Vận dụng lí thuyết giáo dục toán thực (RME) trong dạy học nội dung “Khoảng tin cậy cho tỉ lệ”: Một nghiên cứu theo thiết kế bán thực nghiệm
Tóm tắt
In teaching inferentialstatistics at the university level, the topic of confidence intervalsfor proportionsis often presented with an overemphasis on formulas and procedural steps, which limits students’ conceptual understanding. In response, this study aims to evaluate the effectiveness of applying Realistic Mathematics Education (RME) in teaching this topic through a quasiexperimental design. The quantitative results indicate that the experimental group significantly outperformed the control group, with a statistically significant difference (p < 0.001) and a large effect size (r = 0.61). Notably, analysis of students’ written responses shows that they were not only able to identify the conditions for applying the Wald confidence interval but also recognized its limitations when the estimated bounds fall outside the interval [0, 1]. Consequently, they actively adopted alternative methods such as Wilson or Clopper - Pearson to produce more realistic and appropriate conclusions. These findings suggest that the application of RME contributes positively to improving teaching effectiveness by linking statistical reasoning to meaningful real-world contexts.
Tài liệu tham khảo
Agresti, A., & Coull, B. A. (1998). Approximate is better than “exact” for interval estimation of binomial proportions. The American Statistician, 52(2), 119-126. https://doi.org/10.2307/2685469
Andersson, P. G. (2023). The Wald confidence interval for a binomial p as an illuminating “bad” example. The American Statistician, 77(4), 443-448. https://doi.org/10.1080/00031305.2023.2183257
Bakker, A., & Gravemeijer, K. (2004). Learning to reason about distribution. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 147-168). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_7
Brown, L. D., Cai, T. T., & DasGupta, A. (2001). Interval estimation for a binomial proportion. Statistical Science, 16(2), 101-133.
delMas, R., Garfield, J., Ooms, A., & Chance, B. (2007). Assessing students’ conceptual understanding after a first course in statistics. Statistics Education Research Journal, 6(2), 28-58. https://doi.org/10.52041/serj.v6i2.483
Freudenthal, H. (1991). Revisiting mathematics education: China lectures. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
Garfield, J., & Ben-Zvi, D. (2008). Developing students’ statistical reasoning: Connecting research and teaching practice. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-8383-9
Gravemeijer, K., & Doorman, M. (1999). Context problems in realistic mathematics education: A calculus course as an example. Educational Studies in Mathematics, 39, 111-129. https://doi.org/10.1023/A:1003749919816
Lê Thùy Trang, Phạm Anh Giang, Nguyễn Tiến Trung (2021). Vận dụng lí thuyết giáo dục toán thực (Realistics Mathematics Education) trong dạy học: Một số thách thức, nguyên tắc và khuyến nghị. Tạp chí Giáo dục, 494, 37-43. https://tcgd.tapchigiaoduc.edu.vn/index.php/tapchi/article/view/22
Nguyễn Tiến Trung, Kim Anh Tuấn, Nguyễn Bảo Duy (2019). Vận dụng lí thuyết giáo dục toán học gắn với thực tiễn (Realistic Mathematics Education-RME) trong dạy học môn Toán. Tạp chí Giáo dục, 458, 37-44.
Nguyễn Tiến Trung, Phan Thị Tình (2020). Giáo dục toán thực (Realistic Mathematics Education): Một số nghiên cứu lí luận và gợi ý cho việc nghiên cứu phát triển chương trình giáo dục toán học ở Việt Nam. Tạp chí Khoa học, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội, 65(4), 130-145.
Pfannkuch, M., & Wild, C. (2004). Towards an understanding of statistical thinking. International Statistical Review, 72(2), 195-214.
Phạm Thế Quân, Phạm Thị Hồng Hạnh, Trần Cường (2025). Dạy học định lí toán học theo tiếp cận lí thuyết giáo dục toán học gắn với thực tiễn (RME) với sự hỗ trợ của phần mềm GeoGebra. Tạp chí Giáo dục, 25(11), 35-40. https://tcgd.tapchigiaoduc.edu.vn/index.php/tapchi/article/view/3448
Santner, T. J., & Duffy, D. E. (1989). The statistical analysis of discrete data. New York: Springer.
van den Heuvel-Panhuizen, M. (2003). The didactical use of models in realistic mathematics education. Educational Studies in Mathematics, 54(1), 9-35.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Ghi nhận tác giả của Creative Commons Giấy phép quốc tế 4.0 .









