Critical Statistical Education

perspectives for citizenship education in contemporary times

Authors

DOI:

https://doi.org/10.30612/tangram.v8i1.19411

Keywords:

Critical Statistical Literacy, Critical Statistical Awareness, Social Justice

Abstract

This theoretical essay explores how Critical Statistical Literacy (CST) and Critical Statistical Consciousness (CSC) enhance Critical Statistical Education (CSE) in the context of Critical Mathematics Education (CME), in order to promote citizenship and democratic education. Based on a broad theoretical foundation, the text discusses how CST promotes analytical and reflective skills in the treatment of statistical data in sociopolitical contexts, while CSC emphasizes awareness of the impact of statistics on the construction of social realities. The articulation between CSE, CST, and CSC highlights an educational approach that transcends technical education, integrating social and political reflections into pedagogical practices. This perspective encourages the formation of engaged citizens, capable of questioning social inequalities and proposing well-founded solutions. In addition, the text discusses challenges, such as teacher training and institutional barriers, highlighting the need for critical pedagogical practices that align statistics with the demands of social justice and the democratization of knowledge. The study concludes that CST and CSC extend the reach of CSE by connecting statistical skills with criticality, aligning with CME as a transformative practice for the 21st century. This integration not only forms reflective individuals, but also contributes to an education committed to social justice and the democratization of knowledge.

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Author Biographies

Fernanda Angelo Pereira, Instituto Federal Fluminense

Doutora em Educação em Ciências pela Universidade Federal do Rio Grande - FURG, mestre em Educação Matemática pela Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF, licenciada em Matemática pela Universidade Federal Fluminense - Instituto do Noroeste Fluminense de Educação Superior - INFES/UFF. Atua nas áreas de Educação Matemática e Educação Estatística. Atualmente é Professora de Matemática da Rede Municipal de Pirapetinga, MG, Professora Substituta no Instituto Federal Fluminense - IFF e Tutora à Distância das disciplinas de Lógica e Teoria dos Conjuntos e Introdução à Combinatória de Contagem do curso de Licenciatura em Matemática da Universidade Federal Fluminense pelo Centro de Educação Superior a Distância do Estado do Rio de Janeiro (CEDERJ). É membra da Sociedade Brasileira de Educação Matemática - SBEM, da Red Latinoamericana de Investigación en Educación Estadística - RELIEE e da International Association for Statistical Education - IASE. Participa do Grupo de Pesquisa Ensino e Aprendizagem em Matemática e Estatística EAME - LABEM - UFF- INFES e do Grupo Internacional Interdisciplinar de Pesquisa em Educação Estatística - GIIPEE.

Mauren Porciúncula Moreira da Silva, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Dra. Mauren Porciúncula é professora da Universidade Federal do Rio Grande - FURG. É Bolsista de Produtividade do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Desenvolve as atividades no Laboratório de Estudos Cognitivos e Tecnologias na Educação Estatística (LabEst), do Innovation Center of Statistical Education (ICE), sediados no Instituto de Matemática, Estatística e Física (IMEF), da FURG. É docente do Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências (PPGEC). Líder do Grupo InterNacional de Pesquisa em Educação Estatística (GIIPEE) e do Grupo de Pesquisa em Educação Estatística (EduEst). Coordenadora do Programa Letramento Multimídia Estatístico (LeME), Best Cooperative Project Award, da International Association for Statistical Education (IASE), e de Projetos associados à este. É membra do Grupo de Trabalho de Educação Estatística (GT-12), da Sociedade Brasileira de Educação Matemática (SBEM), da Associação Brasileira de Estatística (ABE), da Red Latinoamericana de Investigación en Educación Estadística (RELIEE) e da International Association for Statistical Education (IASE). É Country Coordinator do International Statistical Literacy Project (ISLP), da IASE, no Brasil. É co-fundadora de Projetos e Tecnologias Sociais e Educacionais para a Educação Estatística, tais como a Sala da Aprendizagem da Estatística (SalAEst), o Programa de Educação Tutorial Conexões de Saberes Estatísticos (PET SabEst), o Programa de Apoio Tecnológico para uma Educação Lúdica e Interativa de Estatística (ATELIE), o Grupo Colaborativo de Formação de Professores em Educação Estatística (MoSaiCo Edu) e o International forum for early career researchers in statistics education (INCREASE). Editora da Educação Matemática em Revista SBEM-RS (2018-2025). Coordenadora do Programa de Pós Graduação em Educação e Ciências QVS-Associação Ampla - FURG (2021-2022).Associate Editor da Statistical Education Research Journal - SERJ. 

References

Adorno, T. W. (1995). Educação e emancipação (W. L. Maar, Trad.). Paz e Terra.

Batanero, C. (2019). Statistical sense in the information society. In K. O. Villalba-Condori, A. Adúriz-Bravo, F. J. García-Peñalvo, & J. Lavonen (Eds.), Proceedings of the Congreso Internacional Sobre Educación y Tecnología en Ciencias – CISETC (pp. 28–38). CEUR-WS. https://ceur-ws.org/Vol-2555/paper2.pdf.

Ben-Zvi, D., & Garfield, J. (2004). Statistical literacy, reasoning, and thinking: Goals, definitions, and challenges. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 17–46). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_2.

Brasil. Ministério da Educação. (2018). Base nacional comum curricular: Ensino médio. Secretaria da Educação Básica.

Campos, C. R. (2007). A educação estatística: Uma investigação acerca dos aspectos relevantes à didática da estatística em cursos de graduação [Tese de doutorado, Universidade Estadual Paulista]. Repositório Institucional UNESP.

Campos, C. R., Jacobini, O. R., Wodewotzki, M. L. L., & Ferreira, D. H. L. (2011). Educação estatística no contexto da educação crítica. Bolema, 24(39), 473–494. https://doi.org/10.1590/S0103-636X2011000200012.

Campos, C. R., & Perin, A. P. (2020). Sobre as competências crítica e comportamental na educação estatística. Zetetiké: Revista de Educação Matemática, 28(2), 1–19. https://doi.org/10.20396/zet.v28i0.8657551.

Campos, C. R., Wodewotzki, M. L. L., & Jacobini, O. R. (2021). Educação estatística: Teoria e prática em ambientes de modelagem matemática (3ª ed.). Editora Autêntica.

delMas, R. C. (2002). What makes the standard deviation larger or smaller? In Statistics teaching and resource library. University of Minnesota.

Freire, P. (2014). Educação e mudança (30ª ed.). Paz e Terra.

Freire, P. (2015). Educação como prática da liberdade (32ª ed.). Paz e Terra.

Freire, P. (2016). Pedagogia da autonomia: Saberes necessários à prática educativa (52ª ed.). Paz e Terra.

Freire, P. (2018). Conscientização (13ª ed.). Cortez.

Gadotti, M. (1989). Convite à leitura de Paulo Freire. Editora Scipione.

Gal, I. (2002). Adult’s statistical literacy: Meanings, components, responsibilities. International Statistical Review, 70, 1–25. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2002.tb00356.x.

Gal, I. (2004). Statistical literacy: Meanings, components, responsibilities. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning, and thinking (pp. 47–78). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_3.

Giroux, H. A. (1997). Os professores como intelectuais: Rumo a uma pedagogia crítica (D. Bueno, Trad.). Artes Médicas.

Giroux, H. A. (2016). Pedagogia crítica, Paulo Freire e a coragem para ser político. Revista e-Currículo, 14(1), 296–306. https://doi.org/10.23925/1809-3876.2016v14i1p296-306.

Gutstein, E. (2006). Reading and writing the world with mathematics: Toward a pedagogy for social justice. Taylor & Francis.

Krishnannair, A., & Krishnannair, S. (2022). “Critical statistical literacy,” “social justice statistics,” and “critical statistical consciousness” as higher education imperatives amidst the Covid-19 pandemic in South Africa. South African Journal of Higher Education, 36(1), 154–170. https://doi.org/10.20853/36-1-4509.

Meneghetti, F. K. (2011). O que é um ensaio-teórico? Revista De Administração Contemporânea, 15(2), 320–332. https://doi.org/10.1590/S1415-65552011000200010.

Nobre, M. (2004). A teoria crítica. Zahar.

Pereira, F. A. P. (2024). A educação estatística crítica no contexto da tecnologia social LeME na formação pré-profissional de jovens em situação de vulnerabilidade social, econômica e ambiental [Tese de doutorado, Universidade Federal de Rio Grande].

Pereira, F. A. P., & Porciúncula, M. (2023). Fundamentos norteadores da pesquisa em educação estatística crítica: Um mapa teórico. Dynamis, 29, 150–172. https://doi.org/10.17058/dynamis.v29i0.11056.

Pfannkuch, M., & Wild, C. (2004). Towards an understanding of statistical thinking. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning, and thinking (pp. 17–46). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_1.

Porciúncula, M. (2022). LeME - Letramento multimídia estatístico: Projetos de aprendizagem estatísticos na educação básica e superior. Appris.

Pucci, B. (2001). Teoria crítica e educação: Contribuições da teoria crítica para a formação do professor. Espaço Pedagógico, 8, 13–30.

Sharma, S., Doyle, P., Shandil, V., & Talakia'Atu, S. (2011). Developing statistical literacy with Year 9 students. Set: Research Information for Teachers, 2011(1), 43–50.

Skovsmose, O. (2001). Educação matemática crítica: A questão da democracia (M. Bicudo, Trad.). Papirus.

Skovsmose, O. (2007). Educação crítica: Incerteza, matemática, responsabilidade (M. A. V. Bicudo, Trad.). Cortez.

Skovsmose, O. (2008). Desafios da reflexão em educação matemática crítica. Papirus.

Skovsmose, O. (2014). Um convite à educação matemática crítica. Papirus.

Watson, J. M. (2011). Foundations for improving statistical literacy. Statistical Journal of the IAOS, 27(3–4), 197–204. https://doi.org/10.3233/SJI-2011-0728.

Watson, J. M., & Callingham, A. R. (2004). Statistical literacy: From idiosyncratic to critical thinking. In G. Burrill & M. Camden (Eds.), Curricular development in statistics education (pp. 116–162). IASE.

Weiland, T. (2016). Towards a framework for a critical statistical literacy in high school mathematics. In North American Chapter of the International Group for the Psychology of Mathematics Education (pp. 1072–1081). ERIC.

Weiland, T., & Sundrani, A. (2022). Towards a framework for developing a critical statistical literacy. In Proceedings of the Eleventh International Conference on Teaching Statistics (pp. 1–12). National Science Foundation.

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Published

2025-09-16

How to Cite

Pereira, F. A., & Silva, M. P. M. da. (2025). Critical Statistical Education: perspectives for citizenship education in contemporary times. TANGRAM - Revista De Educação Matemática, 8(1), e025036. https://doi.org/10.30612/tangram.v8i1.19411

Issue

Vol. 8 (2025)

Section

EDIÇÃO TEMÁTICA: EDUCAÇÃO MATEMÁTICA CRÍTICA

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