Resumen
La presente investigación se propone determinar las habilidades de pensamiento abstracto lógico (HPAL) desarrolladas por alumnos de educación superior; para alcanzar esa meta, se creó un software enfocado en la simulación de circuitos eléctricos compatible con los procesos de aprendizaje de nivel universitario, con el fin de caracterizar acciones cognitivas y metacognitivas exhibidas por los participantes al operarlo. En ese sentido, se usan métodos constructivos de modelización matemática dinámica en el ámbito de la metacognición desde una perspectiva de linealización (MDL). La ventaja de este diseño infraestructural yace en que la interfaz constituye una opción asequible y versátil, porque se ha programado en lenguaje C# de código abierto, ya sea para ejecutarse en la red o bien instalarse desde sistemas operativos convencionales. El trabajo desempeñado por los estudiantes durante las pruebas preliminares fue satisfactorio. Se les presentó una novedosa interfaz de usuario instalable en Windows o accesible vía navegadores web. Los resultados permitieron evaluar el progreso de las habilidades del pensamiento y generar métodos y estrategias de enseñanza aprendizaje. Así, su análisis, argumentación e interpretación de los circuitos eléctricos constituyen un aporte significativo para la docencia en general y la matemática educativa en particular.
Referencias
Abassian, A., Safi, F., Bush, S. y Bostic, J. (2020). Five different perspectives on mathematical modeling in mathematics education. Investigations in Mathematics Learning, 12(1), 53-65. https://doi.org/10.1080/19477503.2019.1595360
Akmar, N., Nadhirah, N., Tasneem, A., Sabrina, I. y Nasuha, F. (2021). Design and development EduPocket A+. Momentum: Physics Education Journal, 5(1), 94-100. https://doi.org/10.21067/mpej.v5i1.5700
Akpur, U. (2021). The Predictive Level of Cognitive and Meta-Cognitive Strategies on Academic Achievement. International Journal of Research in Education and Science, 7(3), 593-607. https://doi.org/10.46328/ijres.1444
Astorga, J. M. (2014). Aplicación de modelos de regresión lineal para determinar las armónicas de tensión y corriente. Ingeniería Energética, 35(3), 234-241. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5131934
Bakar, Z., Salim, F., Zainuddin, N., Noor, N. y Mohemad, R. (2021). Analysis of Web-based Learning Interface Design based on Experts Verification for Higher Education. JOIV International Journal on Informatics Visualization, 5(2), 134-138. https://doi.org/10.30630/joiv.5.2.410
Bocanegra, S., Montoya, O. y Molina Cabrera, A. (2020). Estimación de parámetros en transformadores monofásicos empleando medidas de tensión y corriente. Revista UIS, 19(4), 63-76. https://doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020006
Bossio, J. L., Santa Ramírez, Z. M. y Jaramillo, C. M. (2023). Un análisis sobre las barreras de la modelación matemática en la práctica educativa del profesor de básica primaria. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (68), 255-285. https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/1368
Bravo, J. y Rodríguez, L. (2020). Formación del concepto de integral doble mediante la modelación matemática en la carrera de ingeniería informática. Acta Latinoamericana de Matemática Educativa, 33(1), 400-409. https://www.clame.org.mx/documentos/alme33_1.pdf
Bueno Hernández, R., Naveira Carreño, W. y González Hernández, W. (2020). Los conceptos matemáticos y sus definiciones para la formación de los ingenieros informáticos para la sociedad. Universidad y Sociedad. Revista Científica de la Universidad de Cienfuegos 12(6), 444-452. http://scielo.sld.cu/pdf/rus/v12n6/2218-3620-rus-12-06-444.pdf
Coughlan, T. (2020). The use of open data as a material for learning. Educational Technology Research and Development, 68, 383-411. https://doi.org/10.1007/s11423-019-09706-y
Del Río, O. (2011). El proceso de investigación: etapas y planificación de la investigación. En L. Vilches (Coord.), La investigación en comunicación. Métodos y técnicas en la era digital (pp. 67-96). Gedisa. Dijkstra, T. y Henseler, J. (2015). Consistent Partial Least Squares Path Modeling. MIS Quarterly, 39(2), 297-316. https://www.jstor.org/stable/26628355
Duarte, D. M., Pedro, L. y Santos, C. (2021). The use of mobile applications in higher education classes: a comparative pilot study of the students’ perceptions and real usage. Smart Learning Environments, 8, art. 14. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00159-6
Ejiyi, C., Deng, J., Ejiyi, T., Salako, A., Ejiyi, M. y Anomihe, C. (2021). Design and Development of Android Application for Educational Institutes. Journal of Physics: Conference Series, 1769, 1-8. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1769/1/012066/meta
Ergashev, J., Ergasheva, M. y Samatova, G. (2021). Application of Information and Communication Technologies in Solving Geometric Problems. Annals of the Romanian Society for Cell Biology, 25(3), 4191-4197. http://annalsofrscb.ro/index.php/journal/article/view/1909
Fiallos, G. (2021). La Correlación de Pearson y el proceso de regresión por el Método de Mínimos Cuadrados. Ciencia Latina. Revista Multidisciplinar, 5(3), 2491-2509. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v5i3.466
Gu, C. (2011). QLMOR: A Projection-Based Nonlinear Model Order Reduction Approach Using Quadratic-Linear Representation of Nonlinear Systems. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 30(9), 1307-1320. https://doi.org/10.1109/TCAD.2011.2142184
Hidayat, R., Zulnaidi, H. y Syed Zamri, S. (2018). Roles of metacognition and achievement goals in mathematical modeling competency: A structural equation modeling analysis. PLoS one, 13(11), e0206211. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206211
Jaramillo, L. y Puga, L. (2016). El pensamiento lógico-abstracto como sustento para potenciar los procesos cognitivos en la educación. Sophia. Colección de Filosofía de la Educación, (21), 31-55. https://doi.org/10.17163/soph.n21.2016.01
Kaiser, G. y Brand, S. (2015). Modelling competencies: Past development and further perspectives. En G. A. Stillman, W. Blum y M. S. Biembengut (Eds.), Mathematical Modelling in Education Research and Practice. Cultural, Social and Cognitive Influences (pp. 129-149). https://doi.org/10.1007/978-3-319-18272-8_10
Kú, D., Trigueros, M. y Oktaç, A. (2008). Comprensión del concepto de base de un espacio vectorial desde el punto de vista de la teoría APOE. Educación Matemática, 20(2), 65-89. https://www.redalyc.org/pdf/405/40512062004.pdf
Lee, K. y Sim, J. (2021). Design and Development for Mobile Adaptive Layer in Mobile Learning Applications. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 10(2), 550-556. https://www.ijert.org/research/design-and-development-for-mobile-adaptive-layer-in-mobile-learning-applications-IJERTV10IS020242.pdf
Lu, X. y Kaiser, G. (2022). Can mathematical modelling work as a creativity-demanding activity? An empirical study in China. ZDM-Mathematics Education, 54, 67-81. https://doi.org/10.1007/s11858-021-01316-4
Marakana, M., Parmar, A. y Shah, P. (2021). A Smart Android Application with Machine Learning Extension to Operate Computer and IoT Devices. En 2021 2nd International Conference for Emerging Technology (INCET) (pp. 1-5). https://doi.org/10.1109/INCET51464.2021.9456382
Marbouti, F. y Strobel, J. (2013). Prototyping an Interactive Application to Support Collaborative Open-Ended Problem Solving for Precollege Students. En 2013 ASEE Annual Conference & Exposition (pp. 23.1005.1-23.1005.8).
Mentzer, N., Huffman, T. y Thayer, H. (2014). High school student modeling in the engineering design process. International Journal of Technology and Design Education, 24, 293-316. https://doi.org/10.1007/s10798-013-9260-x
Niss, M. (2017). Obstacles Related to Structuring for Mathematization Encountered by Students when Solving Physics Problems. International Journal of Science and Mathematics Education, 15, 1441-1462. DOI: 10.1007/s10763-016-9754-6
Niss, M. y Blum, W. (2020). The Learning and Teaching of Mathematical Modelling. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315189314
Fonseca, S. (2023). Experiencias Docentes Metodología para la enseñanza de la modelación matemática de problemas de la profesión, vía ecuaciones diferenciales. Pensamiento Matemático, 13(1), 25-37.
Popa, C. R. (2017). High output dynamic range exponential function synthesizer. Microelectronics Journal, 63, 123-130. https://doi.org/10.1016/j.mejo.2017.03.013
Ren, Y., Allenmark, F., Müller, H. J. y Shi, Z. (2021). Variation in the “coefficient of variation”: Rethinking the violation of the scalar property in time-duration judgments. Acta Psychologica, 214, art. 103263. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2021.103263
Recio, R. (2018). ¿Cómo cambiar las creencias y el pensamiento utilizando los contenidos de la modelación matemática en la formación de ingenieros? Roca: Revista Científico-Educaciones de la provincia de Granma, 14(5), 106-117. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6759989
Sánchez, M., Fernández, M. y Díaz, J. (2021). Técnicas e instrumentos de recolección de información: análisis y procesamiento realizado por el investigador cualitativo. Revista Científica UISRAEL, 8(1), 107-121. https://doi.org/10.35290/rcui.v8n1.2021.400
Sansolis, E. B. y Leonoras, C. S. (2021). Viability of a technology-based education afterschool program. Technium. Social Sciences Journal, 19. https://techniumscience.com/index.php/socialsciences/article/view/3170
Stošić, L., Dermendzhieva, S. y Tomczyk, L. (2020). Information and communication technologies as a source of education. World Journal on Educational Technology: Current Issues, 12(2), 128-135. https://doi.org/10.18844/wjet.v12i2.4815
Sudarno y T Widiharih (2021). Determination parameter of exponential function based positive number. Journal of Physics: Conference Series, 1943, art. 012152. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1943/1/012152
Sulakono, B., Sarkum, S., Munandar, M., Masrizal, M. e Irmayani, D. (2020). The Diversity of Labuhanbatu Community Culture in Android-Based Applications. International Journal of Advances in Data and Information Systems, 1(2), 60-68. https://doi.org/10.25008/ijadis.v1i2.182
Tolan, S., Pesole, A., Martínez Plumed, F., Fernández Macías, E., Hernández Orallo, J. y Gómez, E. (2021). Measuring The Occupational Impact of AI: Tasks, Cognitive Abilities and AI Benchmarks. Journal of Artificial Intelligence Research, 71, 191-236. https://doi.org/10.1613/jair.1.12647
UNESCO (2022). Educación superior. https://www.unesco.org/es/higher-education
Vesga, G. y De Losada, M. (2018). Creencias epistemológicas de docentes de matemáticas en formación y en ejercicio sobre las matemáticas, su enseñanza y aprendizaje. Revista Colombiana de Educación, (74), 243-267. https://doi.org/10.17227/rce.num74-6909
Xu, Q., Wang, N., Tian, B., Xing, L. y Bai, W. (2020). Challenges and Countermeasures of Education in the Era of Big Data. En PICEIT 2020: Proceedings of the 2020 9th International Conference on Educational and Information Technology (pp. 215-218). https://doi.org/10.1145/3383923.3383964

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Derechos de autor 2025 PädiUAQ