Interpretación de la información a través de medidas de tendencia central y de dispersión
Linette Melanie Perez
Ubicación curricular
Contenido Interpretación de la información a través de medidas de tendencia central y de dispersión.
Proceso de Desarrollo de Aprendizaje (PDA) Identifica tendencias en los datos centrándose en sus valores representativos y sus variaciones.
Metodología Proyecto comunitario
Escenario Aula
Ejes Articuladores
- Pensamiento crítico
- Vida saludable
Plan de clase
Planeación de clase: Interpretación de la información a través de medidas de tendencia central y de dispersión
Tema: Basura en las calles
Metodología: Proyecto comunitario
Objetivo (PDA): Identificar tendencias en los datos centrándose en sus valores representativos y sus variaciones.
Duración: 5 sesiones de 50 minutos cada una
Fase 1: Inicio
- Presentación del tema: Basura en las calles y su impacto en la comunidad.
- Reflexión sobre la importancia de mantener las calles limpias y los problemas que genera la acumulación de basura.
- Discusión en grupo sobre posibles causas y soluciones para el problema.
Fase 2: Desarrollo
Sesión 1:
- Introducción a las medidas de tendencia central y dispersión.
- Explicación de conceptos como media, mediana, moda, rango, desviación estándar y varianza.
- Ejemplos prácticos de cómo calcular estas medidas utilizando datos reales de la cantidad de basura encontrada en diferentes puntos de la comunidad.
- Realización de ejercicios prácticos en el aula.
Sesión 2:
- Análisis de los datos recopilados sobre la cantidad de basura en diferentes puntos de la comunidad.
- Cálculo de las medidas de tendencia central y dispersión para estos datos.
- Interpretación de los resultados obtenidos y discusión sobre las tendencias encontradas.
- Reflexión sobre cómo estas medidas pueden ayudar a comprender mejor el problema de la basura en las calles.
Sesión 3:
- Trabajo en grupo para recopilar más datos sobre la cantidad de basura en diferentes puntos de la comunidad.
- Utilización de instrumentos de medición adecuados para obtener datos precisos.
- Cálculo de las medidas de tendencia central y dispersión para estos nuevos datos.
- Comparación de lo