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|title=O Uso do Software TinkerPlots na Interpretação de Gráficos (The Use of TinkerPlots Software in the Interpretation of Graphics)
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|authors=Robson da Silva Eugênio,Liliane Maria Teixeira Lima de Carvalho,José Roberto Costa Junior,Carlos Eduardo Ferreira Monteiro
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==O Uso do Software TinkerPlots na Interpretação de Gráficos (The Use of TinkerPlots Software in the Interpretation of Graphics)==
https://ceur-ws.org/Vol-1877/CtrlE2017_AC_06_88.pdf
II Congresso sobre Tecnologias na Educação (Ctrl+E 2017)
Universidade Federal da Paraíba - Campus IV
Mamanguape - Paraíba – Brasil
18, 19 e 20 de maio de 2017
O uso do Software TinkerPlots na Interpretação de
Gráficos
Robson da Silva Eugênio¹, Liliane Maria Teixeira Lima de Carvalho², José
Roberto da Costa Júnior³, Carlos Eduardo Ferreira Monteiro4
¹Doutorando em Educação Matemática e Tecnológica pela Universidade Federal de
Pernambuco-UFPE; Garanhuns, Pernambuco, Brasil.
²Doutora em Educação pela Universidade Federal do Ceará- UFC; Professora do
Departamento de Administração escolar e Planejamento Educacional do CE/UFPE,
Recife, Pernambuco, Brasil.
³Doutorando em Educação Matemática e Tecnológica pela Universidade Federal de
Pernambuco-UFPE; Pocinhos, Paraíba, Brasil.
Doutor em Educação pela University of Warwick, Docente do Edumatec e do
4
Departamento de Psicologia e Orientação Educacionais do CE/UFPE, Recife,
Pernambuco, Brasil.
{robsonseugenio@gmail.com, lmtlcarvalho@gmail.com,
mathemajr@yahoo.com.br, cefmonteiro@gmail.com
Abstract. This paper presents research results related to interpretations of
graphs developed by elementary school students with the utilization of
TinkerPlots software. The discussion focused on participant´s analyzes of the
arithmetic mean. The participants were sixteen students from a public school
of Recife, eight students from the Year 5 and eight from Year 9. This paper
presents interpretations of two pairs of students, one from each school year.
The software allowed a variety of actions involving: graphing, separating and
merging variables, data analysis supported by color gradients. These actions
have broadened the possibilities for exploring and interpreting statistical data.
Resumo. Este trabalho apresenta resultados de pesquisa relacionados a
interpretações de gráficos realizadas por estudantes do Ensino Fundamental a
partir da utilização do software TinkerPlots, enfocando suas análises da
média aritmética. Participaram da pesquisa 16 estudantes de uma escola
pública do município do Recife, sendo oito do 5° ano e oito do 9° ano. Este
texto apresenta a interpretação de gráficos de duas duplas de estudantes, uma
de cada ano de escolarização. O software possibilitou ações diversificadas
envolvendo: construção de gráficos, separação e junção das variáveis, análise
dos dados a partir de gradiente de cores. Essas ações ampliaram as
possibilidades de explorar e interpretar os dados estatísticos.
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1. Introdução
Este artigo apresenta um recorte de uma pesquisa de mestrado que investigou a
interpretação de gráficos por 16 estudantes do 5º e 9º anos do Ensino Fundamental, os
quais estimavam a média aritmética em gráficos produzidos em um software para
construção, organização e análise de dados estatísticos. Neste artigo, apresentamos a
interpretação de gráficos de duas duplas de estudantes, uma de cada ano de
escolarização.
Os meios de comunicação social constantemente usam gráficos e tabelas para
transmitirem resultados de pesquisa, informações de mercado, investimentos. Nessas
estatísticas estão relacionados conceitos, tais como: média, moda, mediana, amostra,
população, variabilidade etc. Esses dados estatísticos de alguma maneira podem
influenciar as decisões leitores. Assim, é fundamental que os cidadãos possam fazer
uma leitura crítica de tais informações.
Em nosso país existem orientações curriculares federais e estaduais para o
ensino de conceitos relacionados à construção e interpretação de gráficos estatísticos
como é o caso dos Parâmetros Curriculares Nacionais – PCN [Brasil 1997] que no
bloco Tratamento da Informação apontam que conceitos ligados a Estatística,
englobando a Combinatória e a Probabilidade, também devem ser trabalhados desde o
1º ano do Ensino Fundamental. Espera-se que no 5º ano os estudantes tenham
desenvolvido competências iniciais em relação à construção e interpretação de gráficos
estatísticos. No 9º ano é esperado que os estudantes possuam certo conhecimento em
relação à elaboração, interpretação de gráficos e tabelas, assim como em relação à
análise de dados de forma mais sistematizada, conseguindo fazer inferências mais
elaboradas em relação aos dados que lhe são apresentados.
Nos Parâmetros da Educação Básica [Pernambuco 2012], se propõe que o
ensino da Estatística desenvolva nos estudantes competências relacionadas à formulação
de questões, coleta de dados, organização e apresentação de informações e observação
de fenômenos a partir do contexto de uma pesquisa.
A partir do 1º ano do Ensino Fundamental é orientado que o estudante saiba
coletar dados para uma pesquisa, organize, classifique e represente dados, construa
gráficos de barras ou colunas utilizando objetos físicos ou representações pictóricas,
identifique maior, menor ou igual frequência em gráficos de barras, colunas, além de
identificar informações em uma tabela de uma entrada com uma categoria apresentada
por reproduções pictóricas [Pernambuco 2012].
De acordo com as orientações dos parâmetros de Pernambuco, observa-se que a
noção de construção e interpretação de gráficos irá se desenvolver paulatinamente no
decorrer do processo de escolarização, mas que se configura como elemento a ser
discutido desde o início da escolarização das crianças.
Eugênio (2013) argumenta que existe uma lacuna entre o ensino de Estatística
no que concerne a articulação de conteúdos como os que envolvem medidas de
tendência central e construção e interpretação de gráficos estatísticos. Assim, é
constatado que estudantes do Ensino Fundamental têm dificuldades em realizar
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interpretações de gráficos que envolvem situações de análise da média aritmética. Neste
sentido, sugere-se que a utilização de recursos tecnológicos poderia favorecer uma
exploração mais articulada de conteúdos de Estatística.
2. O uso de Tecnologia na Educação Estatística
O trabalho realizado com o uso da tecnologia tem causado impactos nas mais diferentes
áreas da atividade humana. No contexto da Educação, em particular, o uso das
tecnologias tem contribuído no trabalho realizado pelos educadores e também desvela
novas formas de ensinar conteúdos ligados a diferentes áreas do conhecimento. Na
Educação Estatística, de forma particular, a revolução e inovação tecnológica tem se
expandido por meio dos computadores e influenciado na forma de trabalhar dos
educadores e na maneira de se ensinar Estatística e Matemática. De acordo com
Garfield e Ben-Zvi (2008) a tecnologia aponta para novos caminhos e para a
visualização e exploração de dados, os quais conduzem a novos métodos de análise de
dados.
Garfield e Ben-Zvi (2008) desenvolveram uma classificação para os tipos de
tecnologias usadas em Estatística em diferentes categorias, tais como: planilhas,
calculadoras gráficas, pacotes estatísticos; software educacional.
Quanto à utilização de softwares educacionais os PCN [Brasil 1997] indicam ser
fundamental:
[...] que o professor aprenda a escolhê-los em função dos objetivos
que pretende atingir e de sua própria concepção de conhecimento e de
aprendizagem, distinguindo os que se prestam mais a um trabalho
dirigido para testar conhecimentos dos que procuram levar o aluno a
interagir com o programa de forma a construir conhecimento (p. 31).
Ainley (2000) discute que a utilização de gráficos tem se apresentado de forma
mais contundente na publicidade e nos meios de comunicação de forma geral,
requerendo da escola uma atenção especial para a interpretação de gráficos. Os estudos
de Ainley têm apontado para as contribuições do uso de software para esse fim, pois
pode economizar tempo suprimindo outras fases do processo de pesquisa estatística
(e.g. coleta e organização dos dados), de modo a que o foco seja na interpretação de
dados. Sendo assim, de acordo com esta pesquisadora, o trabalho com gráficos deve ser
articulado com o uso da tecnologia.
A construção de gráficos baseados em computadores é dinâmica, no
sentido de que o seu tamanho e as proporções podem ser alterados em
tempo real, arrastando os cantos do gráfico e o conjunto de dados
pode ser rápido e facilmente mostrado em uma ampla variedade de
formas gráficas. A aparência do gráfico pode ser alterada através de
menus que controlam as escalas dos eixos e sua orientação. Baseados
em computador os gráficos podem ser criados de forma interativa:
uma vez que o gráfico foi produzido, ele pode ser mudado, assim
como os dados sobre a planilha, dependendo do software, é possível a
utilização de desenhos, ferramentas para sobrepor uma linha sobre um
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gráfico, a fim de facilitar a leitura do gráfico ou a interpretação de
suas tendências [Ainley 2000, p. 18, tradução nossa].
Como podemos perceber o uso da tecnologia associado à construção e
interpretação de gráficos, pode impulsionar e dar uma nova dinâmica ao procedimento
de criação e exploração de gráficos. Na abordagem onde se utiliza lápis e papel, o
estudante irá precisar de um longo tempo para poder criar diferentes tipos de gráficos,
assim como modificar os mesmos. No papel não se consegue observar as variações
simultaneamente em que se alteram os valores das variáveis nos eixos. Desta forma, é
perceptível, que a utilização de um software para o trabalho com gráficos é de grande
importância, haja vista que, as ferramentas tecnológicas disponíveis podem abrir um
leque de possibilidades para o trabalho de manuseio, criação, modificação e
interpretação.
2.1 O Software TinkerPlots
O TinkerPlots foi desenvolvido por Konold e Miller (2005) com o propósito de
propiciar aos estudantes dos anos iniciais de escolarização, uma análise de dados numa
interface simples e de fácil compreensão sobre o funcionamento de suas ferramentas. É
um ambiente dinâmico no qual os estudantes podem criar diversas representações
gráficas. Através dos seus recursos, esse software também propõe a organização de
dados reais para a exploração e análise das próprias hipóteses dos estudantes.
Esse software disponibiliza diversos bancos de dados e também possibilita a
criação deles a partir da inserção dos dados em tabelas ou na ferramenta cards. Deste
modo, os sujeitos que venham a manusear o TinkerPlots têm autonomia para inserir os
seus próprios dados no software a partir de suas situações pesquisas, e questionamentos.
Esse software também disponibiliza a inserção de dados advindos de outros programas
como é caso do Excel.
A tela inicial do TinkerPlots é branca e sem muito atrativo de recursos visuais. O
menu é no idioma inglês. Ao ser aberto ou inserido um novo banco de dados no
software, eles são apresentados na tela principal e a ferramenta cards vai mostrar os
casos individuais e seus respectivos atributos. Além desses aspectos, tem-se também um
espaço de geração de gráficos com bolinhas (plots) misturadas que são chamadas de
plots. A Figura 01 mostra essa tela para o banco de dados gatos do TinkerPlots.
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Figura 01: Familiarização com o banco de dados gatos [Eugênio 2013].
Na Figura 01, o cards está na parte esquerda da tela e contém diferentes
atributos, tais como: gênero, comprimento do corpo, idade, nome etc. Do lado direito da
figura, tem-se os plots misturados para a variável comprimento do corpo dos gatos. As
bolinhas vermelhas representam os gatos com o maior comprimento do corpo, enquanto
a cor rosa muito clara (quase branco) indica os gatos com menor comprimento do corpo.
Neste artigo é entendido o Dot plot como um gráfico de pontos, que são representados
pelas bolinhas que podem ser observadas na figura 01. Na parte superior da tela
encontra-se ativada a barra de ferramentas as quais são identificadas por seus
respectivos ícones. A Figura 02 mostra de forma ampliada o menu de ferramentas do
software e o Quadro 01 apresenta a descrição das suas funções.
Figura 02- Menu da Ferramenta plot do TinkerPlots 2.0 [Eugênio 2013].
Quadro 01 – Funções das Ferramentas do TinkerPlots
Ferramentas Descrição
Separate Separa os plots de maneira vertical ou horizontal.
Order Ordena os plots de acordo com o atributo escolhido.
Stack Empilha os plots verticalmente ou horizontalmente em colunas ou
blocos.
Ref. Aciona a linha de referência e a constrói acima da caixa de Plot.
Div. Auxilia a visualização dos valores dos plots nas escalas com um tipo
de caixa.
Ruler Aciona a régua que calcula a diferença vertical e horizontal no
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gráfico.
Hats Aciona a construção de um gráfico de chapéu ou Box Plot.
Line Liga os plots no gráfico com uma ou várias linhas.
Counts Realiza contagem numérica (n) e percentual (%) dos plots.
Averages Aciona a representação simbólica e numérica das medidas de
tendência central.
Meter Calcula as médias de casos individuais em formato de caixa.
Label Nomeia os plots de acordo com a classificação dada nos Cards.
Key Aciona a legenda.
Fonte: Eugênio (2013)
É válido salientar que a escolha do software TinkerPlots se deu a partir de
estudos e pesquisas desenvolvidas no Brasil pelo Grupo de Pesquisa em Educação
Matemática no Contexto da Educação do Campo – GPEMCE e pelo Grupo de Pesquisa
em Educação Matemática e Estatística – GPEME, aos quais os autores encontram-se
vinculados. Esses estudos têm explorado o uso dinâmico de diferentes ferramentas do
TinkerPlots em atividades de construção e de interpretação de gráficos, a exemplo de
Lira (2010), Asseker (2011), Alves (2011) e desenvolvido critérios técnicos e
pedagógicos na avaliação do software a exemplo de Campêlo e Carvalho (2013). Esses
estudos apontam para o potencial desse software por possibilitar diferentes
representações de um mesmo conjunto de dados, permitindo que o usuário mude as
formas de representação, experimente e selecione a mais adequada de acordo com o tipo
de problema. Embora existam outros softwares como o Geogebra, Winplot, Tabletop
que também podem ser utilizados na construção e interpretação de gráficos estatísticos,
entendemos que eles não demonstram a mesma dialogicidade que o TinkerPlots, ou
seja, não permitem que os estudantes construam de forma gradual e reflitam sobre o que
estão fazendo de maneira dinâmica e compassada.
3. Contexto e Método da Pesquisa
Participaram desta pesquisa 16 estudantes, sendo oito do 5º ano e oito do 9º ano,
advindos de uma mesma escola pública localizada na região metropolitana de Recife,
Pernambuco. Neste artigo só apresentaremos a interpretação realizada por uma dupla de
cada ano de escolarização por conta da limitação de páginas.
Os nomes atribuídos aos alunos são fictícios, para salvaguardar o sigilo e
anonimato. A captura das imagens foi feita através do Camtasia Studio7 que é um
software de criação de vídeos, que permite a captação de imagens da tela do
computador no momento do manuseio dos estudantes com o TinkerPlots por meio de
vídeos de alta resolução.
Os estudantes inicialmente se familiarizaram com o uso do software a partir de
manipulações e explorações no banco de dados gatos, guiadas pelo pesquisador. Em
seguida, realizaram interpretações de gráficos construídos no software com base em
questões específicas postas pelo pesquisador e a partir do banco de dados “peixes”.
Ambos os bancos de dados são disponibilizados no software e neste artigo devido a
restrições no número de páginas discutiremos apenas as interpretações dos estudantes.
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No banco de dados peixes a situação envolve um experimento onde um
fazendeiro que criava peixes, resolveu acrescentar em sua criação, peixes geneticamente
modificados, ou seja, peixes criados em laboratório. A partir dessa situação as seguintes
questões de pesquisa, previstas no banco de dados, precisavam ser respondidas pelos
estudantes: Os peixes geneticamente modificados são realmente maiores que os
normais? Será que o fazendeiro fez realmente um bom negócio?
Tanto o experimento quanto as questões de pesquisa eram disponibilizadas na
tela do TinkerPlots e ficavam expostas para que os estudantes pudessem acessá-las
sempre que julgassem necessário. Após uma primeira leitura pelos alunos, o
pesquisador lhes apresentava os dados dessa situação misturados para que eles
iniciassem a construção do gráfico. Os dados eram representados por figuras de peixes
com a mesma aparência, mas de cores diferentes (Ver Figura 03).
Figura 03 - Janela inicial do TinkerPlots com 45 plots misturados, relativos a
questão sobre os peixes [Eugênio 2013].
4. Resultados
4.1 Explorações iniciais sobre a interpretação de gráficos
A dupla do 5º ano, Diva e Laís, inicia a construção do gráfico do banco de dados peixes
inserindo o atributo “comprimento do peixe” no eixo vertical e “tipo de peixe” no eixo
horizontal, gerando o gráfico de escala intervalar. A partir da produção do gráfico, a
Dupla passa a realizar suas interpretações (ver Figura 04 seguida de extrato de falas).
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Figura 04 - Gráfico de escala intervalar produzido no TinkerPlots pela dupla
Diva e Laís do 5º ano [Eugênio 2013].
Pesquisador: O que aconteceu no gráfico?
Diva: Já dar para ver!
P: Então diga!
Diva: Esse... tipo! Os normais.
Laís: [Mantém-se pensativa].
Diva: Veio um bocado para cá e outro para cá [referindo-se a separação das
variáveis no gráfico].
P.: O que aconteceu? (referindo-se ao dot plot).
Diva: Esses aqui cresceram mais [peixes genéticos].
Observa-se que Diva faz uma leitura do dot plot, destacando a separação das
variáveis. E a partir dessa organização dos dados ela considera então que os peixes
geneticamente modificados1 seriam aqueles que tinham crescido mais. Os estudantes
fizeram a estimativa da média do comprimento do tipo de peixes e circularam o lugar
onde achavam que seria a média do comprimento (ver Figura 05).
Figura 05 - Localização da média no dot plot por Diva e Laís do 5º ano (Eugênio
2013).
1
Chamados aqui também de peixes genéticos ou simplesmente genéticos.
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Observa-se em termos gerais, que as estudantes localizam a média no gráfico se
concentrando em regiões próximas àquelas dos valores da média. As duas estudantes
estimaram numericamente a média na região do gráfico entre 18 e 24 para os genéticos.
Com relação aos peixes normais, Diva estimou o plot de valor 24 para os peixes
normais. Enquanto Laís estimou a região situada entre 15 e 21 no gráfico.
A dupla estima numericamente a média no gráfico utilizando como suporte a
ferramenta gradiente (cores dos peixes), (ver extrato de falas e Figura 06).
P.: Qual seria a média de comprimento desses peixes?
Diva: 10 para os normal e uns 19 para os genético.
P.: E você Laís?
Laís: 20 para os normal e 25 pra os genético.
P.: Por que vocês acham que são esses números?
Laís: Porque é a média.
P.: E porque você acha que a média é aí?
Laís: Porque aqui... como é? A média é mais clara [se referindo à cor dos
peixes geneticamente modificados].
Figura 06 - Dot plot com ferramenta stack acionada pela dupla Diva e Laís do 5º
ano (Eugênio 2013).
Observa-se que Laís realiza uma estimativa adequada da média para ambos os
tipos de peixes (“20 para o normal e 25 para os genético”), enquanto Diva o faz apenas
para os peixes geneticamente modificados, pois considera “10 para os normal e uns 19
para os genético”.
A organização dos dados a partir da ferramenta stack contribuiu para realçar o
uso do gradiente, sendo esse aspecto fundamental para a estimativa numérica da média
pela dupla. Além disso, essa ferramenta também contribuiu para a conclusão adequada
delas sobre os dados conforme extrato de falas que segue.
P.: O fazendeiro fez um bom negócio?
Laís: Nem lá nem cá...
P.: Por quê?
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Laís: Porque a diferença não foi grande entre os peixes [referindo-se a média
dos genéticos e dos normais].
P: E você Diva, concorda com Laís ou não?
Diva: [Balança a cabeça afirmativamente].
Em termos gerais, Laís analisou de forma adequada a situação, ao afirmar que o
fazendeiro nem fez um bom negócio e nem saiu no prejuízo, pois a diferença entre as
médias foi pequena: 23,45 para os peixes normais e 28,14 os genéticos. Para elas, os
genéticos cresceram em comprimento, contudo não cresceram tanto, pois, para o
fazendeiro sair ganhando essa diferença teria que ser maior.
Em relação à Diva, ela não faz relação entre o valor numérico da média e a
região onde ela estaria localizada no gráfico. Nesse sentido, essa estudante parece
explorar cada aspecto da média isoladamente. Observa-se então, que mesmo em se
tratando de uma dupla, as alunas encontram-se em níveis diferentes em relação a
interpretação de gráficos em situação que envolve a análise da média aritmética.
A dupla do 9º ano, João e Alice, logo após realizarem a leitura da situação da
pesquisa, inserem os atributos “comprimento” no eixo vertical e “tipo de peixe” no eixo
horizontal, construindo um gráfico igual a dupla Diva e Laís (Ver Figura 04).
A dupla inicia destacando a separação das variáveis e conclui que tem mais
peixes normais. Em seguida, constrói o dot plot e passa a realizar a atividade de
localização da média no gráfico (Ver extrato de falas e Figura 07).
P.: Onde estaria localizada a média aí no gráfico?
João: Olha professor, eu acho que está entre uns 28 e 30,5 para os genéticos e
de 23 a 25,8 para os normais.
Alice: Eu acho que está entre 25 e 27,6 para os genéticos e entre 22 e 25,8 para
os normais.
P.: Por quê?
Alice: Os normais parece que vai ser maior, mas num sei ainda.
João: Porque tá aqui na média, na faixa [referindo-se a região do gráfico
situada entre 20 e 40. Clica com o mouse no meio da escala entre 20 e 40 e foi
arrastando com o mouse até chegar aos peixes normais].
P.: E você Alice?
Alice: Eu acho que tá na linha, né? [repete o procedimento de João, isso é,
Clica com o mouse no meio da escala entre 20 e 40 e foi arrastando com o
mouse até chegar aos peixes normais].
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Figura 07 - Localização simbólica da média no dot plot por João e Alice do 9º
ano (Eugênio 2013)
Os estudantes tomam como base a massa de dados para considerar a região onde
poderia estar localizada a média no gráfico. Observa-se que eles se engajam na
atividade e suas justificativas são acompanhadas de ações registradas com o mouse,
onde eles fazem alusão à concentração de plots.
O pesquisador solicita que a Dupla estime os valores para as médias de
comprimento dos peixes (ver extrato de falas e Figura 08).
P.: Qual seria o valor que vocês escolheriam para as médias de comprimento
dos peixes?
João: Assim melhorou pra ver [aciona a ferramenta stack e clica no
comprimento] Genético 30,5 e normal 25,8.
Alice: O meu é 27,6 para os genéticos e 26,6 para os normal.
P.: Por quê?
Alice: Porque tá aqui na média da faixa, professor [Referindo-se à massa de
dados].
João: Pera... o meu normal eu quero mudar para 28,9.
P.: Por quê?
João: Tem mais peixes ali... é por isso.
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Figura 08 - Dot plot com ferramenta stack e atributo comprimento selecionado
pela Dupla João e Alice do 9º ano [Eugênio 2013].
A dupla utiliza a massa de dados para estimar os valores das médias. No dot plot
com comprimento posicionado no eixo vertical, alguns peixes ficam sobrepostos mesmo
sem ter o mesmo valor numérico devido ao espaço limitado na escala. Esse fator talvez
tenha influenciado para que os estudantes escolhessem essa região para localizar a
média e valores numéricos próximos a ela. Nesse sentido, a dupla desenvolveu uma
análise mais elaborada do gráfico nas suas explorações sobre a média.
A dupla mostrou-se satisfeita ao clicar na ferramenta média do TinkerPlots e
perceber que suas estimativas estiveram próximas dos valores reais. Diante dos
resultados, foi concluído que o fazendeiro fez um bom negócio.
5. Considerações Finais
O software TinkerPlots apresenta diferentes possibilidades para que os estudantes
possam chegar a uma conclusão sobre os dados estatísticos nos gráficos. O trabalho
com este software exige do estudante uma postura ativa e crítica em relação aos dados,
uma vez que ele é confrontado com uma tela em branco onde devem ser inseridos os
atributos adequados, para que assim possam iniciar a análise e interpretação dos
gráficos. Nesse sentido, os estudantes foram percebendo no decorrer das interpretações
das situações de pesquisa, que o processo de construção e interpretação de gráficos era
gradual e que eles eram os protagonistas e que precisariam acionar as ferramentas do
software.
Mesmo o software sendo em inglês, os estudantes não apresentaram dificuldades
no processo de construção e interpretação de gráficos, haja vista que na familiarização
puderam retirar as suas dúvidas e explorar as ferramentas do software de forma que o
idioma não se constituiu um obstáculo.
Com relação à análise da média, a dupla do 5º ano parece ter se guiado mais
pelas cores propiciadas pelo gradiente, enquanto a dupla do 9º ano se guiou mais pela
massa de dados. Essas diferentes abordagens apontam para uma possível influência da
escolarização na compreensão desse conceito.
Com relação ao processo de uso das ferramentas do software, as duplas
primeiramente construíam o gráfico de escala intervalar e aparentemente não
apresentaram dificuldades em interpretá-lo. Mesmo a dupla do 5º ano que ainda não
apresenta conhecimentos formalizados sobre gráficos conseguiu construir e interpretar
esse gráfico.
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Nesse sentido, realçamos a importância de se articular no Ensino Fundamental o
trabalho de construção e interpretação de gráficos vinculado a utilização de um software
como parte integrante de uma diversidade de estratégias de mediação que possibilite
ações de construção, organização e análise de dados, a exemplo do TinkerPlots,
utilizado em nossa pesquisa.
Referências
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de uma escola rural do município de Caruaru - PE. 165 f. Dissertação (Mestrado em
Educação Matemática e Tecnológica) -- Programa de Pós-Graduação em Educação
Matemática e Tecnológica, Centro de Educação, Universidade Federal de
Pernambuco, Recife.
Asseker, A. (2011) O uso do TinkerPlots para a exploração de dados por professores de
escolas rurais. 158 f. Dissertação (Mestrado em Educação Matemática e
Tecnológica) -- Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática e
Tecnológica, Centro de Educação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife.
Brasil (1997) Secretaria de Educação Fundamental. Parâmetros Curriculares Nacionais:
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Campêlo, S. R. C. e Carvalho, L. M. T. L. (2013) Software educativo para o ensino de
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Eugênio, R. S. (2013) Explorações sobre a média no software TinkerPlots 2.0 por
estudantes do Ensino Fundamental. 230 f. Dissertação (Mestrado em Educação
Matemática e Tecnológica) -- Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática
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Garfield, J. e Ben-Zvi, D. (2008) The challenge of developing statistical literacy,
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Konold, C. and Miller, C., D. (2005) TinkerPlots: Dynamic data exploration. Key
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Lira, O. (2010) O uso de ferramentas do software TinkerPlots para a interpretação de
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em Educação, Centro de Educação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife.
Pernambuco (2012) Parâmetros para a Educação Básica do Estado de Pernambuco:
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Secretaria de Educação de Pernambuco.
83