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Artículos

Vol. 22 Núm. 2 (2019): Julio

USOS DE LA OPTIMIZACIÓN DE INGENIEROS EN FORMACIÓN: EL ROL DE LA INGENIERÍA MECATRÓNICA Y DE LA OBRA DE LAGRANGE

DOI
https://doi.org/10.12802/relime.19.2223
Enviado
noviembre 6, 2022
Publicado
2019-07-01

Resumen

La enseñanza de la optimización habitualmente se ha convertido en un proceso mecánico y desprovisto de argumentaciones: en general son ignorados sus usos en situaciones específicas de otras disciplinas, tales como la ingeniería. Con la Teoría Socioepistemológica, hacemos una investigación empírica donde se problematiza la epistemología de usos para valorar la justificación funcional que demandan otros dominios de conocimiento. Analizamos aspectos de la obra Mecánica Analítica de Lagrange y del trabajo de ingenieros mecatrónicos. Se definió a ingenieros en formación como la comunidad de estudio, y se sustenta la emergencia de una situación específica de selección así como sus usos y significados de la optimización. La metodología consistió en la técnica de análisis documental y en entrevistas semiestructuradas. Se encontró que las situaciones de selección generan significaciones y argumentaciones de optimización.

Citas

  1. Camacho, A. y López, J. (2014). Didáctica de la programación lineal por medio de la movilidad de registros de representación. RECAI Revista de Estudios en Contaduría, Administración e Informática, 3(7), 93-117. Disponible en: https://recai.uaemex.mx/article/view/8914
  2. Cantoral, R. (2013). Teoría Socioepistemológica de la Matemática Educativa. Estudios sobre construcción social del conocimiento. Barcelona, España: Gedisa.
  3. Cantoral, R., Moreno - Durazo, A. y Caballero - Pérez, M. (2018). Socio - epistemological research on mathematical modelling: an empirical approach to teaching and learning. ZDM Mathematics Education 50 (1-2), 77-89. doi: 10.1007/s11858-018-0922-8
  4. Cantoral, R., Reyes - Gasperini, D. y Montiel, G. (2015). Socioepistemología, Matemáticas y Realidad. Revista Latinoamericana de Etnomatemática, 7(3), 91-116. http://www.revista.etnomatematica.org/index.php/RevLatEm/article/view/149
  5. Cordero, F. (2008). El uso de las gráficas en el discurso del cálculo escolar. Una visión socioepistemológica. En R. Cantoral, O. Covián, R. M. Farfán, J. Lezama y A. Romo (Eds.), Investigaciones sobre enseñanza y aprendizaje de las matemáticas: Un reporte Iberoamericano (pp. 285-309). México:
  6. Díaz de Santos - Comité Latinoamericano de Matemática Educativa. A. C.
  7. Cordero, F. (2016a). Modelación, Funcionalidad y Multidisciplinariedad: El Eslabón de la Matemática y el Cotidiano. En Díaz y Arrieta (Eds). Investigaciones Latinoamericanas en Modelación Matemática Educativa. España: Díaz de Santos.
  8. Cordero, F. (2016b). La función social del docente de matemáticas: pluralidad, transversalidad y reciprocidad. En S. Estrella et al. (Eds.), XX Actas de las Jornadas Nacionales de Educación Matemática (pp. 23-30), ISSN 0719-8159. Valparaíso, Chile: SOCHIEM, Instituto de Matemática de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Recuperado de http://ima.ucv.cl/congreso/xxjnem/
  9. Cordero, F. y Flores, R. (2007). El uso de las gráficas en el discurso matemático escolar. Un estudio socioepistemológico en el nivel básico a través de los libros de texto. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 10(1), 7-38.
  10. Cordero, F., Gómez, K., Silva - Crocci, H. y Soto, D. (2015). El Discurso Matemático Escolar: la Adherencia, la Exclusión y la Opacidad. Barcelona, España: Gedisa
  11. Cordero, F., Mena-Lorca, J. y Huincahue, J. (2017). A category of modeling: functional mathematics of other domains of knowledge and the learning of mathematics. Enviado a publicación.
  12. Del Valle, T. (2015). Los Usos de la Optimización: un Marco de Referencia y la Teoría Socioepistemológica. (Tesis de Doctorado no publicada), Instituto de Matemáticas, PUCV. Chile.
  13. Farfán, R. (2012). Sociepistemología y ciencia. El caso del estado estacionario y su matematización. Barcelona, España: Gedisa.
  14. Guber, R. (2001). La etnografía. Método, Campo y Reflexividad. Ed. Norma: Bogotá.
  15. Hollebrands, K; & Okumus, S. (2017). Prospective Mathematics Teachers’ Processes for Solving Optimization Problems Using Cabri 3D. Digital Experiences in Mathematics Education, 1-27. doi: 10.1007/s40751-017-0033-0
  16. Lagrange, J. (1867). Méthode de Maximis et Minimis. En J. -A. Serret (Ed.), Œuvres de Lagrange. Vol. 1. París. Gauthier - Villars.
  17. Lagrange, J. (1788/1963). La Statique: Manière plus simple et plus gènèrale de faire usage de la formule de L’èquilibre, donnèe dans la Section duexième. En J. Bertrand (Ed.), Mécanique Analytique (pp. 69-99). Ed. 3. Vol.1. México D.F.: Clásicos de la Ciencia.
  18. Malaspina, U. y Font, V. (2010). The role of intuition in the solving of optimization problems. Educational Studies in Mathematics, 75(1), 107-130. doi: 10.1007/s10649-010-9243-8
  19. Ministerio de Educación de Chile (2001). Programa de estudio tercer año medio matemática: Álgebra y Modelos Analíticos. Santiago, Chile. Autor
  20. Mendoza, J. y Cordero, F. (2018). La modelación en las comunidades de conocimiento matemático. El uso de las matemáticas en ingenieros biónicos. El caso de la estabilidad. Revista Latinoamericana de Etnomatemática, 11(1), 36-61.
  21. Mendoza, J., Cordero, F., Solís, y M. Gómez, K (2018). El Uso del Conocimiento Matemático en las Comunidades de Ingenieros. Del Objeto a la Funcionalidad Matemática. Bolema, Rio Claro (SP), v. 32, n. 62, p. 1219-1243, dez. 2018. doi: 10.1590/1980-4415v32n62a23
  22. Morales, A. y Cordero, F. (2014). La Graficación - Modelación y la Serie de Taylor. Una Socioepistemología del Cálculo. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 17(3), 319-345. doi: 10.12802/relime.13.1733
  23. Morales, A., Mena, J., Vera, F. y Rivera, R. (2012). El Rol del tiempo en un proceso de modelación utilizando videos de experimentos físicos. Revista Enseñanza de las Ciencias, 30(3), 237-256. doi: 10.5565/rev/ec/v30n3.694
  24. Orozco, M., Ortiz, C., Urrutia, J., Martin, R., Rodríguez, A. y Villaseñor, P. (2013). A genetic algorithm for filter design to enhance features in seismic images. Journal of Geophysics and Engineering, 1(1), 1-13. doi: 10.1111/1365-2478.12026
  25. Reaño, C. y Malaspina, U. (2011). Introducción a la programación lineal. Una mirada desde la Teoría de Situaciones Didácticas. Comunicación presentada en XIII CIAEM-IACME, Recife, Brasil, 1-12.
  26. Rojas, I. (2011). Elementos para el diseño de técnicas de investigación: Una propuesta de definiciones y procedimientos en la investigación científica. Tiempo de Educar, 12(24), 277-297.
  27. Soto, D. y Cantoral, R. (2014). Discurso matemático escolar y exclusión. Una visión socioepistemológica. Boletim de Educação Matemática, 28(50), 1525-1544. doi: 10.1590/1980-4415v28n50a25
  28. Tran Kiem, M. y Lagrange, J. (2016). Connected functional working spaces: a framework for the teaching and learning of functions at upper secondary level. ZDM: the international journal on mathematics education, 48(6). 793-807. doi: 10.1007/s11858-016-0774-z

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