Maestría en Educación · 2025
Caracterización del Pensamiento Matemático de estudiantes de secundaria, escuela normal superior de Quibdó en el departamento del chocó, cuando resuelven tareas matemáticas mediante Python
Esta investigación caracterizó el Pensamiento Matemático manifestado por estudiantes de secundaria de la Escuela Normal Superior de Quibdó cuando resuelven tareas matemáticas mediante Python. Se adoptó un enfoque cualitativo con método fenomenológico, se trabajó con estudiantes de sexto, octavo y décimo grado. La recolección de datos incluyó análisis de códigos Python, entrevistas, grupos focales y observaciones de clase, y se abordaron los cinco tipos de pensamiento matemático propuestos por el MEN. Los resultados revelan una caracterización multidimensional que evoluciona a través de cuatro dimensiones: representacional-simbólica, procedimental-estratégica, conceptual-estructural y metacognitiva-reflexiva. Se evidencia progresión desde pensamiento concreto-operacional en sexto grado hacia pensamiento relacional-sistémico en décimo. Se identificaron obstáculos epistemológicos relacionados con la traducción entre sistemas matemáticos tradicionales y computacionales. Se concluye que Python funciona como mediador semiótico que transforma los procesos de pensamiento matemático, que facilita la representación de conceptos abstractos. Las implicaciones didácticas sugieren implementar estrategias diferenciadas por nivel educativo para desarrollar capacidades metacognitivas y optimizar la integración entre pensamiento matemático y computacional.
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Contenido
- PRESENTACIÓNp. 12
- CAPÍTULO 1p. 14
- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 14
- 1.1. Caracterización del escenario educativop. 16
- 1.2. Antecedentesp. 23
- Formulación del problemap. 26
- 1.4. Justificación:p. 27
- 1.5. Objetivo Generalp. 29
- 1.6. Objetivos Específicosp. 29
- CAPÍTULO 2p. 30
- MARCO TEÓRICOp. 30
- Fundamentos del pensamiento matemáticop. 30
- Caracterización del aprendizaje matemáticop. 37
- Tecnología en la Educación matemáticap. 43
- Python y pensamiento computacionalp. 49
- Herramientas y entornos de aprendizajep. 52
- Tendencias Emergentesp. 56
- CAPÍTULO 3p. 59
- DISEÑO METODOLÓGICOp. 59
- Fundamentos Metodológicos de la Investigaciónp. 59
- Diseño del Proceso de Investigaciónp. 59
- Escenario de Investigaciónp. 61
- Selección de Informantes Clavep. 62
- Consideraciones Éticasp. 62
- Técnicas para la Recolección de la Informaciónp. 64
- Uso de Inteligencia Artificialp. 65
- Evaluación del Pensamiento Matemáticop. 66
- Análisis de Datosp. 66
- 3.10. Caracterización del Pensamiento Matemáticop. 69
- 3.11. Consideraciones sobre la interpretación de procesos cognitivosp. 71
- CAPÍTULO 4p. 73
- ANÁLISIS DE DATOSp. 66
- Consideraciones analíticas preliminaresp. 73
- Análisis de las manifestaciones del pensamiento matemático en códigos Pythonp. 85
- 4.3. Triangulación analítica profunda de los patrones identificadosp. 117
- 4.4. Caracterización integral del pensamiento matemático manifestadop. 126
- 4.5. Implicaciones didácticas derivadas del análisisp. 13
- 4.6. Visualización de patrones identificadosp. 141
- Análisis de las entrevistas finalesp. 143
- CAPÍTULO 5p. 156
- CONCLUSIONESp. 156
- Cumplimiento de los objetivos de investigaciónp. 156
- Características principales del pensamiento matemático encontradasp. 157
- Cambios importantes según el nivel educativop. 158
- Python como herramienta que cambia la forma de pensar matemáticasp. 159
- Experiencias y sentimientos de los estudiantesp. 160
- Dificultades y obstáculos encontradosp. 161
- Diferencias según el tipo de pensamiento matemáticop. 162
- Implicaciones para la educación matemáticap. 163
- Aportes al conocimiento sobre educación matemáticap. 164
- 5.10. Limitaciones del estudiop. 165
- 5.11. Recomendaciones para futuras investigacionesp. 166
- 5.12. Reflexiones finalesp. 167
- Referencias bibliográficasp. 182
- Uso de los resultados de evaluación de las Pruebas Saberp. 18
- Comparación de resultados Pruebas Saber grado 9 entre los años 2014-2017p. 19
- al 2022……p. 20
- Diseño de investigaciónp. 60
- Distribución de estudiantes participantes por género y grado académicop. 74
- dimensiones a través de los tres grados analizadosp. 76
- aprendizaje matemático según categorías y gradosp. 78
- grado………p. 80
- grado………p. 80
- décimo gradop. 161
- Figura 11: Tipos de experiencias iniciales con programación por gradop. 83
- Figura 12: Evolución de dificultades reportadas por los estudiantes según nivel educativop. 85
- Figura 13:…p. 87
- Código de estudiante de sexto grado sobre horarios de lanchas en Quibdóp. 87
- Código sobre área y perímetro utilizado por un estudiante de sexto gradop. 91
- de sexto grado…p. 95
- contexto de palafitos……p. 99
- (temperatura y precipitaciones)p. 103
- (cálculo de costos pesqueros)p. 108
- cilíndrico………p. 112
- tanque, desarrollado por un estudiante de sexto gradop. 116
- educativo…p. 117
- Figura 23: Distribución de percepciones sobre dificultad en el uso de Pythonp. 146
- los estudiantesp. 148
- Figura 25: Distribución de preferencias metodológicasp. 150
- Figura 26: Correlación entre percepción de dificultad y preferencia metodológicap. 152
- Características de los grupos participantesp. 73
- Evolución conceptual sobre programaciónp. 75
- Percepción de utilidad para el aprendizaje matemáticop. 77
- Intereses matemáticos por gradop. 79
- Experiencias iniciales con programaciónp. 82
- Evolución de dificultades reportadasp. 84
- Categorización de aspectos de mayor interésp. 144
- Percepción de dificultad en el uso de Pythonp. 145
- Categorización de aprendizajes matemáticos reportadosp. 147
- Tabla 10. Fuentes de confusión y estrategias de resoluciónp. 149
- Tabla 11. Preferencias metodológicas y sus justificacionesp. 150
- Tabla 12. Correlación entre dificultad percibida y preferencia metodológicap. 152