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En este trabajo, con fundamento en la Teoría Antropológica de lo Didáctico, indagamos en la formación de estudiantes universitarios en Argentina futuros profesores de matemática acerca de las nociones de correlación y regresión. Reportamos resultados del análisis de la organización matemática propuesta para enseñar en la formación estadística de estos estudiantes. La descripción de la organización se realizó a partir de técnicas de revisión de documentos. Los resultados principales indican que las tareas que se proponen en la formación de profesores en matemática en torno a correlación y regresión son puntuales, rígidas y aisladas. Se requiere del estudio de tareas con datos reales y relevantes que promuevan la reflexión y el debate.
En aquest treball fonamentat en la Teoria Antropològica del Didàctic, indaguem en la formació d’estudiants universitaris a l’Argentina futurs mestres de matemàtiques sobre les nocions de correlació i regressió. Reportem resultats de l’anàlisi de l’organització matemàtica proposada per a la formació estadística d’aquests estudiants. La descripció de l’organització es realitzà a partir de tècniques de revisió de documents. Els resultats principals indiquen que les tasques que es pro-posen en la formació de professors de matemàtiques vers la correlació i la regressió són puntuals, rígides i aïllades. Es necessiten, per tant, tasques amb dades reals i rellevants que promoguin la reflexió i el debat.
In this study, based on the Anthropological Theory of the Didactic, we investigate the training of mathematics pre-service teachers about the notions of correlation and regression in Argentina. We report the results of the analysis of the mathematical organization proposed to be taught in the statistical training of pre-service teachers. The description of the organization was made following document review techniques. The main results indicate that the tasks proposed in the training of mathematics pre-service teachers about correlation and regression are specific, rigid, and isolated. Consequently, tasks with real and relevant data are needed that promote reflection and debate.
