Estudio de la relación entre el nivel de razonamiento científico y el grado de abstracción del modelo situacional
Tipo de documento
Lista de autores
Hernández, Lidia Aurora, Pérez, Ana Laura, Slisko, Josip y Juárez, José Antonio
Resumen
Se reportan los resultados de una investigación inicial acerca de la relación entre el nivel de razonamiento científico, de acuerdo con el puntaje en una prueba estandarizada conocida como “Prueba de Lawson”, y el grado de abstracción del modelo situacional que estudiantes de física y matemáticas construyen cuando resuelven un problema matemático en un contexto de física. La hipótesis que se desea probar es que los estudiantes con un nivel de razonamiento formal construyen un modelo situacional abstracto, mientras que los estudiantes con un nivel de razonamiento concreto construyen un modelo situacional realista. El estudio se aplicó a estudiantes de física y matemáticas del nivel superior y los datos recabados se analizan tanto cuantitativamente como cualitativamente.
Fecha
2015
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Desde disciplinas académicas | Estrategias de solución | Instrumentos | Modelización
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Título libro actas
Memoria de la XVII Escuela de Invierno en Matemática Educativa
Editores (actas)
Lista de editores (actas)
Rodríguez, Flor y Rodríguez, Ruth
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
119-126
Referencias
Blum, W., and Ferri, R. B. (2009). Mathematical modelling: Can it be taught and learnt? Journal of mathematical modelling and application, 1(1), 45-58. Borromeo Ferri, R. (2006). Theoretical and empirical differentiations of phases in the modelling process. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, vol. 38 (2). Coletta, V. P., & Phillips, J. A. (2005). Interpreting FCI scores: Normalized gain, preinstruction scores, and scientific reasoning ability. American Journal of Physics, 73(12), 1172-1182. Galbraith, P. and Stillman, G. (2006). A framework for identifying student blockages during transitions in the modelling process. ZDM, 38(2), 143-162. Hegarty, M. and Kozhevnikov, M. (1999). Types of visual–spatial representations and mathematical problem solving. Journal of Educational Psychology, 91 (4). Hernández L., Slisko, J. y Benítez L.D (2012). El desempeño de los estudiantes en un problema cuya solución debería ser un número negativo: la influencia del contexto, del lenguaje y del dato sobrante. En Flores, R. (Ed). Acta Latinoamericana de Matemática Educativa, Vol. 25, 95-104. México, DF: Colegio Mexicano de Matemática Educativa A.C. y Comité Latinoamericano de Matemática Educativa A.C. Lawson, A. E. (1995). Science teaching and the development of thinking (pp. 6-19). Belmont, CA: Wadsworth. Polya, G. (1976). Cómo plantear y resolver problemas. México, Editorial Trillas. Van Dijk y Kintsch (1983) Strategies of discourse comprehension, Monograph Series, New York, Academic Press. Recuperado el 23 de marzo de 2013 de: http://www.discourses.org/OldBooks/Teun%20A%20van%20Dijk%20%26%20Walter%2 0Kintsch%20-%20Strategies%20of%20Discourse%20Comprehension.pdf