Intuitive and formal knowledge in learning probability

III Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística (CIVEEST), 21-24 febrero de 2019. [www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html]Frecuentemente, las respuestas a situaciones aleatorias están condicionadas por proposiciones parcialmente verdaderas. Estas proposiciones son muy resistentes al cambio puesto que, en general, están basadas en intuiciones, experiencias pasadas o conocimientos válidos en un campo restringido. Así, un conjunto grande de proposiciones parcialmente verdaderas se refieren a sucesos compuestos relacionados con la tarea objeto de análisis. Se muestran distintas situaciones. Se razona que los conocimientos parciales deben ser el origen de nuevos aprendizajes, evitando su rechazo basado en el conocimiento formal de la situación.Frequently, responses to random situations are conditioned by partially true propositions. These propositions are very resistant to change since, in general, they are based on intuitions, past experiences or valid knowledge in a restricted field. Thus, large sets of partially true propositions refer to compound events related to the task under analysis. Different situations are shown. It is reasoned that partial knowledge must be the origin of new learning, avoiding its rejection based on formal knowledge of the situation