Julgando sob incerteza: heurísticas e vieses e o ensino de probabilidade e estatística - Oliveira, Claudio Roberto de (2016)
Ao encontrar o conteúdo de probabilidade e estatística no ensino médio no Brasil, o aluno se depara com uma abordagem matemática da teoria, fruto de uma tradição escolar onde a matemática sempre foi ensinada de forma determinística, fornecendo resultados e resoluções de problemas como se fossem exatos dentro de diversos contextos. É o que verificamos em um referencial dos livros didáticos utilizados pelos professores nas escolas, em que encontramos um destaque para uma abordagem permeada por formalismos e excessivas fórmulas com notações da teoria dos conjuntos, com pouca ou por vezes ausência total de discussões que permitam uma visão consistente da teoria referente às disciplinas de probabilidade e estatística. Diante de tal cenário, muitos vieses de raciocínio são encontrados e citados frequentemente em trabalhos voltados para a formação de professores com foco na educação estatística, como erros e dificuldades na concepção de conceitos de probabilidade e estatística. Vamos abordar o trabalho de alguns autores sobre o raciocínio humano no que se refere a erros, vieses e falácias em uma variedade de padrões mentais. Os padrões são identificados como heurísticas utilizadas pelas pessoas ao julgar sob incerteza, em que elas se apoiam em um número limitado de princípios que reduzem o trabalho complexo mental de fornecer probabilidade e predizer valores por simples julgamentos de forma sistemática. Utilizaremos estes próprios princípios heurísticos em uma sondagem destes possíveis modelos mentais para, em seguida, serem aplicadas na forma de ações em sala de aula. A finalidade é tentar ampliar o espectro do raciocínio do aluno para que ele tenha mais embasamento ao fazer estimativas e previsões em diferentes contextos. Finalmente, estas atividades foram testadas para verificarmos sua efetividade diante de modelos mentais que podem persistir, como apontam as referências, mesmo em estudantes e profissionais suficientemente treinados em estatística.