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dc.contributor.authorEichler, Andreas
dc.contributor.authorBöcherer-Linder, Katharina
dc.contributor.authorVogel, Markus
dc.date.accessioned2019-03-21T08:13:29Z
dc.date.available2019-03-21T08:13:29Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationEichler, A. Böcherer-Linder, K. y Vogel, M. (2019). From research on Bayesian reasoning to classroom intervention. En J. M. Contreras, M. M. Gea, M. M. López-Martín y E. Molina-Portillo (Eds.), Actas del Tercer Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística. Disponible en www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html `es_ES
dc.identifier.isbn978-84-09-09111-9
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/55038
dc.descriptionIII Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística (CIVEEST), 21-24 febrero de 2019. [www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html]es_ES
dc.description.abstractDealing with Bayes’ rule is the mathematical part of judgement in situations of uncertainty. These situations are of importance for crucial judgements in medicine, law and further professions. Since laymen and experts have severe difficulties of applying Bayes’ rule, the question how to facilitate dealing with Bayesian situations, i.e. situations in which Bayes’ rule could be applied is posed. Our research built upon the well-established facilitating strategy of using natural frequencies as information format in Bayesian situations. On this basis, we have investigated different visualizations and developed a training of dealing and understanding Bayesian situations. Our results suggest that the unit square and the double tree diagram are appropriate visualizations for a training concerning Bayesian situations and that also a brief training has strong effects.es_ES
dc.description.abstractLa parte matemática del razonamiento en situaciones de incertidumbre implica el uso del teorema de Bayes. Estas situaciones son importantes para la emisión de juicios en medicina, derecho y otras profesiones. Puesto que tanto las personas ordinarias como los expertos tiene dificultades severas para aplicar el teorema de Bayes, se plantea la cuestión de cómo facilitar el tratamiento de las situaciones de Bayes, esto es, situaciones en las que la regla de Bayes puede ser aplicada. Nuestra investigación se basa en la estrategia facilitadora bien establecida de usar frecuencias naturales como formato de información en situaciones Bayesianas. Sobre esta base, hemos investigado diferentes visualizaciones y desarrollado una intervención formativa para tratar y comprender situaciones Bayesianas. Nuestros resultados sugieren que el cuadrado unitario y el doble diagrama en árbol son visualizaciones apropiadas para el entrenamiento relativo a las situaciones Bayesianas y que incluso un breve entrenamiento tiene fuertes efectos.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.relation.ispartofseriesActas del Tercer Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística;
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectBayes’ rulees_ES
dc.subjectTeorema de Bayeses_ES
dc.titleFrom research on Bayesian reasoning to classroom interventiones_ES
dc.title.alternativeDesde la investigación sobre razonamiento Bayesiano a la intervención en el aulaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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