Taller Estrategia de modelación progresiva para la enseñanza en ingeniería

Objetivo

Analizar, reflexionar y discutir sobre las posibilidades que ofrece la modelación por progresión como estrategia de aprendizaje activo en los cursos básicos de ingeniería.

Antecedentes

El aprendizaje basado en modelos empleado tradicionalmente en la formación en ciencias e ingeniería, puede representar una oportunidad de promover en los profesores y estudiantes de ingeniería y ciencias la oportunidad de apropiación y significación conceptual y procedimental de los saberes, superando con ello la memorización arbitraria de conceptos, algoritmos o ecuaciones. Si consideramos un modelo como una representación físco-matemática y gráfica de un fenómeno u objeto, que permite analizarlo a profundidad con la finalidad de describirlo, explicarlo y predecir su comportamiento de manera aproximada, entonces el término de representación cobra un papel central no solo para el tratamiento del fenómeno estudiado, sino también para los propios procesos de enseñanza y de aprendizaje.

Así, la modelación del fenómeno implica la intención de representar la realidad, seleccionando ciertas manifestaciones o elementos que la conforman. De acuerdo con H. Poincare (1854-1912) dicha selección se realiza considerando ciertas regularidades manifestadas en un ambiente naturalmente complejo, que al destacarlas permitirán hacer predicciones (Garbado, 2006). Con esta selección se crea una realidad intermediaria conformada por elementos fundamentales que además pueden representarse a través de lenguaje matemático.

La omisión del uso de esta estrategia en la enseñanza de temas físicos, como pretende mostrarse en este trabajo, trae como consecuencia una construcción arbitraria de relaciones conceptuales por parte del estudiante (o del maestro), es decir sin una comprensión real, hecho que lo lleva irremediablemente a recurrir a la memorización de corto plazo ante la falta de un desarrollo lógico y detallado. (Castillo y Cabral, 2020). Esta falta de estructuración conceptual obstaculiza el desarrollo de sus habilidades cognitivas de orden superior como el análisis, la asociación y la representación de la información, elementos clave para una memorización a largo plazo, basada en la comprensión. En ese sentido, D. Ausubel (2002) describe el aprendizaje representacional como el proceso cognitivo a través del cual se atribuye significado a diversos símbolos, o bien a lo que éstos representan.

La Modelación como estrategia de enseñanza

La modelación, tal y como sucede con toda herramienta gnoseológica, tiene diferentes interpretaciones y usos. Sin embargo, consideramos que es una estrategia la cual permite a los estudiantes y profesores continuar el desarrollo de estructuración conceptual al permitir relacionar una situación contextual con la física a través de las matemáticas. Chevallard indica que “la modelación no es un aspecto más de las matemáticas, sino que la actividad matemática es en sí misma una actividad de modelación”. (Trigueros, 2009:79), por lo que “La modelación puede entonces ser una actividad creadora, bien como, esencialmente descriptiva” (Gabardo, 2006: 319).

En ese sentido, los modelos tienen un papel central en la enseñanza y aprendizaje de las ciencias (Harrison y Treagust, 2000), en especial de la Física que se enseña en las escuelas y facultades de Ingeniería. Por tal motivo, los modelos que usaremos en este taller, son representaciones plausibles de fenómenos mecánicos con los cuales pretendemos describir, explicar y predecir situaciones y hechos cercanos a los reales (Adúriz-Bravo, 2012) partiendo desde un modelo simple o de juguete (toy model) que tenga los elementos más relevantes del fenómeno a estudiar sin perder su esencia, hasta modelos complejos y sofisticados en donde aparezcan las características más realistas de la situación dinámica por describir. Sabemos que todos los modelos, por más sofisticada que sea su construcción, son representaciones incompletas y aproximadas de la realidad (Morrison y Morgan, 1999; Justi, 2006; Concari, 2001, Bunge, 1973), y, por tanto, susceptibles de ser siempre mejorados continuamente.

Agenda

  • ¿Cómo contribuye la modelación en el aprendizaje de los estudiantes?,
  • ¿Los libros de texto hacen un uso correcto de la modelación como estrategia de enseñanza? ¿Cómo se usa la modelación en las clases?
  • ¿Cómo se problematiza un fenómeno real?
  • ¿Qué competencias necesita tener un docente para crear, usar, modificar y evaluar la modelación progresiva?

Propuestas para el buen desarrollo del Taller

Lecturas sugeridas

  • Adúriz-Bravo, A. (2012). Algunas características clave de los modelos científicos relevantes para la educación química. Educación Química, 23, 1-9. https://doi.org/10.1016/S0187-893X(17)30151-9.
  • Ausubel, D. (2002). Adquisición y retención del conocimiento. Una perspectiva cognitiva. España: Paidós.
  • Bunge, M. (1973). Method, Model and Matter. Dordrecht: Reidel Publishind Company.
  • Castillo, A. y Cabral, L. G. (2022) Del concepto a la conceptualización: una construcción significativa. Latin-American Journal of Physics Education, 14 (3), 3301-1 – 3301-7. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7803856
  • Concari, S. B. (2001). Las teorías y modelos en la explicación científica: implicancias para la enseñanza de las ciencias. Ciência & Educação (Bauru), 7(1), 85-94. https://www.scielo.br/j/ciedu/a/S8YNmm7XZkLn4rrwD8psPCw/?format=pdf&lang=es
  • Franco, A. F. (2015) Curso Interactivo de Física en Internet (Movimiento de un cuerpo en el seno de un fluido), Universidad del País Vasco. Escuela de Ingeniería de Gipuzkoa (sección Eibar) EIBAR (Guipúzcoa). España. http://www.sc.ehu.es/sbweb/fisica3/
  • Gabardo, L. (2006) Modelación Matemática y ontología. Acta Latinoamericana de Matemática Educativa, 19: 317-323. https://core.ac.uk/download/pdf/33251104.pdf
  • Harrison, A. G. y Treagust, D. F. (2000). A typology of school science models. International Journal of Science Education, 22 (9), 1011-1026. https://doi.org/10.1080/095006900416884
  • Justi, R. (2006). La enseñanza de ciencias basada en la elaboración de modelos. Enseñanza de las Ciencias, 24(2), 173-184. https://core.ac.uk/download/pdf/13271794.pdf
  • Morrison, M. y Morgan, M. S. (1999). Models as mediating instruments. En M. S. Morgan y M. Morrison (eds.), Models as mediators (pp. 10-37). Cambridge: Cambridge University Press.
  • Oliva, J. (2019) Distintas concepciones para la idea de modelación en la enseñanza de las ciencias. Enseñanza de las ciencias, 37(2). 5-24. https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.2648
  • Soare, M. V., Teodorescu, P. P. and Toma, I. (2007) Ordinary Differential Equations with Applications to Mechanics. Springer.
  • Symon, K. R. (1971) Mecánica. España: Editorial Aguilar.
  • Trigueros, M. (2009) El uso de la modelación en la enseñanza de las matemáticas. Innovación Educativa. https://www.redalyc.org/pdf/1794/179414894008.pdf

Coordinación

Luis Gustavo Cabral Rosetti
TecNM / Centro Interdisciplinario de Investigación y Docencia en Educación Técnica

Es originario de la Cd. de Córdoba, Veracruz. Realizó estudios de Técnico Químico Laboratorista en el ITQ (1981), así como estudios profesionales en la UAM-I obteniendo el título de Físico (1986). Realizó también estudios de Postgrado, Maestría en Ciencias (Física) en la FC-UNAM (1994) y obtuvo el Doctorado en Física Teórica por la Universidad de Valencia, España (2000). Del el 2002-2017 perteneció al Sistema Nacional de Investigadores, donde tenía el Nivel I (No. 25260). Recientemente obtuvo el Perfil Deseable para los Profesores del PROMEP-SEP (2021-2024). Es evaluador de Proyectos Científicos y Tecnológicos del CONACYT y árbitro de la Revista Mexicana de Física. Ha publicado diversos trabajos en revistas arbitradas internacionales de alto impacto: 20 trabajos de investigación científica (Física y Matemáticas), 18 memorias de Congreso (Física y Matemáticas), 5 trabajos de Investigación Educativa y 5 trabajos de Divulgación Científica. Sus líneas de investigación son: Didáctica de la Física, Docencia e Innovación Educativa en Física, así como Divulgación de la Física. Actualmente es Profesor e Investigador de Tiempo Completo titular “C” en el CIIDET y consultor en SAyDE.

Adriana Castillo Rosas
TecNM / Centro Interdisciplinario de Investigación y Docencia en Educación Técnica

Licenciada en Administración Educativa de la Universidad Pedagógica Nacional. Especialista en Rehabilitación Laboral de la Universidad del Valle de México. Magíster en Ciencias de la Educación de la Universidad Autónoma de Querétaro; Maestría en Comunicación y Tecnología Educativa por el ILCE. Doctora en Ciencias de la Educación de la Universidad Cuauhtémoc Plantel Aguascalientes. Su producción científica gira en torno a tres líneas de investigación: educación a distancia, aprendizaje de las ciencias y formación de ingenieros. Ha participado como docente y coordinadora de investigación en el Centro Interdisciplinario de Investigación y Docencia en Educación Técnica (CIIDET), que forma parte del Tecnológico Nacional de México. Es Coordinadora de la Maestría en Educación y Presidenta del Consejo de Posgrado de la academia de Investigación Educativa. Es cofundadora de la Consultoría SAyDE.

Aspectos logísticos

  • Taller presencial
  • Fecha y horario: martes 13 de septiembre, 09:00 – 18:00 horas
  • Lugar: Universidad de Cartagena, Claustro La Merced
  • Idioma: español
  • Número de participantes: 30. CUPO COMPLETADO
  • Organización del salón: tipo auditorio

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