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Título : La medición de las capacidades de modelización en las ciencias experimentales
Otros títulos : The measurement of the modeling capacities in experimental sciences
Autor : García García, José Joaquín
Rentería Rodríguez, Edilma
metadata.dc.subject.*: Resolución de problemas
Problem solving
Modelo de simulación
Simulation models
Cognition
Cognition
Análisis factorial
Factor analysis
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept7517
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept7121
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept387
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2240
Fecha de publicación : 2011
Editorial : Católica del Norte Fundación Universitaria
Citación : García García, J. J., & Rentería Rodríguez, E. (2011). La medición de las capacidades de modelización en las ciencias experimentales. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (33),1-28.
Resumen : RESUMEN: Este trabajo presenta los resultados de un estudio realizado con el objeto de construir una prueba acerca de la capacidad de modelización. El método utilizado fue el del análisis factorial y el esta dígrafo el Alfa de Crombach. La prueba diseñada incluyó ocho factores: lectura de gráficos, manejo de propiedades de variables: representación y formas de relación, comprensión conceptual de designaciones x e y, establecimiento de relaciones causales o funcionales, comprensión de la variable dependiente (eje y), leer tendencias y correlaciones cualitativas (positivas) en gráficas, elaboración de síntesis, de conclusiones y tendencias al relacionar datos, compresión de relaciones en funciones biyectivas 1 a 1. Se puede concluir que, tareas como conversión de ecuaciones en otras representaciones, manejo de la proporcionalidad en gráficas y enunciados y, el manejo de las ecuaciones identificando puntos y sus variables, son centrales en la capacidad de modelización.
ABSTARCT: This work, show the results of a study for to builder a test about the modeling capacity. The method used is the factorial analysis and the Crombach alpha parameter. The test design included eight factors: graphic lecture, knowledge of properties of variables: representation and relations forms, conceptual understanding of sings x and y, establishment of causal or functional relations, understand of variable dependent (line y), reader tendencies and qualitative correlations (positives) in graphics, synthesis, conclusions and tendencies to related dates, understand relation in biyective functions 1 to 1. Is possible conclude what, tasks like conversion of equations in other representations, handling of the proportionality in graphs and statements and, the handling of the equations identifying points and their variables, are central in the modelling capacity.
metadata.dc.identifier.eissn: 0124-5821
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