Propuesta para evidenciar atributos de aprendizaje matemático, bajo esquemas de modelación (MEA)

Autor: Nelly Rigaud Téllez
Coautor(es): Roberto Blanco Bautista
Las tendencias actuales de acreditación indican que una educación de ingeniería con calidad, representará una visión mundial en las siguientes décadas (ABET, 2015). En marcos de acreditación y de formación ingenieril se enfatiza la importancia de documentar resultados de desempeño y de atributos desarrollados por estudiantes, lo cual proporciona oportunidades de contribuir a un enfoque basado en evidencias. En el caso particular de matemáticas, cuerpos acreditadores de ingeniería sugieren que para sustentar evidencias de aprendizaje, se incluyan actividades de enseñanza con mecanismos innovadores (CACEI, 2017). Lo anterior, implica relacionar conocimientos matemáticos, ciencia y tecnología con atributos directos en resolución de problemas, y atributos transversales en trabajo en equipo, comunicación efectiva, responsabilidad ética y profesional, impacto global y social, todo ello para adaptarse eficientemente a diferentes contextos nacionales e internacionales. Esto, representa muchos retos, desde comprender los atributos solicitados, indagar y determinar instrumentos de evaluación, hasta la implementación y presentación de evidencias. Además, una educación de calidad requerirá de mejores y diferenciados esquemas de enseñanza, sujetos a alcanzar resultados de aprendizaje, aunque también se necesitará responder a los ritmos, condiciones y procesos de aprendizaje de alumnos, que les permitan adquirir conocimientos técnicos y profesionales, y al mismo tiempo, desarrollar habilidades matemáticas como complementos de conocimientos disciplinarios. Al respecto, la revisión de la literatura mostró que existen diversas aproximaciones basadas en las teorías del constructivismo, cognitiva y sociales, en las cuales se aplicaron métodos cuantitativos y cualitativos, que permitieron explicar complejidades de aprendizaje en aulas, asociadas a la definición de un modelo matemático, incluyendo alcanzar un resultado, y el proceso de desarrollar y usar un propio sistema interpretativo, en función de la práctica diaria. No obstante, en las investigaciones analizadas no queda claro cómo se llevó a cabo la documentación del progreso, la estructura, el diseño de rúbricas para reunir evidencia sobre efectos de enseñanza, y para informar y determinar áreas de oportunidad. Urhan & Dost (2017) proponen para matemáticas, la valoración de estándares de enseñanza, acorde a la modelación Model- Eliciting Activities (MEA), la cual proporciona una experiencia integrada, constituida con problemas acordes con la realidad social y experiencia de estudiantes que requieren no solo de documentar una solución, también el proceso de solución, y tratar con situaciones que representan dilemas éticos. Se presenta una propuesta orientada a generar evidencia de aprendizaje de matemáticas y atributos transversales sugeridos por cuerpos acreditadores, considerando los principios de construcción de un MEA. La propuesta se describe como una ordenación lógica que permite generar información en forma sistemática. Se realizó una prueba piloto, en la asignatura de métodos numéricos de las carreras de Ingeniería en Computación, Ingeniería Industrial e Ingeniería Mecánica de una universidad pública en el Estado de México, durante el 2016 y el 2017. Los resultados sugieren que la propuesta puede emplearse en otras disciplinas de matemáticas, debido a que su organización es factible. Referencias ABET (2015). Criteria for accrediting engineering programs, 2016-2017. ABET, disponible en: www. abet.org/wp-content/uploads/2015/10/E001-16-17-EAC-Criteria-10-20-15.pdf CACEI. (2017). Marco de referencia 2018 del CACEI en el contexto internacional (ingenierías). COPAES, L-CACEI-dge-0.5/Rev. 00, Cd. De Mex Lesh, R., Hamilton, E., & Kaput, J. (2007). Foundations for the future in mathematics education. London: Taylor and Francis Urhan S. & Dost S. (2017). Analysis of Ninth Grade Mathematics Course Book Activities Based on Model-Eliciting Principles. Int J of Sci and Math Educ DOI 10.1007/s10763-017-9808-4