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

 

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Auteurs: Saavedra Messina, Sebastián, Silva Riveros, Adiel, Pérez Vera, Iván
Format: artículo original
Statut:Versión publicada
Date de publication:2025
Description: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.
Pays:Portal de Revistas UCR
Institution:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Portal de Revistas UCR
Langue:Español
OAI Identifier:oai:portal.revistas.ucr.ac.cr:article/1363
Accès en ligne:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rcifem/article/view/1363