Análisis didáctico de conocimientos previos sobre divisibilidad, de estudiantes que ingresan a la universidad usando como herramienta el ‘análisis estadístico implicativo’

Autores
Caputo, Liliana Noemí; Espinoza, Ricardo Ramón Fabián; Bordón, Paula Daniela; Porcel, Eduardo Adolfo; Ayala, María R. A.
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Caputo, Liliana Noemí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Espinoza, Ricardo Ramón Fabián. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Bordón, Paula Daniela. Universidad Nacional del Nordeste
Fil: Porcel, Eduardo Adolfo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Ayala, María R. A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Este trabajo tiene por objetivo indagar sobre los saberes de divisibilidad de los estudiantes a través de sus respuestas a dos ítems de una evaluación mediante un análisis didáctico en el que se emplearon los resultados obtenidos por la herramienta Análisis Estadístico Implicativo (ASI). De este modo se quiere identificar definiciones, propiedades, procedimientos y argumentos y las relaciones conceptuales que se establecen entre estos objetos en las prácticas realizadas por los estudiantes.ASI, a partir de la hipótesis de que, si un ítem a es más complejo que otro b, permite detectar relaciones del tipo “si a, entonces, casi siempre b”, a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relaciones se presentan mediante un “grafo implicativo” para una mejor interpretación de los resultados obtenidos.A modo general, se observaron relaciones de intensidades menores a 0.9 lo que permite afirmar que pocos estudiantes lograron establecer relaciones conceptuales que den cuenta de un alto grado de comprensión respecto a la divisibilidad de números enteros.
Fuente
Extensionismo, Innovación y Transferencia Tecnológica, 2021, vol. 7, p. 19-30.
Materia
Comprensión de divisibilidad
Análisis estadístico implicativo
Cuasi-implicaciones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
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