Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/7865
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorSandra Luz Guerrero Ramírezes_ES
dc.creatorSilvia Melbi Gaona Jiménezes_ES
dc.date2024-12-31-
dc.date.accessioned2023-03-13T17:41:51Z-
dc.date.available2023-03-13T17:41:51Z-
dc.date.issued2024-12-31-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/7865-
dc.descriptionEl aprendizaje de la modelación matemática es necesario en la formación académica de ingeniería pues ésta demanda resolver problemas reales a través de la ciencia o tecnología aplicadas. El objetivo de esta investigación fue contrastar cuantitativamente y cualitativamente el rendimiento académico de los educandos de ingeniería industrial en el área de modelación con una secuencia de cuatro pasos ((a) apropiación de recursos para la transferencia de registros semióticos asistida por Geogebra, b) adquisición de lenguaje formal asistida por Geogebra, c) tránsito del lenguaje conversacional al lenguaje formal matemático y d) interpretación y manipulación del lenguaje formal matemático asistidas por Geogebra), en contraste de un enfoque convencional. En términos didácticos, se consideró el manejo de los registros semióticos con base en los postulados de Vigotsky sobre la materialización del pensamiento a través de los símbolos del lenguaje para lograr la apropiación conceptual. Se eligió Geogebra como tecnología que integra dos registros semióticos, uno analítico/algebraico y otro gráfico. Esto pudiera contribuir en el desarrollo de la habilidad de visualización matemática. Esta investigación tuvo un alcance mixto, descriptivo y explicativo. Se trabajó con una muestra no probabilística de 130 educandos de ingeniería industrial, segmentados en un grupo control y otro experimental. La modalidad fue en línea. Los resultados indicaron que al final de las tres etapas del estudio, en una escala de 0 a 10, el grupo control logró un incremento en rendimiento académico de 3.01 y que habiendo transcurrido cuatro meses, se perdieron 1.95 puntos. Por su parte, el grupo experimental obtuvo un incremento de 4.66 y después de cuatro meses tuvo una reducción de 0.94 puntos. El incremento real en el rendimiento académico de los educandos de ingeniería industrial en el área de modelación matemática de la etapa de diagnóstico al punto final fue de 1.06 para el grupo control y de 3.72 para el grupo experimental. En términos cuantitativos, esto representa una diferencia absoluta estadísticamente significativa entre el grupo control y el experimental de 26 puntos porcentuales, lo que equivale a una diferencia relativa de 250.94% entre el diagnóstico y la etapa realizada a cuatro meses de la intervenciónes_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInformáticaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectCiencias Socialeses_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectTeoría y métodos educativoses_ES
dc.titleTecnologías de información para el aprendizaje de la modelación matemática en ingeniería industriales_ES
dc.typeTesis de doctoradoes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorhttps://orcid.org/0000-0001-9821-9809es_ES
dc.contributor.identificadorGURS630703MDFRMN01es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameDoctorado en Innovación en Tecnología Educativaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelDoctoradoes_ES
Aparece en: Doctorado en Innovación en Tecnología Educativa

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI007194.pdf3.34 MBAdobe PDFPortada
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.