{"id":678,"date":"2022-08-08T18:46:33","date_gmt":"2022-08-08T18:46:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acofi.edu.co\/eiei2022\/?page_id=678"},"modified":"2022-09-02T19:26:23","modified_gmt":"2022-09-02T19:26:23","slug":"taller-modelacion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.acofi.edu.co\/eiei2022\/talleres\/taller-modelacion\/","title":{"rendered":"Taller Estrategia de modelaci\u00f3n progresiva para la ense\u00f1anza en ingenier\u00eda"},"content":{"rendered":"\n

Objetivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Analizar, reflexionar y discutir sobre las posibilidades que ofrece la modelaci\u00f3n por progresi\u00f3n como estrategia de aprendizaje activo en los cursos b\u00e1sicos de ingenier\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Antecedentes<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El aprendizaje basado en modelos empleado tradicionalmente en la formaci\u00f3n en ciencias e ingenier\u00eda, puede representar una oportunidad de promover en los profesores y estudiantes de ingenier\u00eda y ciencias la oportunidad de apropiaci\u00f3n y significaci\u00f3n conceptual y procedimental de los saberes, superando con ello la memorizaci\u00f3n arbitraria de conceptos, algoritmos o ecuaciones. Si consideramos un modelo como una representaci\u00f3n f\u00edsco-matem\u00e1tica y gr\u00e1fica de un fen\u00f3meno u objeto, que permite analizarlo a profundidad con la finalidad de describirlo, explicarlo y predecir su comportamiento de manera aproximada, entonces el t\u00e9rmino de representaci\u00f3n cobra un papel central no solo para el tratamiento del fen\u00f3meno estudiado, sino tambi\u00e9n para los propios procesos de ense\u00f1anza y de aprendizaje.

As\u00ed, la modelaci\u00f3n del fen\u00f3meno implica la intenci\u00f3n de representar la realidad, seleccionando ciertas manifestaciones o elementos que la conforman. De acuerdo con H. Poincare (1854-1912) dicha selecci\u00f3n se realiza considerando ciertas regularidades manifestadas en un ambiente naturalmente complejo, que al destacarlas permitir\u00e1n hacer predicciones (Garbado, 2006). Con esta selecci\u00f3n se crea una realidad intermediaria conformada por elementos fundamentales que adem\u00e1s pueden representarse a trav\u00e9s de lenguaje matem\u00e1tico.

La omisi\u00f3n del uso de esta estrategia en la ense\u00f1anza de temas f\u00edsicos, como pretende mostrarse en este trabajo, trae como consecuencia una construcci\u00f3n arbitraria de relaciones conceptuales por parte del estudiante (o del maestro), es decir sin una comprensi\u00f3n real, hecho que lo lleva irremediablemente a recurrir a la memorizaci\u00f3n de corto plazo ante la falta de un desarrollo l\u00f3gico y detallado. (Castillo y Cabral, 2020). Esta falta de estructuraci\u00f3n conceptual obstaculiza el desarrollo de sus habilidades cognitivas de orden superior como el an\u00e1lisis, la asociaci\u00f3n y la representaci\u00f3n de la informaci\u00f3n, elementos clave para una memorizaci\u00f3n a largo plazo, basada en la comprensi\u00f3n. En ese sentido, D. Ausubel (2002) describe el aprendizaje representacional como el proceso cognitivo a trav\u00e9s del cual se atribuye significado a diversos s\u00edmbolos, o bien a lo que \u00e9stos representan.

La Modelaci\u00f3n como estrategia de ense\u00f1anza
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La modelaci\u00f3n, tal y como sucede con toda herramienta gnoseol\u00f3gica, tiene diferentes interpretaciones y usos. Sin embargo, consideramos que es una estrategia la cual permite a los estudiantes y profesores continuar el desarrollo de estructuraci\u00f3n conceptual al permitir relacionar una situaci\u00f3n contextual con la f\u00edsica a trav\u00e9s de las matem\u00e1ticas. Chevallard indica que \u201cla modelaci\u00f3n no es un aspecto m\u00e1s de las matem\u00e1ticas, sino que la actividad matem\u00e1tica es en s\u00ed misma una actividad de modelaci\u00f3n\u201d. (Trigueros, 2009:79), por lo que \u201cLa modelaci\u00f3n puede entonces ser una actividad creadora, bien como, esencialmente descriptiva\u201d (Gabardo, 2006: 319).

En ese sentido, los modelos tienen un papel central en la ense\u00f1anza y aprendizaje de las ciencias (Harrison y Treagust, 2000), en especial de la F\u00edsica que se ense\u00f1a en las escuelas y facultades de Ingenier\u00eda. Por tal motivo, los modelos que usaremos en este taller, son representaciones plausibles de fen\u00f3menos mec\u00e1nicos con los cuales pretendemos describir, explicar y predecir situaciones y hechos cercanos a los reales (Ad\u00fariz-Bravo, 2012) partiendo desde un modelo simple o de juguete (toy model) que tenga los elementos m\u00e1s relevantes del fen\u00f3meno a estudiar sin perder su esencia, hasta modelos complejos y sofisticados en donde aparezcan las caracter\u00edsticas m\u00e1s realistas de la situaci\u00f3n din\u00e1mica por describir. Sabemos que todos los modelos, por m\u00e1s sofisticada que sea su construcci\u00f3n, 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.<\/p>\n\n\n\n

Agenda<\/strong><\/h3>\n\n\n\n