Nuevas Tendencias En La Enseñanza Del Cálculo: La Derivada En Ambientes TICE
Bibliographic record
Abstract
Los problemas de aprendizaje de los conceptos del cálculo han sido constantemente documentados en la literatura en educación matemática desde hace varias décadas. Nuevas tendencias sobre procesos de modelación matemática han sido promovidas por los investigadores (por ejemplo, proyecto europeo PRIMAS (2007-2013): www.primas-project.eu) en donde la integración a otras ramas científicas aparte de las matemáticas se muestra imprescindible. ¿Cómo integrar las Tecnologías de la Información y Comunicación en Educación (TICE) a esta problemática? ¿Cómo desarrollar un pensamiento matemático ligado al cálculo? En este documento, hacemos énfasis en la elaboración de situaciones problema referentes a la introducción al cálculo y específicamente a la derivada. Proponemos una secuencia de actividades en donde la manipulación de objetos físicos, producción de representaciones, historia de las matemáticas (método de Fermat para el cálculo de máximos y mínimos) y producción y análisis de videos de un fenómeno físico con el soporte de Tracker y GeoGebra, forman un todo coherente en la enseñanza del concepto de derivada. Para la elaboración de esta propuesta, se han tomado en consideración resultados de investigación sobre el papel de las representaciones, la noción de obstáculo epistemológico, visualización matemática, co-variación entre variables y procesos dinámicos, todo ello, bajo un lente de las TICE. Esta propuesta está dirigida a la enseñanza del cálculo en la escuela pre-universitaria.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".