Alfabetización estadística crítica y estadística cívica en la enseñanza de la estadística: una revisión sistemática

Enver Gerald Tarazona Vargas
enver.tarazona@pucp.edu.pe

Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), Perú

Introducción

Introducción

  • Este trabajo presenta una revisión sistemática de literatura sobre la intersección entre estadística cívica y alfabetización estadística crítica en la enseñanza de la estadística.
  • Busca responder qué se ha investigado y cómo se han conceptualizado, aplicado y evaluado estas perspectivas en contextos educativos entre 2000 y 2025.
  • La revisión aborda: fundamentos teóricos y definiciones, propuestas pedagógicas y experiencias de aula,contextos educativos donde se desarrollan,metodologías empleadas,y principales hallazgos, tensiones y vacíos del campo.
  • Este trabajo es relevante porque no existe una síntesis integrada que articule de forma conjunta lo estadístico, lo crítico y lo cívico, a pesar de su importancia para la formación ciudadana y el análisis de problemas sociales basados en datos.

Marco Teórico

Marco teórico: conceptos fundamentales

Marco teórico: conceptos fundamentales

Diseño Metodológico

Diseño metodológico: enfoque general

  • Tipo de estudio: revisión sistemática de literatura en educación estadística.
  • Guía metodológica: siguiendo la declaración PRISMA 2020 (Page et al. (2021)), que establece estándares de transparencia y exhaustividad para revisiones sistemáticas.
  • Foco temático: cruce entre estadística cívica, alfabetización estadística crítica y educación estadística.
  • Gestión del proceso de revisión:
    • Plataforma Covidence (Covidence Team (2024)) para el cribado estructurado por título/resumen y texto completo.
  • Análisis y reproducibilidad:
    • Uso de R (R (2024)) para organización, limpieza y análisis.
    • Paquete bibliometrix (Aria & Cuccurullo (2017)) para análisis bibliométrico.
    • Scripts diseñados para ser reproducibles y reutilizables en ampliaciones futuras de la revisión.

Pregunta guía y preguntas de investigación

Pregunta guía: ¿Qué y cómo se ha investigado la estadística cívica y la alfabetización estadística crítica en la enseñanza de la estadística entre 2000 y 2025, considerando sus marcos teóricos, propósitos educativos, metodologías aplicadas y principales evidencias empíricas?

Preguntas de investigación:

  • RQ1. ¿Qué marcos teóricos y definiciones sustentan los estudios sobre alfabetización estadística crítica y estadística cívica en la enseñanza de la estadística?

  • RQ2. ¿Cómo se han integrado y aplicado la alfabetización estadística crítica y la estadística cívica en las propuestas educativas, currículos o experiencias de enseñanza de la estadística?

  • RQ3. ¿En qué niveles educativos, contextos institucionales o áreas disciplinares se han desarrollado experiencias relacionadas con la enseñanza de la estadística desde perspectivas críticas o cívicas?

  • RQ4. ¿Qué metodologías, instrumentos y estrategias didácticas se han utilizado para promover, evaluar o investigar la alfabetización estadística crítica y la estadística cívica en la enseñanza de la estadística?

  • RQ5. ¿Qué resultados y vacíos se evidencian en la literatura sobre la enseñanza de la estadística desde perspectivas críticas y cívicas, y cómo varían según los contextos o regiones donde se han desarrollado los estudios?

Categorías de análisis

Categoría de análisis Descripción Niveles o subcategorías Vinculación con RQ
1. Fundamentos conceptuales Explora cómo los estudios definen, enmarcan o relacionan la alfabetización estadística crítica y la estadística cívica. 1.1 Constructo central (definición o conceptualización explícita/implícita).
1.2 Referentes teóricos (Gal, Ridgway, Skovsmose, Freire, etc.).
 RQ1
2. Aplicaciones pedagógicas y experiencias educativas Analiza cómo los conceptos se traducen en propuestas curriculares, didácticas, formativas o actividades en el aula. 2.1 Tipo de experiencia (intervención, innovación, diseño curricular, caso teórico).
2.2 Propósito formativo (desarrollo de pensamiento crítico, cívico, ético, reflexivo).
 RQ2
3. Contextos educativos e institucionales Identifica los niveles educativos y entornos en los que se desarrollan las experiencias o investigaciones. 3.1 Nivel educativo (Educación básica, secundaria, universitaria, formación continua, educación no formal).
3.2 Actores educativos (Docentes, estudiantes, etc.).
3.3 País. 		RQ3
4. Metodologías y métodos de investigación Describe cómo se ha investigado y con qué herramientas. 4.1 Método o enfoque metodológico principal (cualitativo, cuantitativo, mixto, documental, evaluación de programas, investigación participativa, investigación-acción).
4.2 Instrumentos y fuentes de datos (entrevistas, cuestionarios, documentos, observación, producciones, etc.).
 RQ4
5. Resultados, conclusiones y vacíos Sintetiza los aportes, conclusiones, limitaciones y vacíos del campo. 5.1 Resultados y conclusiones principales (aprendizajes, actitudes, agencia, pensamiento crítico, etc.).
5.2 Vacíos y limitaciones (teóricos, metodológicos, contextuales; líneas futuras sugeridas). 		RQ5

Criterios de inclusión y exclusión

Categoría Incluir Excluir
1. Año de publicación Artículos publicados entre 2000 y 2025. Publicaciones anteriores a 2000 o posteriores a 2025.
2. Idioma Publicaciones en inglés, español o portugués. Publicaciones en otros idiomas.
3. Tipo de documento Artículos empíricos revisados por pares, publicados en revistas indexadas. Tesis, libros, capítulos, actas de congreso, informes, reseñas, editoriales, preprints o materiales sin revisión por pares.
4. Enfoque en educación estadística Estudios sobre alfabetización estadística, literacidad estadística, cultura estadística, educación/enseñanza de la estadística, en cualquier nivel educativo. Estudios de estadística aplicada, matemática pura, análisis de datos, machine learning o métodos sin componente formativo/educativo.
5. Enfoque crítico–cívico Trabajos que incorporen perspectivas críticas, sociocríticas, cívicas, de ciudadanía, justicia social o análisis sociopolíticos vinculados a la estadística. Artículos puramente técnicos o instrumentales sin dimensión crítica, cívica o sociopolítica.
6. Tipo de evidencia Investigaciones empíricas relevantes para la alfabetización estadística crítica o la estadística cívica. Trabajos sin contribuciones empíricas relacionadas con enfoques críticos/cívicos en educación estadística.
7. Acceso y calidad editorial Artículos con texto completo accesible y metadatos completos (año, autores, resumen, revista). Artículos sin acceso al texto completo o con metadatos insuficientes.

Bases de datos consideradas

  • Para esta versión de la revisión sistemática se emplearon dos bases de datos académicas:

1. Scopus

  • Base de datos multidisciplinaria de cobertura internacional.
  • Se utilizaron cadenas de búsqueda multilingües (ES/EN/PT).
  • Se aplicaron filtros por tipo de documento (artículos revisados por pares), idioma (inglés, español, portugués) y periodo de publicación (2000–2025).

2. SciELO

  • Plataforma iberoamericana de acceso abierto con énfasis en la producción científica de América Latina.
  • La búsqueda se adaptó a la sintaxis propia de su motor de búsqueda.
  • Se aplicaron los mismos filtros de periodo, idioma y tipo de documento.

Términos y descriptores utilizados en la búsqueda

  • La selección de descriptores se basó en dos ejes conceptuales integrados:

    1. fundamentos educativos y cognitivos de la educación estadística;
    2. alfabetización estadística crítica y dimensiones sociopolíticas/cívicas del uso de datos.

  • Los términos corresponden a la terminología consolidada en educación estadística y a conceptos emergentes de orientación crítica y cívica.

  • Se emplearon descriptores en inglés, español y portugués, manteniendo coherencia terminológica entre contextos anglófonos, hispanohablantes y lusófonos.

  • Se excluyeron términos demasiado amplios como data literacy o critical thinking general, por su falta de especificidad disciplinar.

  • Se conservaron términos clave como cultura estadística, sentido estadístico, razonamiento estadístico y pensamiento estadístico debido a su relación directa con enfoques sociocríticos y prácticas cívicas basadas en datos.

Tabla de descriptores

Eje conceptual Foco Español Inglés Portugués
Eje A – Educativo–Cognitivo Núcleo educativo, cognitivo y disciplinar de la estadística alfabetización estadística, literacidad estadística, cultura estadística, educación estadística, enseñanza de la estadística, didáctica de la estadística, pensamiento estadístico, razonamiento estadístico, sentido estadístico statistical literacy, statistical culture, statistics education, teaching of statistics, statistical thinking, statistical reasoning, statistical sensemaking letramento estatístico, cultura estatística, educação estatística, didática da estatística, pensamento estatístico, raciocínio estatístico, sentido estatístico
Eje B – Crítico–Cívico Dimensión crítica, emancipadora, sociopolítica y ciudadana alfabetización estadística crítica, perspectiva crítica, sociocrítico, estadística cívica, justicia social, ciudadanía, participación ciudadana, compromiso ciudadano, agencia critical statistical literacy, critical perspective, socio-critical, civic statistics, social justice, citizenship, civic engagement, agency alfabetização estatística crítica, letramento estatístico crítico, perspectiva crítica, sociocrítico, estatística cívica, justiça social, cidadania, engajamento cívico, agência

Cadena de búsqueda (genérica en inglés)

("statistical literacy" OR
 "statistical culture" OR
 "statistics education" OR
 "teaching of statistics" OR
 "statistical thinking" OR
 "statistical reasoning" OR
 "statistical sensemaking")
AND
("critical statistical literacy" OR
 "civic statistics" OR
 "social justice" OR
 "citizenship" OR
 "civic engagement" OR
 "agency" OR
 "socio-critical")

Proceso de extracción de datos

  • Los registros identificados en Scopus y SciELO fueron exportados en formatos RIS/CSV y combinados en R.
  • Se realizó un proceso de deduplicación usando R y posteriormente una verificación adicional en Covidence.
  • El conjunto depurado fue importado a Covidence, donde se desarrollaron las etapas de cribado (título/resumen y texto completo).
  • Tras la elegibilidad, los estudios incluidos fueron exportados nuevamente desde Covidence en formatos .csv/.bib.
  • La extracción de metadatos se realizó en R, empleando:
    • bibliometrix para procesar información bibliográfica.
    • tidyverse para limpiar y estructurar los campos disponibles.
  • La extracción se basó exclusivamente en los metadatos proporcionados (autoría, año, título, revista, país, palabras clave, resumen, tipo de estudio, etc.).
  • El flujo completo (importar → depurar → exportar → procesar en R) fue diseñado para ser reproducible y ampliable a futuras bases o nuevas rondas de búsqueda.

Descripción del proceso PRISMA

  • Se integraron los registros obtenidos de las dos bases de datos consideradas y se aplicó un proceso de deduplicación tanto en R como en Covidence.
  • Posteriormente, se realizó el cribado por título y resumen, seguido de la evaluación del texto completo según los criterios de inclusión y exclusión establecidos.
  • Finalmente, se identificaron los estudios que cumplían con los criterios metodológicos y temáticos, los cuales fueron incluidos para la fase de extracción y análisis en R.

Diagrama PRISMA 2020

Resultados

Estudios empíricos incluidos

N° Autores Año País Idioma
1 Bailey Ng; McCulloch 2023 Estados Unidos Inglés
2 Biehler; Frischemeier; Podworny 2018 Alemania Inglés
3 Burgos; González; Sanhueza; Huencho; Vásquez 2023 Chile Español
4 Campos; Jacobini; Wodewotzki; Ferreira 2011 Brasil Portugués
5 Da Costa; Da Costa Paes Jürgensen 2025 Brasil Portugués
6 Lopes; Scarlassari 2022 Brasil Inglés
7 Molina Portillo; Contreras; Salcedo; Contreras 2020 España Español
8 Ödmo; Chronaki; Björklund Boistrup 2023 Suecia Inglés
9 Ortiz; Molina-Portillo; Ruz; Contreras 2023 España Español
10 Riaño-Vargas; Rocha-Salamanca 2020 Colombia Español
11 Rojas Ortigoza; Fúneme 2021 Colombia Español
12 Ubilla; Gorgorió 2025 España Inglés
13 Weber-Stein; Engel 2025 Alemania Inglés
14 Zapata-Cardona 2018 Colombia Inglés

Producción anual (2000–2025)

Serie anual de publicaciones

Crecimiento sostenido desde 2014; picos 2022–2025. Señal de consolidación del enfoque crítico/cívico/humanista en educación estadística.

Términos en abstracts — Nube

Nube de términos en abstracts

Términos en abstracts — TF-IDF

Top términos por TF-IDF

Co-ocurrencias de keywords (normalizadas)

Red de co-ocurrencias de keywords

RQ1: Constructos centrales (frecuencias)

Constructo central Frecuencia
Educación estadística crítica 3
Cultura estadística 2
Estadística cívica 2
Agencia docente en la enseñanza de estadística 1
Critical Statistical Literacy Habits of Mind (CSLHM) 1
Pensamiento crítico 1
Razonamiento/modelación estadística + inferencia informal (TPACK) 1
Sentido estadístico 1
Sesgo de disponibilidad en educación estadística 1

RQ1: Referentes teóricos más citados (Top 12)

Referente teórico Frecuencia
Ben-Zvi 5
Gal 5
Garfield 5
Skovsmose 5
Freire 4
Campos 3
Ridgway 3
Wallman 3
Watson 3
Weiland 3
Pfannkuch 2
Wild 2

RQ2: Aplicaciones pedagógicas y experiencias educativas

Autores (año) Tipo de experiencia (resumida) Propósito formativo (resumido)
Bailey Ng & Mcculloch (2023) Actividad de análisis de gráficos de medios con docentes Indagar cómo movilizan hábitos de alfabetización estadística crítica al leer representaciones de datos
Biehler, Frischemeier & Podworny (2018) Curso universitario con actividad de modelación con datos cívicos Desarrollar razonamiento y modelación estadística con datos cívicos y herramientas digitales
Burgos et al. (2023) Intervención de aula con cuestionario y gráficos sobre sostenibilidad Evaluar pensamiento crítico al interpretar gráficos, tomar decisiones y proponer acciones sostenibles
Campos et al. (2011) Proyecto de modelación sociocrítica en curso de Estadística Económica Desarrollar competencias estadísticas e integrar educación crítica con problemas sociales reales
Da Costa & Da Costa Paes Jürgensen (2025) Proyecto en contexto de Educación Matemática Crítica sobre inundaciones Desarrollar lectura y escritura del mundo con la matemática y promover acción ciudadana crítica
Lopes & Scarlassari (2022) Proyecto de enseñanza de estadística con mediciones reales Desarrollar prácticas investigativas y fomentar agencia docente y estudiantil en estadística
Molina Portillo et al. (2020) Estudio evaluativo mediante cuestionario a futuros docentes Sin propósito formativo explícito; evaluar postura crítica como componente de cultura estadística
Ödmo, Chronaki & Björklund Boistrup (2023) Curso universitario de estadística con talleres críticos sobre clima Desarrollar competencias críticas para interpretar datos sociopolíticos (especialmente cambio climático)
Ortiz et al. (2023) Estudio evaluativo mediante cuestionario sobre noticia con gráfico Sin propósito formativo explícito; evaluar componentes de estadística cívica en futuros maestros
Riaño-Vargas & Rocha-Salamanca (2020) Experimento de aula con grupo control y tratamiento Sin propósito formativo explícito; estudiar sesgo de disponibilidad y miedo ante estadísticas mediáticas
Rojas Ortigoza & Fúneme Mateus (2021) Aprendizaje basado en proyectos en contexto rural Desarrollar cultura estadística e interpretación de medidas de dispersión en contextos reales
Ubilla & Gorgorió (2025) Actividad de aula basada en ciclo de aprendizaje desde datos (Eurostat/INE) Desarrollar sentido estadístico y conciencia social en futuros docentes de primaria
Weber-Stein & Engel (2025) Seminario universitario con módulos y análisis de datos reales Desarrollar habilidades de civic statistical literacy en futuros docentes de educación cívica
Zapata-Cardona (2018) Secuencia de modelación estadística en aula de séptimo grado Desarrollar conocimiento tecnológico y reflexivo mediante modelación de problemas reales de nutrición

RQ3: Distribución geográfica (por país)

Mapa mundial por número de artículos

Contribución destacada en América (EE. UU., Brasil, Chile) y Europa; base para contrastes regionales en la síntesis.

Conclusiones

  1. La revisión evidencia un crecimiento reciente (2022–2025) de estudios empíricos que articulan estadística con problemas sociales reales. Los términos más frecuentes y relevantes destacan “datos”, “crítico”, “contexto”, “ciudadanía” y “agencia”, señalando una convergencia temática. En conjunto, los hallazgos muestran un campo emergente que avanza hacia una educación estadística crítica y socialmente situada

  2. Los artículos analizados convergen en tres constructos predominantes: educación estadística crítica, cultura estadística y estadística cívica. Además, las obras se fundamentan de manera consistente en referentes teóricos consolidados —especialmente Gal, Garfield, Skovsmose, Ben-Zvi y Freire—, lo que muestra una base conceptual estable y compartida en el campo. En conjunto, la literatura evidencia un marco teórico robusto que articula perspectivas críticas, socioculturales y cívicas en educación estadística.

  1. Las experiencias educativas identificadas muestran gran diversidad de formatos (proyectos, cursos, talleres, actividades con datos reales). Predomina un propósito formativo centrado en desarrollar pensamiento crítico, sentido/razonamiento estadístico y conciencia cívica, evidenciando una tendencia clara hacia enfoques pedagógicos críticos y situados.

  2. La producción se concentra principalmente en América Latina (Brasil, Colombia, Chile) y Europa occidental, con aportes puntuales de Estados Unidos y Suecia. Esta distribución muestra que el enfoque crítico/cívico de la educación estadística es un campo emergente y regionalmente localizado, aún con escasa presencia global.

Plan de tesis

Propuesta de investigación

  1. Título : Evaluación de facetas de la estadística cívica en estudiantes de cursos introductorios de estadística.

  2. Pregunta de investigación: ¿Cómo se manifiestan y relacionan las facetas de la estadística cívica en estudiantes que cursan asignaturas introductorias de estadística?

Planteamiento y justificación del tema

  • La vida pública exige interpretar y evaluar información estadística sobre fenómenos sociales; esta necesidad es ampliamente reconocida en la literatura sobre alfabetización estadística crítica (Engel J (2017)).

  • La estadística cívica, como enfoque emergente, destaca la importancia de comprender datos complejos en contextos sociales (e.g., Ortiz Fm et al. (2023); Weber-Stein F & Engel J (2025)).

  • Estudios recientes muestran dificultades persistentes en la lectura crítica de gráficos, extracción de conclusiones y evaluación de fuentes incluso en docentes en formación (Ortiz Fm et al. (2023); Andrade et al. (2020)).

  • También se reporta que muchos cursos universitarios no logran desarrollar pensamiento crítico ni cultura estadística suficiente (Vargas et al. (2021); Barreto et al. (2022)).

Planteamiento y justificación del tema

  • La literatura se concentra en docentes en formación, educación básica o secundaria (Ubilla Fm & Gorgorió N (2025); Utari Rs et al. (2025)).

  • No existen investigaciones en Perú aplicando las facetas de Engel a estudiantes de cursos introductorios de estadística en educación superior.

  • Tampoco hay evidencias en el contexto latinoamericano que midan estadística cívica en este nivel.

  • Contribuye a formar ciudadanos capaces de interpretar críticamente datos en problemas sociales relevantes (Geiger V et al. (2023); Pullinger J (2013)).

  • Alineado con la tendencia internacional hacia enfoques críticos, cívicos y humanistas en educación estadística (De Vasconcelos Santos E et al. (2024); Campos Cr et al. (2011)).

Objetivos de la tesis

Objetivo general

Diagnosticar el nivel de desarrollo de las facetas de la estadística cívica, según Engel, en estudiantes de cursos introductorios de estadística, mediante un instrumento validado y contextualizado en problemas sociales.

Objetivos específicos

  1. Delimitar y operacionalizar las facetas de la estadística cívica en el contexto de cursos introductorios de estadística, derivando competencias e indicadores observables.

  2. Diseñar, adaptar y validar un instrumento para evaluar dichas facetas, generando evidencias de validez y confiabilidad adecuadas para su aplicación en educación superior.

  3. Diagnosticar el nivel de desarrollo de las facetas de la estadística cívica en estudiantes universitarios y comparar resultados entre grupos (por carrera, tipo de universidad, experiencia previa con estadística, etc.), identificando patrones y factores asociados.

  4. Proponer lineamientos curriculares y didácticos para integrar la estadística cívica en cursos introductorios de estadística, a partir de los hallazgos obtenidos.

Referencias

Andrade, F. C. de, Schiller, C. V., Silva, D. A. F. da, Menezes, L. P., & Silva, A. S. da. (2020). Aspectos da interpretação de gráficos de estudantes universitários em um ambiente virtual. Bolema: Boletim de Educação Matemática. https://doi.org/10.1590/1980-4415v34n67a06
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An r-tool for comprehensive science mapping. Journal of Informetrics.
Bailey Ng, & Mcculloch Aw. (2023). Describing Critical Statistical Literacy Habits Of Mind. Journal Of Mathematical Behavior. https://doi.org/10.1016/j.jmathb.2023.101063
Barreto, M. C., Mendonça, M. da C., Farias, G. F., & Oliveira, R. M. de. (2022). Compreensão Estatística de Professores em Formação Inicial. Bolema: Boletim de Educação Matemática. https://doi.org/10.1590/1980-4415v36n74a08
Biehler R, Frischemeier D, & Podworny S. (2018). Elementary Preservice Teachers’ Reasoning About Statistical Modeling In A Civic Statistics Context. Zdm - International Journal On Mathematics Education. https://doi.org/10.1007/s11858-018-1001-x
Campos Cr, Jacobini Or, Wodewotzki Mll, & Ferreira Dhl. (2011). Statistics Education In The Context Of Critical Education; Educação Estatística No Contexto Da Educação Crítica. Bolema - Mathematics Education Bulletin.
Covidence Team. (2024). Covidence systematic review software. https://www.covidence.org/
De Vasconcelos Santos E, Da Silva Aff, & De Oliveira Souza L. (2024). Statistics Education In A Critical Perspective For The Study Of Intersectionalities. Statistics Education Research Journal. https://doi.org/10.52041/serj.v23i2.733
Engel J. (2017). Statistical Literacy For Active Citizenship: A Call For Data Science Education. Statistics Education Research Journal.
Fernández-Hernández, F. J., & Andrade-Escobar, L. (2021). La educación estadística a la luz de la educación matemática crítica. Revista Colombiana de Educación. https://doi.org/10.17227/rce.num83-10772
Forbes Sd, Camden M, Pihama N, Bucknall P, & Pfannkuch M. (2011). Official Statistics And Statistical Literacy: They Need Each Other. Statistical Journal Of The Iaos. https://doi.org/10.3233/sji-2011-0729
Geiger V, Gal I, & Graven Mh. (2023). The Connections Between Citizenship Education And Mathematics Education. Zdm - International Journal On Mathematics Education. https://doi.org/10.1007/s11858-023-01521-3
Hollas, J., & Bernardi, L. T. M. dos S. (2020). O Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) e as competências para uma Educação Estatística Crítica. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas Em Educação. https://doi.org/10.1590/s0104-40362019002701489
Nicholson J, & Ridgway Je. (2024). New Viruses Are Inevitable; Pandemics Are Optional—Lessons For And From Statistics. Teaching Statistics. https://doi.org/10.1111/test.12379
Ortiz Fm, Molina-Portillo E, Ruz F, & Contreras-García Jm. (2023). Assessing Civic Statistics’ Components In Prospective Primary Teachers. Boletin De Estadistica E Investigacion Operativa.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 373, n71.
Pullinger J. (2013). Statistics Making An Impact. Journal Of The Royal Statistical Society. Series A: Statistics In Society. https://doi.org/10.1111/rssa.12023
R: A language and environment for statistical computing. (2024). R Foundation for Statistical Computing.
Ross J, & Shelton T. (2019). Supermarkets, Highways, And Natural Gas Production: Statistics And Social Justice. Primus. https://doi.org/10.1080/10511970.2018.1456497
Rumsey Dj. (2002). Statistical Literacy As A Goal For Introductory Statistics Courses. Journal Of Statistics Education. https://doi.org/10.1080/10691898.2002.11910678
Santana, M. de S. (2016). Traduzindo Pensamento e Letramento Estatístico em Atividades para Sala de Aula: Construção de um produto educacional. Bolema: Boletim de Educação Matemática. https://doi.org/10.1590/1980-4415v30n56a17
Ubilla Fm, & Gorgorió N. (2025). Using Eurostat Data To Teach Statistics To Prospective Primary Teachers: On How The Context Of The Task May Promote Their Social Awareness. Journal Of Mathematics Teacher Education. https://doi.org/10.1007/s10857-023-09611-5
Utari Rs, Putri Rii, Zulkardi Z, & Hapizah H. (2025). Supporting Statistical Literacy Skills For Prospective Teachers: A Learning Trajectory Used South Sumatra Local Wisdom Context Through Hybrid Learning. Infinity Journal. https://doi.org/10.22460/infinity.v14i3.p711-732
Vargas, J. D., Arregocés, I. C., Solano, A. D., & Peña, K. K. (2021). Aprendizaje basado en proyectos soportado en un diseño tecno-pedagógico para la enseñanza de la estadística descriptiva. Formación Universitaria.
Von Roten Fc. (2006). Do We Need A Public Understanding Of Statistics? Public Understanding Of Science. https://doi.org/10.1177/0963662506061883
Watson Jm. (2013). Statistical Literacy, A Statistics Curriculum For School Students, The Pedagogical Content Needs Of Teachers, And The Australian Curriculum. Curriculum Perspectives.
Weber-Stein F, & Engel J. (2025). Implementing Statistical Literacy In Civics Teacher Education. Journal Of Political Science Education. https://doi.org/10.1080/15512169.2025.2483786
Weiland T. (2017). Problematizing Statistical Literacy: An Intersection Of Critical And Statistical Literacies. Educational Studies In Mathematics. https://doi.org/10.1007/s10649-017-9764-5