Resumo Este artigo discute os resultados de um estudo de caso que investigou a compreensão sobre amostra por uma professora polivalente ao utilizar o software TinkerPlots. Buscou-se identificar a compreensão da professora a respeito de três aspectos básicos do conceito de amostra: tamanho, tipo e representatividade. O estudo também analisou as influências das ferramentas do TinkerPlots na compreensão desses três aspectos. A professora passou por uma entrevista inicial sobre o conceito de amostra; uma sessão de apresentação do software; realizou duas atividades de amostragem no TinkerPlots; e ao final respondeu a uma entrevista que teve o objetivo de identificar possíveis mudanças na compreensão sobre o conceito de amostra. As etapas da pesquisa foram registradas em áudio e vídeo e as transcrições geraram protocolos. Observou-se que a professora apresentou mudanças na compreensão sobre o tamanho e a representatividade em algumas amostras. Ela pode identificar tamanhos e preocupar-se com vieses em amostras pequenas, a partir de simulações usando a ferramenta Sampler, e da manipulação de dados usando a ferramenta Plot. As análises sugeriram que as atividades de amostragem desenvolvidas com esse software facilitaram compreensões sobre amostra.

In recent years, research on teaching and learning of statistics emphasized that the interpretation of data is a complex process that involves cognitive and technical aspects. However, it is a human activity that involves also contextual and affective aspects. This view is in line with research on affectivity and cognition. While the affective aspects are recognized as important for the interpretation of data, they were not sufficiently discussed in the literature. This paper examines topics from an empirical study that investigates the influence of affective expression during the interpretation of statistical data by final-year undergraduate students of statistics and pedagogy. These two university courses have different curricular components, which are related to specific goals in the future professional careers of the students. The results suggest that despite differing academic backgrounds in both groups, the participants’ affective expressions were the most frequent type of category used during the interpretation of research assignments. First published May 2017 at Statistics Education Research Journal Archives