Promotie: Histograms - An educational eye

Veel middelbare scholieren zijn niet goed in staat om verantwoorde conclusies te trekken uit histogrammen. Uit een literatuurstudie bleek dat de meeste misinterpretaties van histogrammen te maken hebben met twee statistische kernconcepten: data en verdeling. De studie liet bovendien zien dat er nog weinig bekend was over oplossingsstrategieën van leerlingen bij histogramtaken.

Aangezien de literatuur weinig houvast bood voor het ontwerpen van lesmateriaal, werden verschillende voorbereidende studies uitgevoerd. In een eerste studie zijn vijf oplossingsstrategieën voor histogram- en casusstaafdiagramtaken gevonden via kwalitatieve analyse van de oogbewegingen van leerlingen en interviews. Kwantitatieve analyse van oogbewegingen op enkele histogramtaken via een wiskundig model en een machine learning-algoritme bevestigde de eerdere resultaten, wat impliceert dat deze strategieën betrouwbaar en automatisch konden worden geïdentificeerd.

Om het vermoeden uit de literatuur te onderzoeken dat stippendiagramtaken het leren interpreteren van histogrammen kan ondersteunen werden oogbewegingen op histogramtaken vergeleken voor- en nadat leerlingen stippendiagramtaken oplosten. De “na”-taken bevatten meer oogbewegingen geassocieerd met correcte strategieën en minder oogbewegingen geassocieerd met incorrecte strategieën. Hoewel antwoorden niet significant verbeterden, suggereerden verbale beschrijvingen van leerlingen dat sommigen wisselden naar een correcte strategie.

Nieuw ontworpen lesmateriaal startte zodoende met stippendiagramtaken. Op basis van de eerdere studies veronderstelden we dat het leerlingen ontbrak aan belichaamde ervaringen met acties met histogrammen. De geteste lesmaterialen, ontworpen vanuit een belichaamd instrumentatie-perspectief, bieden aanknopingspunten voor opschaling. Samen adresseren de studies de kennishiaten in de literatuur. De studies dragen bij aan kennis over het leren van histogrammen en het gebruik in statistiekonderwijs van oogbewegingsstudies, interpreteerbare modellen, machine learning-algoritmen en belichaamde instrumentatie-ontwerpen.