Metacognición en tareas de modelado matemático con estudiantes de Educación Primaria en Chile
Tipo de documento
Lista de autores
Aravena, María, Solar-Bezmalinovic, Horacio , Cárcamo, Noemí y Cifuentes, María
Resumen
Este artículo de investigación presenta la caracterización de las estrategias metacognitivas y experiencias socioemocionales que activan los estudiantes de educación primaria cuando resuelven tareas de modelado matemático. Se utilizó una metodología cualitativa con estudio de casos múltiple de alcance exploratorio. Se seleccionaron dos grupos de trabajo de 1° y 3° grado para observar en profundidad las estrategias y experiencias metacognitivas que activan los niños cuando resuelven tareas mediante un trabajo colaborativo grupal. Se usaron grabaciones de video mientras resolvían las tareas de modelado y se codificaron en Atlas ti. Para el análisis, se utilizaron sistemas de categorías en las estrategias metacognitivas y experiencias socioemocionales y se cruzaron con las fases del ciclo de modelado. Como resultados del análisis los niños de 1° grado activaron las estrategias de proceder en las primeras etapas del ciclo de modelado y los de 3°grado las estrategias de planificar y monitorear en las fases de simplificación, matematización y trabajo matemático. Las mayores sensaciones de agrado, desánimo y descontrol, se generan en estas fases. Ambos grupos regulan sus reacciones emocionales para persistir en la tarea, controlándose para evitar distracciones del equipo. Las estrategias de regular se activaron en la fase de matematización para ambos grupos y en el trabajo matemático en el grupo de 3°grado y, las estrategias de evaluar en la interpretación de soluciones y validación del modelo para ambos grupos. En el grupo de 3° grado emergen sensaciones de agrado y desconcierto cuando proyectan el modelo detectando fortalezas y limitaciones.
Fecha
2025
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Enfoque
Nivel educativo
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Referencias
Almeida, L. M. W., Velozo de Castro, É. M. y Pierobon Gomes, J. C. S. (2021). Estratégias metacognitivas em atividades de modelagem matemática. En Anais do VIII Seminário Internacional de Pesquisa em Educação Matemática (SIPEM) (pp. 2029-2043). Uberlândia, Brasil. https://even3.blob.core.windows.net/anais/ANAIS.217ec246892448a4bead.pdf RevistaColombianadeEducaciónN.94e-ISSN 2323-0134 Universidad Pedagógica Nacional, ColombiaMetacognición en tareas de modelado matemático con estudiantes de Educación Primaria en ChileMaría D. Aravena-Díaz Horacio Solar Bezmalinovic Noemí Cárcamo Mansilla María Beatriz Cifuentes21Baten, E., Praet, M. y Desoete, A. (2017). The relevance and efficacy of metacognition for instructional design in the domain of mathematics. ZDM-Mathematics Education, 49, 613-623. https://doi.org/10.1007/s11858-017-0851-yBerger, J. L. (2009). The influence of achievement goals on metacognitive processes in math problem solving. Journal of Cognitive Education and Psychology, 8(2), 165-181. https://doi.org/10.1891/1945-8959.8.2.165Berger, J. L. (2012). Motivational belief and self-regulated learning in low vocational training track students. Journal of Educational and Development Psychology, 2(1), 37-48. https://doi.org/10.5539/jedp.v2n1p37Berger, J. L. (2013). Motivation et métacognition: les buts de compétence prédisent les processus métacognitifs en résolution de problèmes mathématiques. Psychologie française, 58(4), 297-318. https://dx.doi.org/10.1016/j.psfr.2013.07.002Berger, J. L. y Büchel, F. P. (2013). L’apprentissage autorégulé: perspectives théoriques et recherches empiriques. Ovadia.Blum, W. (2011). Can modelling be taught and learnt? Some answers from empirical research. En G. Kaiser, W. Blum, R. Borromeo Ferri y G. Stillman (eds.), Trends inteaching and learning of mathematical modelling.International perspectives on the teaching and learning of mathematical modelling(vol. 1, pp.15-30). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-0910-2_3Brown, A. L. (1977). Knowing when, where, and now to remember: A problem of metacognition. Lawrence Erlbaum Associates.Cárcamo-Mansilla, N., Aravena-Díaz, M. D. y Berres, S. (2024). Metacognitive strategies in mathematical modelling: A case study with engineering students. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 1-24. https://doi.org/10.1080/0020739X.2024.2404421Cardella, M. E. (2008). Which mathematics should we teach engineering students? An empirically grounded case for a broad notion of mathematical thinking. Teaching Mathematics and Its Applications: International Journal of the IMA, 27(3), 150-159.https://doi.org/10.1093/teamat/hrn008Czocher, J. A. (2018). How does validating activity contribute to the modeling process? Educational Studies in Mathematics, 99(2), 13-159. https://doi.org/10.1007/s10649-018-9833-4Desoete, A. (2008). Multi-method assessment of metacognitive skills in elementary school children: How you test is what you get. Metacognition and Learning, 3, 189-206. https://doi.org/10.1007/s11409-008-9026-0 RevistaColombianadeEducaciónN.94e-ISSN 2323-0134 Universidad Pedagógica Nacional, ColombiaMetacognición en tareas de modelado matemático con estudiantes de Educación Primaria en ChileMaría D. Aravena-Díaz Horacio Solar Bezmalinovic Noemí Cárcamo Mansilla María Beatriz Cifuentes22Desoete, A. y De Craene, B. (2019). Metacognition and mathematics education: An overview. ZDM-Mathematics Education, 51(4), 565-575. https://doi.org/10.1007/s11858-019-01060-wDignath, C. y Büttner, G. (2018). Teachers’ direct and indirect promotion of self-regulated learning in primary and secondary school mathematics classes – Insights from video-based classroom observations and teacher interviews. Metacognition Learning, 13, 127-157. https://doi.org/10.1007/s11409-018-9181-x Efklides, A. (2001). Metacognitive experiences in problem solving. En A. Efklides, J. Kuhl y R. M. Sorrentino (Eds.), Trends and prospects in motivation research(pp. 297-323). Kluwer. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring. A new area of cognitive-developmental inquiry a model of cognitive monitoring. American Psychologist, 34(10), 906-911.Geiger, V., Stillman, G., Brown, J., Galbriath, P. y Niss, M. (2018). Using mathematics to solve real world problems: The role of enablers. Mathematics Education Research Journal, 30(1), 7-19. https://doi.org/10.1007/s13394-017-0217-3Hidayat, R., Syed Zamri, S. N. A. y Zulnaidi, H. (2018). Does mastery of goal components mediate the relationship between metacognition and mathematical modelling competency? Educational Sciences: Theory & Practice, 18, 579-604. http://dx.doi.org/10.12738/estp.2018.3.0108Iskala, T., Vauras, M., Lehtinen, E. y Salonen, P. (2011). Socially shared metacognition of dyads of pupils in collaborative mathematical problem-solving processes. Learning and Instruction, 21(3), 379-393. https://doi.org/ 10.1016/j.learninstruc.2010.05.002Kaiser, G. y Schwarz, B. (2010). Authentic modelling problems in mathematics education-examples and experiences. Journal für Mathematik-Didaktik, 31(1), 51-76. https://doi.org /10.1007/s13138-010-0001-3Krüger, A., Vorhölter, K. y Kaiser, G. (2020). Metacognitive strategies in group work in mathematical modelling activities – The students’ perspective. En G. A. Stillman, G. Kaiser y C. E. Lampen (Eds.), Mathematical modelling education and sense-making. International perspectives on the teaching and learning of mathematical modelling(pp. 311-321). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37673-4_27Lavasani, M., Mirhosseini, F., Hejazi, H. y Davoodi, M. (2011). The effect of self-regulation learning strategies training on the academic motivation and self-efficacy. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 29, 627-632. https://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.11.285 RevistaColombianadeEducaciónN.94e-ISSN 2323-0134 Universidad Pedagógica Nacional, ColombiaMetacognición en tareas de modelado matemático con estudiantes de Educación Primaria en ChileMaría D. Aravena-Díaz Horacio Solar Bezmalinovic Noemí Cárcamo Mansilla María Beatriz Cifuentes23Maaß, K. (2006). What are modelling competencies? ZDM, 38(2), 113-142. https://doi.org /10.1007/BF02655885Nelson, L. J. y Fyfe, E. R. (2019). Metacognitive monitoring and help-seeking decisions on mathematical equivalence problems. Metacognition Learning. 14, 167-187. https://doi.org/10.1007/s11409-019- 09203-wNiss, M., Blum, W. y Galbraith, P. (2007). Introduction. En W. Blum, P. Galbraith, H-W. Henn, y M. Niss (eds.), Modelling and applications in mathematics education. 14th ICMI Study (vol. 10, pp. 3-32). Springer. Pintrich, P. R. (2002). The role of metacognitive knowledge in learning, teaching, and assessing. Theory into Practice, 41(4), 219-225. https://doi.org/ 10.1207/s15430421tip4104_3.Pintrich, P. R. y De Groot, E. V. (1990). Motivational and self-regulated learning components of classroom academic performance. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33-40. https://doi.org /10.1037/0022-0663.82.1.33Schoenfeld, A. (1987). What’s all the fuss about metacognition. En A. H. Schoenfeld (ed.), Cognitive science and mathematics education(pp. 189-215). Routledge. Schukajlow, S., Kaiser, G. y Stillman, G. (2023). Modeling from a cognitive perspective: Theoretical considerations and empirical contributions. Mathematical Thinking and Learning, 25(3), 259-269. https://doi.org/10.1080/10986065.2021.2012631Stillman, G. (2011). Applying metacognitive knowledge and strategies in applications and modelling tasks at secondary school. En G. Kaiser, W. Blum, R. Borromeo Ferri, y G. Stillman (Eds.), Trends in teaching and learning of mathematical modelling. International perspectives on theteaching and learning of mathematical modelling (pp. 165–180). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-0910-2_18Temur, Ö. D., Özsoy, G. y Turgut, S. (2019). Metacognitive instructional behaviours of preschool teachers in mathematical activities. ZDM-Mathematics Education, 51(4), 655-666. https://doi.org/10.1007/s11858-019-01069-1Van Velzen, J. H. (2016). Eleventh-grade high school students’ accounts of mathematical metacognitive knowledge: Explicitness and systematicity. International Journal of Science and Mathematics Education, 14(2), 319-333. https://doi.org/10.1007/s10763-015-9689-3Veenman, M. V. J. (2011). Alternative assessment of strategy use with self-report instruments: A discussion. Metacognition and Learning, 6(2), 205-211.https://doi.org/10.1007/s11409-011-9080-xVeenman, M. V. J. y Van Cleef, D. (2019). Measuring metacognitive skills for mathematics: students’ self-reports versus on-line assessment methods. ZDM- RevistaColombianadeEducaciónN.94e-ISSN 2323-0134 Universidad Pedagógica Nacional, ColombiaMetacognición en tareas de modelado matemático con estudiantes de Educación Primaria en ChileMaría D. Aravena-Díaz Horacio Solar Bezmalinovic Noemí Cárcamo Mansilla María Beatriz Cifuentes24Mathematics Education, 51(4), 691-01. https://doi.org/10.1007/s11858-018-1006-5 Velozo de Castro, E. M. y Almeida, L. M. W. (2023). Estratégias metacognitivas de estudantes brasileiros em atividades de modelagem matemática. Revista Actualidades Investigativas en Educación, 23(1), 1-26. https://doi.org/10.15517/aie.v23i1.51512Vertuan, R. E. y Werle de Almeida, L. M. (2016). Práticas de monitoramento cognitivo em atividades de modelagem matemática. Bolema: Boletim de Educação Matemática, 30(56), 1070-1091. https://doi.org/10.1590/1980-4415v30n56a12Vorhölter, K. (2019). Enhancing metacognitive group strategies for modelling. ZDM-Mathematics Education, 51, 703-716. https://doi.org/10.1007/s11858-019-01055-7Vorhölter, K. y Krüger, A. (2021). Metacognitive strategies in modeling: Comparison of the results achieved with the help of different methods. Quadrante, 30(1), 178-197. Vorhölter, K., Krüger, A. y Wendt, L. (2019). Metacognition in mathematical modeling – An overview. En S. A. Chamberlin y B. Sriraman (Eds.), Affect and mathematical modeling(pp. 29-51). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04432-9_3Wedelin, D., Adawi, T., Jahan, T. y Andersson, S. (2015). Investigating and developing engineering students’ mathematical modelling and problem-solving skills. European Journal of Engineering Education, 40(5), 557-572. https://doi.org/10.1080/03043797.2014.987648Whitebread, D., Bingham, S., Grau, V., Pasternak, D. P. y Sangster, C. (2007). Development of metacognition and self-regulated learning in young children: Role of collaborative and peer-assisted learning. Journal of Cognitive Education and Psychology, 6(3), 433-455. https://doi.org/10.1891/194589507787382043
Proyectos
Cantidad de páginas
24