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Educación en Tecnología y
        Robótica
  Universidad Distrital Francisco José de
                  Caldas
Especialización en Educación en Tecnología
            Profesor: John Páez
Tipos de Pensamiento
• Pensamiento
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                Buen
                                                  Sentimiento de
             conocimiento
                                                  “Empuje” hacia
            (generalmente
                                                    un campo
           años de estudio)




                                 Disposición
                              espacio- temporal
                                 del campo
Creación de Entornos de aprendizaje

Periodo de preparación en un conjunto de cuestiones
problemáticas

    Periodo de incubación por debajo del umbral de la
    conciencia (El ocio permite procesamiento paralelo)


         Intuición (Ajá, Eureka)



              Evaluación



                   Elaboración (1% de inspiración 99% de transpiración)
Bibliografía (I)
•   [1] QUEMES: Technology Education based on Cooperative Robots. Enrique González Guerrero, Cesar Bustacara, Fabian
    Roldan, Sergio Buitrago. Pontificia Universidad Javeriana. -Bogotá, Colombia. Manuel Avellaneda, Laura Fajardo, Maloka-
    Bogotá, Colombia.2010.
•
•   [2] Collaborative learning in an educational robotics environment. Brigitte Denis, Sylviane Hubert, Service de Technologie de
    l’Education, Centre de Recherche sur l’Instrumentation en Formation
•
•   [3] Educational Robotics Initiatives in Slovakia, Pavel Petrovič, Richard Balogh, 1 Department of Applied Informatics, Faculty
    of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University, Mlynská dolina, 842 48 Bratislava, Slovakia, 2 Institute of
    Control and Industrial Informatics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics, Slovak Technical University. 2010.
•
•   [4] Advanced Robotics Projects for Undergraduate Students. Douglas Blank, Deepak Kummar, James Marshall, Lisa Meeden.
    Computer Science Program Bryn Mawr College. 2007.
•
•   [5] Student satisfaction and self-efficacy in a cooperative robotics course. Eric Zhi Feng Liu and Chun Hung Lin, National
    Central University, Chung-Li, Taiwan, ROC, Chiung Sui Chang, Tamkang University, Taipei, Taiwan, ROC.2010.
•
•   [6] Collaborative robotic instruction: A graph teaching experience. Rubén Mitnik *, Matías Recabarren, Miguel Nussbaum,
    Alvaro Soto. Department of Computer Science, School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile, Avda. Vicua
    Mackenna 4860, P.O. Box 306, Santiago 22, Chile. 2009.
•
•   [7] Robots Byte In: An exploration of computer Science education in Middle Schools. Mansi Gupta, Marwa Muhammad,
    Shikha Prashad, Faculty Advisor: Douglas S Blank. Bryn Mawr College. 2010.
Bibliografía (II)
•   [8] The effects on Student Achievement and Attitudes when using integrated learning system with
    cooperative pairs.Thomas A Brush. ETR&D Vol 45 No 1997. Pp 51-64 ISSN 1042-1629. 1997.
•
•   [9] SLAVIN, R. (1985) Team-Assisted individualization: Combining cooperative learning and
    individualized instruction in mathematics. En: Learning to cooperate, cooperating to learn. New
    York: Plenum Press.
•
•   [10] KAGAN, S. (1994). Cooperative Learning. San Clemente, CA: Resources for Teachers, Inc.
•
•   [11] Comparing Human-Human and Robot-Robot Interactions, Richard Joiner, Kim Issroff and John
    Demiris. Magazine, Collaborative Learning; Cognitive and computational approaches. 2003.
•
•   [12] Collective teacher efficacy: Its meaning measure, and impact on student achievement. Roger D.
    Goddard, University of Michigan. Wayne K. Hoy and Woolfolk Hoy, The Ohio State University. 2000.
•
•   [13] JOHNSON, D.; JOHNSON, R.( 1990). Using cooperative learning in mathematics. En: DAVIDSON,
    N. Cooperative learning in mathematics: A handbook for teachers. New York: Addison-Wesley. Pág.
    103-125.

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Educación en tecnología y robótica

  • 1. Educación en Tecnología y Robótica Universidad Distrital Francisco José de Caldas Especialización en Educación en Tecnología Profesor: John Páez
  • 2. Tipos de Pensamiento • Pensamiento – Convergente – Divergente – Complejo – Otros (No evidenciados en los artículos)
  • 3. Pensamiento Complejo • Es la capacidad de interconectar distintas dimensiones de lo real. • Permite resolver problemas de una forma característica de la tecnología. • La sistémica, la cibernética y las teorías de la información aportan en su desarrollo.
  • 4. Como abordar la robótica en la educación • Como proyecto de programación – Robomind, Microsoft Robotic Developer Studio, Robot Soccer, JADE,Quemes.
  • 5. Como proyecto de programación… Estudiantes: Sindy Cuesta, Javier B. - UPN Convenio Maloka – Universidad Javeriana
  • 6. Como abordar la robótica en la educación • Robot como centro de aprendizaje Grupo de Robótica UPN Grupo de Robótica UPN
  • 7. Robot como centro de aprendizaje Tesis: PFPD Andrea Rojas, Cristina y Nidia - UPN Tesis: Laudy Navarrete, Javier Lamprea - UPN
  • 8. Como abordar la robótica en la educación • Robot como un agente colaborativo en el aprendizaje Universidad Javeriana Grupo SiDRE
  • 9. La robótica favorece el pensamiento complejo • Integración de distintas áreas del conocimiento. Mecánica Física Electrónica Ciencia de los Programación materiales
  • 10. Integración de distintas áreas del conocimiento Estudiantes UPN – Sandra - Ivonne Grupo Sinapsis UPN
  • 11. La robótica favorece el pensamiento complejo • Operación con objetos manipulables, favoreciendo el paso de lo concreto a lo abstracto. Conceptos de Cinemática y Dinámica Comprobación de conceptos
  • 12. Operación con objetos manipulables, favoreciendo el paso de lo concreto a lo abstracto Grupo SiDRE – Universidad Javeriana Grupo de Robótica UPN
  • 13. La robótica favorece el pensamiento complejo • Operación y control de distintas variables al mismo tiempo. Velocidad Fuerza Torque Ángulos Esfuerzo
  • 14. Operación y control de distintas variables al mismo tiempo Gimnasio Generación del Futuro Tesis: PFPD Andrea Rojas, Cristina y Nidia - UPN
  • 15. La robótica favorece el pensamiento complejo • El desarrollo de un pensamiento sistémico Variables Control Mecánica Programación Electrónica
  • 16. El desarrollo de un pensamiento sistémico Tesis: Universidad Nacional – Luis Carlos Sarmiento – Gimnasio Generación del futuro Grupo Sinapsis UPN
  • 17. La robótica favorece el pensamiento complejo • Aprendizaje Autónomo. Aprender a Aprender Sentido Estrategias crítico y de reflexivo aprendizaje
  • 18. La robótica favorece el pensamiento complejo • Creación de Entornos de aprendizaje. Capacidad de transposición de fronteras Buen Sentimiento de conocimiento “Empuje” hacia (generalmente un campo años de estudio) Disposición espacio- temporal del campo
  • 19. Creación de Entornos de aprendizaje Periodo de preparación en un conjunto de cuestiones problemáticas Periodo de incubación por debajo del umbral de la conciencia (El ocio permite procesamiento paralelo) Intuición (Ajá, Eureka) Evaluación Elaboración (1% de inspiración 99% de transpiración)
  • 20. Bibliografía (I) • [1] QUEMES: Technology Education based on Cooperative Robots. Enrique González Guerrero, Cesar Bustacara, Fabian Roldan, Sergio Buitrago. Pontificia Universidad Javeriana. -Bogotá, Colombia. Manuel Avellaneda, Laura Fajardo, Maloka- Bogotá, Colombia.2010. • • [2] Collaborative learning in an educational robotics environment. Brigitte Denis, Sylviane Hubert, Service de Technologie de l’Education, Centre de Recherche sur l’Instrumentation en Formation • • [3] Educational Robotics Initiatives in Slovakia, Pavel Petrovič, Richard Balogh, 1 Department of Applied Informatics, Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University, Mlynská dolina, 842 48 Bratislava, Slovakia, 2 Institute of Control and Industrial Informatics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics, Slovak Technical University. 2010. • • [4] Advanced Robotics Projects for Undergraduate Students. Douglas Blank, Deepak Kummar, James Marshall, Lisa Meeden. Computer Science Program Bryn Mawr College. 2007. • • [5] Student satisfaction and self-efficacy in a cooperative robotics course. Eric Zhi Feng Liu and Chun Hung Lin, National Central University, Chung-Li, Taiwan, ROC, Chiung Sui Chang, Tamkang University, Taipei, Taiwan, ROC.2010. • • [6] Collaborative robotic instruction: A graph teaching experience. Rubén Mitnik *, Matías Recabarren, Miguel Nussbaum, Alvaro Soto. Department of Computer Science, School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile, Avda. Vicua Mackenna 4860, P.O. Box 306, Santiago 22, Chile. 2009. • • [7] Robots Byte In: An exploration of computer Science education in Middle Schools. Mansi Gupta, Marwa Muhammad, Shikha Prashad, Faculty Advisor: Douglas S Blank. Bryn Mawr College. 2010.
  • 21. Bibliografía (II) • [8] The effects on Student Achievement and Attitudes when using integrated learning system with cooperative pairs.Thomas A Brush. ETR&D Vol 45 No 1997. Pp 51-64 ISSN 1042-1629. 1997. • • [9] SLAVIN, R. (1985) Team-Assisted individualization: Combining cooperative learning and individualized instruction in mathematics. En: Learning to cooperate, cooperating to learn. New York: Plenum Press. • • [10] KAGAN, S. (1994). Cooperative Learning. San Clemente, CA: Resources for Teachers, Inc. • • [11] Comparing Human-Human and Robot-Robot Interactions, Richard Joiner, Kim Issroff and John Demiris. Magazine, Collaborative Learning; Cognitive and computational approaches. 2003. • • [12] Collective teacher efficacy: Its meaning measure, and impact on student achievement. Roger D. Goddard, University of Michigan. Wayne K. Hoy and Woolfolk Hoy, The Ohio State University. 2000. • • [13] JOHNSON, D.; JOHNSON, R.( 1990). Using cooperative learning in mathematics. En: DAVIDSON, N. Cooperative learning in mathematics: A handbook for teachers. New York: Addison-Wesley. Pág. 103-125.