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

 

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Autores: Saavedra Messina, Sebastián, Silva Riveros, Adiel, Pérez Vera, Iván
格式: artículo original
状态:Versión publicada
Fecha de Publicación:2025
实物特征: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.
País:Portal de Revistas UCR
机构:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Portal de Revistas UCR
语言:Español
OAI Identifier:oai:portal.revistas.ucr.ac.cr:article/1363
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