Evaluar los efectos del enfoque modular en el aprendizaje de las matemáticas sobre la creatividad independiente de los estudiantes universitarios
DOI:
https://doi.org/10.20952/revtee.v14i33.16064Palabras clave:
Aprendizaje matemático, Aprendizaje modular, Creatividad independiente, Institución de educación superior, Proyectos de investigaciónResumen
Numerosos profesores e investigadores están estudiando la cuestión de mejorar la eficacia de la educación universitaria y ofrecen tecnologías innovadoras para afrontar este desafío. El aprendizaje modular se encuentra entre las técnicas de enseñanza más relevantes y productivas. El artículo examina cómo el enfoque modular en el aprendizaje de las matemáticas contribuye al desarrollo de la creatividad independiente de los estudiantes universitarios. La prueba se realizó en la Universidad Industrial de Tyumen (Rusia) entre los estudiantes del programa de Geología Aplicada con 28 individuos en el grupo de control y 27 individuos en el grupo experimental. Se impartió a los alumnos una serie de conferencias para presentar nuevo material que posteriormente fue asimilado y reforzado durante las sesiones prácticas a través de bloques y cadenas de tareas preparatorias y auxiliares. Para demostrar su conocimiento y comprensión del material, los estudiantes aprobaron pruebas y exámenes individuales. Los datos estadísticos se procesaron mediante la prueba de chi-cuadrado de Pearson y la prueba de rango con signo de Wilcoxon. Con base en la regla de toma de decisiones, la investigación confirma la hipótesis de que el enfoque modular es más efectivo para formar la creatividad independiente de los estudiantes en el aprendizaje de las matemáticas en comparación con la educación convencional. Los resultados de la investigación demuestran que el 92% de los estudiantes del grupo experimental se dedicó a resolver problemas matemáticos avanzados, mientras que en el grupo de control esta proporción fue del 61%. La proporción de estudiantes en el grupo experimental que prepararon proyectos de investigación aumentó de 52% a 89%, mientras que en el grupo de control su número disminuyó de 56% a 43%. Entre las vías para la investigación adicional se encuentra un intento de implementar proyectos de investigación aplicada no solo en el aprendizaje de las matemáticas, sino también en las materias de estudio aplicadas a lo largo de todo el período de formación. Se espera que el desarrollo de la creatividad independiente de los estudiantes universitarios tenga un efecto positivo en su capacidad para absorber el material de otros cursos.
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Citas
Afanasyev, V. V. (1996). Formation of students’ creative activity in the process of solving mathematical problems. Ushinsky YSPU.
Afanasyev, V. V., Povarenkov, Yu. P., & Smirnov, E. I. (2002). Training a math teacher: Innovative approaches. Gardariki.
Ammosova, N. V. (2008). Formation of the creative personality of primary schoolchildren by means of mathematics. AGPU.
Bespalko, V. P. (2009). Elements of learning methodology. Pedagogika.
Brushlinsky , A. V. (1983). Psychology of thinking and problem learning. Znanie.
Dewey, J. (1997). Psychology and pedagogy of thinking. Sovershenstvo.
Fridman, L. M. (1987). Pedagogical Experience through the Eyes of a Psychologist: A Teacher’s Book. Prosveschenie.
Gardanova, Z., Ponkratov, V., Kuznetsov, N., Nikitina, N., Dudnik, O., Latypova, E., & Shcherbatykh, S. (2020). A model for optimizing the structure of teaching techniques for distance learning in the Russian higher education system. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 1–21. https://doi.org/10.3390/joitmc6040147
Genkulova, O. V. (2004). Methodological support of individual independent work using the method of learning algebra and the principles of analysis of future math teachers. Cand. ped. sci. diss. Yaroslavl, Russia.
Gmurman, V. E. (2016). Theory of probabilities and math statistics. Visshaya Shkola.
Grebennikova, V. M., Bonkalo, T. I., Nikitina, N. I., Gardanova, Z. R., & Grebennikov, O. V. (2019). A study of personality factors in inclusive vocational education: The case of Russia. Espacios, 40(44), 25.
Gusev, V. A., Matrosov, V. L., & Nasybulina, A. K. (1993). Math learning and the holistic formation of a student’s personality (pp. 38-47). In MSPU Scientific Works. Series: Natural Sciences. Prometey.
Hansen, E. K. S. (2021). Students’ agency, creative reasoning, and collaboration in mathematical problem solving. Mathematics Education Research Journal. https://doi.org/10.1007/s13394-021-00365-y
Hendry, G. D., & Tomitsch, M. (2014). Implementing an exemplar-based approach in an interaction design subject: Enhancing students’ awareness of the need to be creative. International Journal of Technology and Design Education, 24(3), 337-348. https://doi.org/10.1007/s10798-013-9256-6
Ioannou, A., Vasiliou, C., Zaphiris, P., Arh, T., Klobučar, T., & Pipan, M. (2015). Creative Multimodal Learning Environments and Blended Interaction for Problem-Based Activity in HCI Education. TechTrends, 59, 47-56. https://doi.org/10.1007/s11528-015-0839-9
Kamal P., & Ahuja S. (2019). Academic Performance Prediction Using Data Mining Techniques: Identification of Influential Factors Affecting the Academic Performance in Undergrad Professional Course. In: N. Yadav, A. Yadav, J. Bansal, K. Deep, & J. Kim (Eds.). Harmony Search and Nature Inspired Optimization Algorithms, Advances in
Intelligent Systems and Computing, 741. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-0761-4_79
Kashapov, M. M. (2006). Psychology of professional thinking. PER SE.
Lawanto, O., & Stewardson, G. (2013). Students’ interest and expectancy for success while engaged in analysis- and creative design activities. International Journal of Technology and Design Education, 23, 213-227. https://doi.org/10.1007/s10798-011-9175-3
Lerner, I. Ya. (1976). Didactic system of learning methods. Znanie.
Lerner, I. Ya. (2001). Didactic basics of learning methods. Pedagogika.
Litau, E. Y. (2018, April 25-26). Cognitive science as a pivot of teaching financial disciplines (pp. 72-80). Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2018: Innovation Management and Education Excellence through Vision 2020, Milan.
Pólya, G. (1991). How to Solve It. Kvantor.
Shakil Ahamed, A. T. M., Mahmood, N. T., & Rahman, R. M. (2017). Prediction of Academic Performance During Adolescence Based on Socioeconomic, Psychological and Academic Factors. In: D. Król, N. Nguyen, & K.Shirai (Eds.). Advanced Topics in Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2017. Studies in Computational Intelligence, 710. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-56660-3_7
Shcherbatykh, S. V., Dvoryatkina, S. N., & Smirnov, E. I. (2020). Parameters and structure of neural network databases for assessment of learning outcomes. International Journal of Criminology and Sociology, 9, 1638-1648.
Stepanov, V. D. (2001). Intensifying extracurricular work in mathematics in high school. Prosveschenie.
Ventcel, E. S. (2014). Theory of probabilities. Nauka.
Yutsyavichene, P. A. (2001). Principles of modular learning. Soviet Pedagogy, 1, 55-60.
Zubova, E. A. (2020). Developing engineering student creativity in mathematics classes at technical university. International Transaction Journal of Engineering, Management & Applied Sciences & Technologies, 11(13), 19-28.
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