Modelación matemática y la matemática de un investigador en ciencias: en pos de la innovación y de la transdisciplina
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Morales, Astrid, Mena, Jaime y González, Alexis
Resumen
La fortaleza y la valoración de la matemática en las ciencias (y en otras disciplinas) consiste en que ella nos permite, mediante la modelación matemática, abordar y entender problemáticas propias de las disciplinas. Así, el desarrollo de las ciencias ha creado y se ha apoyado en una gran variedad de modelos matemáticos que le son funcionales. El avance de la investigación presenta la matemática de un investigador que le permite por un lado desarrollar su ciencia y por otro la matemática que necesita para enseñar su disciplina.
Fecha
2016
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Desarrollo del profesor | Desde disciplinas académicas | Epistemología | Modelización | Otra (fuentes)
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Volumen
1
Rango páginas (artículo)
192-199
ISSN
25941046
Referencias
Aravena, M., Caamaño, C., Giménez, J. (2008). Modelos matemáticos a través de proyectos. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 11(1), 49-92. Arrieta Vera, J. L. (2003). Las prácticas de modelación como proceso de matematización en el aula. (Tesis doctoral no publicada). Departamento de Matemática Educativa del Cinvestav-IPN, Distrito Federal, México. Artigue, M. (1995). La enseñanza de los principios del cálculo: problemas epistemológicos, cognitivos y Didácticos: Ingeniería didáctica en educación matemática. México: Grupo Editorial Iberoamericano. Borromeo, R. (2006). Theoretical and empirical differentiations of phases in the modelling process. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, 38(2), 86-95. Blum, W.; Borromeo, R. (2009). Mathematical Modelling: Can It Be Taught and Learnt?. Journal of Mathematical Modelling and Application 1(1), 45-5. Cantoral, R., Farfán, R. M., Lezama, J., Martínez, G. (2006). Socioepistemología y representación: algunos ejemplos. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 9(4), 83-102. Número Especial Cantoral, R. (2013). Teoría Socioepistemológica de la Matemática Educativa: Estudios sobre construcción social del conocimiento. Barcelona, España. Editorial Gedisa. Cordero, F. (2006). La modellazione e la rappresentazione grafica nell’insegnamentoapprendimento della matemática. La Matemática e la sua Didattica, 20(1), 59-79. Cordero, F.; Cen, C. y Suárez, L. (2010). Los funcionamientos y formas de las gráficas en los libros de texto: Una práctica institucional en el bachillerato. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 13(2), 187-214. Crespo, C.; Farfán, R.; Lezama, J. (2010). Argumentaciones y demostraciones: una visión de la influencia de los escenarios socioculturales. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 13(3), 129-158. Cordero, F. (en prensa (a)). Modelación, funcionalidad y multidisciplinareidad: el eslabón de la matemática y el cotidiano. En J. Arrieta y L. Díaz (Eds.). Investigaciones latinoamericanas de modelación de la matemática educativa. Barcelona. España: Editorial Gedisa Gómez Osalde, K. M. (2015). El fenómeno de opacidad y la socialización del conocimineto. Lo matemático de la Ingeniería Agrónoma.(Tesis doctoral no publicada). Departamento de Matemática Educativa del Cinvestav-IPN, Distrito Federal, México Morales, A., Mena, J., Vera, F., Rivera, R. (2012). El rol del tiempo en un proceso de modelación utilizando videos de experimentos fisicos. Enseñanza de las Ciencias Revista de Investigación y experiencias didácticas. 30(3), 237-25. Morales, A. y Cordero, F. (2014). La Graficación-Modelación y la Serie de Taylor. Una Socioepistemología del Cálculo. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 17(3), 319-354. Moreno, M., Azcárate, C. (2003). Concepciones y creencias de los profesores universitarios de matemáticas acerca de la enseñanza de las ecuaciones diferenciales. Revista Enseñanza de las Ciencias 21(2), 265-280 OECD (2007). PISA 2006 – Science Competencies for Tomorrow’s World, vol 1&2 . Paris: OECD Organisation for Economic Co-operation and Development [OCDE] (2007). PISA 2006: Science Competencies for Tomorrow´sWorld Executive Summary , 55. Retrieved October 13, 2008, from http://www.pisa.oecd.org/dataoecd/15/13/39725224.pdf. Trouche, L. (2002). Une approche instrumentale de l’apprentissage des mathématiques dans des environnements de calculatrice symbolique. En D. Guin et L. Trouche (Eds.). Calculatrices Symboliques. Transformer un outil du travail informatique : un problème didactique (pp.187-214). Grenoble, France: La Pensée Sauvage.