Modelación matemática de fenómenos de variación cuadrática mediada por un entorno digital de aprendizaje

dc.contributor.advisorBonilla Estévez, Martha Alba
dc.contributor.authorLuna Poloche, Juan Sebastián
dc.contributor.orcidBonilla Estévez, Martha Alba [0000-0002-9694-0325]
dc.date.accessioned2025-06-20T17:48:03Z
dc.date.available2025-06-20T17:48:03Z
dc.date.created2025-02-19
dc.descriptionEl presente trabajo analizó el impacto de un entorno digital de aprendizaje (EDA) en la comprensión de la función cuadrática como modelo de fenómenos de variación cuadrática en estudiantes de grado 11. La investigación tiene como objetivo responder a la siguiente pregunta: ¿Qué incidencia tiene la implementación de una estrategia didáctica basada en un EDA para la conceptualización de la función cuadrática como modelo de fenómenos de variación cuadrática, en los estudiantes de grado 11? La investigación se enmarcó en un enfoque cualitativo y toma como base teórica los principios de la modelación matemática propuestos por Galbraith y Clatworthy (1990), los cuales se aplican en el análisis de la comprensión de la función cuadrática. A través del diseño y la implementación de herramientas digitales como GeoGebra, PhET y Scratch, se buscó fomentar una comprensión integral de la función cuadrática, permitiendo a los estudiantes explorar fenómenos reales y visualizar cómo los parámetros a, b y c afectan la representación de la parábola. El análisis de los datos reveló interpretaciones de las situaciones abordadas, las cuales posibilitaron clasificar a los estudiantes según sus procesos de modelación matemática, evidenciando la integración y comprensión de la función de cada uno de los parámetros en las simulaciones. De esta manera, el estudio dio muestra de cómo el entorno digital de aprendizaje facilita la comprensión de la función cuadrática al permitir a los estudiantes interactuar con fenómenos de la vida real mediante herramientas tecnológicas. Sin embargo, también se destaca la importancia de un enfoque más profundo en la integración de los parámetros a, b y c, para optimizar los procesos de modelación matemática y lograr una comprensión de la función cuadrática en contextos reales.
dc.description.abstractThis study analyzed the impact of a digital learning environment (DLE) on the understanding of the quadratic function as a model for quadratic variation phenomena among 11th-grade students. The research aimed to answer the following question: What is the impact of implementing a didactic strategy based on a DLE on the conceptualization of the quadratic function as a model for quadratic variation phenomena in 11th-grade students? The study was framed within a qualitative approach and was based on the theoretical principles of mathematical modeling proposed by Galbraith and Clatworthy (1990), which were applied in the analysis of students’ understanding of the quadratic function. Through the design and implementation of digital tools such as GeoGebra, PhET, and Scratch, the research sought to foster a comprehensive understanding of the quadratic function, enabling students to explore real-world phenomena and visualize how the parameters a, b, and c affect the representation of the parabola. Data analysis revealed students’ interpretations of the situations addressed, allowing for the classification of their mathematical modeling processes and highlighting their understanding of the role each parameter plays in the simulations. In this way, the study demonstrated how a digital learning environment facilitates the comprehension of the quadratic function by allowing students to interact with real-life phenomena through technological tools. However, it also emphasizes the importance of a deeper focus on the integration of parameters a, b, and c to optimize mathematical modeling processes and enhance understanding of the quadratic function in real contexts.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/96093
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesÁlvarez, R. I. V. (2016). Sede puerto Montt escuela de pedagogía en matemáticas.
dc.relation.referencesAmaya, T., & Fernando, J. (2007, julio). Stephentoulmin los usos de la argumentación. Traducción de María Morras y Victoria Pineda, ed. Península Barcelona, 2007. Praxis Philosophical, (25), 159–168. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sciarttextpid=S0120-46882007000200012
dc.relation.referencesArtigue, M. (2002). Learning mathematics in a CAS environment: The genesis of a reflection about instrumentation and the dialectics between technical and conceptual work. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 7, 245–274.
dc.relation.referencesBarajas, C., & López, E. (2015). ¿Qué tan a menudo siente un estudiante que la fórmula no es suficiente para resolver un problema?: Una experiencia de aula del Club Matemático Euler, UIS. págs. 2-6. https://funesfrpre.uniandes.edu.co/wp-content/uploads/tainacan-items/32454/1241172/Barajas2015Que.pdf
dc.relation.referencesBasu, S., Kaur, G., & Moorthy, A. (2022). Teacher professional development in technology integration: Lessons from best practices. Educational Technology Research and Development, 70(2), 179-199. https://doi.org/10.1007/s11423-021-10082-4
dc.relation.referencesBiembengut, M., & Hein, N. (2004). Modelación matemática y los desafíos para enseñar matemáticas. Educación Matemática.
dc.relation.referencesBriars, D. J., Larson, M., Strutchens, M. E., & Barnes, D. (2015). A call for mathematics education colleagues and stakeholders to collaboratively engage with NCTM: In response to Martin’s commentary. Journal of Urban Mathematics Education, 8(2).
dc.relation.referencesBrockriede, W., & Ehninger, D. (1960). Toulmin on argument: An interpretation and application. Quarterly Journal of Speech, 46(1), 44–53.
dc.relation.referencesBrown, J., Cohen, P., Johnson, J. G., & Smailes, E. M. (1999). Childhood abuse and neglect: Specificity of effects on adolescent and young adult depression and suicidality. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 38(12), 1490–1496.
dc.relation.referencesCantoral, R. (2013). Desarrollo del pensamiento y lenguaje variacional. Distrito Federal, México: Secretaría de Educación Pública.
dc.relation.referencesClark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning. John Wiley & Sons.
dc.relation.referencesDalgarno, B., & Lee, M. J. (2010). What are the learning affordances of 3-D virtual environments? British Journal of Educational Technology, 41(1), 10–32.
dc.relation.referencesEspinoza, C. (2020). Modelación matemática de situaciones o fenómenos con la mediación de tecnologías digitales.
dc.relation.referencesFlavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906.
dc.relation.referencesGarcía, M. J. M., Sánchez, J. A. L., & Zamorano, L. R. M. (2022). Teoría de flujo y gamificación con realidad aumentada en educación superior. In Edunovatic 2022. Conference Proceedings: 7th Virtual International Conference on Education, Innovation and ICT, December 14-15, 2022 (pp. 86–87).
dc.relation.referencesGonzález Martínez, A., Martínez Rodríguez, A., & Gómez Águila, M. V. (2021). Desarrollo de un modelo matemático y una herramienta computarizada para la optimización del lanzamiento de jabalina mediante la aplicación de la mecánica newtoniana.
dc.relation.referencesGrover, S., & Pea, R. (2020). Computational thinking: A competency whose time has come. In S. Sentance, E. Barendsen, & C. Schulte (Eds.), Computer Science Education: Perspectives on Teaching and Learning in School (pp. 19–37). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12350-2
dc.relation.referencesGutiérrez, A., & Jaime, A. (1998). On the assessment of the van Hiele levels of reasoning. Focus on Learning Problems in Mathematics, 20, 27–46.
dc.relation.referencesHurtado Mendoza, M. T., & Pérez Muñoz, D. P. (2023). Fortalecimiento del aprendizaje de vocabulario por medio de un recurso educativo digital a partir del uso de estrategias metacognitivas en los estudiantes de nivel básico del inglés en el Instituto Técnico Educativo Bilingüe INTEB. (Unpublished doctoral dissertation). Universidad de Cartagena.
dc.relation.referencesLatapie, I. (2007). Acercamiento al aprendizaje multimedia. Investigación Universitaria Multidisciplinaria: Revista de Investigación de la Universidad Simón Bolívar, 6, 7.
dc.relation.referencesLopéz, R., Molina, M., & Castro, E. (2024). Vista de Modelización en el aula de ingeniería: un estudio de caso en el marco de un experimento de enseñanza. Revistaseug.ugr.es. https://revistaseug.ugr.es/index.php/pna/article/view/6075/5395
dc.relation.referencesMEN, M. d. (2006). Estándares Básicos de Competencias en Matemáticas. https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-116042_archivo_pdf2.pdf
dc.relation.referencesMoreno-León, J., Robles, G., & Román-González, M. (2015). Dr. Scratch: Automatic analysis of Scratch projects to assess and foster computational thinking. RED. Revista de Educación a Distancia, 46, 1–23. https://doi.org/10.6018/red/46/10
dc.relation.referencesOCDE. (2022). PISA 2022 Country Notes. https://www.oecd.org/pisa/publications/Countrynote_COL_Spanish.pdf
dc.relation.referencesOsorio, H. (2020). Uso del análisis fenomenológico y GeoGebra para la enseñanza de la parábola en educación secundaria.
dc.relation.referencesPerez, I. (2020). Una significación de los coeficientes de una función cuadrática: Una experiencia de modelación en formación de profesores. https://www.researchgate.net/publication/342571311_Una_significacion_de_los_coeficientes_de_una_funcion_cuadratica_una_experiencia_de_modelacion_en_formacion_de_profesores
dc.relation.referencesPiaget, J. (1970). Inteligencia y adaptación biológica. Los procesos de adaptación, 1(1), 69–84.
dc.relation.referencesRangel, R. (2018). La modelación matemática como recurso didáctico en la educación matemática relacionada con la vida cotidiana.
dc.relation.referencesSantos, M. P., & Muñoz, E. A. (2020). The role of digital tools in teaching mathematics: A comprehensive review. Journal of Mathematics Education, 13(1), 45–60. https://doi.org/10.1037/jme0000209
dc.relation.referencesSelden, A., & Selden, J. (2003). Validations of proofs considered as texts: Can undergraduates tell whether an argument proves a theorem? Journal for Research in Mathematics Education, 34(1), 4–36.
dc.relation.referencesSengupta, P., & Farris, A. V. (2020). Learning physics through modeling: Technology-enhanced approaches. Journal of Educational Computing Research, 58(4), 865–889. https://doi.org/10.1177/0735633119870187
dc.relation.referencesStylianides, A. J., & Stylianides, G. J. (2009). Proof constructions and evaluations. Educational Studies in Mathematics, 72, 237–253.
dc.relation.referencesUrdiain, I. E. (2006). Matemáticas resolución de problemas. Navarra: Fondo de publicaciones del gobierno de Navarra.
dc.relation.referencesValente, J. A., Barreto, R. M., & Martins, P. (2021). The impact of professional development on teachers' adoption of Scratch in mathematics teaching. European Journal of Education, 56(3), 312–328. https://doi.org/10.1111/ejed.12439
dc.relation.referencesVarón, C. (2022). La modelación matemática y la resolución de situaciones de variación cuadrática en estudiantes de noveno grado.
dc.relation.referencesVasco, C. (2002). El pensamiento variacional, la modelación y las nuevas tecnologías. Congreso Internacional: Tecnologías Computacionales en el Currículo de Matemáticas. http://funes.uniandes.edu.co/10178/1/Vasco2002El.pdf
dc.relation.referencesVygotsky, L. (1978). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. Barcelona: Editorial Crítica. (Original en inglés).
dc.relation.referencesVygotsky, L. S., & Cole, M. (1978). Mind in society: Development of higher psychological processes. Harvard University Press.
dc.relation.referencesYackel, E., Cobb, P., & Wood, T. (1991). Small-group interactions as a source of learning opportunities in second-grade mathematics. Journal for Research in Mathematics Education, 22(5), 390–408.
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectPensamiento variacional
dc.subjectModelación matemática
dc.subjectSimuladores
dc.subjectFunción cuadrática
dc.subject.keywordVariational thinking
dc.subject.keywordMathematical modeling
dc.subject.keywordSimulators
dc.subject.keywordQuadratic function
dc.subject.lembMaestría en Educación en Tecnología (Virtual) -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembMatemáticas -- Enseñanza
dc.subject.lembFormas cuadráticas
dc.subject.lembEducación secundaria
dc.titleModelación matemática de fenómenos de variación cuadrática mediada por un entorno digital de aprendizaje
dc.title.titleenglishMathematical modeling of quadratic variation phenomena mediated by a digital learning environment
dc.typemasterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.degreeInvestigación-Innovación
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis

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