Resumen de Anàlisi de dades en projectes de ciències. Mesura de paràmetres per estudiar la qualitat de l'aire en la zona del voltant de l'escola.

Judit Artigas Pursals

• español

  Se presenta un trabajo hecho con alumnado de primero de Bachillerato dentro de la asignatura Retos Científicos. El objetivo principal es recoger y analizar datos a partir de los cuales se generarán conclusiones. El alumnado toma consciencia de la importancia de la toma de datos haciendo varias medidas puntuales o bien monitorizando sus medidas durante un cierto tiempo para calcular medianas y desviaciones estándar. El análisis estadístico de los datos comienza por evaluar si hay datos anómalos y a continuación se estudia si hay diferencias significativas entre datos de un mismo parámetro obtenidas con sensores diferentes. Se evalua si hay correlación entre los parámetros y se elaboran mapas de gradientes de colores para estudiar la calidad ambiental de la zona.

• català

  Es presenta un treball fet amb alumnes de primer de Batxillerat dins de l’assignatura Reptes Científics. L’objectiu principal és recollir dades a partir de les quals es generaran conclusions. Els alumnes prenen consciència de la importància de la presa de dades fent varies mesures puntuals o bé monitoritzant les mesures durant un cert temps per calcular mitjanes i desviacions estàndards. L’anàlisi de les dades comença per avaluar si hi ha dades anòmales i tot seguit s’estudia si hi ha diferències significatives entre dades d’un mateix paràmetre obtingudes amb sensors diferents. S’avalua si hi ha correlació entre els paràmetres i s’elaboren mapes de gradients de colors per estudiar la qualitat de l’aire.

• English

  This article presents a work carried out with first year high school students within the subject Scientific Challenges. The main objective is to collect and analyse data to obtain conclusions. Students become aware of the importance of collecting data by using specific points of measurements or by monitoring measurements to calculate averages and standard deviations. The second step is evaluating anomalous data. After that, the students must study if there are significant differences between data of the same parameter obtained with different sensors, to see if there are correlations between parameters and to draw up gradient colour map to study the environmental quality of the area.