Luận án Đánh giá năng lực suy luận thống kê y học của sinh viên khi giải quyết vấn đề thực tế

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRẦN THÚY HIỀN
ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC SUY LUẬN THỐNG KÊ Y HỌC
CỦA SINH VIÊN KHI GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ THỰC TẾ
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC GIÁO DỤC 
Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2021
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRẦN THÚY HIỀN
ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC SUY LUẬN THỐNG KÊ Y HỌC
CỦA SINH VIÊN KHI GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ THỰC TẾ
Chuyên ngành:
LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC BỘ MÔN TOÁN
Mã số: 62.14.01.11
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC GIÁO DỤC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS. TRẦN VUI 
2. TS. NGUYỄN THỊ NGA
Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2021
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, được hoàn thành dưới sự hướng dẫn và giúp đỡ tận tình của nhiều nhà khoa học. Các số liệu, kết quả được trình bày trong luận án là trung thực. Những kết luận khoa học của luận án chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả
Trần Thúy Hiền
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án, tôi đã nhận được sự động viên, giúp đỡ nhiệt tình, sự quan tâm, tạo điều kiện của các cấp lãnh đạo, quý thầy cô giáo, các bạn đồng nghiệp và gia đình. 
	Với tình cảm chân thành và lòng biết ơn sâu sắc, tôi xin trân trọng cảm ơn: 
	Quý thầy cô giáo của Khoa Toán Tin, Phòng Đào tạo Sau đại học, Trung tâm Thông tin - Thư viện Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh; quý thầy giáo, cô giáo đã giảng dạy, lãnh đạo Nhà trường đã giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu; 
PGS.TS. Trần Vui, TS. Nguyễn Thị Nga, đã trực tiếp hướng dẫn khoa học và đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận án; 
Lãnh đạo Trường Đại học Y – Dược, Đại học Huế; lãnh đạo Phòng Đào tạo Đại học, Phòng Đào tạo Sau đại học; Khoa Cơ bản, Trường Đại học Y – Dược, Đại học Huế đã hỗ trợ, tư vấn, cung cấp số liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình thực hiện luận án;
Gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã quan tâm, giúp đỡ, chia sẻ khó khăn, động viên và tạo mọi điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án. 
	Trân trọng cảm ơn! 
	Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2021 
	Người thực hiện
	Trần Thúy Hiền
MỤC LỤC
Trang
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu, viết tắt
Viết đầy đủ
BG
Bài giảng
Bộ GD&ĐT
Bộ Giáo dục và Đào tạo
ĐGCĐ
Đánh giá chẩn đoán
ĐGĐH
Đánh giá định hình
ĐGTK
Đánh giá tổng kết
ĐH
Đại học
GQVĐ
Giải quyết vấn đề
GTv 
Giáo trình
GV
Giảng viên
HBTK
Hiểu biết thống kê
HBTKYH
Hiểu biết thống kê y học
HS
Học sinh
HTVĐ
Học tập dựa trên vấn đề (Problem based learning)
MATH
Thứ bậc nhiệm vụ đánh giá Toán
(Mathematical Assessment Task Hierarchy)
MT
Mục tiêu
MTBG
Mục tiêu bài giảng
NLC
Nhiều lựa chọn
OECD
Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (Organization for Economic Cooperation and Development)
PISA
Chương trình đánh giá HS Quốc tế 
(Programe for International Student Assessment)
SGK
Sách giáo khoa
SLTK
Suy luận thống kê
SLTKYH
Suy luận thống kê y học
SPSS
Phần mềm thống kê SPSS 
(Statistical Package for Social Sciences)
SV
Sinh viên
TDTK
Tư duy thống kê
TDTKYH
Tư duy thống kê y học
TKYH
Thống kê y học
TL đóng
Trả lời đóng
TL mở
Trả lời mở
TLu
Tự luận
TNKQ
Trắc nghiệm khách quan
THPT
Trung học phổ thông
XSTK
Xác suất thống kê
XS-TKYH
Xác suất-Thống kê y học
DANH MỤC CÁC BẢNG
	Trang
Bảng 2.1. Nhiệm vụ có thể phân biệt HBTK, SLTK và TDTK (delMas, 2002)	20
Bảng 2.2. Mô hình phát triển của SLTK (delMas, Garfield & Chance, 2001)	23
Bảng 2.3. Phân loại Bloom sửa đổi (2001) áp dụng vào môn Toán	37
Bảng 2.4. Phân loại tư duy MATH (Smith et al., 1996)	39
Bảng 2.5. Phân loại tư duy MATH với các chủ đề toán	39
Bảng 2.6. Các phạm trù trong phân loại tư duy MATH (Smith et al., 1996)	40
Bảng 2.7. Phân loại Hiểu biết toán trong PISA (OECD, 2009a)	41
Bảng 2.8. Thang đánh giá tổng quát năng lực Suy luận thống kê y học	44
Bảng 3.1. Tập các loại nhiệm vụ trong môn Thống kê y học	59
Bảng 3.2. Các kỹ thuật tương ứng kiểu nhiệm vụ liên quan ước lượng tham số	65
Bảng 3.3. Các kỹ thuật tương ứng kiểu nhiệm vụ T1μ, T1p, 	72
Bảng 3.4. Các kỹ thuật tương ứng kiểu nhiệm vụ T2μ, , T2p, , TAnova	73
Bảng 3.5. Các kỹ thuật tương ứng kiểu nhiệm vụ , 	74
Bảng 3.6. Cấu trúc đề thi kết thúc học phần XS-TKYH từ năm 2014-2018	78
Bảng 3.7. Kết quả điểm thi môn XS-TKYH của SV Y2, năm học 2016-2017	79
Bảng 3.8. Điểm chuẩn ngành y, trường ĐH Y Dược Huế từ 2015-2019	80
Bảng 3.9. Thống kê điểm thi môn Toán THPT Quốc gia của SV y khoa	81
Bảng 3.10. Thống kê điểm thi môn Toán kỳ thi THPT Quốc gia 2015-2017	83
Bảng 3.11. Bài giảng và Mục tiêu bài giảng	86
Bảng 3.12. Chương trình chi tiết học phần XS-TKYH	89
Bảng 4.1. Ma trận hai chiều của ba năng lực SLTKYH và ba cụm năng lực	103
Bảng 4.2. Thang đánh giá năng lực SLTKYH Mô tả	104
Bảng 4.3. Thang đánh giá năng lực SLTKYH Giải thích	107
Bảng 4.4. Thang đánh giá năng lực SLTKYH Dự đoán	109
Bảng 4.5. Mục tiêu bài giảng tương ứng với các mức Suy luận thống kê y học	112
Bảng 4.6. Liệt kê 14 vấn đề có bối cảnh lâm sàng y học	120
Bảng 4.7. Thống kê số mục tiêu tương ứng mức Suy luận thống kê y học	121
Bảng 4.8. Ma trận đề kiểm tra đánh giá năng lực SLTKYH Mô tả (Ma trận 1)	124
Bảng 4.9. Ma trận đề kiểm tra đánh giá năng lực SLTKYH (Ma trận 2)	125
Bảng 4.10. Mô tả bộ câu hỏi của bài kiểm tra Test 1	126
Bảng 4.11. Cấu trúc bộ câu hỏi của bài kiểm tra Test 2	127
Bảng 4.12. Mô tả bộ câu hỏi của bài kiểm tra Test 2	128
Bảng 4.13. Thang điểm tương ứng mức Suy luận thống kê y học của ma trận 1	129
Bảng 4.14. Thang điểm tương ứng mức Suy luận thống kê y học của ma trận 2	130
Bảng 4.15. Kết quả trả lời tương ứng mỗi câu hỏi trắc nghiệm khách quan	131
Bảng 4.16. Kết quả trả lời tương ứng Câu hỏi 7 của Test 2	132
Bảng 5.1. Tỉ lệ (%) SV đạt các mức Suy luận thống kê y học đối với Test 2	139
Bảng 5.2. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 7 của Test 2	141
Bảng 5.3. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 16 của Test 2	145
Bảng 5.4. Tỉ lệ (%) SV đạt các mức Suy luận thống kê y học đối với Test 1	145
Bảng 5.5. Tỉ lệ (%) SV trả lời đúng câu hỏi mức tái tạo, phản ánh của Test 1	147
Bảng 5.6. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 1 của Test 1	149
Bảng 5.7. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 14 của Test 1	151
Bảng 5.8. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 15 của Test 1	153
Bảng 5.9. Ma trận đề kiểm tra đánh giá năng lực SLTKYH (Ma trận 3)	162
Bảng 5.10. Mô tả bộ câu hỏi của bài kiểm tra Test 3	162
Bảng 5.11. Tỉ lệ (%) SV đạt các mức Suy luận thống kê y học đối với Test 3	163
Bảng 5.12. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 4 của Test 3	167
Bảng 5.13. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 5 của Test 3	168
Bảng 5.14. Kết quả trả lời tương ứng câu hỏi 15 của Test 3	171
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ
	Trang
HÌNH VẼ
Hình 2.1. Ba miền xác định tương đối độc lập với một vài giao thoa	18
Hình 2.2. SLTK và TDTK chứa trong HBTK	19
Hình 2.3. Thay đổi cơ bản trong hai phiên bản của phân loại Bloom	36
Hình 2.4. Phân loại tư duy Bloom đối với Suy luận thống kê y học	43
Hình 3.1. Câu hỏi trong đề thi học phần XS-TKYH năm học 2015-2016	78
Hình 3.2. Phân bố điểm thi môn Toán của SV y khoa năm 2015	81
Hình 3.3. Phân bố điểm thi môn Toán của SV y khoa năm 2016	82
Hình 3.4. Phân bố điểm thi môn Toán của SV y khoa năm 2017	82
Hình 4.1. Quy trình toán học hóa của OECD/PISA (2009)	101
Hình 4.2. Mô hình đánh giá năng lực SLTKYH khi GQVĐ thực tế	102
Hình 5.1. Phân bố điểm của bài kiểm tra Test 2	139
Hình 5.2. Trả lời của SV đối với câu hỏi 7 của Test 2	142
Hình 5.3. Phân bố tỉ lệ SV đạt các mức SLTKYH đối với Test 1	146
Hình 5.4. Trả lời của SV1 đối với câu hỏi 1 của Test 1	151
Hình 5.5. Trả lời của SV2 đối với câu hỏi 1 của Test 1	151
Hình 5.6. Trả lời của SV3 đối với câu hỏi 1 của Test 1	152
Hình 5.7. Trả lời của SV4 đối với nhiệm vụ 1 của Test_thuchanh	159
Hình 5.8. Trả lời của SV4 đối với nhiệm vụ 2 của Test_thuchanh	160
Hình 5.9. Phân bố tỉ lệ SV đạt các mức SLTKYH đối với Test 3	164
Hình 5.10. Trả lời của SV5 đối với câu hỏi 4 của Test 3	167
Hình 5.11. Trả lời của SV6 đối với câu hỏi 5 của Test 3	169
Hình 5.12. Trả lời của SV7 đối với câu hỏi 5 của Test 3	169
SƠ ĐỒ
Sơ đồ 3.1. Các loại thiết kế nghiên cứu y học	54
CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ
Lý do chọn đề tài
Khoa học thống kê là khoa học về thu thập, phân tích, diễn giải, trình bày các dữ liệu để từ đó tìm ra bản chất và tính quy luật của các hiện tượng tự nhiên, kinh tế - xã hội. Khoa học thống kê dựa vào lý thuyết thống kê, trong đó mô hình tính ngẫu nhiên và sự không chắc chắn được xây dựng dựa trên lý thuyết xác suất. Theo Moore (1998) "Thống kê là một phương pháp nhận thức tổng quát được áp dụng bất cứ nơi nào xuất hiện dữ liệu, sự biến thiên và cơ hội. Nó là một phương pháp cơ bản vì dữ liệu, biến thiên và cơ hội có mặt ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hiện đại. Đó là một ngành độc lập, với những ý tưởng cốt lõi của nó chứ không phải là một nhánh của toán học".
Thống kê y học (TKYH) là khoa học thống kê được áp dụng cho lĩnh vực y học, bao gồm các nghiên cứu y học, y học lâm sàng và nghiên cứu về chăm sóc sức khỏe cộng đồng (Trần Thị Diệu Trang, Trần Thúy Hiền, 2015). Thống kê có nhiều ứng dụng quan trọng giúp chẩn đoán, điều trị và đặc biệt là nghiên cứu khoa học về y học. Y học đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế về các bằng chứng thống kê để hiểu, giải thích và đánh giá các thử nghiệm lâm sàng, xác suất để so sánh các rủi ro. Một bác sĩ khi đối diện với một phát hiện mới trong y học hay một dược sĩ khi phân tích các thí nghiệm đều cần có suy luận, tư duy thống kê cơ bản để hướng dẫn cho những giải thích của mình. Theo Ben-Zvi & Garfield (2004) mô tả “Suy luận thống kê là suy luận với các ý tưởng thống kê và làm cho những thông tin thống kê trở nên có ý nghĩa”. Xét trong điều trị bệnh nhồi máu não, đối với bác sĩ, việc nghiên cứu các chất chỉ điểm sinh học sẽ giúp ích rất nhiều trong việc chẩn đoán sớm, tiên lượng mức độ nặng và nguy cơ tử vong đối với bệnh nhân nhồi máu não nhất là khi chưa thấy tổn thương não trên phim chụp cắt lớp vi tính (Hoàng Trọng Hanh, 2015). Khảo sát nồng độ protein S100B và NSE huyết thanh của bệnh nhân, từ những kết quả thu thập được của mẫu dữ liệu, để xét xem đây có phải là những chất chỉ điểm hữu ích trong chẩn đoán, điều trị bệnh nhồi máu não hay không, cần thiết phải thực hiện các Suy luận thống kê (SLTK).
Vai trò của Suy luận thống kê y học
Trong chương trình đào tạo các ngành y dược, lý thuyết thống kê và xác suất là học phần bắt buộc đối với sinh viên (SV) ở những năm đầu đại học. Bắt đầu từ năm học 2013 – 2014, chương trình đào tạo cho các ngành khoa học sức khỏe đã có sự thay đổi, không có môn Toán cao cấp, môn Xác suất–Thống kê đổi thành Xác suất–Thống kê y học (XS-TKYH), trong đó mục tiêu, nội dung học phần cũng thay đổi theo hướng phù hợp hơn với đặc thù SV ngành y dược và trong điều kiện có sự hỗ trợ của phần mềm thống kê SPSS được tiếp cận trong phần Tin học ứng dụng.
Trong thời đại của sự bùng nổ thông tin, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng công nghệ thông tin, dạy học thống kê nên đề cao nhận t ... ng Statistical Reasoning. Paper presented at the meeting of the American Educational Research Association. San Diego, CA.
Garfield, J. (1998b). The Statistical Reasoning Assessment: Development and Validation of a Research Tool in Proceedings of the Fifth International Conference on Teaching Statistics, ed. L. Pereira-Mendoza, Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute, pp. 781-786.
Garfield, J. (2002). The challenge of developing Statistical reasoning. Journal of Statistics Education, Vol. 10, No. 3.  
Garfield, J., delMas, R., & Chance, B. (2003). Web-based assessment resource tools for improving Statistical thinking. Paper presented at The annual meeting of the American Educational research association, Chicago.
Garfield, J., & Gal, I. (1999). Teaching and Assessing Statistical Reasoning, in Developing Mathematical Reasoning in Grades K-12, ed. L. Stiff, Reston, VA: National Council Teachers of Mathematics, 207–219.
Gierl, M. J. (1997). Coparing cognitive representations of test developers and students on a mathematics test with Bloom's Taxonomy. The Journal of Educational Research, 91 (1), pp. 26-32.
Guskey, T. R. (1997). Implementing mastery learning, Belmont, CA: Wadsworth.
Guskey, T. R. (2003). How classroom assessments can improve learning, Educational Leadership, Vol. 60, No. 5.
Jones, G. A., Langrall, C. W., & Mooney, E. S. (2007). Research in probability: Responding to classroom realities. In The Second Handbook of Research on Mathematics, Ed. F.K. Lester, pp. 909-956. Reston, VA: National Council of Teachers of Mathematics (NCTM).
Jones, G. A., Langrall, C. W., Thornton, C. A., Mooney, E. S., Wares, E., Jones, R. M., ... Nisbet, S. (2001). Using student's staticstical thinking to inform instruction. Journal of Mathematical Behavior, 20, pp. 109-144.
Hawking, A., Jolliffe, F., & Glickman, L. (1992). Teaching Statistical concepts. The Effective Teachers Series. New York: Longman. 
Hoàng Nam Hải. (2013). Phát triển năng lực suy luận thống kê cho sinh viên cao đẳng chuyên nghiệp. Luận án Tiến sĩ Khoa học Giáo dục, Trường ĐH Vinh.
Hoàng Trọng Hanh. (2015). Nghiên cứu nồng độ Protein S100B và NSE huyết thanh ở bệnh nhân nhồi máu não giai đoạn cấp tại Bệnh viện Trung Ương Huế. Luận án Tiến sĩ Y học, Trường ĐH Y – Dược, ĐH Huế.
Kilpatrick, J. (1993). The chain and the arrow: From the history of mathematics assessment. In Investigations into mathematics education: An ICMI study, ed. M. Niss, pp. 31-46. Dordrecht: Kluwer. 
Konold, C. (1989). Informal conceptions of probability. Cogn. Instruct., 6(1), pp. 59-98.
Krulik, S., & Rudnick, J. A. (1980). Problem solving: A handbook for teachers (2nd ed.). Boston: Allyn and Bacon.
Lewy, A. (1990). Formative and Summative Evaluation, Publisher at Pergamon Press. 
Lê Thị Hoài Châu., Lê Văn Tiến., Bessot, A., & Comiti, C. (2009). Những yếu tố cơ bản của Didactic Toán. NXB Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh.
Lê Thị Hoài Châu., & Comiti, C. (2018). Thuyết nhân học trong Didactic Toán. NXB Đại học Sư phạm Tp. Hồ Chí Minh.
Lưu Ngọc Hoạt. (2017). Nghiên cứu khoa học y học (tập 1). NXB Y học.
Mathews, D., & Clark, J. (2003). Successful Students’ Conceptions of Mean, Standard Deviation and the Central Limit Theore. Unpublished paper. Retrieved October 20, 2007. 
	from 
Moon, J., & Schulman, L.(1995). Linking Assessment, Instruction and Curriculum in Elementary Mathematics. Heinemann Publiser.
Mooney, E. S. (2002). A framework for characterizing middle school students’ statistical thinking. Mathemattical Thingking and Learning, 4, pp. 23-63. 
Moore, D. S. (1998). Statistics among the liberal arts. Journal of the American Statistical Association, 93(444), pp. 1253-1259. 
Moore, D. S. (2004). Foreword. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds), The Challenge of Developing Statiscal Literacy, Reasoning an thinking, Boston, MA: Kluer Academic publishers. 
Moyé, L. A. (2006). Statistical Reasoning in Medicine, Springer, New York. 
Nancy, C. L., & Susanne, P. L. (2006). Statistical reasoning of middle school children engaged in survey inquyry, Montreal, Que., Canada. 
Neil, L. (2006). Teaching Quantitative Reasoning, New York. 
Newman, M. (2003). A Pilot Systematic Review and Meta Analysic on the Effectiveness of Problem-Based Learning – Special Report 2. Learning and Teaching Support Network Subject Centre for Medicine, Dentistry and Veterinary Medicine, Newcastle (ISBN: 0701701587).
Nguyễn Bá Kim. (2015). Phương pháp dạy học môn toán. NXB Đại học Sư phạm, Hà Nội.
Nguyễn Ngọc Rạng. (2012). Thiết kế nghiên cứu và Thống kê y học. NXB Y học.
Nguyễn Thanh Tùng. (2016). Dạy học Xác suất thống kê theo hướng tăng cường vận dụng vào nghiệp vụ y tế cho sinh viên ngành y dược. Luận án tiến sĩ Khoa hoc Giáo dục, Trường ĐH Sư phạm Hà Nội.
Nguyễn Thị Lan Phương. (2007). Đánh giá và thẩm định trong dạy học toán. Bài giảng dành cho học viên cao học, Viện chiến lược và Chương trình giáo dục, Hà Nội. 
Nguyễn Thị Lan Phương. (2016). Đánh giá và thẩm định trong dạy học toán. Bài giảng dành cho học viên cao học, Viện chiến lược và Chương trình giáo dục, Hà Nội.
Nisbett, R. (1993). Rules for Reasoning, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
OECD (2002). Definition and Seclection of Competencies (DeSeCo): Theoretical and Conceptual Foundation. OECD, Paris, France.
OECD (2003a). The PISA 2003 Assessment Framework – Mathematics, Reading, Science and Problem Solving Knowledge and Skills, Paris.
OECD (2003b). Learning for Tomorrow’s World. OECD, Paris, France.
OECD (2009a). The PISA 2009 Assessment Framework–Key competencies in reading, mathematics and science. OECD, Paris, France.
OECD (2009b). Learning Mathematics for Life – a view perspective from PISA. OECD, Paris, France.
Perkins, D. V., & Saris, R. N. (2001). A “jigsaw classroom” technique for undergraduate statistics courses. Teaching Psychol., 28, pp. 111-113.
Pfannkuch, M. (2005). Probability and statistical inference: How can teachers enable learners to make the connection? In Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning, Ed. G. A. Jones, pp. 267-294. New York: Springer.
Potthast, M. J. (1999). Outcomes of using small-group cooperative learning experiences in introductory statistics courses. College Student J., 33, pp. 34-42.
Pountney, D., Leinbach, C., & Etchells, T. (2002). The issue of appropriate assessment in the presence of CAS. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 33(1): pp. 1-14.
Riffenburgh, R. H. (2012). Statistics in Medicine. New York: Academic Press.
Rosidah, I. K. B., & Dwi, J. (2018). An Analysic of Statistic Reasoning Process of High School Students in Solving the Statistical Problem. https://iopscience.iop.org.
Rumsey, B. J. (2002). Statistical Literacy as a Goal for Introductory Statistics. Journal of Statistics Education [Online], 10(3). Retrieved June 24, 2003, from 
Savin-Baden, M. (2000). Problem-Based Learning in Higher Education: Untold Stories. Society for Research into Higher Education/Open University Press, Bukingham.
Schmidt, H. G. (1983). Problem based learning: rationale and description. Medical Education, 17, pp. 11-16.
Sedlmeier, P. (1999). Improving Statistical Reasoning: Theoretical Models and Practical Implication, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
Shaughnessy, J. M. (1992). Research in probability and statistics: Reflections and directions. In Handbook of Research on Mathematics Teaching and Learning. D. A. Grouws (Ed.), pp. 465-494. New York: Macmillan. 
Shaughnessy, J. M. (1997). Missed opportunities in research on the teaching and learning of data and chance. In People in Mathematics Education (Proceedings of the 20th annual meetings of the Mathematics Education Research Group of Australasia), Eds. F. Biddulph and K. Carr, pp. 6–22. Rotorua, New Zealand: MERGA.
Shaughnessy, J. M. (2007). Research on statistics learning and reasoning. In The Second Handbook of Research on Mathematics, Ed. F. K. Lester, pp. 957-1010. Reston, VA: National Council of Teachers of Mathematics (NCTM).
Smith, G., Wood, L., Coupland, M., Stephenson, B., Crawford, K. & Ball, G. (1996). Constructing mathematical examinations to assess a range of knowledge and skills. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology 27(1), pp. 65-77.
Snee, R. (1999). Discussion: Development and use of statistical thinking: A new era, International Statistical Review, 67(3), pp. 255-258.
Sternberg, R. J. (1994). Allowing for thinking styles. Educational Leadership, 52(3), pp. 36-40. 
Stiggins, R. J. (2002). Assessment crisis: The absence of assessment for learning, Phi Delta Kappan, 83(10), pp. 758-765.
Susan, M. C., & David, B. S. (2001). Constructing Written Test Questions For the Basic and Clinical Sciences (Third edition). National Broad of Medical Examiners, Printed in the United States of America.
Swearinge, R. (2002). Diagnostic, Formative & Summative Assessment,  ewcupdate.com/userfiles/assessmentnetwork.
Tall, D. O. (1991). Advanced Mathematical Thinking, Kluwer Academic Publishers, Dorgrecht, Boston, London.
Tan, K. (2011). Assessment for learning in Singapore: unpacking its meanings and indentifying some areas for improvement. Educational Research for Policy and Practice, 10(2), pp. 91-103.
Thomson, D. R., & Senk, S. L. (2008). A multi-dimentional approach to understanding in mathematics textbooks developed by UCSMP. Paper presented in Discussion Group 17 of the International Congress on Mathematics Education. Monterrey, Mexico.
Trần Thị Diệu Trang., & Trần Thúy Hiền. (2015). Xác suất – Thống kê y học, NXB Đại học Huế.
Trần Vui. (2014). Giải quyết vấn đề thực tế trong dạy học toán. NXB Đại học Huế.
Trần Vui. (2017). Từ các lý thuyết học đến thực hành trong giáo dục toán. NXB Đại học Huế.
Trần Vui. (2018). Đánh giá trình độ toán: Hiểu sâu khái niệm và thành thạo kĩ năng cơ bản trong giải quyết vấn đề. NXB Đại học Sư phạm Hà Nội.
Valleron, A. J., Beuscart, R., Bénichou, J., Roy, P., & Quantin, C. (2009). Biostatistique, Omniscience, Paris.
Võ Minh Phương. (2018). Nghiên cứu nồng độ Leptin và Adiponectin huyết tương ở người thừa cân, béo phì. Luận án Tiến sĩ Y học.
Vũ Thị Ngận. (2015). Phát triển năng lực suy luận thống kê cho học sinh lớp 10 ở trường THPT. Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục.
Watson, J. M. (1997). Assessing statistical literacy through the use of media surveys. In I. Gal & J. Garfield, The assessment challenge in statistics education, Amsterdam, the Netherlands: International statistical institute/IOS Press. 
Waston, J. M. (2003), Statistical literacy at the school level: What should students know and do? Paper presented at the International Statistical Institute 54 the Session, Berlin, Germany. 
Wild, C. J., & Pfannkuch, M. (1999). Statistical Thinking in Empirical Enquiry. International Statistical Review, 67 (3), pp. 223-265.
Wild, C., & Pfannkuch, M. (2004). Towards an understanding of statistical thinking. In D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds), Challenge of Developing Statiscal Literacy, Reasoning and Thinking, Boston, MA: Kluer Academic publishers.