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27_06_2019 "Aprendizaje humano: construcción del conocimiento, modelos mentales y malas concepciones" por Ángel Velázquez, de la URJC

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Presentación realizada en el marco de las IX Jornadas eMadrid sobre "Tecnología educativa con un toque humano"
Mesa redonda eMadrid

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27_06_2019 "Aprendizaje humano: construcción del conocimiento, modelos mentales y malas concepciones" por Ángel Velázquez, de la URJC

  1. 1. Aprendizaje humano: construcción del conocimiento, modelos mentales y malas concepciones J. Ángel Velázquez Iturbide Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE) Universidad Rey Juan Carlos Madrid, 27 junio 2019
  2. 2. Constructivismo  Teoría educativa que sostiene que el aprendizaje no consiste en la mera transmisión del conocimiento sino que el alumno construye su propio conocimiento:  Métodos activos de aprendizaje (sin panacea)  Dos modelos:  Modelo conceptual: representación del conocimiento, construida por el profesor para transmitirla a los alumnos  Modelo mental: comprensión que el alumno construye del modelo conceptual
  3. 3. Constructivismo  Modelos mentales viables e inviables  El conocimiento se crea sobre conocimientos anteriores:  Preconcepciones  Malas concepciones  Ejemplos de la programación y los algoritmos
  4. 4. Modelos mentales  Caso de estudio: recursividad:  Tarea: dado un algoritmo recursivo que calcula la suma de los n primeros números naturales, mostrar el rastro (“traza”) de una llamada recursiva  Análisis cualitativo de las trazas de los alumnos  Descartar soluciones que no son trazas:
  5. 5. Modelos mentales  Caso de estudio: recursividad:  Modelo mental “de copias” (viable):  Modelo mental “frágil” (viable):
  6. 6. Modelos mentales  Caso de estudio: recursividad:  Modelo mental “de avance” (inviable):  Modelo mental “iterativo” (inviable):
  7. 7. Malas concepciones  Identificación en tareas:  que exigen un proceso cognitivo superior a la memorización (según Bloom), o  que producen un conflicto cognitivo  Caso de estudio: algoritmos de optimización:  Tarea: dado un problema de optimización y un esbozo de dos algoritmos heurísticos, identificar las partes de la especificación (precondición, postcondición, función objetivo):  Nivel de aplicación  Análisis cualitativo de las respuestas de los alumnos
  8. 8. Malas concepciones  Caso de estudio: algoritmos de optimización:  Mala concepción de conceptos básicos de orden:  “Óptimo” no es un adjetivo comparativo  Mala concepción de propiedades básicas de orden:  No uso del elemento neutro de la operación “mínimo”  Mala concepción de las partes de la especificación (de un problema de optimización):  Dificultad de identificar la postcondición y la función objetivo  Mala concepción de la relación entre especificación y algoritmo:  Postcondiciones distintas para los distintos algoritmos
  9. 9. Algunas consecuencias  La identificación de modelos mentales inviables y de malas concepciones proporcionan un conocimiento más profundo de las dificultades de los alumnos  El software educativo facilita la realización de tareas no triviales  Oportunidad para realizar intervenciones didácticas:  Mejores modelos conceptuales  Mejor alineamiento entre objetivos educativos, actividades de instrucción y tareas de evaluación  Desconfiar del etiquetado de materias “fáciles”:  En programación, el llamado “pensamiento computacional”

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