el valor didáctico del modelamiento como componente del
TRANSCRIPT
Universidad de La SalleCiencia Unisalle
Simposios Eventos Académicos
1-1-2014
El valor didáctico del modelamiento comocomponente del método científico actual, en laformación de estudiantes en educación superiorDaniel Varela Muñoz
Jorge Alberto Dueñas
Mauricio Bustamante
Follow this and additional works at: https://ciencia.lasalle.edu.co/simposios
This Book is brought to you for free and open access by the Eventos Académicos at Ciencia Unisalle. It has been accepted for inclusion in Simposios byan authorized administrator of Ciencia Unisalle. For more information, please contact [email protected].
Recommended CitationVarela Muñoz, Daniel; Dueñas, Jorge Alberto; and Bustamante, Mauricio, "El valor didáctico del modelamiento como componente delmétodo científico actual, en la formación de estudiantes en educación superior" (2014). Simposios. 27.https://ciencia.lasalle.edu.co/simposios/27
El valor didáctico del modelamiento como componente del método
científico actual, en la formación de estudiantes en educación superior
Daniel Varela Muñoz
Jorge Alberto Dueñas
Mauricio Bustamante
CONTENIDO
1. Justificación Epistemológica.
2. Breve Recuento Histórico de la Experiencia.
3. Propuesta Didáctica a través de laExperiencia (DMG).
4. Desarrollo y Evidencias de la Experiencia.
5. Conclusiones y Recomendaciones.
6. Referentes Bibliográficos.
1. Justificación Epistemológica El Experimento de laboratorio como una forma de
Modelamiento (Método Científico)
http://es.123rf.com/photo_12002795_vector-de-dibujos-animados-de-profesor-chiflado-en-el-laboratorio.html
1. Justificación Epistemológica El Experimento de laboratorio como una técnica Didáctica en
procesos de mediación del Aprendizaje
http://es.123rf.com/photo_22865413_los-ninos-estan-estudiando-y-trabajando-en-el-laboratorio.html
1. Justificación Epistemológica Contraste Métodos Tradicionales y Método por
Modelamiento
Tradicionales
• Leyes físicas dadas, conforma de ecuaciones que seusan para resolverproblemas.
• La resolución de problemases esencialmente manipularecuaciones.
• Los contenidos sonpermanentes y todavalidación ya esta dada.
DGM
• Modelos construidos deacuerdo con las leyes físicas ysus restricciones
• Modelos construidos a travésde herramientasrepresentacionales que seusan para resolverproblemas.
• Los modelos son temporales,deben ser validados,refinados y aplicados.
1. Justificación Epistemológica Contraste Métodos Tradicionales y Método por
Modelamiento
Tradicionales
• Las leyes se aplican asituaciones específicas.
• La resolución de problemases un juego que requieretrucos y se aprenderesolviendo gran cantidadde problemas.
• Los contenidos sonindistinguibles de losfenómenos.
DGM
• Los modelos generales seaplican a situaciones físicasespecíficas.
• El modelamiento es unproceso que se aprende através de la acumulación deexperiencia.
• Los modelos son distintos delos fenómenos querepresentan e incluyenelementos causales,descriptivos y predictivos.
2. Breve Recuento Histórico de la ExperienciaGuías Tradicionales de Prácticas de Laboratorio y
Texto Guía reciente
2. Breve Recuento Histórico de la ExperienciaTexto Guía reciente
3. Propuesta Didáctica a través de la Experiencia en los Espacios Académicos (Prácticas de Laboratorio)
FÍSICA I1. Relación lineal.
2. Relación no lineal.
3. Análisis de un experimento.
4. Movimiento unidimensional.
5. Movimiento parabólico.
6. Ley de Hooke.
7. Fuerza de rozamiento.
FÍSICA II1. Ley de Ohm
2. Circuito R-C.
3. Balanza de corriente.
3. Propuesta Didáctica a través de la Experiencia en los Espacios Académicos (Prácticas de Laboratorio)
FÍSICA III1. Movimiento armónico simple.
2. Péndulo simple.
3. Ley de Boyle.
FÍSICA IV1. Efecto fotoeléctrico
3. Propuesta Didáctica a través de la Experiencia Metodología DGM (Por Modelamiento)
• MEDICIÓN Y TABULACIÓN DE DATOS (D)
• INSPECCIÓN VISUAL A TRAVÉS DE LA REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE DATOS (G)
• AJUSTE ESTADÍSTICO Y OBTENCIÓN DE LA FUNCIÓN MATEMÁTICA (MODELO, M)
X Y
X1 Y1
X2 Y2
X3 Y3
X4 Y4
X5 Y5
X6 Y6
Y= F(X)
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaUna sesión de práctica típica por DGM
Adquisición de DatosTipo 1.
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaUna sesión de práctica típica por DGM
Adquisición de DatosTipo 2.
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaUna sesión de práctica típica por DGM
Adquisición de DatosTipo 3.
A partir de una tablade datos el estudiantedebe encontrar elmejor modelomatemático que decuenta de los datosusando el procesodato- gráfica- modelo.
• En los diferentes cursos defísica se evalúaprogresivamente el usodel Dato-Gráfica-Modelo.
En el primer curso se tratade construir e identificarmodelos, luego proponerinformación y finalmenteinterpretar el modelo.
4. Desarrollo y Evidencias de la Experiencia
4. D
esar
rollo
y E
vid
enci
as d
e la
Exp
erie
nci
a
A = 0,4392B= 453,571R=0,99
La resistencia se hallo a partir de la regresión lineal de los datos tomados, es decir de la relación entre corriente y voltaje, debido al postulado general de la ley de Ohm que propone que el voltaje es proporcional ala corriente.
R= 453,571Ω
Buena toma de datos.
Identificación de los
parámetros con las variables
del modelo teórico.
Falta análisis sobre los
parámetros del modelo.
4. Desarrollo y Evidencias de la Experiencia
• Tomamos 15° fijos y variamos la longitud de la cuerda
• Para cada periodo tomamos 3 datos de tiempo y sacamos un promedio para tener mas precisión
• Con estos datos hacemos una regresión potencial de la forma
T(L) = ALB para obtener el valor de A
R= 0,09997
A= 2,1276 TTeo(l)=
B=0,05134(modelo) T= 2,1276L0,5139
El error de la gravedad puede estar relacionado a la precisión y manipulación de los instrumentos
Manipulación de la variables involucradas en el experimento.
Se evidencia la comparación entre los modelos teórico y construido de los datos
Tendencia al análisis de la desviación de los resultados
4. Desarrollo y Evidencias de la Experiencia
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Contexto:
En la sostenibilidad de los ecosistemas naturales es importanteestimar y cuantificar la disponibilidad de la fitomasa, entendidacomo la cantidad total de materia viva vegetal que seencuentra en un área. En esta área se encuentra biomasa quees directamente sometida a procesos de fotosíntesis, y seconoce como área de biomasa fotosintetizante (CMF). Larapidez de crecimiento o decrecimiento de a cantidad debiomasa por unidad de área se conoce como tasa de
crecimiento (FCMF).
• Los valores medidos encierta región se presentan enla tabla 3.3, en términos defitomasa fotosintetizante consu tasa de crecimiento.
• Determine el valor exacto para el cual la tasa de crecimiento de fitomasa es máximo.
Tabla 3.3 Valores observados de la fitomasa fotosintetizante con su tasa de crecimiento.
Fitomasa: área fotosintetizante CMF (Kg/Ha *Día)
Tasa de crecimiento de fitomasa fotosintetizante
FCMF (Kg/100 por MS*Ha)
4,7 35
7 45
10,5 54
14 52
17,5 42
21 30
23 20
24 11
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Cuando se gráfica la tabla 1. en papel logarítmico, la unión de los
puntos dío una curva, e igualmente en papel milimetrado
dío una curva, por ende se deduce que no es una relación potencial (entre las variables)
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Utilizando la calculadora se intenta hallar el modelo matemático,
teniendo como opción relación lineal, logaritmica y cudratica, pero ya que en el papel milimetrado díouna curva se deduce que tampoco
es una relación lineal.
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Utilizando la calculadora se intentáhallar la relación logaritmica
A= 1,33B=0,60 r=0,37
No puede ser relación logarítmica, porque el valor de r debe ser igual a 0.999 aproximandose a 1. En esta relación r=0,37 muy lejos del valor
requerido.
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Utilizando la calculadora se intentáhallar la relación cuadratica
A= 8,3B=7,2
C= -0,299Y=a + bx +cx2
(reemplazando un valor de la tabla para
determinar cuan alejado están los datos
reproducidos)8,3 + 7,2(4,7)+(-0.299)(4,7)2 = 35,53Ya que se acercaron los resultados
al reemplazar
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
Utilizando la calculadora se intentó hallar la relación logarítmica
A= 1,32B=0,60 r= 0,37
No puede ser relación logaritmica,porque el valor de r debe ser iguala 0,999 aproximandose a 1. En estarelación r= 0,37 muy lejos del valorrequerido
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
El modelo matemático es,
relación cuadrática,
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaPropuesta Típica del Problema para Desarrollar (Caso Física I)
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaResultados del ejercicio
• El 100% de los estudiantes terminaron seleccionando un modelo cuadrático para la tabla propuesta.
• El 40% de los estudiantes probaron al modelo obtenido
• El 20% de los estudiantes calcularon la desviación de los datos con los resultados obtenidos con el modelo.
• El 0% no lograron extraer información del modelo.
4. Desarrollo y Evidencias de la ExperienciaFormas finales de Presentación y Reporte de las
Prácticas
5. Conclusiones y Recomendaciones
(dificultades)
• El proceso de aprendizaje a través de una metodologíaanáloga al procedimiento de modelamiento, ya sea desdela observación directa (experimento) o la simulaciónvirtual, es equiparable a la manera como trabaja uncientífico y adquiere experiencia, orientado a través delmétodo científico. Para ello es imprescindible contar con laheterogeneidad en condiciones previas de competenciasbásicas, con las que llegan los estudiantes a la educaciónsuperior.
• Para que el proceso de aprendizaje sea eficiente en elalcance de sus propósitos, es imperativo que toda unacomunidad docente específica se comprometa y trabaje demanera concisa y coherente dentro de ese marco dereferencia de mediación y facilitación (PEUL).
5. Conclusiones y Recomendaciones
• La metodología Dato-Gráfica-Modelo matemático(DGM o por Modelamiento), exige aprendizajeautogestionado y colaborativo, promueve ladeliberación, la reflexión, el pensamiento crítico,es transformadora y señala senderos para laproducción intelectual. Además requiere lecturaanalítica y estimula esencialmente lascompetencias investigativas (EFL). Implicaestimular la capacidad de asombro y exigir lacreatividad. Por tanto es un reto para losdocentes.
6. Referentes Bibliográficos
• Brewe, E. (2008). Modeling theory applied: Modelinginstruction in introductory physics. American Journal of
Physics, 76 (12), 1155-1160.
• Bustamante, A., Dueñas, J., Varela, D. y Vinasco M. (2013).Análisis de Datos Experimentales en Ingeniería. Bogotá:Ediciones Unisalle.
• Hestenes, D. (1987). Toward a modeling theory of physicsinstruction. American Journal of Physics, 55 (5), 440-454.
• Popper, K. (1980). La lógica de la investigación científica.
Madrid: Tecnos, S.A.
• American Modeling Teachers Association (AMTA):http://modelingistruction.org