INTEGRACIÓN DE MODELACIÓN MATEMÁTICA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y SITUACIONES DE APRENDIZAJE PARA LA ENSEÑANZA DEL CÁLCULO ESCOLAR

 

Αποθηκεύτηκε σε:
Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Συγγραφείς: Saavedra Messina, Sebastián, Silva Riveros, Adiel, Pérez Vera, Iván
Μορφή: artículo original
Κατάσταση:Versión publicada
Ημερομηνία έκδοσης:2025
Περιγραφή:Este estudio presenta una situación de aprendizaje diseñada para superar obstáculos en la enseñanza de la derivada en la educación secundaria. Basada en el experimento del plano inclinado de Galileo, la propuesta combina el ciclo de modelación de Borromeo (2010) y las fases de situaciones de aprendizaje de Balda (2022), integrando herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG). La implementación incluyó actividades experimentales y tecnológicas que ayudaron a los estudiantes a conectar fenómenos físicos con conceptos matemáticos, como la tasa de cambio y la pendiente de la tangente. Los resultados mostraron avances significativos en la comprensión conceptual de la derivada y el desarrollo de habilidades del pensamiento computacional como la abstracción. No obstante, persistieron desafíos en la transición entre representaciones gráficas y analíticas, lo que resalta la importancia de equilibrar el uso de la IAG con estrategias que promuevan la autonomía y el pensamiento crítico.
Χώρα:Portal de Revistas UCR
Ίδρυμα:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Portal de Revistas UCR
Γλώσσα:Español
OAI Identifier:oai:portal.revistas.ucr.ac.cr:article/1363
Διαθέσιμο Online:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rcifem/article/view/1363