de contenidos específicos
de estadística. Dirigimos nuestra mirada hacia la mediana, observando en los vídeos lo
mismo que en investigaciones similares: diversidad de significados, un carácter muy
procedimental y algunas imprecisiones.
Palabras clave
Idoneidad didáctica, vídeos educativos, estadística, formación de profesores, recursos
didácticos.
Title
A first approach to the analysis of educational statistics videos: the case of the
median
Abstract
Didactic suitability is a theoretical tool born within the ontosemiotic approach (OSA) that
provides a framework for reflection on the teaching and learning processes of
mathematics education. In this way, research works have been emerging on the design of
activities, analysis of classroom experiences or analysis of didactic resources, among
others, with many of them focusing on the field of teacher education. In this article, the
authors outline the starting point of a line of work based on the analysis of online videos
of specific statistical content. We pay our attention to the median, observing in the videos
the same as in similar investigations: diversity of meanings, a very procedural nature and
some inaccuracies.
Keywords
Didactic suitability, educational videos, statistics, teacher education, didactical resources.
1. Introducción
La Teoría de la Idoneidad Didáctica (TID) (Godino, 2013; Godino, Bencomo, Font y Wilhelmi,
2006) es una herramienta surgida en el seno del Enfoque Ontosemiótico (EOS) (Godino, Batanero y
Font, 2007) que proporciona un andamiaje para la reflexión en torno a los procesos de enseñanza y
aprendizaje de las matemáticas.
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En la TID se proponen seis facetas para el análisis de los procesos instruccionales,
identificando, para cada faceta, criterios de idoneidad generales (Godino, 2013), de aplicación a
cualquier contenido matemático. De esta manera, es posible elaborar una guía para la valoración de la
idoneidad didáctica (GVID) mediante indicadores de idoneidad para cada contenido. Esta guía puede
servir como instrumento de ayuda para el profesor, tanto en el diseño como en la implementación y
evaluación de procesos de enseñanza y aprendizaje. Para elaborar esta GVID se debe llevar a cabo una
revisión de los resultados de investigación sobre la didáctica de cada uno de estos contenidos
específicos, lo cual permite concretar los criterios generales en unos criterios específicos (Alsina y
Domingo, 2010; Arguedas-Matarrita, Concari y Giacomone, 2017; Aroza, Beltrán-Pellicer y Godino,
2017; Blanco-Álvarez, Fernández-Oliveras y Oliveras, 2017; Breda, Font y Pino-Fan, 2018; Cruz, Gea
y Giacomone, 2017; Robles, Tellechea y Font, 2014; Vasconcelos y Carvalho, 2019).
2. Propuesta y método de investigación
Como resultado de la investigación realizada en Beltrán-Pellicer, Godino y Giacomone (2018)
se obtuvo una propuesta de indicadores de idoneidad didáctica para procesos de enseñanza y
aprendizaje de la probabilidad, para cada una de sus seis facetas (epistémica, cognitiva, ecológica,
interaccional, afectiva y mediacional). Un ejemplo de ello son los indicadores correspondientes a la
faceta epistémica, que se muestran en la Tabla 1.
Componentes
Indicadores
Situaciones-
problema
1) Se plantean situaciones-problema que muestran y relacionan los diferentes
significados de la probabilidad (informal, subjetiva, frecuencial y clásica).
2) Se propone una muestra representativa de experiencias aleatorias, reales o
virtuales, distinguiéndolas de experiencias deterministas. Por ejemplo:
lanzamientos de dados o monedas, simulaciones de concursos o bingos etc.
3) Se propone una muestra representativa de contextos donde ejercitar y aplicar
los contenidos tratados.
4) Se proponen situaciones de generación de problemas sobre fenómenos
aleatorios (problematización) por los propios estudiantes.
Lenguajes
1) Se emplean diferentes registros y representaciones para describir
experiencias aleatorias (verbal, diagrama de árbol, tablas, simbólica,
conjuntos etc.), señalando las relaciones entre las mismas.
2) Se utiliza un nivel lingüístico adecuado al alumnado al que se dirige, en
cuanto a construcciones gramaticales y vocabulario.
3) Se emplean términos precisos como suceso, espacio muestral, frecuencia
relativa, aleatorio, determinista, casos favorables, casos totales, resultado de
un experimento, sucesos simples y sucesos compuestos.
4) Se proponen situaciones de expresión matemática e interpretación de
fenómenos aleatorios, en los diferentes registros mencionados.
Reglas
(definiciones,
proposiciones,
procedimientos)
1) Las definiciones y procedimientos se formulan con claridad y corrección,
adaptados al nivel educativo al que se dirigen.
2) Se presentan las definiciones de fenómeno aleatorio, fenómeno determinista,
espacio muestral, suceso, suceso elemental, suceso compuesto y
probabilidad.
3) Se presentan proposiciones en torno a las definiciones, como la probabilidad
del suceso imposible, del suceso seguro y del complementario; propiedades
de las frecuencias relativas
4) Estabilidad de las frecuencias relativas como base para estimar la
probabilidad.
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5) Se presentan los procedimientos de cálculo de probabilidades mediante la
rega de Laplace y el empleo de tablas y diagramas de árbol.
6) Se proponen situaciones donde los alumnos tengan que generar o negociar
definiciones, proposiciones o procedimientos.
Argumentos
1) Las explicaciones, comprobaciones y demostraciones son adecuadas al nivel
educativo al que se dirigen.
2) Se usan simulaciones para mostrar la estabilidad de las frecuencias relativas.
3) Se promueven situaciones donde el alumno tenga que argumentar.
Relaciones
1) Los objetos matemáticos (problemas, definiciones, proposiciones, etc.) se
relacionan y conectan entre sí.
2) Se identifican y articulan los diversos significados de la probabilidad (uso
informal, subjetivo, frecuencial y clásico).
Tabla 1. Indicadores específicos para la idoneidad epistémica en probabilidad. Fuente: Beltrán-Pellicer, Godino
y Giacomone (2018).
Este tipo de indicadores específicos se ha aplicado en la evaluación de vídeos en línea sobre
contenidos concretos, como la proporcionalidad (Beltrán-Pellicer, Giacomone y Burgos 2018),
mostrando que estos presentan diversos grados de idoneidad, observándose que los vídeos más
populares no tienen por qué ser los más adecuados. Además, muchos de estos vídeos presentan errores
e imprecisiones. Estos resultados permiten destacar que la diversidad de significados que presentan los
vídeos, en torno a un mismo objeto matemático, debe ser tenida en cuenta por los docentes, pues es
algo que puede interferir en la negociación de significados en el aula. Este tipo de análisis se puede
utilizar como experiencia formativa en la formación de profesores (Burgos, Beltrán-Pellicer y Godino,
2020).
Es interesante realizar estudios similares a los anteriormente mencionados, pero sobre vídeos
orientados a la enseñanza de contenidos de probabilidad y estadística. De esta manera, se podrían
comparar los resultados de dichas investigaciones con los obtenidos en el ámbito de la
proporcionalidad. Posteriormente, sería enriquecedor el planteamiento de experiencias en el ámbito de
la formación de profesores.
3. El caso de la mediana como objeto de aprendizaje
En plena implantación en España de Ley Orgánica de Ordenación General del Sistema
Educativo (LOGSE) (MEC, 1990) y en un escenario de reforma curricular, Cobo y Batanero (2000)
señalaron la complejidad de la mediana como objeto matemático. En primer lugar, identificaron una
serie de definiciones, equivalentes y relacionadas entre sí:
D1. Si suponemos ordenados de menor a mayor todos los valores de una variable estadística, se
llama mediana al valor de la variable tal que existen tantos datos con valores de la variable
superiores o iguales como inferiores o iguales a él.
D2. La mediana es el valor de la variable estadística que divide en dos efectivos iguales a los
individuos de la población supuestos ordenados por valor creciente del carácter.
D3. La mediana es el valor de la variable estadística tal que la ordenada del diagrama acumulativo
de frecuencias absolutas es igual a n/2, siendo n el número total de datos.
D4. La mediana es el valor de la variable estadística tal que la ordenada de la representación
gráfica de las frecuencias relativas acumuladas es igual a 1/2.
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El cálculo en sí de la mediana pone de manifiesto algunas dificultades y ambigüedades de las
definiciones anteriores. No hay un único algoritmo, y el cálculo depende tanto de la naturaleza de los
datos como de la forma de presentación y la paridad del número de datos disponibles. Relacionado con
esto último, resulta que el valor de la mediana no tiene por qué ser único, lo que constituye una
propiedad que es fuente de más dificultades para el alumnado. De esta manera, cuando los datos no
están agrupados, existe un valor central si el número de datos es impar. Sin embargo, cuando es par,
existen dos valores que cumplen con la definición de mediana.
Si se elabora una tabla de frecuencias, o si los datos se proporcionan de esta manera, calcular
las frecuencias acumuladas sirve para calcular la mediana, tanto a partir de la tabla como del gráfico
correspondiente. Esta gráfica, cuando los datos no están agrupados en intervalos, representa una
función con discontinuidades de salto para cada valor de la variable, siendo otra dificultad para el
alumnado, volviendo a surgir además la cuestión de qué hacer cuando estamos ante un conjunto par de
datos.
Por otro lado, cuando los datos están agrupados, Izquierdo y Rodríguez-Muñiz (2011) señalan
que los procedimientos de interpolación que se muestran en los libros de texto son muy discutibles
desde una perspectiva estadística (se asume uniformidad en la distribución, por ejemplo, sin ni siquiera
indicar esta asunción).
4. Dificultades del alumnado con el concepto de mediana
La mediana, como hemos visto, constituye un objeto de interés particular debido a que surgen
numerosas dificultades en torno a su concepto, cálculo e interpretación en diversas situaciones. A
continuación, exponemos una primera revisión de la literatura existente clasificando las dificultades
que presenta el alumnado según la ontología de objetos primarios del EOS.
En primer lugar, hay un grupo de dificultades que tienen que ver con el campo de situaciones-
problema de las que emerge la idea de mediana. De esta manera, las investigaciones de António y
Mugabe (2013) y Mayén, Díaz y Batanero (2009) observan que cuando se plantea una tarea en la que
se debe elegir una medida de tendencia central, se realiza el cálculo de la media o de la moda, en lugar
de la mediana a pesar de que los datos sean ordinales o existan valores atípicos.
Además, hay dificultades específicamente relacionadas con el lenguaje. En las investigaciones
de Cobo (2003) y Mayén, Díaz y Batanero (2009) los estudiantes calculan la media a pesar de que se
les demanda el cálculo de la mediana. Por tanto, se confunde la terminología de los estadísticos,
aunque se aplique correctamente su definición.
En cuanto a los conceptos-definición, Barr (1980), Carvalho (2001) y Cobo (2003) describen en
sus investigaciones que el error más frecuente relacionado con la definición de la mediana es
caracterizarla como el centro del conjunto de datos sin ordenar. Como señalan Mayén, Batanero y
Díaz (2009), el error puede estar relacionado con que el sujeto asume que el orden hace referencia a
cómo se han presentado los datos y no el orden numérico convencional. Carvalho (2001) y Ruiz
(2006) identifican que se confunden las frecuencias y los valores de la variable, calculando la media o
mediana con las frecuencias.
Por otro lado, encontramos dificultades y obstáculos relacionados con proposiciones y
propiedades en torno a la mediana. En el trabajo de Batanero, Godino y Navas (1997) sobre el estudio
de los promedios se observa que los estudiantes suponen que la media se sitúa en el centro de la
distribución, independientemente de la forma de esta. Es decir, se generaliza erróneamente la idea de
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representatividad asociada al concepto de media en contextos en los que la mediana o la moda serían
un valor más representativo del conjunto de datos. El trabajo de Mayén, Batanero y Díaz (2009)
confirma que los estudiantes no identifican que la mediana puede ser el mejor representante del
conjunto de datos, resultado obtenido también en otras investigaciones (Groth y Bergner, 2006;
Jacobbe, 2008)
Los procedimientos son otra fuente de dificultades. Siguiendo a Schuyten (1991), suponen una
gran dificultad en el trabajo con los estadísticos de orden y, en particular, con la mediana, por el
número de algoritmos diferentes que existen para su cálculo. En concreto, el trabajo de Schuyten
(2001) revela que la dificultad surge cuando los datos se dan organizados en una tabla de frecuencias o
mediante representaciones gráficas. Por su parte, Cobo (2003) identifica que, en el cálculo de la
mediana, los estudiantes no identifican su valor cuando se debe aplicar el convenio establecido para el
caso de indeterminación entre dos valores. Este error es debido a un desconocimiento del criterio para
obtener dicho valor. Mayén, Batanero y Díaz (2009) identifican que los estudiantes no consideran la
frecuencia absoluta en el cálculo de la mediana y observan errores con respecto al orden. Es decir,
cuando el alumno se encuentra con algún valor repetido al tratar de ordenar de menor a mayor la serie
de datos, este no le otorga importancia y resuelve el dilema omitiendo uno de los valores.
Por último, encontramos dificultades asociadas a los argumentos. El trabajo de Mayén,
Batanero y Díaz (2009) pone en relieve que la tarea de argumentar resulta compleja, así como la
interpretación que se hace de una justificación. Ejemplos de conflictos de carácter argumentativo son
interpretar la mediana como el centro geométrico del rango de la variable; suponer estructura de
operación interna a la mediana por un proceso indebido de generalización; y no tener en cuenta las
frecuencias en el cálculo de la mediana, error debido a un fallo al apreciar que la mediana no tiene
propiedad asociativa, y en la comprensión de la mediana como estadístico de orden.
5. Una aproximación al análisis de vídeos educativos de la mediana
La mediana es un objeto matemático que, en el currículo español, no aparece en la Educación
Primaria (MECD, 2014), al menos explícitamente, cuyo contenido más cercano sería “Iniciación
intuitiva a las medidas de centralización: la media aritmética, la moda y el rango” (nótese, a modo de
inciso, que el rango realmente es una medida de dispersión). Esto no hace sino reflejar el hecho de que
estamos ante un objeto con una complejidad añadida a la media y la moda. De esta forma, la mediana
hace su aparición en el currículo español de Educación Secundaria Obligatoria (MECD, 2015) tanto en
los contenidos del bloque de estadística y probabilidad de 1º y 2º de ESO (12-14 años de edad), donde
aparecen las “medidas de tendencia central”), como en el estándar 1.4: “Calcula la media aritmética, la
mediana (intervalo mediano), la moda (intervalo modal), y el rango, y los emplea para resolver
problemas”.
En muchas propuestas didácticas se realiza una primera introducción a la mediana para datos sin
agrupar en 1º ESO. Para nuestro estudio nos vamos a poner en el papel de un estudiante de esta edad,
12-13 años, que acude a la plataforma de vídeos en línea YouTube y busca “mediana 1º ESO” (escrito
sin comillas en la barra de búsqueda de YouTube). Para el presente estudio, hemos filtrado por
relevancia, desde la propia plataforma, y nos hemos quedado con todos los vídeos que, a fecha de 29
de julio de 2020, tienen más de 1000 visitas. Esto nos da un total de 19 vídeos, descartando aquellos
que tratan la mediana como objeto geométrico. Como detalle técnico, queremos señalar que la
búsqueda la realizamos desde la ventana de incógnito de un navegador, eliminando la posibilidad de
que las cookies y demás información de sesión interfiriesen con la lista de vídeos.
En la Tabla 2 se listan estos 19 vídeos mostrando la duración de estos, si trabajan a partir de
datos agrupados en intervalos y si indican el nivel al que van dirigidos en el título o en la descripción.
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En esta lista todavía aparece un vídeo, el ID17, que no trata de la mediana. Lo hemos mantenido en la
lista porque es de estadística y, aunque en el título indica que es un vídeo sobre la media, es
interesante para reflejar que, en los resultados de búsqueda, el algoritmo en cuestión devuelve vídeos
relacionados pero que no son exactamente lo que se busca.
ID
Código
YouTube
Duración
Datos
agrupados
Nivel
ID
Código YouTube
Duración
Datos
agrupados
Nivel
1
5bZXpfxwHqk
15:15
Sí
-
11
TvWhYNa5WAo
11:57
No
-
2
0DA7Wtz1ddg
5:55
No
-
12
KJtMGErqaMQ
9:57
No
-
3
ISbnLcFFrNY
14:31
Sí
ESO
13
5_WNd8Uum2Q
3:34
No
-
4
leotQ32xZQ0
7:36
No
-
14
KLf6V6-WnTs
10:39
No
-
5
h2tdhAgLLAw
13:53
No
ESO
15
5Ee1_jPjatU
19:39
Sí
-
6
xq6tBKbg3HQ
7:50
No
-
16
Fzax1JWpiw8
7:07
Sí
3ºESO
7
CrItHF8aJ3M
6:37
No
-
17
86-1hFMlffM
5:25
*
1ºESO
8
PhI-U8d1znE
22:12
No
-
18
AfVWzR2k4EY
9:42
No
-
9
oCuI0zSUoRs
8:44
No
-
19
dnpCKL1BWA4
5:40
No
1ºESO
10
KXwXtQswbrg
2:31
No
-
Tabla 2. Lista de vídeos de YouTube seleccionados sobre la mediana. Se indica la duración, si la presentan a
partir de datos agrupados por intervalos y si indican el nivel al que van dirigidos en el título o en la descripción.
De estos 19 vídeos, únicamente cinco de ellos indican el nivel al que van dirigidos; y solo tres
indican específicamente el curso. Esto es relevante porque estamos en el lugar de un alumno que busca
una introducción a la mediana, por lo que aquellos vídeos con los datos agrupados por intervalos
pueden presuponer conocimientos previos no adquiridos. En la lista de vídeos, hay 4 vídeos con datos
agrupados y únicamente uno de ellos (ID16) indica que es para 3º ESO.
Las duraciones de los vídeos varían desde los escasos dos minutos y medio del vídeo ID10 hasta
los 22 minutos del ID8. Esta variabilidad tiene que ver con el número de ejemplos que incluyen los
vídeos o de que se trabaje la media y la moda, además de la mediana.
En este primer análisis hemos detectado el mismo fenómeno mostrado en trabajos anteriores
sobre vídeos educativos (Beltrán-Pellicer, Giacomone y Burgos, 2018): hay una diversidad de
significados que debería ser gestionada por el docente del alumnado, seleccionando los vídeos en
cuestión y abordando esta diversidad. En el caso que nos ocupa, además de que se muestran diferentes
procedimientos para la obtención de la mediana (nueve de los vídeos lo hacen a partir de la tabla de
frecuencias, ID 4, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 14 y 15), las definiciones que se encuentran varían en matices,
identificándose rasgos de los cuatro tipos mencionados anteriormente (Cobo y Batanero, 2000).
Prácticamente todos los vídeos, excepto dos (ID 6 y 7), consideran la paridad de los datos e
indican qué hacer cuando el conjunto de datos es par o impar. Sin embargo, solo uno de los vídeos
(ID19) expone que la cuestión es que, en el caso par, la mediana no es única y que, ante esta
disyuntiva, lo convencional es hacer la media de los valores centrales.
Finalmente, aunque hay varios vídeos que exponen media, moda y mediana, es llamativo que
solamente uno de ellos (ID19) discute acerca de por qué usar una u otra. Igualmente, también resulta
llamativo que ninguno de los vídeos hace uso del diagrama de frecuencias para ilustrar de forma visual
la idea de mediana.
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6. Conclusiones
En este trabajo se ha realizado una primera aproximación al análisis de vídeos educativos sobre
la mediana. En primer lugar, se ha ofrecido una síntesis de la bibliografía sobre las dificultades y
obstáculos más comunes del alumnado en torno al concepto de mediana, así como de la complejidad
que subyace en ella como objeto matemático. La selección de vídeos ha seguido la misma metodología
que en anteriores trabajos (Beltrán-Pellicer, Giacomone y Burgos, 2018); es decir, nos hemos puesto
en el papel de un alumno de un curso específico que decide buscar en YouTube información sobre la
mediana.
Estos primeros resultados indican una visión muy procedimental de la mediana. Como hemos
señalado anteriormente, aunque hay varios vídeos que tratan diferentes medidas de tendencia central,
únicamente uno de los 19 discute cuándo puede ser útil emplear la mediana en vez de la media. De la
misma forma, aunque casi todos consideran en el procedimiento de cálculo la paridad del número de
datos, solamente uno de los vídeos explicita que la problemática reside en que hay dos valores que
cumplen con la definición de mediana, y que el hecho de optar por la media es una especie de
convención.
Como futura línea de trabajo queda pendiente desgranar las configuraciones epistémicas
(Godino, Batanero y Font, 2007) de todos los vídeos, lo que permitirá valorar la idoneidad didáctica de
estos. La Teoría de la Idoneidad Didáctica ofrece un campo activo de trabajo que puede combinarse
con metodologías de formación docente y crecimiento profesional, como el estudio de clases
(Hummes, Font y Breda, 2019). Debido a que los vídeos educativos en línea sobre contenidos
específicos resultan ser un recurso utilizado por el alumnado como refuerzo o ayuda al estudio, estos
análisis de idoneidad permitirán a los docentes tomar decisiones sobre la conveniencia de sugerir
vídeos adecuados para cada contexto.
Agradecimientos
Este trabajo se ha desarrollado dentro de los proyectos PGC2018-098603-B-I00 (MCIU/AEI/FEDER,
UE), Proyecto PID2019-105601GB-I00 / AEI / 10.13039/501100011033 y Grupo S60_20R -
Investigación en Educación Matemática (Gobierno de Aragón y Fondo Social Europeo).
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Pablo Beltrán-Pellicer. Facultad de Educación de la Universidad de Zaragoza y CPI Val de la Atalaya
(María de Huerva). Doctor en Didáctica por la UNED.
Email: pbeltran@unizar.es
Belén Giacomone. Università degli Studi della Repubblica di San Marino, República de San Marino.
Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad de Granada, España.
Email: belen.giacomone@unirsm.sm
