El proceso de adquisición de conocimientos desde la perspectiva de Sistemas Complejos

Autores
Velásquez Rojas, Fátima; Laguna, María Fabiana
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Velásquez Rojas, Fátima. Departamento de Ciencias Básicas, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de La Plata. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Laguna, María Fabiana. Centro Atómico Bariloche, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) & Profesorado en Física. Río Negro, Argentina.
Fil: Velásquez Rojas, Fátima. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos, CONICET-UNLP. Buenos Aires, Argentina.
Trabajo presentado en forma oral en la Reunión de la División Mecánica Estadística, Física No-lineal y Sistemas Complejos de la Asociación Física Argentina (AFA). 105° Reunión Anual de la AFA (RAFA 2020)
En este trabajo proponemos la utilización de herramientas de la Física Estadística para estudiar el proceso de adquisición de conocimientos durante el cursado de una materia específica de nivel universitario. Exploramos dos enfoques complementarios, que incluyen tanto observaciones áulicas y encuestas a estudiantes, como la formulación de modelos teóricos para caracterizar el proceso. Desarrollamos un modelo dinámico basado en agentes que nos permitió describir comportamientos globales y trayectorias individuales en el proceso de adquisición de conocimientos. Como representación de los logros finales de los estudiantes, utilizamos su calificación final dentro de la materia, lo que permitió evaluar la validez de este enfoque. Nuestros modelos, respaldados por observaciones y encuestas, representan una perspectiva poco explorada en el estudio del proceso de adquisición de conocimientos por parte de los estudiantes. Este trabajo pone de manifiesto las dinámicas internas del aula y permite comprender algunos aspectos globales del proceso de enseñanza-aprendizaje desde la perspectiva de los Sistemas Complejos.
Materia
Ciencias Exactas y Naturales
Ciencias Sociales
Eduación
Modelado Matematico
Modelo Basado en Agentes
Ciencias Exactas y Naturales
Ciencias Sociales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
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