El análisis de datos como estrategia para el desarrollo del pensamiento matemático y el pensamiento computacional
Palabras clave:
Análisis de Datos, Intervención Pedagógica, Pensamiento Matemático, Pensamiento Computacional, Teoría de Respuesta Al ÍtemResumen
Introducción: La investigación sigue un enfoque cuantitativo de corte transversal, explicativa y correlacional enmarcada en un enfoque multimétodo. Objetivo: Aplicar una estrategia basada en el análisis de datos para desarrollar tanto el pensamiento computacional como el pensamiento matemático. Materiales y métodos: estudio explicativo, multivariado, correlacional y cuasi experimental. La muestra estuvo conformada por estudiantes de siete instituciones educativas de educación media, tres públicas y cuatro privadas, ubicadas en la ciudad de Cúcuta. Resultados: los datos primarios para la investigación se obtienen de la aplicación de test pre y post a la intervención pedagógica para valorar el desarrollo del pensamiento matemático y computacional, se comparan resultados y evalúan diferencias para estimar la contribución que efectivamente aporta el análisis de datos en los estudiantes. Conclusión: SE encuentra que existe relación entre el desarrollo del pensamiento matemático y el desarrollo del pensamiento computacional y que el análisis de datos contribuye significativamente en el desarrollo de los dos pensamientos.
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Citas
E. Cardoso y M. Cerecedo, “El desarrollo de las competencias matemáticas en la primera infancia”, Revista Iberoamericana de Educación, no. 47, pp. 5-25, 2008
J. Restrepo, “Concepciones sobre competencias matemáticas en profesores de educación básica, media y superior”, Revista Boletín Redipe, vol. 6, no. 2, pp. 104-118, 2017
H. Gallardo, D. Villamizar y E. Maldonado, “Project based pedagogy in the development of physical-mathematical thinking”, Journal of Physics: Conference Series, vol. 1674, no. 012013, pp. 1-7, 2020
M. Pérez y A. Ocaña, Pensamiento Matemático, Bogotá: U. Jorge Tadeo Lozano, 2013
A. Aho, “Computation and Computational Thinking”, The Computer Journal, vol. 55, no. 7, pp. 832–835, 2012
N. Polanco, S. Ferrer y M. Fernández, “Aproximación a una definición de pensamiento computacional”, RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, vol. 24, no. 1, pp. 55-76, 2021
M. Carrillo, J. Leyva y J. Medina, “El análisis de datos cualitativos: un proceso complejo”, Index de Enfermería, vol. 20, no 1-2, pp. 96-100, 2011
P. Schettini e I. Cortazzo. Análisis de datos cualitativos en investigación social, La Plata: Editorial de la Universidad de La Plata, 2015
S. Masseroni, V. Domínguez y J. Libonatti. Análisis de los datos cuantitativos en ciencias sociales. Buenos Aires: Mnemosyne, 2016
L. Camarero (Comp.). Estadística para la investigación social. México: Alfaomega, 2012
S Peña, Análisis de datos, Bogotá: Fondo editorial Areandino, 2017
C. Hernández, P. Ramírez y G. Rincón, “Pensamiento matemático en estudiantes universitarios”, Ecomatemático, vol. 4, no. 1, pp. 4-10, 2013
L. Navarro, “El pensamiento matemático: una herramienta necesaria en la formación inicial de profesores de matemática”, VARONA Revista Científico-Metodológica, no.65, pp. 1-7, 2017
P. Reyes-Santander, “Caracterización del pensamiento matemático”, PAIDEA, no. 20, pp. 27-41, 2015
J. Pabón, D. Hincapié y G. Vergara, “Fortalecimiento del pensamiento matemático mediante el uso de la hoja de cálculo como herramienta didáctica en los estudiantes de primer ciclo de educación superior”, Ciencia e Ingeniería, Revista Interdisciplinar de Estudios en Ciencias Básicas e Ingenierías, vol. 8, no. 2, pp. 1-38, 2021
M. Zapata-Ríos, “Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital”, RED - Revista de Educación a Distancia, vol. 46, no. 4, pp. 1-47, 2015.
H. Gallardo, M. Vergel, y F. Villamizar, “Investigación intervención y enfoque multimétodo en ciencias humanas y educación matemática”, Logos, Ciencia y Tecnología, vol. 9, no. 2, pp. 85-96, 2017
H. Goldstein, Multilevel statistical models, Londres: Institute of Education. Multilevel Models Project, 1999
H. Quené y H. Van Den Bergh, “On multi-level modeling of data from repeated measured designs: a tutorial” Speech Communication, no. 43, pp. 103-121, 2004
E. Bologna, “Tendencias en el análisis estadístico” Revista Evaluar, no. 11, pp. 59-84, 2012
N. Cortada de Kohan, “Teoría de respuesta al ítem” Revista Evaluar, no. 4, pp. 95-110, 2004
H. Attorresi, G. Lozzia, F. Abal, M. Gilbert y M. Aguerri M, “Teoría de respuesta al ítem. Conceptos básicos y aplicaciones para la medición de constructos psicológicos”, Revista Argentina de Clínica Psicológica, vol. 18, no. 2, pp. 179-188, 2009
J. Muñiz, “Las teorías de los tests: teoría clásica y teoría de respuesta a los ítems” Papeles del psicólogo, vol. 31, no. 1, pp. 57-66, 2010
G. Prieto y A. Delgado, “Análisis de un test mediante el modelo de Rasch” Psicothema, vol. 25, no. 1, pp. 94-100, 2003
F. Ghio, V. Morán, S. Garrido, A. Azpilicueta, F. Córtez y M. Cupani, “Calibración de un banco de ítems mediante el modelo de Rasch para medir razonamiento numérico, verbal y espacial”, Avances en Psicología Latinoamericana, vol. 38, no. 1, pp. 157-171, 2020
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