Mejorar diagnóstico médico y decisiones legales mediante entrenamiento en probabilidad y visualización efectiva
MadridComprender las probabilidades condicionales es crucial en campos como la medicina y el derecho, donde las decisiones tienen un impacto en la vida de las personas. Un estudio reciente realizado por investigadores en educación matemática de varias universidades alemanas lo demuestra. Ellos investigaron cómo los estudiantes pueden mejorar su comprensión de las probabilidades, especialmente en situaciones relacionadas con el teorema de Bayes. Este trabajo forma parte del proyecto TrainBayes, financiado por la Fundación Alemana de Investigación, y fue publicado en la revista Learning and Instruction.
El estudio analizó un problema común: los profesionales en medicina y derecho a menudo malinterpretan las probabilidades, lo que puede llevar a errores como diagnósticos incorrectos o tratamientos innecesarios. El problema principal es que frecuentemente sobreestiman la probabilidad de tener una enfermedad solo porque un test resulta positivo. Para conocer la probabilidad real de tener una infección cuando una prueba es positiva, es necesario considerar la precisión del test y la prevalencia de la condición en la población.
Durante la pandemia, un estudio analizó las pruebas de detección de SARS-CoV-2. Reveló que cuando la enfermedad no es muy común, incluso las pruebas generalmente precisas pueden producir muchos resultados falsos positivos. Los investigadores encontraron diferentes maneras de explicar este concepto. Descubrieron que usar números claros y representaciones visuales de datos, como diagramas de doble árbol, ayudaba a los estudiantes a entender cómo pequeños errores en las pruebas pueden tener un gran impacto al analizar a un gran número de personas.
Estrategias Clave para Mejorar la Comprensión de Probabilidades
El estudio presenta varias estrategias esenciales para mejorar el entendimiento de las probabilidades:
- Convertir porcentajes en frecuencias concretas para mayor claridad.
- Utilizar representaciones en forma de árbol doble para visualizar las relaciones.
- Realizar ejercicios interactivos que permitan aplicar el conocimiento teórico de manera práctica.
- Incorporar nuevos enfoques en la enseñanza regular para un aprendizaje fluido.
Los resultados de este estudio son fundamentales y destacan la necesidad de mejorar las estrategias de enseñanza de la probabilidad. Al integrar estos métodos en las clases habituales, los docentes pueden facilitar una mejor comprensión de la estadística por parte de los estudiantes, lo que conllevaría a decisiones más acertadas. Esto podría reducir errores y mejorar los resultados en los campos médico y legal, subrayando la importancia de vincular la educación, la probabilidad y su aplicación práctica en el mundo real.
El estudio se publica aquí:
http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.102032y su cita oficial - incluidos autores y revista - es
Nicole Steib, Theresa Büchter, Andreas Eichler, Karin Binder, Stefan Krauss, Katharina Böcherer-Linder, Markus Vogel, Sven Hilbert. How to teach Bayesian reasoning: An empirical study comparing four different probability training courses. Learning and Instruction, 2025; 95: 102032 DOI: 10.1016/j.learninstruc.2024.102032Compartir este artículo