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1 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA 1 Sumário NOSSA HISTÓRIA ..................................................................................................... 2 Introdução .................................................................................................................. 3 Conceitos e noções fundamentais em Estatística e Probabilidade ...................... 6 Conceitos básicos em Estatística ......................................................................................... 6 Noções básicas de Probabilidade ...................................................................................... 14 A estatística na Educação Básica .......................................................................... 20 A estatística no Ensino Fundamental ................................................................................ 21 A resolução de problemas e o ensino de Estatística e Probabilidade ............................. 23 Molde de pesquisa científica para trabalho com estatística .......................................... 25 Referências .............................................................................................................. 28 2 NOSSA HISTÓRIA A nossa história inicia com a realização do sonho de um grupo de empresários, em atender à crescente demanda de alunos para cursos de Graduação e Pós- Graduação. Com isso foi criado a nossa instituição, como entidade oferecendo serviços educacionais em nível superior. A instituição tem por objetivo formar diplomados nas diferentes áreas de conhecimento, aptos para a inserção em setores profissionais e para a participação no desenvolvimento da sociedade brasileira, e colaborar na sua formação contínua. Além de promover a divulgação de conhecimentos culturais, científicos e técnicos que constituem patrimônio da humanidade e comunicar o saber através do ensino, de publicação ou outras normas de comunicação. A nossa missão é oferecer qualidade em conhecimento e cultura de forma confiável e eficiente para que o aluno tenha oportunidade de construir uma base profissional e ética. Dessa forma, conquistando o espaço de uma das instituições modelo no país na oferta de cursos, primando sempre pela inovação tecnológica, excelência no atendimento e valor do serviço oferecido. 3 Introdução Enquanto a Estatística é a parte da ciência, ou seja, uma parte da matemática aplicada, responsável pela coleta, organização e interpretação de dados experimentais e pela extrapolação dos resultados da amostra para a população, a Probabilidade é um ramo da matemática em que as chances de ocorrência de experimentos são calculadas. É por meio de uma probabilidade, por exemplo, que podemos saber desde a chance de obter cara ou coroa no lançamento de uma moeda até a chance de erro em pesquisas. Figura 1 – Estatística e Probabilidade A importância da estatística reside no auxílio ao processo de pesquisa, que permeia todas as áreas do conhecimento que lidam com observações empíricas. Assim, podemos dizer que a Estatística é a ciência do significado e uso dos dados (CAZORLA et al, 2017). 4 Teles (2020) ressalta que na sociedade moderna, é importante a Estatística nas empresas, órgãos públicos, escolas e outras entidades que precisam de informações estatísticas, para que sejam tomadas decisões onde os resultados vão influenciar a vida de quase toda a sociedade. Mas isso não é limitado a empresas, entidades, mas a todos os cidadãos, é preciso que esses cidadãos sejam críticos, que possam entender a tomar decisões, que sejam competentes, que possam buscar novas hipóteses, que saibam argumentar e isso poderá ser desenvolvido dentro da escola, desde muito cedo, no início da vida escolar da criança. Para quem pensa ser incabível repassar a estatística na educação infantil, pelo motivo que a criança ainda não sabe ler, não significa que ela não seja capaz de ouvir, pensar, opinar, questionar, ela poderá se utilizar de outros meios para se comunicar, que não seja a escrita. Os Parâmetro Curriculares Nacionais (PCN) mostram como associar a Matemática à outras áreas do conhecimento. O aproveitamento dessa disciplina busca a autonomia do raciocínio e a tomada de decisões por parte dos alunos a partir do que foi colocado em relação à conteúdos matemáticos. Nos PCNs constam que no Ensino Fundamental é imprescindível o aluno discutir Estatística em casos reais, realizando tabelas e gráficos, de revistas, de jornais. A criança na pré-escola, tem condições de construir conceitos relacionados à Estatística. Os alunos precisam entrar em contato com coleta de dados, tabelas, gráficos, quantificações e seus conceitos e devem ajudar a criança a compreender outras disciplinas e o professor precisa conscientizá-lo, que a informação está em todo o lugar, que ele precisa ler e interpretar as informações que estão disponíveis, levando-os a serem críticos e autônomos do conhecimento. [...] a educação é uma forma de intervenção do mundo [...] (FREIRE, 2007). No Ensino Médio, a presença da estatística avança para além de conceitos, relações e aplicações simples. Ela passa a contribuir com a formação do cidadão (cidadania), a construção do conhecimento disciplinar e interdisciplinar bem como o futuro exercício de uma profissão. 5 É preciso para a escola, que seja desenvolvido um ensino crítico e reflexivo, e para isso é preciso que sejam trabalhados os conceitos estatísticos da melhor forma possível, de modo a proporcionar aos alunos o uso do pensamento estatístico e de métodos a partir dos problemas com que se deparam na realidade de suas vidas. Para compreendermos a ambos e sua importância enquanto conteúdo e competência na educação básica passaremos pelas definições mais básicas e reflexões acerca de sua participação na vida dos educandos na educação básica. Sejam bem-vindos ao fascinante e prático mundo da estatística! 6 Conceitos e noções fundamentais em Estatística e Probabilidade Conceitos básicos em Estatística A Estatística compreende a coleta, a apresentação e a caracterização da informação, visando assistir a análise de dados e o processo de decisão. A Estatística Descritiva envolve a coleta, a análise e a apresentação de conjuntos de dados, para descrever as diversas características destes conjuntos de dados. As ferramentas utilizadas para isso são as conhecidas tabelas de frequência; gráficos; cálculo de medidas de tendência central como média, mediana e moda; e cálculo de medidas de variação como variância e desvio padrão. A Estatística Inferencial consiste nos métodos de estimativas de uma população com base nos estudos sobre amostras (por vezes é impossível trabalhar com a população inteira). As estatísticas inferenciais são valiosas quando não é conveniente ou possível examinar cada membro de uma população inteira. A ferramenta mais utilizada é justamente a probabilidade. Figura 2 – População, amostra, estatística descritiva e estatística inferencial 7 A População (Universo) é a totalidade dos itens que estão sendo considerados. É qualquer conjunto, não necessariamente de pessoas, que constituem todo o universo de informações de que se necessita. Por exemplo, se em uma empresa o diretor gostaria de saber se os funcionários estão satisfeitos com os benefícios oferecidos, a população de estudo são todos os funcionários dessa empresa. Outro exemplo de população é o caso de um biólogo que necessita estudar uma espécie de formigas de uma determinada região. Assim a população corresponde a todas as formigas dessa espécie que vivem nessa região. Note que o conceito de população depende do objetivo do estudo. A Amostra é a parte da população queé selecionada para análise. Ou seja, corresponde a um grupo representativo da população. Por exemplo, uma rádio tem o interesse de saber como está sua audiência com os ouvintes no trânsito. Sabemos que não é possível perguntar a todos os motoristas que ouvem rádio qual é aquela que eles preferem. Então buscamos uma amostra dessa população, isto significa, perguntar somente a alguns motoristas qual rádio eles preferem escutar enquanto dirigem. Figura 3 – Tamanho da amostra População finita é aquela que possui um limite quantitativo (exemplo: a produção de veículos no país, ou no mundo, a cada ano), enquanto a infinita se refere de 8 quantitativos sem limite (exemplo: todos os resultados, cara ou coroa, dos lances de uma moeda qualquer). O Parâmetro é uma medida sintética que descreve um estado da população. Os Dados podem ser do tipo Qualitativos ou Quantitativos (Discretos ou Contínuos). Os Dados Quantitativos Discretos são aqueles que podem ser contados (exemplo: número de peças de roupa). Os Dados Quantitativos Contínuos são os que podem ser medidos. Estão limitados pela precisão do sistema de medição (exemplo: altura ou peso de um indivíduo). Os dados podem ser organizados em diversas tabelas e gráficos. O rol é a lista dos dados numéricos da amostra ou da população analisada; é a tabela obtida após a ordenação dos dados. Rol é toda sequência de dados numéricos (a1, a2, a3,..., an) tal que cada elemento, a partir do segundo é maior ou igual a seu antecessor, ou é menor ou igual a seu sucessor. A frequência absoluta é o número de vezes que um dado aparece no rol. Os dados são organizados em categorias. Tabela 1 – Exemplo de rol A frequência relativa é o número de observações de cada variável divido pelo número total de observação. Ou seja, é a frequência absoluta de cada variável dividida pela somatória das frequências absolutas. A frequência relativa é uma porcentagem do todo. 9 Essa medida é usada para comparar dados. Os dados de uma tabela geralmente são descritos por gráficos de diferentes tipos, exemplificados abaixo. Figura 4 – Gráfico de linhas Figura 5 – Gráfico de barras horizontais Anote aí: Um gráfico é, essencialmente, uma figura construída a partir de uma tabela; mas, enquanto a tabela fornece uma ideia mais precisa e possibilita uma inspeção mais rigorosa aos dados, o gráfico é mais indicado para situações que visem proporcionar 10 uma impressão mais rápida e maior facilidade de compreensão do comportamento do fenômeno em estudo. Os gráficos e as tabelas se prestam, portanto, a objetivos distintos, de modo que a utilização de uma forma de apresentação não exclui a outra. Números randômicos ou aleatórios são valores tomados sem nenhuma lei de formação, normalmente obtidos de uma tabela apropriada ou gerados eletronicamente por microprocessadores. Estudos Enumerativos envolvem a tomada de decisão, com base nas características de uma população sob análise (ex. Votações políticas). Estudos Analíticos envolvem a tomada de uma ação sobre um processo visando o aumento de performance no futuro (ex. Processo de fabricação de peças de automóveis). Variável é a característica dos elementos da amostra que nos interessa averiguar estatisticamente. Elas podem ser: Variável quantitativa é aquela que mede quantidade, por exemplo, idade, altura, preço, quantidade de vendas etc. Ou: aquelas que são numericamente mensuráveis, ou seja, seus possíveis valores são numéricos ou resultantes de contagem. As variáveis quantitativas podem ser: Discretas: quando o conjunto de resultados possíveis é finito ou enumerável. Exemplo: número de filhos, alunos numa escola, quantidade de televisores numa casa, quantidade de habitantes de uma cidade, etc. Contínuas: quando os valores são expressos como intervalo ou união de números reais. Exemplo: peso, massa, altura, pressão sistólica, idade, nível de açúcar no sangue. A variável qualitativa é aquela que mede uma qualidade do indivíduo e pode ser separada em categorias, por exemplo, sexo: masculino ou feminino; nível de escolaridade: nível fundamental, médio ou superior; satisfação: baixa, média, alta e assim por diante. As variáveis qualitativas se baseiam em qualidades e não podem ser mensuradas numericamente. Uma variável é qualitativa quando seus possíveis 11 valores são categorias. Podem ser organizadas em diferentes escalas, segundo a possibilidade de mensuração: Escala ordinal: quando as variáveis podem ser colocadas em ordem, mas não é possível quantificar a diferença entre os resultados. Exemplo: classe social (A, B, C, D ou E) ou nível de escolaridade: fundamental, médio e superior. Escala nominal: quando as variáveis não podem ser hierarquizadas ou ordenadas, sendo comparadas apenas por igualdade ou diferença. Exemplos: cor dos olhos, local de nascimento ou de residência, gênero (masculino e feminino), carreira, religião, esporte praticado (futebol, basquete, ciclismo), etc. Escala intervalar: quando é possível quantificar as diferenças entre as medidas, mas não há um ponto zero absoluto. Exemplo: temperatura mínima e máxima. Anote aí: Objetivo da estatística – tirar conclusões sobre populações com base nos resultados observados em amostras extraídas dessas populações. Figura 6 – Resumo das etapas de uma análise estatística Medida estatística de posição: são medidas que indicam o posicionamento dos elementos de uma amostra de números quando está representada num rol. Moda: é o elemento de maior frequência em uma amostra. Nem sempre a média aritmética é o melhor elemento para a representação de uma amostra. Dependendo 12 da situação, é possível que outro elemento seja a melhor escolha ou, até mesmo que não exista média aritmética. É o caso de amostras cujos elementos não são números. A média aritmética, pela sua facilidade de cálculo e de compreensão aliada às suas propriedades matemáticas, é a medida de localização mais conhecida e utilizada. Pode ser de dois tipos: simples ou ponderada. A média aritmética simples, representada por x, é calculada considerando que todas as observações participam com o mesmo peso. Assim, para um conjunto de n observações (x1, x2, ... xn), a média aritmética simples ou simplesmente média é definida por: A média aritmética ponderada, representada por xp, é calculada considerando que pelo menos uma das observações deve participar com peso diferente das demais. Assim, se as observações xi, x2, ... xn forem associadas aos pesos pi, p2, ... pn, a média aritmética ponderada é dada por A mediana, por sua vez, é o termo central de um rol. Representada por Md, é a medida que divide um conjunto de dados ordenado em duas partes iguais: 50% dos valores ficam abaixo e 50% ficam acima da mediana. As medidas de posição, como média aritmética, a mediana e a moda de um conjunto de dados numéricos não são suficientes para uma análise conclusiva sobre como variam os valores desse conjunto; por exemplo, o quanto esses valores estão próximos ou distantes de uma medida previamente fixada, por isso é preciso usar outras medidas para avaliar a distribuição de uma amostra de números como a medida de dispersão. 13 As medidas de variação ou dispersão complementam as medidas de localização ou tendência central, indicando quanto as observações diferem entre si ou o grau de afastamento das observações em relação à média. As medidas de variação mais utilizadas são: a amplitude total, a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A Amplitude total: denotada por at, fornece uma ideia de variação e consiste na diferença entre o maior valor e o menor valor de um conjunto de dados. Assim, temos: at = ES-EI, onde: ES: extremo superior do conjunto de dados ordenado; El: extremo inferior do conjunto de dados ordenado.A amplitude total é uma medida pouco precisa, uma vez que utiliza apenas os dois valores mais extremos de um conjunto de dados. Também por esta razão é extremamente influenciada por valores discrepantes. É utilizada quando apenas uma ideia rudimentar da variabilidade dos dados é suficiente. A variância, denotada por s2, é a medida de dispersão mais utilizada, seja pela sua facilidade de compreensão e cálculo, seja pela possibilidade de emprego na inferência estatística. A variância é definida como sendo a média dos quadrados dos desvios em relação à média aritmética. Assim, temos O desvio padrão, denotado por s, surge para solucionar o problema de interpretação da variância e é definido como a raiz quadrada positiva da variância. Assim, temos: 14 O coeficiente de variação, denotado por CV, é a medida mais utilizada quando existe interesse em comparar variabilidades de diferentes conjuntos de dados. Embora esta comparação possa ser feita através de outras medidas de variação, nas situações em que as médias dos conjuntos comparados são muito desiguais ou as unidades de medida são diferentes, devemos utilizar o CV. O coeficiente de variação é definido como a proporção da média representada pelo desvio padrão e dado por Noções básicas de Probabilidade O estudo das probabilidades teve suas origens no século XVII, a partir do interesse de dois matemáticos franceses, Pascal e Fermat, em resolver problemas relacionados com jogos de azar, que lhes eram propostos pelo nobre francês Cavalheiro de Mère. Data de 1713, entretanto, o primeiro grande tratado nesse campo escrito por Jacques Bernoulli denominado Ars Conjectandi (Arte das Conjecturas). Bernoulli exemplificou seu trabalho principalmente em termos de jogos de azar. Eis que precisamos situar a estatística que desde as suas origens (antigo Egito - 2000 anos a.C.) até meados do século XIX, se preocupava apenas com a organização e a apresentação de dados de observação coletados empiricamente (Estatística Descritiva). Somente com o desenvolvimento da teoria das probabilidades foi possível que a Estatística se estruturasse organicamente e ampliasse seu campo de ação, através da criação de técnicas de amostragem mais adequadas e de formas de relacionar as amostras com as populações de onde provieram (Inferência Estatística). 15 A probabilidade é uma área relativamente nova da matemática (considerando a idade da matemática) que tem como finalidade a modelagem de fenômenos aleatórios. Modelar significa conhecer matematicamente. Uma das funções da matemática é a criação de modelos que possibilitem o estudo dos fenômenos da natureza. Ao estudar um fenômeno, temos sempre o interesse de tornar a sua investigação mais precisa e, para isso, tentamos formular um modelo matemático que melhor o explique. Na formulação do modelo matemático mais adequado deve-se levar em conta que certos pormenores sejam desprezados com o objetivo de simplificar o modelo. Deste modo, tanto maior será a representatividade do modelo quanto menor foi a importância destes detalhes na elucidação do fenômeno considerado. A verificação da adequação do modelo escolhido não pode ser feita sem que alguns dados de observação sejam obtidos. Através da comparação dos resultados previstos pelo modelo com um determinado número de valores observados, poderemos concluir se o modelo é ou não adequado para explicar o fenômeno em estudo. Dependendo do fenômeno que está sendo estudado, os modelos matemáticos podem ser de dois tipos: a) Modelo determinístico: é aquele em que ao conhecer as variáveis de entrada, ou seja, as condições do experimento, é possível determinar as variáveis de saída, isto é, os seus resultados. Para os fenômenos determinísticos existe a certeza do resultado que ocorrerá. Na física clássica, a maioria dos fenômenos estudados são determinísticos. Exemplo: Se o deslocamento de um objeto é definido pela expressão s = vt e são conhecidos os valores de v (velocidade) e t (tempo), então o valor de s fica implicitamente determinado. b) Modelo estocástico, probabilístico ou aleatório: é aquele em que, mesmo conhecendo as condições do experimento, não é possível determinar o seu resultado final. Neste modelo, é introduzido um componente aleatório e só é possível determinar a chance de ocorrência de um resultado. Na biologia, os fenômenos são probabilísticos. 16 Exemplo: O nascimento de um bovino. Não é possível determinar o sexo do recém- nascido, somente a sua probabilidade de ocorrência: 0,5 para fêmea e 0,5 para macho. Segundo Piana, Machado e Selau (2009), a modelagem de um experimento aleatório implica em responder três questões fundamentais: 1) Quais as possíveis formas de ocorrência? 2) Quais são as chances de cada ocorrência? 3) De que forma se pode calcular isso? Pois bem, vamos então a alguns conceitos que dão sustentação à Probabilidade! Experimento probabilístico ou aleatório: é toda experiência cujos resultados podem não ser os mesmos, ainda que sejam repetidos sob condições idênticas. São características desses experimentos: a) cada experimento pode ser repetido indefinidamente sob condições inalteradas; b) embora não possamos afirmar que resultado ocorrerá, é sempre possível descrever o conjunto de todos os possíveis resultados. c) quando o experimento for realizado repetidamente, os resultados individuais parecem ocorrer de forma acidental; mas se for repetido um grande número de vezes uma configuração definida ou regularidade surgirá. São exemplos de experimento aleatório: Ao jogar uma moeda e observar a face superior, é impossível saber qual das faces da moeda ficará voltada para cima, exceto no caso em que a moeda seja viciada (modificada para ter um resultado mais frequentemente). Suponha que uma sacola de supermercado contenha maçãs verdes e vermelhas. Retirar uma maçã de dentro da sacola sem olhar também é um experimento aleatório. Ponto amostral: é qualquer resultado possível em um experimento aleatório. 17 Exemplo: No lançamento de um dado, o resultado (o número que aparece na face superior) pode ser 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. Então, cada um desses números é um ponto amostral desse experimento. Espaço amostral (S): é o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório, ou seja, é o conjunto universo relativo aos resultados de um experimento. A cada experimento aleatório está associado um conjunto de resultados possíveis ou espaço amostral. O espaço amostral referente ao experimento “lançamento de um dado” é o conjunto Ω, tal que: Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Figura 7 – Os dados e a probabilidade Evento ou ocorrência: é todo conjunto particular de resultados de S ou, ainda, todo subconjunto de S. Geralmente é designado por uma letra maiúscula (A, B, C). A todo evento será possível associar uma probabilidade. 18 Figura 8 – Evento x espaço amostram Espaços equiprováveis: um espaço amostral é chamado equiprovável quando todos os pontos amostrais dentro dele têm a mesma chance de ocorrer. É o caso de lançamentos de dados ou de moedas não viciados, escolha de bolas numeradas de tamanho e peso idênticos etc. Um exemplo de espaço amostral que pode ser considerado não equiprovável é o formado pelo seguinte experimento: escolher entre tomar sorvete ou fazer caminhada. Anote aí: A Teoria das Probabilidades é o ramo da Matemática que cria, desenvolve e em geral pesquisa modelos que podem ser utilizados para estudar experimentos ou fenômenos aleatórios. O modelo matemático utilizado para estudar um fenômeno aleatório particular varia em sua complexidade matemática, dependendo do fenômeno estudado. Mas todos esses modelos têm ingredientes básicos comuns. As leis da probabilidade dizem o seguinte: 1) Uma probabilidade é um número entre 0 e 1; 2) A probabilidadede um evento ou proposição e seu complemento, se somados, valem até 1; 3) A probabilidade condicionada ou conjunta de dois eventos ou proposições é o produto da probabilidade de um deles e a probabilidade do segundo, condicionado na primeira. 19 Ao estudar probabilidade e chance, os alunos precisam entender conceitos e palavras relacionadas à chance, incerteza e aleatoriedade, que aparecem nas nossas vidas diariamente, particularmente na mídia. Outras ideias importantes incluem a compreensão de que probabilidade é uma medida de incerteza, que modelos são úteis para simular eventos para estimar probabilidades e que, algumas vezes, as nossas intuições são incorretas e podem nos levar à conclusão errada no que se refere à probabilidade e eventos de chance A probabilidade proporciona um modo de medir a incerteza e de mostrar aos estudantes como matematizar, como aplicar a matemática para resolver problemas reais. Para isso, recomenda-se um ensino das noções probabilísticas a partir de uma metodologia heurística e ativa, por meio da proposição de problemas concretos e da realização de experimentos reais ou simulados (LOPES, 2008). 20 A estatística na Educação Básica Batanero, ao prefaciar o livro: Tratamento da Informação Para o Ensino Fundamental e Médio de Carzola e Santana (2006, p. 7), pontua as seguintes razões para o ensino de estatística: A Estatística é uma parte da cultura geral desejável para futuros cidadãos, aqueles que precisam adquirir a capacidade de leitura e interpretação de tabelas e gráficos estatísticos que aparecem com frequência em meios informativos. Ajuda os alunos a compreenderem outras disciplinas do currículo, nas quais frequentemente aparecem ideias estatísticas. Seu estudo ajuda o desenvolvimento pessoal, incentivando um raciocínio crítico, com base na avaliação de dados objetivos. É útil para a vida profissional, pois muitas profissões exigem pelo menos um conhecimento básico sobre o assunto (NOGUEIRA, VICTER; NOVIKOFF, 2012). A Educação Estatística está centrada no estudo da compreensão de como as pessoas aprendem estatística envolvendo os aspectos cognitivos e afetivos e o desenvolvimento de abordagens didáticas e de materiais de ensino. Para isso, a Educação Estatística precisa da contribuição da Educação Matemática, da Psicologia, da Pedagogia, da Filosofia, da Matemática, além da própria Estatística. A educação estatística visa uma compreensão crítica e tem como objetivo desenvolver nos alunos a criticidade e o engajamento de forma que o aluno seja capaz de pensar sobre as questões políticas e sociais que são relevantes para a sua comunidade e região, contribuindo dessa forma para a melhoria de vida das pessoas (SCHNEIDER; ANDREIS, 2014). Nesse contexto, o pensamento estatístico pode ser definido como a capacidade de utilizar e/ou interpretar, de forma adequada, as ferramentas estatísticas na solução de 21 problemas. Isto envolve o entendimento da essência dos dados e da possibilidade de fazer inferências, assim como o reconhecimento e a compreensão do valor da Estatística como uma disposição para pensar numa perspectiva da incerteza (CAZORLA et al, 2017). A estatística no Ensino Fundamental No Ensino Fundamental, os conteúdos de Estatística, Probabilidade e Combinatória são apresentados nos Parâmetros Curriculares Nacionais (PCN) de Matemática (BRASIL, 1997) no bloco denominado Tratamento da Informação. Segundo os PCN, a finalidade deste bloco é levar o aluno a: a) Construir procedimentos para coletar, organizar e comunicar dados. b) Utilizar tabelas, gráficos e representações que aparecem frequentemente no cotidiano. c) Calcular algumas medidas de tendência central. d) Estabelecer relações entre acontecimentos. e) Fazer previsões e observar a frequência com que ocorre um acontecimento. Sem dúvida, a proposta dos PCN se constituiu num grande avanço para o ensino de Estatística e Probabilidade na Educação Básica. Suas diretrizes têm como intenção o desenvolvimento do pensamento estatístico que provavelmente dará às novas gerações uma formação básica sólida em Estatística, contribuindo na formação de cidadãos críticos e conscientes. Esses conceitos e procedimentos vão sendo aprofundados ao longo dos anos escolares a fim de que o aluno aprenda a: a) Formular questões pertinentes para um conjunto de dados. b) Produzir resumos estatísticos. c) Elaborar conjecturas e comunicar informações de modo conveniente. 22 d) Interpretar e construir diagramas e fluxogramas. e) Desenhar experimentos e simulações para fazer previsões A inserção da Estatística por meio do bloco Tratamento da Informação merece um destaque especial, uma vez que por sua própria natureza a Estatística possibilita trabalhar a Matemática com as outras áreas do conhecimento e com os Temas Transversais. Assim, o ensino de Estatística nesses moldes pode se constituir em um instrumento de base para a formação de uma atitude crítica diante de questões sociais, políticas, culturais e científicas da atualidade. Em seu trabalho sobre o ensino da estatística e da probabilidade na educação básica, Lopes (2008, p. 58) aponta que: O estudo desses temas torna-se indispensável ao cidadão nos dias de hoje e em tempos futuros, delegando ao ensino da matemática o compromisso de não só ensinar o domínio dos números, mas também a organização de dados, leitura de gráficos e análises estatísticas. Estamos na era da Informação, as informações nos chegam o tempo todo e torna-se cada vez mais precoce o acesso do cidadão a questões sociais e econômicas com gráficos e tabelas e fica muito claro que não basta ao cidadão entender de porcentagens, número, ele precisa entender relacionar e analisar criticamente os dados estatísticos que lhe são apresentados todos os dias. Dessa forma, faz-se necessário que a escola proporcione ao estudante, desde os primeiros anos da escola básica, a formação de conceitos que o auxiliem no exercício de sua cidadania. Entendemos que cidadania também seja a capacidade de atuação reflexiva, ponderada e crítica de um indivíduo em seu grupo social (LOPES, 2008). O trabalho com Estatística na escola propicia o desenvolvimento do pensamento estatístico, a vivência de um trabalho interdisciplinar e possibilita abordar temas transversais. O pensamento estatístico amplia as formas de pensar valorizando o mundo das incertezas. Muitas vezes o aluno, acostumado a um pensamento determinístico, tende a aceitar como certa a previsão de um resultado a partir da maior frequência de um evento. Por exemplo, ao perceber que todos os seus colegas têm 23 medo do escuro, concluem como certeza que um novo colega terá também medo do escuro. O trabalho com o pensamento estatístico auxiliará o aluno a perceber que sua previsão não necessariamente ocorrerá (CAZORLA et al, 2017). A resolução de problemas e o ensino de Estatística e Probabilidade Na resolução de situações-problema envolvendo conceitos de Estatística, [...] os alunos podem dedicar mais tempo à construção de estratégias e se sentirem estimulados a testar suas hipóteses e interpretar resultados de resolução se dispuserem de calculadoras eletrônicas para efetuar os cálculos, geralmente muito trabalhosos. Para isso também há softwares interessantes, como os de planilhas eletrônicas, os que permitem construir diferentes tipos de gráficos (BRASIL, 1998, p. 85). Conforme Onuchic e Allevato (2009), a aplicação de conteúdos de Estatística no Ensino Fundamental, conforme recomendam os PCNs, deve ser feita de forma crítica, com foco na leitura e interpretação de dados, e não apenas nos cálculos e na álgebra e a Metodologia de Ensino escolhida nesse trabalho, para alcançar essas metas, é a de Resolução de Problemas. A relaçãoentre Estatística, Probabilidade e Resolução de Problemas se sustenta em reflexões de autores como Lopes (2008), ao afirmar que não faz sentido trabalhar atividades envolvendo conceitos estatísticos e probabilísticos que não estejam vinculados a uma problemática. Propor coleta de dados desvinculada de uma situação-problema não levará à possibilidade de uma análise real. Construir gráficos e tabelas desvinculados de um contexto ou relacionados a situações muito distantes do aluno pode estimular a elaboração de um pensamento, mas não garante o desenvolvimento de sua criticidade. Considerando o tripé educação-estatística-cidadania, Lopes (2008) afirma que, para que o ensino de Estatística e Probabilidade contribua na educação para a efetivação desse fato, é importante que se possibilite aos alunos o confronto com problemas 24 variados do mundo real e que eles tenham possibilidade de escolher suas próprias estratégias para solucioná-los. Figura 9 – Oliveira Junior et al (2017, p. 9) – Brincando com a estatística e probabilidade Fica claro nos PCNs um vínculo entre Estatística, Resolução de Problemas e a realidade dos alunos, como defende Dewey (1933, apud D’AMBRÓSIO, 2008) ao propor que os projetos curriculares sejam baseados nas experiências dos alunos, e que tudo que fosse colocado para o aluno sem uma ligação com sua experiência se tornaria inútil, como entulho, criando barreiras e obstruindo a possibilidade de pensar sobre os problemas enfrentados. Gal (2002 apud OLIVEIRA JUNIOR et al, 2017) também apresenta os estudos estatísticos como importantes ferramentas na formação da cidadania, pois capacitam o cidadão a resolver problemas de seu cotidiano, enfatizando que a alfabetização estatística está vinculada a cinco elementos cognitivos: habilidades de alfabetização, estatístico, matemático, conhecimento do contexto e questão crítica e, ainda, componente de disposição formado por posição crítica, convicção e atitudes. Reforçamos que a resolução de problemas e o Ensino de Estatística não devem ser somente informações, cálculos e modelos técnicos. Essa metodologia de ensino deve estar voltada para o desenvolvimento do raciocínio do aluno estimulando-o a encontrar a melhor solução possível e que através disso o aluno seja capaz de resolver problemas do seu cotidiano e preparar-se para as situações futuras, pois 25 segundo Pais (2001, p. 35) “o trabalho com a resolução de problemas amplia os valores educativos do saber matemático e o desenvolvimento dessa competência contribui na capacitação do aluno para melhor enfrentar os desafios do mundo contemporâneo”. Enfim, como a Estatística é parte do método científico, é natural que o trabalho com a mesma parta de problemas de outras áreas do conhecimento e das práticas sociais, viabilizando a interdisciplinaridade e a inserção de temas transversais. Ao trabalhar com projetos em sala de aula, o professor pode partir do levantamento de temas vivenciados pelos alunos, por exemplo, a observação do número de dias ensolarados, o número de alunos que faltam às aulas durante um mês, o maior medo das crianças, a germinação das sementes, dentre outros. Nesse sentido, sugerimos que, quando realizem projetos escolares coletando dados, não se limitem à coleta de dados, mas os realizem nos moldes da pesquisa científica. Molde de pesquisa científica para trabalho com estatística Na sala de aula podemos ter duas situações em pequena escala: reprodução do conhecimento científico (experimento da refração da luz, a germinação das sementes etc.) ou investigar para a tomada de decisões (investigar o medo das crianças com fins pedagógicos). Em ambos os casos, o arcabouço metodológico é o mesmo. As etapas seriam: a) Problematização da pesquisa Nesta fase, a escolha do tema é crucial para contextualizar o problema a ser investigado, possibilitar que este faça sentido para o aluno e propiciar o desenvolvimento de uma postura investigativa, incentivando os alunos à observação sistemática dos fenômenos que ocorrem ao seu redor, sejam sociais, culturais ou da natureza, formulando perguntas de pesquisa. A escolha do tema deve possibilitar um trabalho interdisciplinar, envolvendo aspectos e conteúdos escolares de outras áreas de conhecimento e da Estatística, utilizando seus conceitos e procedimentos que ajudam no planejamento e execução da pesquisa. 26 Esse tema também deve possibilitar a participação ativa dos alunos, a postura ética, o respeito à opinião do outro, o uso racional dos recursos ambientais etc. b) Planejamento da pesquisa Escolhido o tema e as perguntas de pesquisa, coloca-se em pauta a importância da definição da população a ser investigada, que pode ser por censo (quando se investiga todos os elementos da população) ou por amostragem (quando se investiga uma parte dela). As perguntas de pesquisa, por sua vez, precisam da escolha adequada das variáveis (características da população) que permitirão sua operacionalização, respondendo à questão levantada. É crucial uma definição clara e precisa dessas variáveis, bem como sua caracterização, o que determina o tipo de tratamento estatístico a ser utilizado. Após essa etapa, pode-se elaborar os instrumentos de coleta de dados, já pensando em responder às perguntas de pesquisa que norteiam o levantamento de dados. c) Execução da pesquisa Uma vez definida a população a ser investigada e o instrumento para coleta dos dados, o próximo passo é realizar essa coleta. Nesta etapa é preciso uniformizar os procedimentos a fim de que todos os alunos coletem os dados da mesma forma. Uma vez coletados os dados, inicia-se o seu tratamento. Nesta fase aproveite para apresentar os diversos conceitos e procedimentos que nos ajudam a organizar os dados e a extrair as informações mais relevantes. Isto implica em discutir como escolher os procedimentos mais adequados para classificar e analisar as variáveis envolvidas. A interpretação e a comunicação de resultados não se restringem a repetir as informações já contidas nas próprias medidas, mas buscam incentivar a retomada das perguntas de pesquisa que nortearam o levantamento de dados, fechando, assim, o ciclo da investigação cientifica (CAZORLA; SANTANA, 2010, p. 15). 27 Anote aí: A estatística não se resume apenas a números e a gráficos, é uma ferramenta que auxilia nas respostas aos questionamentos/porquês viabilizando uma descrição clara e objetiva de fenômenos da natureza. O estudo da estatística auxilia no desenvolvimento de habilidades, dentre elas podemos destacar a organização, o senso crítico e análise (SCHNEIDER; ANDREIS, 2014). Para que o ensino da estatística possa de fato contribuir para a formação cidadã é importante que se possibilite ao aluno o confronto de problemas estatísticos com o mundo real, desafiando-os a encontrar soluções e estratégias para resolver os problemas que lhes são apresentados. Cabe ao professor incentivar o aluno na busca e na socialização de estratégias, para que estes sejam capazes de ouvir as críticas e valorizar suas produções bem como a de seus colegas, compreendendo que o aprendizado se dá na coletividade e o processo reflexivo enriquece o trabalho. A Estatística é uma ferramenta multidisciplinar, pois tem influenciado a maioria dos campos do conhecimento, é o instrumento fundamental em várias outras Ciências. O seu uso vem suprir as necessidades de analisar e avaliar objetivamente e se basear em conhecimentos científicos. A importância da estatística vai além dos números, é preciso que esses números sejam confiáveis, como os números da bolsa de valores, porcentagens, jornais de tv, que só mostram o que a pesquisa de opiniões oferece. É preciso que o cidadão possa avaliar esses dados, para poder se defender da manipulação por números mentirosos, mascarados, e assim não tomar decisõesequivocadas e fugir dos seus interesses. É preciso que todos entendam e compreendam que estatística é ter controle de decisões próprias, controle de suas próprias vidas, e isto o cidadão só vai aprender se lhe for ensinado na escola, que esta, se responsabilize pelo conhecimento pleno que é ter autonomia no seu trajeto de vida (TELES, 2020). 28 Referências AUGUSTO, A. L. G. Uma introdução à probabilidade e à estatística no EJA (Educação de Jovens e Adultos) - Em busca da democratização do ensino (2016). Disponivel em: htts://impa.br/wp- content/uploads/2016/12/andre_luiz_gomes_augusto.pdf BALIEIRO, J. C. de C. Introdução à Estatística. Disponível em: http://www.usp.br/gmab/discip/zab5711/aula1_slides.pdf BONAT, W. H.; KRAINSKI, E. T.; MAYER, F. P. Introdução a análise exploratória de dados (2018). Disponível em: http://cursos.leg.ufpr.br/ce001/slides/01_Analise_Exploratoria.pdf BRASIL. Secretaria de Educação Fundamental. Parâmetros curriculares nacionais: Matemática/Secretaria de Educação Fundamental. 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