El modelamiento matemático como estrategia del aprendizaje: estudio aplicado a la Transformada de Laplace

Jorge Luis Conza Jumbo, Kevin Astudillo Quimbiulco, Daniel Narváez Vaca

Resumen


El artículo propone al modelamiento matemático como una estrategia efectiva de enseñanza-aprendizaje de la Transformada de Laplace. La hipótesis planteada refiere que el modelamiento matemático empleando un software de uso específico, como Matlab y sus herramientas correspondientes, incrementa el nivel de aprendizaje significativo de la Transformada de Laplace, así como la usabilidad de dicha transformada en el ámbito académico e industrial. La investigación se mantuvo bajo un enfoque mixto, empírico, con un diseño experimental y pragmático. La población de estudio se circunscribe al Distrito Metropolitano de Quito, con un total de 15 estudiantes pertenecientes al Instituto Superior Tecnológico Central Técnico de la carrera en mecánica industrial. La hipótesis fue comprobada empleando la prueba T-Student y los resultados alcanzados muestran la factibilidad de aplicabilidad de la estrategia planteada. Los resultados dejan abierta la posibilidad de extrapolar esta metodología de enseñanza a otras áreas de conocimiento.


Palabras clave


aprendizaje-significativo; didáctica; modelamiento; t-student; Transformada-de-Laplace.

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Referencias


Alegre, M., & Silva, C. (2020). Las prácticas de enseñanza en la Educación Superior: Análisis didáctico de las jornadas institucionales en el I.E.S. de Puerto Tirol – Chaco, Argentina. Revista de Estudios y Experiencias en Educación, 287-304. doi:http://dx.doi.org/10.21703/rexe.20201939alegre17

Ávila, J., & Jáuregui, E. y. (2007). La modelación matemática en la solución de problemas con apoyo de ecuaciones diferenciales de primer orden. En Acta Latinoamericana de Matemática Educativa Vol. 20.

Capote, M. (2013). Dimensiones e indicadores para un aprendizaje y una enseñanza desarrolladora. Revista Mendive, ISSN 1815-7696, 5(42), 1-7. Obtenido de https://mendive.upr.edu.cu/index.php/MendiveUPR/article/view/591

Cardona, J., & Leal, J. y. (2020). Modelado matemático de caja blanca y negra en educación en ingeniería. Formación universitaria, versión on-line ISSN 0718-5006, Vol. 13(6), 105-118.

Franco-Crespo, A. (2016). La brecha entre el perfil de salida del bachillerato y los perfiles de entrada de las universidades en Ecuador. VI Conferencia Latinoamericana sobre el abandono en la educación superior. Obtenido de https://core.ac.uk/download/pdf/234020665.pdf

Giacoleti-Castillo, F., & Cordero, F. (2019). Usos y significados de la transformada de Laplace en una comunidad de ingenieros electrónicos. Comite Latinoamericano de Matemática Educativa, 429-438. Obtenido de http://funes.uniandes.edu.co/14079/1/Giacoleti2019Usos.pdf

Haykin, S., & Van Veen, B. (2000). Signals and Systems. Acid Free Paper. Obtenido de https://studentshubblog.files.wordpress.com/2014/12/signals-and-systems-simon-haykin.pdf

Lathi, B. (1995). Principles of Linear Systems and Signalsde. Berkeley Cambridge Press. Obtenido de https://pce-fet.com/common/library/books/19/5189_[B._P._Lathi]_Signal_Processing_and_Linear_Systems(b-ok.org).pdf

Lázaro, H., Melgarejo, G., Montoro, E., Obregón, J., & Vidal, J. y. (2017). Aplicación de la transformada de Laplace a circuitos. Revista del Instituto de Investigación FIGMMG-UNMSM, 19(38). Obtenido de https://revistasinvestigacion.unmsm.e, 36-43.

Loor, J. (2022). Diseño de una guía metodológica para la implementación de recursos didácticos digitales desarrollados en MatLab para el proceso de enseñanza-aprendizaje de la Física por parte de los docentes del área deCiencias Exactas del ISTCT. Quito: PUCE. Obtenido de http://repositorio.puce.edu.ec/bitstream/handle/22000/19962/Loor%20Bautista%20-%20Tesis.pdf?sequence=1&isAllowed=y

MathWorks. (2022). MATLAB. Obtenido de MathWorks: https://la.mathworks.com/products/matlab.html

Mathworks. (2023). Obtenido de https://la.mathworks.com/discovery/convolution.html

Mejía, L., Gallo, C., & Quintana, D. (2022). La modelación matemática como estrategia didáctica para la resolución de problemas matemáticos. 2204-2218. doi:https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v6i26.485

Moreira, M. (2019). Textos de apoyo al profesor de física. Río Grande do Sul: Instituto de Física de la UFRGS, 30 (3) ISSN 2448-0606.

Oppenheim, A., Buck, J., Daniel, M., Willsky, A., Hamid, S., & Singer, A. (1997). Signals & Systems. Prentice Hall. Obtenido de http://www2.fisica.unlp.edu.ar/~jarne/Clases-EET-N2/Sistemas_de_comunicaciones/Oppenheim%20Segnales%20y%20Sistemas.pdf

Rodríguez, M., Zoraida, L., & Sánchez, R. (2020). Modelización matemática y GeoGebra en la formación de profesionales de la educación Mathematical modelling and GeoGebra in the training of education professionals. Dialnet, 89-105. doi:http://dx.doi.org/10.23925/2237-9657.2020.v9i3p089-105

Romo-Vásquez, A. (2014). La modelización matemática en la formación de ingenieros. Educación matemática, 314-338.

Salett-Biembengut, M. y. (2004). Modelación matemática y los desafíos para enseñar matemática . Educación Matemática, vol. 16 (2), 105-125.

Vivas, M. (2018). Las matemáticas, algunas aplicaciones y su importancia. Matemática-FCNM ESPOL, Vol. 16 (1), .




DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v9i9.7969

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