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Explorer Banda · EXPDLL 5

Explorer Phase - DLL 5

En DLL 5, los alumnos exploran la complejidad dentro de formas de gráficos familiares. Interpretan datos agrupados o apilados, reconocen cuándo las conclusiones van más allá de la evidencia y revisan su propio trabajo para representar los datos de manera ética y clara.

Standards version 1.0 · Released 1/1/2025

Estándares

DLL 5 Estándares (10)

Banda: Explorer · Cobertura de hebras: 5

EXP.F.5.1

Foundations · F

DOK 2

El alumno reconoce que las barras agrupadas o apiladas muestran categorías relacionadas.

Evidencia

Identifica que cada color en una barra representa un subgrupo de datos.

Enlaces Globales

CCSS · 5.MD.B
ISTE · 1a

EXP.F.5.2

Foundations · F

DOK 3

El alumno explica cómo la escala y los intervalos afectan la interpretación.

Evidencia

Describe que duplicar el espacio de intervalos cambia la diferencia percibida.

Enlaces Globales

CCSS · 5.MD
OECD_LC2030 · (Data integrity)

EXP.R.5.1

Reading & Interpreting · R

DOK 3

El alumno interpreta múltiples elementos (color, patrón, etiqueta) en un gráfico de barras agrupadas.

Evidencia

Compara subgrupos correctamente usando la leyenda y la escala.

Enlaces Globales

CCSS · 5.MD.B
NGSS · SEP Analyzing Data

EXP.R.5.2

Reading & Interpreting · R

DOK 3-4

El alumno formula conclusiones razonadas y distingue la evidencia de la opinión.

Evidencia

Dice: "Parece más alto, pero necesitaríamos más datos".

Enlaces Globales

C3 · D3 (Evidence & Claim)
ISTE · 3a

EXP.C.5.1

Creating & Communicating · C

DOK 3

El alumno diseña un gráfico claro de barras agrupadas o de doble línea a partir de datos recolectados.

Evidencia

Produce un gráfico correctamente escalado, etiquetado y con clave de colores.

Enlaces Globales

ISTE · 6a
UNESCO_MIL · (Accuracy of Representation)

EXP.C.5.2

Creating & Communicating · C

DOK 3-4

El alumno revisa un gráfico para eliminar sesgos visuales o confusión.

Evidencia

Ajusta ejes, colores u orden para mejorar la claridad.

Enlaces Globales

ISTE · 6b
UNESCO_MIL · (Bias Correction)

EXP.CR.5.1

Critical & Ethical · CR

DOK 3

El alumno critica gráficos en medios por exageración u omisión.

Evidencia

Identifica la ausencia de línea base o un eje truncado en un ejemplo del mundo real.

Enlaces Globales

ISTE · 2a
UNESCO_MIL · Bias Detection

EXP.CR.5.2

Critical & Ethical · CR

DOK 4

El alumno explica cómo las representaciones engañosas pueden dañar la comprensión o la justicia.

Evidencia

Dice: "Puede hacer que la gente piense que una escuela es mejor cuando los datos están incompletos".

Enlaces Globales

CASEL · Ethical Decision
OECD_LC2030 · (Ethical communication)

EXP.L.5.1

Leadership & Application · L

DOK 3

El alumno guía a sus compañeros en revisar representaciones de datos para asegurar justicia antes de su publicación.

Evidencia

Facilita una lista de verificación grupal para precisión e inclusión.

Enlaces Globales

C3 · D2 (Civic collaboration)
CASEL · Responsible Decision

EXP.L.5.2

Leadership & Application · L

DOK 4

El alumno presenta hallazgos reconociendo tanto las fortalezas como los límites de los datos.

Evidencia

Dice: "Esto muestra crecimiento, pero solo medimos una clase".

Enlaces Globales

ISTE · 7a (Responsible communication)
UNESCO_SDG · 4.7

Resumen del Nivel

En DLL 5, los alumnos pasan de ver la justicia a mantenerla. Evalúan críticamente la evidencia, refinan las representaciones para mayor claridad y asumen responsabilidad por cómo la información influye en los demás, vinculando la integridad de los datos con la empatía en la comunicación.

DLL 5 | Niveles de Alfabetización de Datos | Chart-Ed Institute