Los cambios sociales, tecnológicos y curriculares requieren competencias digitales para analizar y comunicar la información contenida en los datos. Este monográfico, constituido por 8 estudios, ofrece al profesorado de matemáticas recursos para la exploración de datos mediante su visualización, apropiados para diferentes niveles de demanda cognitiva y habilidades digitales.
La visualización gráfica de datos ha experimentado un auge debido, en parte, a la cantidad de softwares disponibles para tal fin. En este trabajo se analiza la exploración gráfica de datos mediante la plataforma web CODAP. Para ilustrarlo, se documentan los primeros pasos en el uso de dicha herramienta, así como algunos ejemplos con datos procedentes de la Encuesta sobre Equipamiento y Uso de las TIC para el año 2023 (INE, 2024).
La visualización gráfica de datos se presenta como un enfoque accesible y eficaz para desarrollar las habilidades necesarias para interpretar y comprender información basada en datos. En este estudio se presenta Tuva como una herramienta destinada al profesorado interesado en integrar la visualización de datos y el análisis estadístico en sus prácticas pedagógicas.
Este artículo explora el uso de Python a través de Jupyter Notebook como herramienta educativa para la visualización y análisis de datos en el ámbito de la enseñanza de matemáticas. A través de ejemplos prácticos, se muestra cómo Jupyter permite crear gráficos variados (barras, líneas, sectores, histogramas, entre otros) usando bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn, facilitando el análisis exploratorio de datos.
Este artículo explora el potencial del lenguaje R en la enseñanza de visualización y análisis de datos a nivel de Educación Secundaria y Bachillerato. Se introduce la herramienta y se proveen diversas fuentes susceptibles de guiar al profesorado en la creación de experiencias de clase ligadas a la enseñanza de habilidades de programación, análisis y visualización de datos, y pensamiento computacional.