La introducción de la herramienta didáctica PSeInt en el proceso de enseñanza aprendizaje: una propuesta para Álgebra Lineal
Palabras clave:
álgebra, pensamiento lógico, pensamiento matemático conceptual, aprendizaje asistido por computadorasResumen
Objetivo: La creación de herramientas informáticas ha puesto a disposición de los profesores universitarios un grupo de recursos que han sido empleados para romper con la forma tradicional de la enseñanza. Este artículo fundamenta la propuesta de emplear la herramienta PSeInt, software ampliamente utilizado en diversas universidades de Latinoamérica, en el proceso de enseñanza aprendizaje (PEA) de la asignatura Álgebra Lineal.
Métodos: Se emplearon métodos del nivel teórico en la construcción del marco teórico de la propuesta. De igual forma, fueron estudiados los fundamentos, estructura, funcionamiento y posibilidades del software PSeInt, considerado en la pesquisa como un material.
Resultado: El resultado esencial de la investigación es la precisión de las premisas teóricas para el empleo del software PSeInt en el PEA de la asignatura Álgebra Lineal y su ejemplificación.
Conclusiones: La introducción de la herramienta favorece el desarrollo del pensamiento algorítmico, la comprensión de las relaciones conceptuales, el enfoque interdisciplinario, y la motivación de los estudiantes.
Descargas
Referencias
Bagley, S., & Rabin, J. (2013). Computational Thinking in Linear Algebra. Proceedings of the 16th Annual Conference on Research in Undergraduate Mathematics Education (págs. 410-413). Denver. Colorado: The Special Interest Group of the Mathematics Association of America (SIGMAA) for Research in Undergraduate Mathematics Education. Recuperado el 20 de diciembre de 2017, de http://www.sigmaa.maa.org/rume/RUME16Volume2.pdf
Cortés, E., Vanoli, V., & Casas, S. (2010). Big Bang un recurso didáctico - pedagógico en el aprendizaje de la implementación de algoritmos en pseudocódigo. Santa Cruz, Argentina: Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Recuperado el 20 de diciembre de 2017, de http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/20836/Documento_completo.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Departamento Docente Metodológico Central de Técnicas de Programación. (2013). Informe semestral del curso 2012-2013. La Habana: Universidad de las Ciencias Informáticas.
Díaz, A. (2013). Metodología desarrolladora de diseño curricular centrada en el componente laboral e investigativo para la carrera de Ingeniería en Ciencias Informáticas. Tesis doctoral inédita. Camagüey: Universidad de Camagüey. Recuperado el 20 de diciembre de 2017, de https://www.researchgate.net/publication/325878389_METODOLOGIA_DESARROLLADORA_DE_DISENO_CURRICULAR_CENTRADA_EN_EL_COMPONENTE_LABORAL_E_INVESTIGATIVO_PARA_LA_CARRERA_DE_INGENIERIA_EN_CIENCIAS_INFORMATICAS
Edmonds, J. (2008). How to think about algorithms. New York: Cambridge University Press. Recuperado el 3 de abril de 2015, de Recuperado de www.cambridge.org/9780521849319
Futschek, G. (2006). Algorithmic Thinking: The Key for Understanding Computer Science. En R. T. Mittermeir (Ed.), Lecture Notes in Computer Science (Vol. 4226, págs. 159 – 168). Berlin Heidelberg: Springer
Linares, J., & Germán, M. Á. (2014). Implementación de tipo de dato para el trabajo con Conjuntos en la herramienta PSeInt. Tesis de Diploma inédita. La Habana: Universidad de las Ciencias Informáticas.
Ministerio de Educación Superior. (2014). Plan de Estudios “D” correspondiente a la carrera Ingeniería en Ciencias Informáticas. La Habana: Universidad de las Ciencias Informáticas: Autor.
Mola, C. (2013). Estrategia didáctica para la comprensión de los objetos del Álgebra Lineal en las carreras de Ingeniería de la Universidad de Camagüey. Tesis doctoral inédita. Camagüey: Universidad de Camagüey. Recuperado el 20 de diciembre de 2017, de http://beduniv.reduniv.edu.cu/index.php?page=13&id=597&db=1
Novara, P. (14 de 2 de 2013). http://pseint.sourceforge.net. Obtenido de http://pseint.sourceforge.net: http://pseint.sourceforge.net
Orantes, A. (1996). Al rescate de los algoritmos para la enseñanza de las ciencias. Una herramienta para analizar y representar conocimientos condicionales. En S. Castañeda (Ed.), Evaluación y fomento del desarrollo intelectual en la enseñanza de las ciencias, artes y técnicas (págs. 299-332). México: UNAM.
Polya, G. (1945). How to Solve It (2nd Ed.). New York: Doubleday Anchor Books.
Snyder, L. (2000). Computer Scientist Says all Students Should Learn to Think "Algorithmically". Recuperado el 5 de mayo de 2000, de The Chronicle of Higher Education: http://chronicle.com/free/2000/03/2000032201t.htm/
Vargas, A., Blanco, R., Pérez, O., & Rodríguez, E. (2013). Actividades para la integración del Álgebra Lineal y la Programación en el primer año en la carrera de Informática. En R. Flores (Ed.), Acta Latinoamericana De Matemática Educativa (Vol. 26). México, DF: Colegio Mexicano de Matemática Educativa y Comité Latinoamericano de Matemática Educativa.
Vargas, A., Pérez, O., & Fabián, Y. (2017). Actividades para la integración del Álgebra Lineal y la Programación en el primer año en la carrera de Informática. En R. Flores (Ed.), Acta Latinoamericana De Matemática Educativa (Vol. 30, págs. 1180-1189). Recuperado el 20 de diciembre de 2017, de www.clame.org.mx
Verdecia, E. Y. (2011). Metodología para la certificación formativa de roles desde la práctica profesional. Tesis doctoral inédita. Camagüey: Universidad de Camagüey.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Transformación
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
