Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas

Prof. Edgar Serna M.
Editor
Geoinformática aplicada con
Aprendizaje Basado en Problemas
Medellín – Antioquia 2017
Instituto Antioqueño de Investigación

Serna, M.E. (Editor)
Geoinformática aplicada con Aprendizaje Basado en Problemas
Editorial Instituto Antiqueño de Investigación, 2017
Medellín, Antioquia
Investigación Científica
ISBN: 978-958-59127-7-9
Geoinformática aplicada con Aprendizaje Basado en Problemas
Serie Procesos Formativos
© Instituto Antioqueño de Investigación
Edición: diciembre 2017
ISBN: 978-958-59127-7-9
Publicación electrónica gratuita
Diseño: Instituto Antioqueño de Investigación
Edición: Editorial IAI
Copyright © 2017 Instituto Antioqueño de Investigación (IAI)TM. Except where otherwise noted, content in this publication
is licensed under Creative Commons Licence CC BY-NC-SA 4.0.
Global Publisher: Instituto Antioqueño de Investigación (IAI)
Cover Designer: IAI, Medellín, Antioquia.
Editorial Instituto Antioqueño de Investigación is trademarks of Instituto Antioqueño de Investigación. All other trademarks
are property of their respective owners.
The information, findings, views, and opinions contained in this publication are responsibility of the author and do not
necessarily reflect the views of Instituto Antioqueño de Investigación (IAI), and does not guarantee the accuracy of any
information provided herein.
Diseño, edición y publicación: Editorial IAI
Instituto Antioqueño de Investigación
http://fundacioniai.org
contacto(AT)fundacioniai.org
© 2017 Instituto Antioqueño de Investigación
Medellín, Antioquia

Editor
Prof. Edgar Serna M.
Geoinformática aplicada con
Aprendizaje Basado en Problemas
ISBN: 978-958-59127-7-9
Compiladores
Helena Pérez G.
Carlos A. Castro C.
Yuliana Castrillón M.
Germán M. Valencia H.
Juan C. Valdés Q.
Editorial Instituto Antioqueño de Investigación
Medellín – Antioquia
2017

3
PRESENTACIÓN
Este libro es producto del proyecto de investigación Diseño e implementación de objetos virtuales de
aprendizaje basados en problemas, para la formación específica en Sistemas de Información Geográfica
de Código Abierto OPENGIS y Software Libre FOSS (Free and Open Source Software). El propósito de este
texto es exponer metódicamente el análisis y la solución de problemas con componente geoinformático
(adquisición, almacenamiento, procesamiento y despliegue de geodatos), para apoyar el logro de
capacidades en los procesos de formación en las áreas de Sistemas de Información Geográfica (SIG),
Geoinformática y afines, de la misma manera que proponer problemas cuyo proceso de análisis y
solución puedan generar ideas de investigación y nuevas temáticas de trabajo en el aula.
Para estructurar contenidos interactivos sobre temas de geoinformática, que luego se puedan
empaquetar como objetos de aprendizaje de fácil uso, se requiere conformar equipos de trabajo con
especialistas en diferentes áreas de la geoinformática para que diseñen problemas contextualizados,
de interés para el estudiante y para la industria, que exijan trabajo cooperativo, justificación y
explicación de suposiciones y toma de decisiones por parte de los estudiantes; además, que motiven a
comprender nuevos conceptos, relacionen el tema con el entorno, con preguntas iniciales motivadoras,
generen controversia, vínculos con conocimientos previos y respuestas y soluciones diversas.
Para responder a estas características, en el libro se adopta el modelo de competencias Geospatial
Management Competency Model (GTCM), desarrollado por The Urban and Regional Information
Systems Association (URISA), en el que se busca desarrollar competencias personales, académicas, del
lugar de trabajo, de la industria, específicas y de gestión. Por otro lado, si bien contiene problemas que
exponen el proceso de análisis y presentan una solución, también se pueden adecuar en el aula para
obtener otras soluciones de manera colaborativa y contextualizada, y para diferentes disciplinas, tal
como lo sugiere el concepto de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Los autores de los capítulos
diseñaron los problemas teniendo en cuenta las áreas del modelo GTCM y contemplando competencias
gruesas, tales como manejo, generación, procesamiento y análisis de datos, manejo de software,
administración de proyectos, generación de productos y programación, con las correspondientes
habilidades que se deben adquirir.
El texto sirve de apoyo para cursos de pregrado y posgrado en los que se requiera solucionar
problemas con componentes geoinformáticos. Por ejemplo, Ingeniería Ambiental (cartografía y
topografía, hidráulica e hidrología, ordenamiento territorial, evaluaciones ambientales, geomática,
gestión ambiental, modelación de recursos naturales en aire, en agua y en suelo), Ingeniería Industrial
(logística, estrategia de operaciones, mercadeo), Ingeniería de Sistemas (nuevas tecnologías SIG,
programación Python SIG, diseño y desarrollo de software, bases de datos espaciales), Ingeniería
Multimedia (desarrollo de contenidos de aprendizaje interactivos), Ingeniería Electrónica (monitoreo
remoto y telemetría) e Ingeniería de Sonido (modelamiento y mapeo del ruido ambiental). Igualmente,
para cursos en especializaciones en Sistemas de Información Geográfica y en Maestría en
Geoinformática.
Si bien el libro es producto de un proyecto de investigación, el proceso de creación también una
investigación en sí misma, no sólo por reunir a 27 especialistas en áreas y temas de la geoinformática,
sino porque fue necesario diseñar un modelo para adecuar el ABP, como estrategia didáctica para
interacción en el aula, a un documento escrito con su correspondiente plantilla de evaluación.
Adicionalmente, se necesitará un nuevo proyecto para diseñar y desarrollar contenidos interactivos en
el área de la geoinformática, adoptando y adecuando prácticas ágiles de la Ingeniería del Software, pero
con la autorización de los autores y diseñadores de los problemas presentados en este libro.

4
PRÓLOGO
El establecimiento de la geoinformática como disciplina tecnológica madura, propició el
surgimiento de nuevas formas de ver y entender los elementos y procesos que se presentan en la
naturaleza. Este hecho se soporta en la posibilidad que tienen los gestores del territorio y los
fenómenos que en él ocurren de unir datos y métodos con el objetivo de representar, analizar, entender
y modelar fenómenos que son variables en el tiempo y en el espacio, haciendo uso de objetos espaciales
explícitos y capacidades de almacenamiento, integración, procesamiento y análisis que ofertan los
Sistemas de Información Geográfica e instrumentos como los sensores remotos.
No obstante, la obtención de soluciones fiables para problemas asociados al territorio es permeada
por las características de la información, las técnicas de modelamiento y las capacidades y
conocimientos del o los analistas, condiciones que, en muchos casos, se pueden cumplir débilmente o
cubrir de forma incompleta o desactualizada.
Conscientes de esta problemática la Editorial Instituto Antioqueño de Investigación y los autores de
los capítulos, presentan a la comunidad académica este libro en el que se aborda de forma pedagógica,
sintética y articulada el tratamiento de algunos problemas de toma de decisiones en contextos
espaciales, recorriendo total o parcialmente la cadena: Datos–Modelos–Conocimiento-Decisiones–
Impactos. De esta manera se constituye no sólo en un libro de texto, sino también en una obra de
experiencias investigativas al servicio del aula, además, es una guía de buenas prácticas para los
estudiosos de los fenómenos espaciales.
En mi condición de docente, investigador y directivo de instituciones de educación superior es para
mí un gusto y un orgullo presentar este documento, que estoy seguro es un paso al frente en la difusión
y conocimiento de la geoinformática en nuestro país y para la comunidad latinoamericana.
John F. Escobar M.
Doctor en Ingeniería
Profesor Facultad de Ingeniería UdeA
Rector Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid

5
CONTENIDO
PRESENTACIÓN------<3
PRÓLOGO------<4
CONTENIDO------<5
INTRODUCCIÓN------<12
PARTE I
CONTEXTO METODOLÓGICO------<14
Carlos A. Castro C., Juan C. Valdés Q., Helena Pérez G.
CAPÍTULO 1 - Metodología de la investigación------<15
PARTE II
EL APRENDIZAJE BASADO EN PROBLEMAS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS CON COMPONENTE
GEOINFORMÁTICO------<19
Germán M. Valencia H., Helena Pérez G., Carlos A. Castro C., Claudia E. Durango V., Carolina Arias M.
CAPÍTULO 2 – Geoinformática------<20
1. Introducción
2. Historia
3. La formación en geoinformática
4. Habilidades y destrezas requeridas en geoinformática
Referencias
Beatriz E. Arias V.
CAPÍTULO 3 - Enseñanza Basada en Problemas: Un análisis didáctico------<29
1. Introducción
2. La Enseñanza Basada en Problemas
2.1 Formas de organización de la enseñanza basada en problemas
2.2 Medios y mediaciones en la enseñanza basada en problemas
2.3 Estrategias didácticas del ABP
Referencias
Helena Pérez G., Carlos A. Castro C., Yuliana Castrillón M.
CAPÍTULO 4 - El Aprendizaje Basado en Problemas y la Geoinformática------<39
1. Introducción
2. Herramienta de apoyo para la interpretación y análisis de problemas
2.1 Formulación y estructuración del problema
Referencias
PARTE III
ADQUISICIÓN Y EDICIÓN DE GEODATOS------<45
Claudia E. Durango V., Helena Pérez G.
CAPÍTULO 5 - Problema 1. Edición de geodatos------<46
1. Planteamiento del problema
2. Desarrollo del problema
3. Reto
Referencias

6
Helena Pérez G., Yuliana Castrillón M.
CAPÍTULO 6 - Problema 2. Análisis de la calidad de los datos------<51
2.1 Selección de datos útiles
2.2 Análisis de la calidad de los datos
2.3 Corrección de los errores encontrados
3. Reto
Sergio A. Giraldo M.
CAPÍTULO 7 - Problema 3. Incorporación de información de campo al sistema de información------<55
2.1 Descargar la información del GPS y transformar los datos
2.2 Realizar ajuste manual a los puntos del archivo shp con la información del mojón geodésico
3. Reto
Oscar D. Quintero Z., Germán M. Valencia H.
CAPÍTULO 8 - Problema 4. Corrección de vacíos de información (voids) a partir de la aplicación de promedios
de diferencia de altura entre superficies de elevación------<62
2.1 DEM del área de trabajo
2.2 Identificación y separación de los voids del DEM_10.img
2.3 Conversión y edición de datos
2.4 Creación del área de influencia entre voids
2.5 Creación de corredores de influencia entre capas vectoriales
2.6 Creación de corredores sobre los dos DEM
2.7 Extracción de información ráster del DEM Segmento_zona.img
2.8 Definición de la diferencia entre corredores
2.9 Creación de malla de puntos para corredores e información ráster
2.10 Obtención de valores de diferencia en elevación en los corredores
2.11 Aplicación de uniones espaciales a los datos 1
2.12 Cálculo del promedio de cada polígono y exportación y edición de datos de atributos
2.13 Unión de datos de tabla
2.14 Aplicación de uniones espaciales a los datos 2
2.15 Cálculo de la diferencia de elevación definitiva
2.16 Generación de la nueva superficie continua ráster
3. Reto
Referencias
PARTE IV
ESTRUCTURACIÓN Y ALMACENAMIENTO DE GEODATOS------<78
Julián D. Giraldo O., Carlos A. Castro C., Nixon A. Aristizábal N., Claudia E. Durango V.
CAPÍTULO 9 - Problema 5. No desarrolladores usando Arcpy------<79
2.1 Abordaje convencional
2.2 Proceso general de la solución
3. Desarrollo metodológico
3.1 Esquema de la interface de la solución

7
3.2 Diseño de la secuencia de instrucciones
3.3 Construcción de la interface gráfica
3.4 Identificación de las instrucciones Arcpy
3.5 Identificación de parámetros
3.6 Construcción del código en Python
3.7 Programación de la interface gráfica
4. Aplicación de la metodología
4.1 Esquema de la interface de la solución
4.2 Diseño de la secuencia de instrucciones
4.3 Construcción de la interface gráfica de la solución
4.4 Identificación de las instrucciones Arcpy
4.5 Identificación de parámetros
4.6 Construcción del código en Python
5. Reto
Carlos A. Castro C., Juan C. Valdés Q., Helena Pérez G.
CAPÍTULO 10 - Problema 6. Diseño de geodatabase: Caso manzanas Medellín------<93
2.1 Diseño conceptual - Modelo Entidad Relación
2.2 Diseño lógico - Modelo Relacional
2.3 Diseño físico - Modelo Relacional
2.4 Diseño físico filegeodatabase
2.5 Diseño físico Oracle
2.6 Diseño físico Sqlserver-arcgisserver-Arcgis Desktop
2.7 Consultas Geodatabase Manzanas Medellín
3. Retos
Referencias
Carlos A. Castro C., Julián D. Giraldo O., Juan C. Valdés Q., Germán M. Valencia H., Helena Pérez G.
CAPÍTULO 11 - Problema 7. Diseño de geodatabase caso agencia------<104
1. Planteamiento el problema
2.1 Diseño conceptual-Modelo Entidad Relación
2.2 Diseño lógico - Modelo Relacional
2.3 Diseño físico -Modelo Relacional
2.4 Diseño modelo físico con Arccatalog de Arcgis 10.x
3. Retos
Referencias
PARTE V
PROCESAMIENTO DE GEODATOS------<115
Juan C. Valdés Q., Carlos A. Castro C., John F. Escobar M.
CAPÍTULO 12 - Problema 8. Análisis de datos espaciales para la caracterización de parámetros
geomorfométricos en cuencas hidrográficas------<116
3. Análisis de datos de entrada
3.1 Obtención de MDE por red de triángulos irregulares
3.2 Obtención de MDE por interpolaciones bilineales
3.3 Obtención de MDE a partir de un sensor aster astgtm
4. Análisis y selección del modelo digital de elevaciones
5. Reto
Referencias

8
Oscar A. Gómez C., Daniel Horfan Álvarez, Libardo A. Londoño C.
CAPÍTULO 13 - Problema 9. Análisis geoespacial para el cálculo de alternativas de ruta en proyectos de
infraestructura lineal------<130
2. Resumen del proceso
2.1 Preguntas que se podrán resolver al final del ejercicio
2.2 Conocimientos básicos que el estudiante debe tener antes de abordar el presente ejercicio
2.3 Caso hipotético
2.4 Marco contextual
3.1 Definir los criterios de evaluación
3.2 Identificar las variables o capas de información por cada criterio
3.3 Configurar el entorno de trabajo
3.4 Clasificar las capas con valores de susceptibilidad ambiental
3.5 Convertir a ráster y reclasificar valores de susceptibilidad
3.6 Calcular susceptibilidades por componente
3.7 Calcular susceptibilidad general
3.8 Calcular costos acumulados
3.9 Calcular corredores de alternativas
4. Retos
Referencias
John F. Escobar M., Juan C. Valdés Q.
CAPÍTULO 14 - Problema 10. Métodos de análisis espacial exploratorio en contextos de información escasa-
-----<149
2. Modelo de evidencias binarias - Solución dicotómica
3.1 Modelo de evidencias binarias - Solución ponderada
3.2 Métodos jerárquicos ponderados
4. Reto
Referencias
Libardo A. Londoño C., Julio E. Cañón B.
CAPÍTULO 15 - Problema 11. Simulación espaciotemporal de la concentración de PM10 mediante
Geoestadística y Modelos Autorregresivos de Rezago Distribuido------<157
2.1 Caracterización espacial de PM10 usando algoritmos de interpolación geoestadísticos
3. Aspectos conceptuales de los métodos de autorregresivos con rezago distribuido
3.1 Modelo de regresión espacio temporal propuesto
3.2 Análisis de los resultados de las mejores configuraciones del modelo general propuesto
3.3 Cálculo de mapas de estimación de PM10 para cada mes del año
4. Reto
Referencias
Sergio Marulanda O., Luis A. Tafur J.
CAPÍTULO 16 - Problema 12. Volumen de un embalse a partir de datos batimétricos dispersos------<172
2.1 Método 1: TIN
2.2 Método 2: Topotoraster

9
3. Análisis de resultados
3.1 Resultados modelo TIN
3.2 Resultados modelo Topotoraster
4. Conclusiones
Referencias
José L. Duque P., Julián A. Duque L., Libardo A. Londoño C.
CAPÍTULO 17 - Problema 13. Cálculo beneficio de plusvalía------<180
2. Conceptos básicos de plusvalía
2.1 Normatividad general de la plusvalía
3. Métodos para calcular los avalúos y la incidencia del incremento del terreno
3.1 De comparación o de mercado
3.2 Técnica residual
4. La liquidación del efecto plusvalía
4.1 Análisis a partir de los diferentes ajustes del POT municipal
5.1 Aplicación de los métodos de avalúo masivo para el cálculo de la plusvalía
5.2 Procedimiento metodológico específico para el cálculo de la plusvalía en Colombia
5.3 Procedimiento para el levantamiento de datos económicos en campo
5.4 Cálculo definitivo de la plusvalía vigente en el municipio
6. Análisis general sobre la plusvalía por cambio de norma en los POT municipales
6.1 Temor en el uso de los instrumentos normativos para el financiamiento del POT
6.2 Reglamentación de los índices de ocupación y de índices de construcción
6.3 Incidencias del POT rural en la plusvalía
6.4 Incidencia de la ley 388 de 1997 en el cobro de la participación en plusvalía
7. Consideraciones generales para el cálculo de la plusvalía
7.1 Áreas con cambio de norma en el antes y después en los suelos de expansión urbana
7.2 Consideraciones generales sobre la plusvalía en el área rural
7.3 Características de la plusvalía en el área urbana, área suburbana y de parcelaciones
8. Resultados finales sobre el cálculo de la plusvalía en el cambio de ordenamiento territorial
8.1 Del trabajo de campo y de diferentes fuentes de información
8.2 Del cálculo de p2 y escenarios e1 y e2
8.3 De los resultados de la plusvalía en el escenario 2
8.4 De la escogencia del escenario adecuado e2
9. Reto
Referencias
Jonathan Ochoa V., Claudia E. Durango V., Luis A. Tafur J.
CAPÍTULO 18 - Problema 14. Mapa Estratégico de Ruido para cuantificar afección por ruido en la población-
-----<202
2. Evaluación del ruido ambiental: Mapas de ruido
2.1 Glosario
2.2 Revisión de conceptos previos
3.1 Identificar los geodatos requeridos para la generación de mapas estratégicos de ruido
3.2 Adquirir y actualizar los geodatos requeridos para la generación del MER
3.3 Evaluar la calidad de los geodatos requeridos para la generación del MER
3.4 Definir el geoalmacenamiento necesario para la generación del MER
3.5 Exportar los geodatos al software de simulación de ruido
3.6 Importar las capas temáticas y datos tabulares provenientes del software de simulación
3.7 Geovisualizar los mapas estratégicos de ruido
4. Retos
Referencias

10
Carlos A. Castro C., Helena Pérez G., Gabriel E. Taborda B., Julián D. Giraldo O.
CAPÍTULO 19 - Problema 15. Determinación de sitios de encuentro para emergencias------<2013
2.1 Definir el problema y determinar el tipo de conocimiento buscado
2.2 Determinar la estructura de la jerarquía de toma de decisiones desde la parte superior
3. Reto
Referencias
Conrado A. Serna U., Carlos E. Betancourt L.
CAPÍTULO 20 - Problema 16. Diseño de rutas de patrullaje policial con análisis de puntos de incidencia criminal-
-----<219
2. Proceso de solución
2.1 Fase 1. Configuración de la Red Vial
2.2 Fase 2. Mapas Temáticos en relación con los hotspot
2.3 Fase 3. Optimización y determinación de rutas
3.1 Fase 1 - Configuración de la malla vial (Network Dataset) y Comprobación Topológica
3.2 Fase 2 - Mapa de Concentración Punto – Hotspot
3.3 Fase 3. Optimización y Rutas determinadas por Entropía Cruzada
4. Análisis de resultados
5. Conclusiones
6. Retos
Referencias
PARTE VI
DESPLIEGUE DE GEODATOS------<233
Helena Pérez G., Yuliana Castrillón M.
CAPÍTULO 21 - Problema 17. El mapa como herramienta de comunicación------<234
1.1 Principios de diseño cartográfico
2.1 Capas de información
2.2 Construcción del mapa
3. Retos
Referencias
Sergio A. Castrillón I., Carlos A. Castro C., Helena Pérez G.
CAPÍTULO 22 - Problema 18. Uso de herramienta ESRI para la publicación y visualización de información
geográfica------<242
2.1 Capas de información
2.2 Publicación de servicio
2.3 Desarrollo de visor
3. Reto
Referencias
Julio C. Arias B., Claudia E. Durango V.
CAPÍTULO 23 - Problema 19. Despliegue de información en un servidor geográfico------<251

11
1.1 Contexto
2.1 Instalación de un servidor geográfico
2.2 Configuración de un servidor geográfico
2.3 Fuentes de datos
2.4 Publicación de información geográfica
2.5 Visualización desde herramienta desktop
3. Reto
Referencias
PARTE VII
SEMBLANZA DE LOS AUTORES DE CAPÍTULOS------<263

12
INTRODUCCIÓN
Geoinformática es tanto una ciencia como una tecnología, cuyo objetivo es reunir, analizar,
interpretar, distribuir y usar información geoespacial. Para ello, integra una amplia gama de disciplinas
relacionadas con la información espacial, reunidas para crear una imagen detallada y comprensible del
mundo físico y del lugar que ocupa la humanidad en él. Por otro lado, el surgimiento de la percepción
remota satelital y el desarrollo de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) y de Información
Geográfica (SIG), forjaron cambios significativos en la topografía y la conformación de mapas del
mundo y del universo. Para atender las exigencias de este contexto, la academia y la industria reunieron
estas áreas bajo la denominación general de Geoinformática.
Entonces, este concepto y área de investigación se ha asimilado en la comunidad como el arte, la
ciencia y la tecnología orientados a adquirir, almacenar, procesar, producir, presentar y difundir
geoinformación. Además, se convirtió en un poderoso conjunto de herramientas para trabajar con
datos espaciales del mundo real que se utiliza en la investigación y el desarrollo en diversas disciplinas,
debido a que, como tecnología de la información, ofrece la posibilidad de recolectar, almacenar,
analizar y difundir datos espaciales y no-espaciales. En este texto se conjuga todo esto y se presentan
y solucionan problemas con diferentes niveles de estructuración, aplicando una innovadora
conjugación de ingenio y capacidad a través de la conjunción de la Geoinformática y el Aprendizaje
Basado en Problemas. El libro se encuentra organizado de la siguiente manera:
1. Parte I. Contexto metodológico. Donde se describe la metodología de investigación aplicada en el
proceso que origina el libro. Los capítulos son:
1. Metodología de la investigación.
2. Parte II. El Aprendizaje Basado en Problemas para la solución de problemas con componente
geoinformático. En la que se describe la base conceptual del ABP como estrategia didáctica en el
aula y la geoinformática como una ciencia integradora y multidisciplinar en el uso de técnicas y
herramientas, requeridas para el estudio de los problemas sociales a partir de la adquisición,
manejo, almacenamiento, análisis, modelación y publicación de la información geo referenciada,
o geodatos (en formato digital). Igualmente, se presenta una integración entre ABP y las
necesidades de formación en geoinformática, para facilitar el diseño de problemas con
componentes geoinformáticos y como rúbrica para facilitar la evaluación. Los capítulos en este
tema son:
2. Geoinformática.
3. Enseñanza Basada en Problemas: Un análisis didáctico.
4. El Aprendizaje Basado en Problemas y la geoinformática.
3. Parte III. Adquisición y edición de geodatos. Donde se presenta, analiza y propone la solución a
problemas con diferentes niveles de estructuración, asociados al proceso de búsqueda de los
requerimientos de información y utilizando tecnologías tales como Sensoramiento Remoto
(GNSS) (teledetección, cámaras métricas digitales, etc.) y Personal Digital Assistant (PDA) con
software para la captura directa de datos en campo, que incluyen capacidades para SIG. Para que
los datos sean útiles deben cumplir con los estándares de calidad y las condiciones mínimas
exigidas por la solución del problema, lo que incluye procesos de topología, escala y precisión,
entre otros. Los capítulos son:
5. Problema 1. Edición de geodatos.
6. Problema 2. Análisis de la calidad de los datos.

13
7. Problema 3. Incorporación de información de campo al Sistema de Información Geográfica.
8. Problema 4. Corrección de vacíos de información (voids) a partir de la aplicación de promedios
de diferencia de altura entre superficies de elevación.
4. Parte IV. Estructuración y almacenamiento de geodatos. En la que se presenta, analiza y propone
solución a problemas con diferentes niveles de estructuración, asociados al proceso que requiere
de un modelo conceptual, un modelo lógico y un modelo físico, que implica el almacenamiento
de la información en un repositorio con un formato de intercambio estandarizado (base de datos,
archivo multimedia, imagen, entre otros). Los capítulos de la sección son:
9. Problema 5. No desarrolladores usando Arcpy.
10. Problema 6. Diseño de geodatabase: Caso manzanas Medellín.
11. Problema 7. Diseño de geodatabase caso agencia.
5. Parte V. Procesamiento de geodatos. Presenta, analiza y propone solución a problemas con
diferentes niveles de estructuración, asociados al proceso de diseño de modelos geoinformáticos
para el procesamiento de los geodatos. Estos modelos deben garantizar la información suficiente
para la solución del problema y se pueden aplicar técnicas de geoestadística, interpretación, geo
procesamiento, programación y, en general, análisis de variables espaciales, con el apoyo de
software especializado. Los capítulos en este tema son:
12. Problema 8. Análisis de datos espaciales para la caracterización de parámetros
geomorfométricos en cuencas hidrográficas.
13. Problema 9. Análisis geoespacial para el cálculo de alternativas de ruta en proyectos de
infraestructura lineal.
14. Problema 10. Métodos de análisis espacial exploratorio en contextos de información escasa.
15. Problema 11. Simulación espaciotemporal de la concentración de pm10. mediante
geoestadística y modelos auto-regresivos de rezago distribuido.
16. Problema 12. Volumen de un embalse a partir de datos batimétricos dispersos.
17. Problema 13. Cálculo beneficio de plusvalía.
18. Problema 14. Mapa estratégico de ruido para cuantificar afección por ruido en la población.
19. Problema 15. Determinación de sitios de encuentro para emergencias.
20. Problema 16. Diseño de rutas de patrullaje policial con análisis de puntos de incidencia
criminal.
6. Parte VI. Despliegue de geodatos. Donde se presenta, analiza y propone solución a problemas con
diferentes niveles de estructuración, asociados al proceso de comunicación de la información,
mediante el cual los datos se llevan a mapas, datos estadísticos y resúmenes técnicos para la toma
de decisiones, y pueden ser presentados en formatos análogos o digitales (geoservicios en la web,
visores de escritorio, entre otros). Los capítulos son:
21. Problema 17. El mapa como herramienta de comunicación.
22. Problema 18. Uso de herramientas ESRI para publicación y visualización de información
geográfica.
23. Problema 19. Despliegue de información en un servidor geográfico.

14
CONTEXTO METODOLÓGICO
Debemos admitir con humildad que, si bien el número es puramente un producto de nuestra mente, el
espacio tiene una realidad fuera de ella, de modo que no podemos prescribir completamente sus
propiedades a priori.
Carl Friedrich Gauss (1777–1855)
Todo proceso investigativo se lleva a cabo aplicando una metodología, seleccionado de entre las
existentes, que se estructura de acuerdo con los objetivos trazados y productos esperados de cada
proyecto. Este caso no es la excepción y, como libro resultado de investigación, requiere una
presentación detallada de la metodología aplicada. A continuación, se describe el contexto
metodológico que aplicaron los investigadores para realizar la investigación que genera el presente
texto.
PARTE I

15
CAPÍTULO 1
Metodología de la investigación
Carlos A. Castro C.
Juan C. Valdés Q.
Helena Pérez G.
Geoinformática aplicada con Aprendizaje Basado en Problemas es producto del proyecto de
investigación Diseño e implementación de objetos virtuales de aprendizaje basados en problemas, para
la formación específica en Sistemas de Información Geográfica de Código Abierto OPENGIS y Software
Libre FOSS (Free and Open Source Software). En este proyecto se utilizó el proceso de Ingeniería del
Software para Desarrollar Objetos de Aprendizaje ISDOA (SEDLO en inglés), desarrollado por Serna,
Castro y Botero [1], y que se presenta en la Figura 1.
Figura 1. Ciclo de vida ISDOA [1]
En este modelo se propone un conjunto de fases y procesos repetibles, utilizados para diseñar y
desarrollar una solución que satisfaga alguna necesidad; además, que permita definir el alcance de un
proyecto, cumplir con los requisitos y lograr la aprobación del producto final por las partes interesadas.
Normal y lógicamente, un modelo de ciclo de vida para objetos de aprendizaje debe iniciar con el
Análisis de la necesidad y la Ingeniería de Requisitos, continuar con el Diseño y concluir con el
Desarrollo y la Implementación, de tal manera que el resultado sea una experiencia de aprendizaje que
responda a las necesidades de las partes interesadas y de quien patrocina su desarrollo.
Dado que el objetivo es diseñar y desarrollar una solución que satisfaga alguna necesidad, el
proyecto de investigación definió como método de aproximación a la necesidad el diseño de un
problema real o teórico, que se puede resolver con la utilización de Sistemas de Información Geográfica.
Los problemas fueron diseñados por especialistas en geoinformática, quienes también plantearon las
condiciones necesarias que debía cumplir el objeto de aprendizaje que se quería desarrollar y luego,
sobre la base del problema, se aplica el modelo ISDOA desde la fase de análisis e ingeniería de
requisitos, pasando sucesivamente a las demás fases.
Con base en los requerimientos de aprendizaje y los elementos pedagógicos y didácticos, definidos
en la fase de Análisis e Ingeniería de Requisitos, se redacta un problema ligado íntimamente a los
contenidos, que permita la adquisición de habilidades procedimentales con alto nivel conceptual. Cada
problema debe motivar el interés del usuario del objeto, estar contextualizado con su realidad y
permitirle revisar los conceptos, los objetivos de aprendizaje y las competencias requeridas. Además,

16
el diseño del problema requiere análisis previos acerca de los estilos de aprendizaje, del público
objetivo y de las competencias y los objetivos de aprendizaje identificados [1, 2], momento en el que se
origina la disertación sobre el Aprendizaje Basado en Problemas y cómo relacionarlo con el aprendizaje
de la geoinformática, situación que da origen al libro que se presenta.
El propósito de este texto es exponer, metódicamente, el análisis y solución de problemas con
componente Geoinformático (adquisición, almacenamiento, procesamiento y despliegue de los
geodatos), con el fin de apoyar el logro de capacidades en los procesos de formación en las áreas de
Sistemas de Información Geográfica, Geoinformática y afines, así como proponer problemas cuyo
proceso de análisis y solución generen ideas de investigación y nuevas temáticas para trabajo en el aula
en modalidad presencial, bimodal y virtual.
Desde lo conceptual y metodológico se realizan dos apuestas innovadoras: 1) sobre la aplicación de
los principios del ABP de forma escrita, ya que esencialmente es una estrategia pedagógica diseñada
para el aula y donde existe interacción entre el profesor y un grupo de estudiantes para la construcción
del conocimiento; y 2) la división de las acciones y procedimientos, necesarios para la solución de
problemas con componente geoinformático, en cuatro etapas o momentos asociados a unas
competencias y necesidades de aprendizaje específicas. Para la primera se parte de considerar que,
según el proceso de enseñanza y las herramientas didácticas escogidas, el contenido se puede
presentar a los estudiantes de diversas formas. En el caso del ABP se refiere a presentarlo de manera
deductiva, esto quiere decir que se presenta en el marco de un contexto, que puede ser situacional o
espacial, proposicional o procedimental, teórico o metateórico, [3]; por lo tanto, será necesario que el
estudiante devele los elementos necesarios en un proceso, tomar decisiones, modelar situaciones y
plantear diferentes formas de razonamiento, con el fin de comprender el mundo que le rodea.
A partir de esta consideración, dentro de la estructura de cada problema se presenta un
planteamiento que tiene como objetivo poner en consideración el contenido que se quiere abordar en
el proceso de enseñanza. Pero, como se expresó anteriormente, la forma de presentarlo varía de
acuerdo con la intencionalidad de quien diseña el problema, por lo que no existe una única directriz o
forma de hacerlo; lo importante es que la opción escogida, sea situacional, proposicional,
procedimental, etc., corresponda con el objetivo de aprendizaje y las competencias a desarrollar.
Es importante resaltar que no se debe igualar el proceso investigativo de un problema con la
estrategia que utiliza el docente para llevar al estudiante a la construcción y comprensión del problema,
aunque en el proceso didáctico esto se construya al mismo tiempo. La investigación ocurre cuando los
estudiantes se preguntan qué se necesita para comprender, solucionar y mejorar una situación
particular (problema), mientras que las estrategias didácticas se refieren a planes de acción
intencionada que pone en marcha el docente de forma sistémica para lograr determinados fines
formativos.
Como se conoce, uno de los retos afrontados en este libro es presentar el ABP de forma escrita y no
construida en el aula, por lo que era necesario inducir el proceso de investigación en cada problema.
Para esto se propone utilizar dentro de la estructura de cada problema un diagrama de Gowin o V de
Gowin, como instrumento de investigación-aprendizaje. La V de Gowin ayuda a identificar los
componentes del conocimiento, esclarecer sus relaciones e interpretarlos de forma clara y compacta
[4]. Cabe anotar que existen múltiples herramientas que se pueden aplicar para apoyar este proceso
de investigación del problema, tales como los mapas mentales o mapas conceptuales, entre otros. El
propósito del uso de la V de Gowin en este libro es presentar, a manera de ejemplo, una forma
propuesta por el diseñador del problema sobre cómo realizar el proceso de investigación.
Además del planteamiento y el análisis por medio de la herramienta V de Gowin, cada problema
presenta un desarrollo, que pretende mostrar la propuesta que el diseñador hace para abordar la

17
estrategia didáctica, entendida como las acciones intencionadas hacia el aprendizaje. En este punto es
fundamental aclarar que el desarrollo del problema no se refiere a la solución paso a paso del mismo,
puesto que en este libro se considera el desarrollo del problema como la forma de expresar los
conceptos y enseñanzas que se esperan abordar en la aplicación del ABP y que desarrollan las
competencias. En la práctica del ABP, en el aula surgirían del desarrollo propio del problema por parte
del grupo de estudiantes con mayor o menor intervención del docente, pero como la apuesta es el ABP
escrito, la estrategia didáctica hay que expresarla de forma aplicada.
Teniendo claro que, estrictamente hablando, el desarrollo del problema no es una solución del
problema y que el planteamiento del problema no tiene una forma única de ser presentado, desde la
metodología ABP existen variantes en su implementación relacionadas con la taxonomía y los objetivos
de aprendizaje. La taxonomía se refiere a la forma de presentar el problema y la estrategia didáctica,
mientras que los objetivos de aprendizaje tienen que ver con las capacidades y competencias que se
pretendan desarrollar. De la combinación de estas características resulta una necesidad de explicar y
desarrollar detalladamente o no el planteamiento del problema y el desarrollo del mismo.
De la forma como se presenta el contenido y la estrategia didáctica sugerida, que obedece a una
taxonomía y a unos objetivos de aprendizaje específicos para cada problema, aparece la tipología de
problemas y que aquí se clasifican según el desarrollo de su estructura e intencionalidad. Los
problemas se clasifican en completamente estructurados, parcialmente estructurados y poco
estructurados, haciendo una alusión directa a la forma como serian implementados con un grupo de
estudiantes. En el caso de implementar el ABP en el aula, el tipo de problema, la cantidad de
información suministrada por el problema y el grado de intervención del docente para el abordaje,
tanto del proceso de investigación como la solución del problema, varían de acuerdo con la dinámica,
la intención y los objetivos que se persiguen. Esto lleva a la interpretación escrita del proceso ABP, que
se ve representado en la cantidad de datos, detalles y orientaciones que se presentan en cada problema;
por lo tanto, la ausencia de información, datos o explicaciones procedimentales no puede ser entendida
como una estructuración deficiente del problema, porque la ausencia o presencia de información, datos
y explicaciones obedece únicamente al grado de estructuración que el diseñador desea sugerir.
Entonces, se puede afirmar que cada problema presentado en este libro se compone de cuatro
partes: 1) introducción, que es un cuadro resumendonde se expresan explícitamente las características
desde la taxonomía y objetivos de aprendizaje del problema, además de la V de Gowin como una forma
de inducir el proceso investigativo que se requiere y presentar los conceptos y temas a trabajar. 2)
Planteamiento del problema que, según el grado de estructuración que se diseñó, contendrá mayor o
menor cantidad de información, ya que desde la metodología ABP la información necesaria para el
problema varía de acuerdo con los alcances del proceso de investigación que deben desarrollar los
estudiantes. 3) Desarrollo, donde se introducen los procesos, aplicaciones y procedimientos sugeridos
como soporte a la estrategia didáctica; el desarrollo del problema también está asociado al nivel de
estructuración del mismo, presentando mayor o menor especificidad en lo procedimental y
metodológico. 4) El reto, ya sea como una variación del problema o como una posibilidad de nuevos
problemas o temas de investigación.
Si bien los problemas planteados en el libro exponen el proceso de análisis y presentan un proceso
de investigación y un desarrollo sugerido por el diseñador, estos problemas se pueden implementar en
el aula y, debido al carácter dinámico y de construcción colectiva del ABP, se podría obtener otras
soluciones de manera colaborativa, contextualizada y para diferentes disciplinas, tal como lo sugiere el
ABP desde sus principios y aplicaciones.
Este libro, además de presentar una estructura específica e intencionada en cada uno de los
problemas, también tiene una estructura general que obedece a la segunda apuesta innovadora y que
tiene que ver con la agrupación de las acciones y procedimientos necesarios para la solución de

18
problemas, con componente geoinformático en cuatro etapas o momentos. Esta agrupación se ve
reflejada en las partes que constituyen la estructura general del texto.
Las etapas o momentos se definen a partir del modelo de competencias desarrollado por The Urban
and Regional Information Systems Association (URISA), denominado Geospatial Management
Competency Model (GTCM), es decir, competencias personales, competencias académicas,
competencias del lugar de trabajo, competencias de la industria, competencias específicas y
competencias de gestión, como base para pensar en las necesidades de aprendizaje y en las
competencias y capacidades que se deben desarrollar entorno a la geoinformática y los sistemas de
información geográfica.
Los autores de los capítulos diseñaron los problemas teniendo en cuenta las áreas del modelo GTCM,
que contempla competencias gruesas como manejo de datos, generación de datos, procesamiento de
datos, análisis de datos, manejo de software, administración de proyectos, generación de productos y
programación, con las correspondientes habilidades que deben ser adquiridas, lo que lo convierte en
un libro de apoyo a los cursos de pregrado y posgrados que requieren solución de problemas con
componente geoinformático. Por ejemplo, en Ingeniería Ambiental (cartografía y topografía, hidráulica
e hidrología, ordenamiento territorial, evaluaciones ambientales, geomática, gestión ambiental,
modelación de recursos naturales en aire, en agua y en suelo), Ingeniería Industrial (cursos de
logísticas, estrategia de operaciones, mercadeo), Ingeniería de Sistemas (nuevas tecnologías SIG,
electiva programación Python, diseño y desarrollo de software, bases de datos espaciales), Ingeniería
Multimedia (desarrollo de contenidos de aprendizaje interactivos), Ingeniería Electrónica (monitoreo
remoto y telemetría) e Ingeniería de sonido (modelamiento y mapeo del ruido ambiental). Igualmente,
para todos los cursos de la Especialización en Sistemas de Información Geográfica y la Maestría en
Geoinformática.
Si bien el libro es producto de un proyecto de investigación, el proceso de creación también fue una
investigación en sí misma, no sólo por reunir 27 especialistas en áreas y temas de la Geoinformática,
sino también porque fue necesario diseñar un modelo para adecuar el ABP como estrategia didáctica
para interacción en el aula de clase, a un documento escrito con su correspondiente plantilla de
evaluación; adicionalmente, se realizó un desarrollo investigativo frente a las competencias y
habilidades necesarias en los procesos de aprendizaje de geoinformática y Sistemas de Información
Geográfica.
Teniendo este libro como resultado de investigación, y considerando que su origen está ligado a la
generación de objetos de aprendizaje, el paso a seguir es un nuevo proyecto para diseñar y desarrollar
contenidos interactivos en el área de la geoinformática, adoptando y adecuando prácticas ágiles de la
Ingeniería del Software y con la autorización de los diseñadores de los problemas.
Referencias
[1] Serna, E., Castro, C. & Botero, T. (2012). SEDLO: Software Engineering for Developing Learning Objects.
proceedings 6th Euro American Conference on Telematics and Information Systems. Valencia, España.
[2] Castro, C. , Serna, E. & Taborda, G. (2012). A proposed design of Learning Objects. Proceedings 6th Euro
American Conference on Telematics and Information Systems. Valencia. España.
[3] Du, X., Graaff, E. & Kolmos, A. (2009). Research on PBL Practice on Engineering Education. Sense:
Netherlands.
[4] Gowin, B. (2004) Aprendiendo a aprender. Madrid: Casa del libro.

19
EL APRENDIZAJE BASADO EN PROBLEMAS PARA LA SOLUCIÓN
DE PROBLEMAS CON COMPONENTE GEOINFORMÁTICO
Un ser humano es parte de un todo, llamado por nosotros universo, una parte limitada en el espacio-
tiempo, pero se experimenta a sí mismo, a sus pensamientos y sentimientos como algo separado del
resto, una especie de ilusión óptica de su conciencia. Este engaño es una especie de prisión para
nosotros, que nos restringe a nuestros deseos personales y afectos por algunas personas más cercanas.
Nuestra tarea debe ser liberarnos de esta prisión ampliando nuestros círculos de compasión para
abrazar a todas las criaturas vivientes y a toda la naturaleza en su belleza.
Albert Einstein (1879–1955)
En la Parte II de este libro se describen dos componentes fundamentales cuya utilización
conjunta hace parte de los objetivos de la investigación de la cual se genera. Por un lado, el
Aprendizaje Basado en Problemas, una tendencia que se ha hecho popular en los procesos de
capacitación debido a las ventajas que presenta, en relación con otras que se podrían
considerar con tiempo y vigencia cumplidos. Por otro lado, la Geoinformática, una reciente
área del conocimiento que, para lograr sus objetivos formativos, requiere modelos y procesos
revolucionarios para que los estudiantes se interesen en ella y la puedan aplicar en la
resolución de problemas reales.
PARTE II

20
CAPÍTULO 2
Geoinformática
Germán M. Valencia H.
Helena Pérez G.
Carlos A. Castro C.
Claudia E. Durango V.
Carolina Arias M.
1. Introducción
Durante siglos la humanidad ha generado datos para explicar los fenómenos físicos que nacen a
partir de las interacciones entre la tierra, los océanos, las aguas continentales, la atmósfera, la flora, la
fauna, los cuerpos celestes y el hombre. Pero la capacidad de encontrar, acceder, integrar e interpretar
estos datos se obstaculiza debido a los volúmenes y la heterogeneidad con los que se generan. Con los
avances en la computación científica las ciencias que estudian estos fenómenos han podido
transformar las maneras de entender el mundo, por medio de enfoques innovadores para la
interoperabilidad, el análisis, el modelado, la integración de bases de datos heterogéneas con datos de
diferentes escalas espaciales y temporales y con capacidades de visualización en procesos de análisis.
Esfuerzos que dieron origen a lo que hoy se conoce como Geoinformática.
La Geoinformática surgió para hacerles frente a los problemas, cada vez más grandes y frecuentes,
que tienen implicaciones sociales, que requieren enfoques integradores e innovadores para la captura,
el almacenamiento, el análisis y modelamiento, y el despliegue de diversos conjuntos de datos
geoespaciales. Esta ciencia abarca los sistemas geodésicos de referencia, de posicionamiento global y
de información geográfica, además de la fotogrametría, la teledetección y cartografía, así como la
topografía de la era digital. Se basa en teorías matemáticas, físicas, químicas, astronómicas, de la
geodesia física y de tecnología satelital, a la vez que utiliza herramientas de gestión de bases de datos,
de gráficos por computador y de Inteligencia Artificial. Su aplicación es habitual en cartografía,
topografía y gestión de datos espaciales en diferentes áreas, tales como agricultura, geografía, ciencias
ambientales, oceanografía, agricultura, geología, geofísica, ingeniería civil, economía, arquitectura,
ecología, biología y muchas otras.
2. Historia
En 1854, John Snow fue uno de los primeros investigadores en asociar la información cartográfica
básica y los datos levantados en campo con casos de cólera y, con ese cruce de información, se pudo
identificar el vector de la enfermedad pozos de agua. El prototipo SIG desarrollado por Snow es el
ejemplo más temprano encontrado desde el punto de vista gráfico, que permitió ubicar con precisión
un pozo de agua contaminado como la fuente causante del brote y marcó un hito histórico en el
desarrollo de la Geoinformática.
A principios del siglo XX se desarrolló el concepto de fotografía análoga, en el que los mapas se
separaban en capas; con la aparición de los primeros computadores se desarrollaron técnicas de
relación de variables cartográficas, con lo que el Departamento Federal de Silvicultura y Desarrollo
Rural de Canadá desarrollo el primer Sistema de Información Geográfica (Canadian Geographic
Information System, CGIS), que servía para recoger, analizar y manipular información del Inventario

21
de Tierras de Canadá (Canada Land Inventory, CLI); en 1964 se estructuró el Laboratorio de
Computación Gráfica y Análisis Espacial en Harvard Graduate School of Design (LCGSA), donde se
desarrollaron importantes conceptos teóricos en el manejo de datos espaciales; en los años 70, el
gobierno de Estados Unidos pone en órbita el sistema de satelital para la ubicación en tierra de
elementos con interés militar; una década después aparecen el software comercial, liderado por MyS
Computing, más tarde conocida como Intergraph, Environmental Systems Research Institute (ESRI), y
Computer Aided Resource Information System (CARIS) que utilizaron el conocimiento y la experiencia
de los investigadores del CGIS y del LCGSA.
En los años 90 se inicia una etapa comercial para profesionales y, debido a la generalización de los
computadores personales, los SIG se empezaron a difundir a nivel del usuario doméstico, además, el
gobierno de Estados Unidos libera la tecnología GPS para fines civiles. A finales del siglo XX y principios
del XXI el escenario comercial lo domina la empresa ESRI, con un direccionamiento del software SIG
enfocado a la segmentación de públicos y con aplicaciones que permiten resolver necesidades de
manera específica. Por su parte, el software libre toma fuerza, sobre todo en el sector académico, pero
con la dificultad de que, al tratar de resolver necesidades puntuales de gran nivel, se requieren altos
conocimientos de programación enfocada a objetos y de lenguajes de programación tales como C++,
Java y Python.
Actualmente, el escenario alrededor de la evolución de la Geoinformática está marcado por los
desarrollos hardware, que determinan el nivel de avance en SIG; las imágenes de satélite que cubre las
diferentes zonas de la tierra determinan la aparición de nuevos formatos de lectura, que requieren
despliegue a través de software multipropósitos; la aparición de las tabletas exige la programación de
software con condiciones específicas, para que el despliegue en mapas de información
georreferenciada sea una tarea que consuma pocos recursos informáticos; se cuenta con
constelaciones de satélites en el espacio para la georreferenciación de entidades del mundo real (Global
Posision System GPS, Glosnass, Galileo, Compas), que requieren la inter operatividad y el postproceso;
aparecen modelos matemáticos que se integran a los SIG mediante diferentes formas de computación
avanzada (en paralelo que utiliza varios procesadores); las necesidades de información estánmigrando
a Internet y, por este motivo, existen una amplia variedad de geoportales que permiten socializar los
geodatos más ágilmente; surgen tecnologías laser, como el Lidar, acopladas a vehículos utilitarios en
tierra o aerotransportados, que permiten el levantamiento de información en tiempo real sobre
interacciones en la cobertura terrestre, el agua o la atmosfera.
3. La formación en geoinformática
En este enfoque la Geoinformática se define como una ciencia integradora y multidisciplinar en el
uso de técnicas y herramientas requeridas para el estudio de los problemas sociales, a partir de la
adquisición, el manejo, el almacenamiento, el análisis, la modelación y la publicación de la información
georeferenciada o geodatos (en formato digital). Este concepto se separa del de Geomática, en la forma
en que la información se vuelve el elemento más importante para hacer frente a los problemas de las
ciencias de la tierra, de lo humano o de la ingeniería en sus diferentes disciplinas. Para la Geomática el
elemento principal es la técnica utilizada para el levantamiento del dato sobre la superficie terrestre.
A nivel internacional se evidencia importantes centros de enseñanza en Geoinformática o en áreas
a fines, por ejemplo, España cuenta con 13 universidades que ofrecen 19 programas de posgrado,
máster, especialización en SIG, teledetección, geodesia y/o cartografía; en Estados Unidos existen
alrededor de 350 universidades, instituciones universitarias y entidades que otorgan grados
académicos superiores en el área de la Geoinformática y en Europa más de 120 programas de
formación de alto nivel en la temática. De acuerdo con ESRI, en 2012 en el mundo había alrededor de
556 programas universitarios de formación en tecnologías de la gestión de la información espacial.

22
Estas estadísticas son lideradas por los Estados Unidos, la Unión Europea, Japón, China y Australia,
mientras que Latinoamérica y África presentan las estadísticas más bajas. En Colombia, la Universidad
Distrital Francisco José de Caldas en convenio con el Instituto Geográfico Agustín Codazzi, la
Universidad Antonio Nariño, la Universidad de Manizales, la Universidad Nacional con el programa de
Geomática, la Universidad de Antioquia con la especialización en Medio Ambiente y Geoinformática y
la Universidad de San Buenaventura con los programas de Especialización en Sistemas de Información
Geográfica y la Maestría en Geoinformática, lideran la formación en este campo.
Por otro lado, existen eventos académicos, tales como Urban Environmental Pollution, Convención
y Feria Internacional de Información y Seminario de Geoinformación, en los que se reitera la
importancia del uso de las tecnologías geoespaciales para responder las nuevas y crecientes
necesidades de la humanidad, en cuanto al estudio de fenómenos geográficos y donde, además, se
plantea la necesidad de Integrar las TIC con las ciencias ambientales, lo mismo que la formación en
áreas tales como la teledetección satelital, los sistemas de información geográfica, la geoestadística y
el modelamiento espacial, entre otros.
4. Habilidades y destrezas requeridas en geoinformática
Desde hace décadas el estudio de las habilidades, destrezas y capacidades, que permiten desarrollar
estudios en Geoinformática, es objeto de análisis con mirada crítica, como se demuestra en textos tales
como The essential skills to succeed in a GIS career de 2009, Geospatial Technology Competency Model
de 2010, GIS Sixth Sense White Paper de 2011, GIS Career Webinar: Top 5 Skills You Need to be Successful
in a GIS Career de 2011, Three Basic Skills de 2011 y 15 Retos para el cartógrafo y la paradoja de los
mapas invisibles, donde se abordan de forma detallada y con el objetivo de ayudar a la comunidad
académica en la construcción de los planes de estudios respectivos.
En el marco sugerido en estos trabajos se relacionan habilidades específicas y blandas, tales como
habilidades SIG; habilidades de programación; habilidades de base de datos; gestión y diseño de
proyectos; capacidad de trabajo con datos; compresión de los fundamentos geográficos; habilidades de
pensamiento espacial; curiosidad; adaptabilidad; comunicación; habilidades de resolución de
problemas; capacidad de auto-capacitación en herramientas, flujos de trabajo y procedimientos;
trabajo en equipo; investigar/leer/aprender/estudiar/contribuir con base en la curiosidad y la
responsabilidad; y capacidad de comunicación efectiva, entre otras [1, 2].
En este sentido, The Urban and Regional Information Systems Association (URISA) desarrolló un
modelo de competencias requeridas, en el que las clasifican dependiendo del sector en el que se
requiere al profesional en Geoinformática: académicas, laborales y personales. Además, define una
metodología para abordar las necesidades que tiene el sector externo (industria, gobierno, servicios),
de acuerdo con el tipo de profesional requerido [3, 4]. Geospatial Technology Competency (GTCM)
presenta un modelo de competencias en tecnologías geoespaciales, donde define que esta área es un
amplio conjunto de tecnologías, entre las que se incluye: mecanismos de almacenamiento;
recuperación y análisis de datos; tecnologías de captura; tecnologías de ingeniería de geocapas, que
combinan elementos de diseño (CAD) con inteligencia específica de ubicación; tecnologías al servicio
de los datos; y resultados de análisis al cliente final por medio de entornos tradicionales
cliente/servidor o cliente Web.
Este modelo consiste en nueve niveles (Figura 1), donde los tres primeros están conformados por
las competencias fundamentales y especifican los comportamientos generales laborales; los niveles 4
y 5 son las competencias técnicas, que se diferencian de acuerdo con industria y sus sectores; los
niveles 6 al 8 son competencias relacionadas con ocupaciones específicas para la publicación online; y
el nivel 9 representa las competencias de gestión asociada con las ocupaciones [3-5].

23
Figura 1. Resumen de Modelo de Competencias según GTCM (Adaptado de [3])
El modelo GTCM se soporta en un documento desarrollado por profesores de geoinformática de
todo el mundo, con aportes económicos y académicos de las Universidades de Boston, Massachusetts,
Harvard, Cambridge, ITC y Denver, y de entidades gubernamentales tales como NASA y EPA, entre
otras. El documento especifica las competencias necesarias para el éxito en el trabajo en la industria
geoespacial, desde las más generales de eficacia personal a las más específicas sectoriales [3, 5].
Las competencias de ocupación, necesidades y gestión se describen en el Modelo de Competencias
de Gestión Geoespacial (GMCM), en el que se especifican 74 esenciales y 18 de área, caracterizadas para
trabajar en la industria geoespacial. Este modelo se caracteriza por presentar seis niveles de
competencias (Figura 2) y se utiliza como guía para ayudarles a los profesionales, profesores y
capacitadores a desarrollar los requerimientos profesionales desde los programas académicos [3, 5].
Figura 2. Resumen de Modelo de Competencias URISA (Adaptado de [3])
El análisis de las competencias específicas en el área de la Geoinformática lleva a realizar una
búsqueda dentro de cada una de las áreas de formación, destacándose la necesidad abordar el proceso
de formación teniendo en cuenta no solamente las competencias requeridas, sino también su relación
con el proceso de resolución de problemas con componente geoinformático. En las Figuras 3 a 10 se
muestra la lista de las necesidades de formación definidas por áreas [3, 4, 6].

24
Figura 3. Competencias Adquisición de Datos
Figura 4. Competencias Generación de Datos

25
Figura 5. Competencias Procesamiento de datos
Figura 6. Competencias Análisis de Datos

26
Figura 7. Competencias Manejo de Software
Figura 8. Competencias Administración de Proyectos
Figura 9. Competencias Generación de Productos

27
Figura 10. Competencias Programación
La integración de competencias le permite al profesional solucionar los problemas de acuerdo con
el contexto, los recursos y al momento histórico. Para la solución de un problema que incluya la
Geoinformática se necesita aplicar un proceso con las fases de adquisición, manejo, análisis y
despliegue, que necesariamente no se desarrollan secuencialmente, ni integran todas las competencias
definidas, tal como se describe en la Figura 11. Este proceso fue interpretado y adaptado dentro de la
construcción de conocimiento por parte de los autores, teniendo en su experiencia acumulada por más
de 15 años de trabajar en el tema.
Figura 11. Fases para solucionar un problema con componente geoinformático
1. Adquisición y edición. Se levantan los requerimientos de información utilizando tecnologías tales
como Sensoramiento Remoto (GNSS) (teledetección, cámaras métricas digitales, etc.) y Personal
Digital Assistant (PDA) con software para la captura directa de datos en campo, que incluye

28
capacidades para SIG. Para que los datos sean útiles deben cumplir con los estándares de calidad
y las condiciones mínimas exigidas por la solución del problema, entre los que se incluye
procesos de topología, escala y precisión, entre otros.
2. Estructuración y almacenamiento. En la que se requiere un modelo conceptual, un modelo lógico
y un modelo físico, e implica el almacenamiento de la información en un repositorio con un
formato de intercambio estandarizado (base de datos, archivo multimedia o imagen, entre otros).
3. Modelado y análisis. Se debe garantizar la información suficiente para la solución del problema y
se pueden aplicar técnicas de geoestadística, interpretación, geoprocesamiento, programación
de software y, en general, análisis de variables espaciales con el apoyo de software especializado.
4. Despliegue. Proceso de comunicación de la información con el que los datos son llevados a mapas,
datos estadísticos o resúmenes técnicos para la toma de decisiones, y pueden ser presentados en
formatos análogos o digitales (geoservicios en la web o visores de escritorio, entre otros).
En la Tabla 1 se presenta la relación entre las fases para la solución de problemas con componente
geoinformático y las competencias gruesas, requeridas para abordar la solución, donde el ABP se
presenta como una de las posibles estrategias para que los estudiantes las adquieran.
Tabla 1. Integración de competencias gruesas con el modelo de proceso geoinformático
Competencia Gruesa Proceso Geoinformático
Manejo de datos, generación de datos, manejo de software Adquisición y Edición de Geodatos
Procesamiento de datos, manejo de software Estructuración almacenamiento de geodatos
Análisis de datos, manejo de software, programación, generación
de productos, administración de proyectos
Modelado y Análisis de Geodatos
Generación de productos, manejo de software Despliegue de Geodatos
Referencias
[1] Wilson, J. (2014). Geographic information science and technology body of knowledge 2.0 - Final Report.
Pasadena: USC Dornsife Institute.
[2] Babinski, G. (2012). Nine steps to a highly successful geospatial industry carrer. Seattle: King country GIS
user group.
[3] Babinski, G. (2012). Develops the geospatial management competency model GMCM for USDOLETA.
proceedings of URISA GIS conference. Tacoma, USA.
[4] Albrecht, J. (2016). Towards a theory of GIS program management. In Onsrud, H. & Kuhn, W. (Eds.),
Advancing Geographic Information Science: The Past and Next Twenty Years (pp. 79-90). USA: GSDI
Association press.
[5] DiBiase, D. et al. (2006). Geographic information science and technology body of knowledge. Washington:
Association of American Geographers.
[6] Johnson, A. (2010). UCGIS Body of knowledge, proposed and unanticipated benefits and possible future
initiatives. In proceedings seventh European GIS education seminar. Serres, Greece.
[7] Ahearn, S. & Skupin A. (2016). From body of knowledge to base map: managing domain knowledge through
collaboration and computation. In Onsrud, H. & Kuhn, W. (Eds.), Advancing Geographic Information Science:
The Past and Next Twenty Years (pp. 65-78). USA: GSDI Association press.

29
CAPÍTULO 3
Ensenanza Basada en Problemas: Un analisis didactico
Beatriz E. Arias V.
1. Introducción
En este capítulo se presenta una reflexión didáctica acerca de la relación entre teoría y práctica,
teniendo en cuenta que la didáctica abarca un campo amplio y complejo de la enseñanza y que, de
acuerdo con Klafki [1], es el complejo total de las decisiones, presuposiciones, fundamentaciones y
procesos de la decisión sobre todos los aspectos de la enseñanza. Po lo tanto, enseñar va más allá de
transmitir un conocimiento o de poner de manifiesto una serie de estrategias tecnológicas, aunque
hagan parte de este quehacer. Esta tarea debe propender por la formación integral del sujeto
necesitado de educación, permitiéndole la comprensión y la reflexión desde su propia historicidad y
del mundo que lo rodea. Específicamente, la enseñanza basada en problemas es una estrategia que
permita integrar la praxis a la comprensión de la teoría.
Por otro lado, también hay que reconocer que la pregunta por la enseñanza es una de las más
complejas, pero también una de las más importantes en la medida que se constituye en la base misma
de la didáctica y que amerita la reflexión y el estudio permanente, cuando el propósito de la educación
superior esta puesto en cumplir con el papel crítico-constructivo y teórico-formativo de la universidad,
en una sociedad en constante transformación. La didáctica crítica constructiva, como subcampo de la
pedagogía crítica y fundamentada en los principios de la antropología–pedagógica, observa a la
persona como un ser necesitado de educación, en permanente construcción y formación que, además,
tiene conciencia de su carencia, y capaz de auto-biografiarse e historiarse. La educación superior debe
responder a esta tarea tomando distancia de posiciones instrumentales, meramente instructivas, y
asumiendo a su vez la tarea formativa.
En el marco de la pedagogía crítica, la enseñanza, como pregunta central de la didáctica, solamente
se puede explicar en su relación directa con la formación categorial. Para Speck y Whele [2], la
formación define el camino que debe recorrer un ser humano, sin salirse de su mundo, en el proceso
de humanización; pues el hombre, por naturaleza, es un ser social, activo y comunicativo. Por lo que un
sujeto aislado de la sociedad no se forma, porque es en la interacción con su contexto y su cultura que
se crea y recrea, se conoce y reconoce al otro y a los otros. Pero ¿quién determina esa formación? O ¿se
puede pensar que cada individuo determina su propia formación? La didáctica crítica constructiva
plantea la necesidad de formar seres humanos capaces de auto-determinarse, perfectibles y en
continua construcción, es decir, seres inacabados que necesitan educarse constantemente y que, por lo
tanto, deben desarrollar la capacidad de aprender a dirigir su propio proceso de aprender.
Desde luego, y de acuerdo con Kalfki [3], citado por Runge [4], la formación es una categoría
fundamental en el ser humano y un elemento articulador de la didáctica. En este sentido, la enseñanza
tiene como fin lograr que los sujetos se apropien de su realidad, procurando su propio mejoramiento,
reconociendo la existencia del otro y respetándolo como sujeto pensante.
De ahí que su propuesta sea una didáctica teórico-formativa que trabaja contenidos para encontrar
su carácter formativo, pero que no se queda únicamente en el contenido como tal, sino que enfatiza en
el contenido formativo, es decir, en lo que forma y transforma, donde está la tarea pedagógica del
profesor, que se encarna en él, que se hace praxis y que solamente de esta manera es capaz de darlo
todo para ser ese instrumento formador y transformador de sí mismo, de los otros y de sus entornos.

30
En relación con la intencionalidad del contenido la didáctica crítica plantea que, a través de la
práctica, los actores del proceso formativo pueden alcanzar una conciencia crítica en y de su contexto,
como una forma de responder a los problemas que cada saber disciplinar les permite leer en el mundo,
de manera que les implica reflexión consciente y responsable. Esta mirada de la didáctica crítica les
promueve a cuestionar y desafiar las creencias y prácticas para llevarlos a la modificación de su
contexto, en la medida en que se integran en la enseñanza principios tales como participación,
comunicación, humanización, transformación y contextualización. Para Giroux [5], el contexto es el
espacio geográfico donde el sujeto realiza sus acciones y, lo que un individuo interioriza a través del
proceso de socialización, depende del contexto en el que está inmerso. Así mismo, interactúa e
interpreta de diferente manera la realidad en la que vive y, según sea sus interpretaciones, así actúa.
2. La Enseñanza Basada en Problemas
Para responder específicamente a las necesidades que presenta el país en relación con la formación
de profesionales, la educación superior en Colombia exige que los profesores transformen las
concepciones acerca de cómo se establece la relación entre la teoría y la práctica, en el proceso de
enseñanza-formación, porque su tarea no se limita únicamente a transmitir información, sino que le
exige un campo complejo de acciones conectadas directamente con el desarrollo de capacidades, que
impliquen potenciar el pensamiento cognitivo sofisticado, y prácticas de enseñanza basadas en la
investigación, para lo que el contenido es un elemento clave. Es decir, todo proceso de enseñanza
encierra en sí mismo un contenido y la exposición del profesor ante los estudiantes, pero no es un
contenido neutro porque, al exponerlo, él mismo se vuelve contenido ante los estudiantes, lo que da
sentido al primer significado de enseñar, como el acto de ponerse en signo para otros.
De esta manera, el contenido se puede presentar a los estudiantes de diversas formas y, aunque el
propósito de este capítulo no describirlas todas, el objetivo es a presentar el contenido de manera
deductiva. Para hacerlo, es importante tener en cuenta que el contenido se presenta en el marco de un
contexto, que puede ser situacional, espacial, proposicional, procedimental, teórico o meta teórico [6],
por lo tanto, es necesario que el estudiante devele los elementos necesarios en el proceso: tomar
decisiones, modelar situaciones y plantear diferentes formas de razonamiento, con el fin de
comprender el mundo que le rodea. Lo más importante de este tipo de enseñanza es buscar que el
estudiante se sienta parte del mundo y que, a su vez, responda a las necesidades que éste le plantea.
La Enseñanza Basada en Problemas (EBP) es una estrategia de enseñanza-aprendizaje
fundamentada en el enfoque constructivista, caracterizada por generar conflicto cognitivo en los
estudiantes y movilizar estructuras de pensamiento; además, se apoya en los principios del enfoque
del constructivismo social, en la medida que propicia el trabajo en grupos como mediación social del
aprendizaje y usa problemas del mundo real como contexto. EBP enfatiza en la investigación que ocurre
cuando los estudiantes, trabajando en equipo, se indagan por lo que necesitan para comprender,
solucionar y mejorar una situación en particular. En tal sentido, recoge los siguientes principios del
constructivismo:
1. El entendimiento con respecto a una situación de la realidad surge de las interacciones con el
medio ambiente.
2. El conflicto cognitivo, porque al enfrentar cada situación nueva estimula su aprendizaje.
3. El conocimiento se desarrolla mediante el reconocimiento y aceptación de los procesos sociales
y de la evaluación de las diferentes interpretaciones individuales del mismo fenómeno [7].
Aunque la introducción de la enseñanza basada en problemas en la universidad empieza con
algunas experiencias en los años 90 en Norteamérica, en las últimas décadas se ha incrementado las

31
experiencias en universidades colombianas, especialmente en programas de medicina, ciencias
sociales, ciencias básicas y humanidades. Las investigaciones de Coll [7], Bermejo y Pedraja [8], Pozo
[9] y Arnaiz [10] demuestran que la enseñanza basada en problemas transforma el rol de los profesores
y desarrolla responsabilidad en los estudiantes, a la vez que mejora la relación entre ambos y aumentan
la motivación de los estudiantes por el aprendizaje, porque perciben que lo que aprenden tiene relación
directa con la realidad y porque participan activamente en la solución de problemas.
2.1 Formas de organización de la enseñanza basada en problemas
Antes de relacionar estas formas, es conveniente aclarar que la enseñanza basada en problemas es
una estrategia didáctica [1], metódica, una forma de organización de la enseñanza que incluye los fines,
la intención del contenido, la metódica y las mediaciones, mientras que el Aprendizaje Basado en
Problemas (ABP) es una metodología centrada en el estudiante. Por eso es que en la teoría del ABP y
en sus formas de implementación se encuentran diferentes estrategias, desde problemas muy
estructurados [11], hasta los totalmente desestructurados, con los que estudiante recibe solamente
algunas asesorías o el acompañamiento de un tutor. De acuerdo con esto, en este trabajo se plantean
cuatro estrategias para organizar la enseñanza basada en problemas, mediante la combinación de dos
fundamentales: por un lado, el nivel de prescripción presentado por el profesor o desde el modelo
didáctico que tenga la institución y, por otro lado, la complejidad de las preguntas en relación con el
orden proposicional, procedimental, teórico o metateórico. La relación entre las categorías no es
unidireccional ni unívoca, sino multidireccional y variable, tal como se observa en la Tabla 1.
Tabla 1. Caracterización de los problemas
Nivel de prescripción Nivel de complejidad
Macroproyectos transversales de niveles Preguntas proposicionales: descriptivas, caracterizadoras
Proyectos transversales por nodos o núcleos temáticos Preguntas procedimentales: establecer la relación del saber hacer
Proyectos extrínsecos Preguntas teóricas: fundamentar el qué con el hacer
Proyectos intrínsecos
Preguntas meta teóricas: fundamentar epistémicamente el cómo
con el qué.
1. Macroproyectos transversales de niveles. Se diseñan a partir de preguntas problematizadoras,
orientadoras o generadoras, que transversan los contenidos o intencionalidades formativas de
un nivel de formación en un programa, cuando el plan de estudios está diseñado por problemas.
Este diseño es altamente estructurado y está prescrito desde los profesores o quien esté
encargado de la parte didáctica. La idea es que los facilitadores, quienes están a cargo directo de
los estudiantes, sean los que diseñen los problemas, los estudien en profundidad para darles la
mayor complejidad de acuerdo con los niveles de formación, los amplíen en relación con la
complejidad proposicional, procedimental, teórica o metateórica, y que preparen todos los
recursos antes de plantearlos a los estudiantes.
Esta propuesta didáctica permite dar cumplimiento a las dimensiones universitarias de docencia,
investigación y extensión, y de responder a los problemas actuales de la sociedad, propiciar la
participación del estudiante, desarrollar el pensamiento crítico y complejo, alentar el trabajo en
grupos colaborativos, la responsabilidad compartida y la capacidad de investigación.
2. Proyectos transversales por nodos o núcleos temáticos. La articulación de problemas de esta
manera obedece a los objetos de conocimiento de los programas de formación que,
generalmente, tienen una estructura curricular en la que organizan los contenidos por áreas o
campos disciplinares y asignaturas, que se construyen sobre discursos epistemológicos que
determinan los objetos de conocimiento. Es posible que algunos problemas se logren tejer entre
varios objetos de conocimiento que convergen o se encuentran, por ejemplo, las ciencias básicas

32
no sólo tienen objetos de conocimiento comunes, sino que a nivel procedimental se necesitan
mutuamente, y lo mismo se podría decir de las áreas de formación humana o de comunicación.
Al igual que el caso anterior, el problema lo deben diseñar los profesores que trabajan
directamente con los estudiantes, de tal forma que puedan prepararlo de acuerdo con los niveles
de formación y los niveles de complejidad de las preguntas problematizadoras.
3. Proyectos extrínsecos. También son responsabilidad de los profesores que orientan cada
asignatura. Consisten en preguntas problematizadoras que surgen de los programas que van a
desarrollar y las deben responder los estudiantes gradualmente, en la medida en que se acercan
a la teoría o que establecen relación entre ella y la práctica, o que requieran fundamentar
epistémicamente unas praxis.
4. Proyectos extrínsecos. Son aquellos problemas que surgen desde los intereses y necesidades de
los estudiantes al abordar objetos de conocimiento en los diferentes campos disciplinares, áreas
o asignaturas. Pueden surgir también por grupos a partir de los ejes generadores planteados en
los macroproyectos de los diseños didácticos del programa o de los cursos; aquí lo importante es
que la construcción de las preguntas problematizadoras se hacen desde los estudiantes y el nivel
de complejidad la determina su nivel de formación.
2.2 Medios y mediaciones en la enseñanza basada en problemas
Toda enseñanza en sí misma es una mediación, en este sentido ...en la perspectiva, que nos es propia,
la propuesta didáctica se concibe como un aspecto particular, formal o institucional, de los procesos
generales de mediación formativa, que constituyen el desarrollo y el funcionamiento humanos [12]. Sin
embargo, en la implementación de las metódicas o estrategias didácticas, en este caso en la enseñanza
basada en problemas, existen unas herramientas que actúan como mediadoras en el proceso de la
enseñanza y que ayudan en la comprensión de los problemas, en la organización de la información para
diseñar modelos de resolución del problema, a organizar procedimientos y a concretar acciones.
Estas estrategias son un conjunto de acciones intencionadas que se proyectan y se ponen en marcha
de forma ordenada para alcanzar un propósito determinado [13]. Las estrategias didácticas se refieren
a planes de acción intencionada que pone en marcha el profesor, de forma sistémica, para lograr fines
formativos específicos en los estudiantes. Se componen de tres elementos [14]: finalidades, contenidos
y concepción que se tiene del estudiante, y a su vez guían el establecimiento de técnicas y actividades.
Es importante considerar que no se debe igualar el proceso investigativo de un problema con la
estrategia que utiliza el profesor para lograr que el estudiante construya y comprenda el problema,
aunque en el proceso didáctico esto se edifique al mismo tiempo, porque la enseñanza basada en
problemas, como estrategia didáctica, es una mediación que forma en la investigación [8].
Por otro lado, hay que aclarar que las similitudes entre investigación y estrategia se producen,
esencialmente, porque en ambas se aplica la lógica científica, es decir, el enfoque científico del
fenómeno (didáctico en este caso), al estudiarlo e influir sobre él de forma rigurosa y objetiva, en su
constante dinámica y en su relación con otros fenómenos [14]. A continuación, se presentan algunas
de esas estrategias que sirven de apoyo en el proceso con los estudiantes, tanto en las áreas de ciencias
básicas como en las sociales.
1. Diagrama V de Gowin o V Heurística. En las últimas décadas, la epistemología ha puesto en
evidencia que el conocimiento, lejos de ser producido algorítmicamente, es el resultado de la
relación dinámica entre lo que el investigador conoce y los instrumentos y recursos que dispone
para la comprensión del fenómeno estudiado [15]. Palomino [15], citando a Kuhn, afirma que,
actualmente, se está viviendo una etapa de ciencia revolucionaria en el campo de la investigación

33
educativa, que posibilita la superación mecánica del método científico a través del
constructivismo, aunque no se puede considerar como un paradigma dominante y único.
Además, citando a Mellado y Carracedo, resalta que el conocimiento científico es construido por
la inteligencia humana en un contexto generalmente social, teniendo en cuenta el existente y por
actos creativos en los que la teoría precede a la observación [19]. Por esta razón, y haciendo uso
de las explicaciones que ofrece la teoría del aprendizaje significativo [20], el diagrama V es un
recurso metodológico que permite ver el proceso investigación-aprendizaje (producción de
conocimiento) de manera dinámica y flexible, de tal manera que la investigación se puede
considerar como una manera de generar estructura de significados, es decir, relacionar
conceptos, acontecimientos y hechos [18].
Al intentar establecer una analogía entre la investigación científica y la construcción de
conocimiento, es posible encontrar que el diagrama de Gowin, específicamente por ser una
herramienta metacognitiva, les permite a estudiantes y docentes dar sentido al mundo del
conocimiento y su construcción, o reconstrucción, de manera dinámica, no-lineal y algorítmica,
tal como se pretende desde un método científico. Porque explicita la relación entre lo que se
conoce como dominio conceptual, con los recursos que se pueden emplear para enfrentar la tarea
del conocimiento y el dominio metodológico [17]. De la misma manera, y empleándolo
adecuadamente en el aula, el diagrama se puede constituir en un potente instrumento de
investigación y aprendizaje debido a sus elementos epistémicos. Estos elementos de la V de
Gowin posibilitan la interrelación entre el dominio conceptual (conceptos, principio, teorías) y
el dominio metodológico (registros, transformaciones, afirmaciones) implícitos en un modelo de
resolución de problemas, a fin de producir conocimiento [21].
Al tratarse de un recurso heurístico y una herramienta metacognitiva, el diagrama se puede
configurar de la manera que resulte más útil [16], porque el valor de una técnica heurística radica
en la utilidad que demuestre al ser empleada, en todo caso, es recomendable que se mantenga la
esencia de las interrogantes que dieron origen a este recurso [15]. Considerando lo anterior, el
profesor puede realizar los ajustes necesarios al diagrama, con la finalidad de favorecer el
aprendizaje de los estudiantes de tal manera que responda a su evolución cognitiva.
Palomino [15] relaciona el diagrama V de Gowin como un instrumento de investigación y
aprendizaje y afirma que es un recurso diseñado para ayudarles a los estudiantes y profesores a
captar el significado del material que se aprende. Además, cita a Novak [16] y Gowin [17], para
quienes es un método que permite entender la estructura del conocimiento y el modo en que se
produce. Palomino, propone el diagrama V como una herramienta que se puede emplear para
analizar críticamente un trabajo de investigación, así como para extraer o desempaquetar el
conocimiento y emplearlo con fines instruccionales [18]. En este sentido el diagrama se diseña
planteándose los siguientes interrogantes:
1. ¿Cuál es la pregunta determinante?
2. ¿Cuáles son los conceptos clave?
3. ¿Cuáles son los métodos de investigación que se utiliza?
4. ¿Cuáles son las principales afirmaciones de conocimiento?
5. ¿Cuáles son los juicios de valor? [16]
De acuerdo con los diferentes tipos de problemas que se pueden desarrollar enel aula, tales como
intrínsecos, extrínsecos, por origen de las preguntas y transversales de nivel o de aula en relación
con su nivel de estructura en el currículo, la pregunta determinante (pregunta central), como la
denomina Gowin [17], es la que identifica el fenómeno estudiado de modo que se pueda
descubrir, medir o determinar algo al responderla. Los conceptos, teorías, leyes, definiciones que
permitan abordar la exploración, descripción o comprensión del problema, serán parte del

34
proceso que permite abordar el problema. Por otra parte, Palomino [15] afirma que los métodos
de investigación son los pasos, técnicas y recursos que se emplearán en la ejecución de la
investigación, y que tienen como finalidad responder a la(s) pregunta(s) central(es) que se
traducirán en las afirmaciones de conocimiento.
Para él, los juicios de valor hacen referencia al significado, utilidad e importancia del
conocimiento logrado, además, afirma que el diagrama V es una herramienta que le permite al
estudiante aprender y comprender. En didáctica este tipo de herramientas se convierten en
dispositivos metacognitivos que posibilitan la comprensión del cómo se aprende y se procesa la
información. El conocimiento no es descubierto sino construido por las personas, tiene una
estructura que se puede analizar [7] y la V de Gowin (Figura 1) ayuda a identificar sus
componentes, a esclarecer sus relaciones y a interpretarlas de forma clara y compacta [17].
Figura 1. V de Gowin [17]
Lo que hace [15] es explicar el esquema del diagrama V, describiendo que los acontecimientos y
objetos (fuentes y evidencia) que serán estudiados, están en el vértice de la V, como se observa
en la Figura 1, puesto que se considera que es donde se inicia la producción del conocimiento. A
continuación, se ubican las preguntas centrales que identifican el fenómeno de interés que se
estudia. Los métodos, estrategias e instrumentos para la implementación de la investigación, que
posibilitarán la respuesta a las peguntas centrales y la comprensión el acontecimiento estudiado,
quedarán expresados en los registros, transformaciones y las afirmaciones de conocimiento (los
datos obtenidos se interpretan a la luz del bagaje conceptual del investigador) [15]. Las
afirmaciones de conocimiento son el resultado de la investigación, sobre las que se plantea las
afirmaciones de valor [17] que hacen referencia al valor práctico, estético, moral o social del
acontecimiento estudiado.
La estructura pone en evidencia la estrecha relación entre el pensamiento y la acción, donde se
evidencia que el dominio conceptual y el metodológico se influyen mutuamente, ya que los
recursos metodológicos o procedimientos empleados son influenciados por las ideas, conceptos

35
y teorías que posee el investigador. De acuerdo con Palomino [15], para Gowin, una vez definida
la pregunta del problema, la parte conceptual es el espacio donde se registran conceptos, leyes,
teorías o principios, que permitan definir, explorar, describir o abordar el problema. Estos
elementos constituyen el corpus teórico de lo que se investiga y, sin él, sería imposible llegar a
su comprensión. En este sentido, el diagrama es una herramienta metacognitiva, pues este tipo
de dispositivos le permiten al estudiante establecer la relación entre la teoría y la práctica [18].
Por otro lado, al abordar un problema y una vez fundamentado en teorías, leyes o principios que
permitan definirlo y explorarlo, será necesario recoger información, registrarla, presentar
modelamientos o formas de razonamiento del problema y, en este caso, se ubican en la parte
metodológica del diagrama [17]. Para palomino [15], es un proceso de registrar datos en bruto
recolectados y que, al ser procesados mediante estadísticas, gráficos, tablas o mapas
conceptuales, se convierten en transformaciones que, posteriormente, posibilitarán el
planteamiento de las afirmaciones. Estas últimas son influenciadas por lo que el investigador ya
conoce, es decir, están en estrecha relación con los componentes del lado izquierdo.
▪ Elaboración de un diagrama V. El proceso consiste en seis pasos [15], tal como se observa
en la Tabla 2.
Tabla 2. Pasos para elaborar un diagrama V [15]
Paso Descripción
1
En el vértice se ubica el acontecimiento que será estudiado. En la parte central, se plantean las interrogantes de
estudio o la pregunta problematizadora que, no son simples preguntas, sino que están en estrecha relación con
el tema de investigación.
2 Se determina los registros y transformaciones que se realizarán para desarrollar la investigación.
3
Se precisa las teorías, principios, leyes y conceptos que permitirán la comprensión e interpretación de los datos
recogidos (registros y transformaciones).
4
Desarrollada la investigación, sobre la base del conocimiento conceptual y con las transformaciones a mano, se
plantea las afirmaciones de conocimiento sobre el acontecimiento o tema estudiado.
5
Logrado el conocimiento del acontecimiento motivo de estudio, se plantea el valor práctico, estético, moral o
social de la investigación, es decir, las afirmaciones de valor.
6
Finalmente, se invita a los investigadores a tomar conciencia de que su visión del mundo motiva y orienta sus
acciones como tal, es decir, determina la selección de recursos (teóricos y metodológicos) para comprender los
acontecimientos estudiados, ya que la racionalidad que motiva sus actos se encuentra inmersa en una filosofía.
La aplicación juiciosa del diagrama permite no solamente la comprensión de los
problemas, sino que potencia otras formas de adquisición del conocimiento, a través de
procesos de redescripción del conocimiento implícito, que permiten actuar sobre la
realidad [9]. Es decir, el estudiante no sólo comprende la teoría, sino que la comprende, en
relación con los problemas reales que vive, la organiza, la redescribe y resignifica
aportando otras formas de modelación o de razonamiento que contribuyan a la
transformación de la realidad.
2. Mapas conceptuales. Planteados por Novak [16], son estrategias fundamentales en el desarrollo
del pensamiento categorial, a la vez que una estrategia de aprendizaje dentro del
constructivismo, que produce aprendizajes significativos al relacionar los conceptos de manera
ordenada, caracterizados por su simplificación, jerarquización e impacto visual. Para Ausubel
[20], la mayor parte del aprendizaje formal es relativamente arbitrario y no sustantivo, por tal
motivo los estudiantes utilizan la repetición para aprender conocimientos declarativo,
procedimental y actitudinal [7].
Para el autor, el aprendizaje significativo pone énfasis en la creación, evolución y relación entre
los conceptos y plantea que existen diversas formas de construirlo, sin embargo, todas estas
formas se basan en los aprendizajes que ya se tienen, es decir, para Ausubel [7]: Uno aprende de

36
lo que ya sabe. Por esta razón, al abordar una teoría, un texto o un problema, los primeros niveles
de significación o de comprensión del asunto están sustentados en los aprendizajes previos, en
los conceptos anteriormente adquiridos, construidos o resignificados. En este sentido la
construcción de un mapa conceptual, como una relación jerárquica, organizada y estructurada
de lo que comprendemos en un proceso de lectura, dependerá de la comprensión en términos de
significación que hacemos de lo que estamos leyendo o interpretando; por lo tanto, está
sustentado en lo que ya se sabe sobre el asunto. Por esta razón no hay mapas conceptuales
iguales, cuando los elaboran individuos diferentes. De acuerdo con Novak [16], las características
de un buen mapa conceptual son:
▪ Jerarquización. Para jerarquizar es necesario ordenar los conceptos más generales e
inclusivos en la parte superior y, mediante una diferenciación progresiva, en la parte
inferior se ubican los conceptos más específicos [16].
▪ Impacto visual. El mapa se debe elaborar con tal pulcritud que se contemple limpieza,
espacios, claridad, ortografía, por eso se debe diseñar varias veces hasta corregir todos los
errores que se puedan presentar. También se recomienda usar óvalos, ya que son más
agradables a la vista que los triángulos y los cuadrados [16].
▪ Simplificación. Igualmente, el mapa debe presentarse de manera simple de tal manera que
se escojan los conceptos más importantes, haciendo una diferenciación del contenido y
localizando la información central de la que no lo es para una mejor comprensión. Esos
conceptos deben relacionarse con palabras de enlace o conectores lógicos, que darán
sentido a nuevas relaciones conceptuales. Por tanto, se puede decir que los mapas
conceptuales fomentan la creatividad y facilitan la participación [17].
Por otro lado, existen los mapas mentales que son diagramas utilizados para representar
palabras, ideas, tareas, u otros conceptos ligados y dispuestos radialmente alrededor de una
palabra clave o de una idea central. Se utiliza para generar, visualizar, estructurar y clasificar
taxonómica las ideas, además, como ayuda interna para el estudio, organización, solución de
problemas, toma de decisiones y escritura [22]. Estas representaciones se realizan de acuerdo
con relaciones de orden semántico, donde las conexiones se presentan de manera radial, no
lineal, para estimular un acercamiento reflexivo para cualquier tarea de organización de datos,
eliminando el estímulo inicial de establecer un marco conceptual intrínseco apropiado o
relevante al trabajo específico [22].
Estos mapas son similares a una red semántica o modelo cognoscitivo, pero sin restricciones
formales en las clases de enlaces usados. Los elementos se arreglan intuitivamente, según la
importancia de los conceptos, y se organizan en agrupaciones, ramas o áreas, en una forma
gráfica que puede ayudar a la memorización. Son un diagrama que se construye de manera
personal o grupal y sistematizada, utilizando palabras clave, colores, lógica, ritmo visual,
números e imágenes. Se centran en conceptos y se estructuran de manera jerárquica, iniciando
con los conceptos gruesos y descendiendo a los particulares con conectores específicos
(proposiciones). Un mapa mental no tiene una estructura o un orden preestablecido, puede
constar de una palabra o imagen central o concepto, en torno a la cual se dibujan entre cinco y
diez ideas principales que se refieren a la misma. Luego, a partir de cada palabra derivada, se
dibujan a su vez otras cinco o diez ideas principales que se refieren a cada una de ellas [22].
Aparentemente, ambos mapas son similares, pero las dos herramientas, aunque ayudan al
procesamiento de la información y favorecen la comprensión y los procesos cognitivos
necesarios para aprender de manera segura, cumplen funciones diferentes en el proceso
metacognitivo. De acuerdo con Tamayo [22], el mapa mental busca y exige imágenes para su

37
construcción, con funciones variadas, algunas nemotécnicas y otras para reducir las palabras
manteniendo un concepto o idea compleja y para buscar nuevas conexiones. Las imágenes
conectan rápidamente con otras ideas afines, por lo que parte de la potencia del mapa mental
está en su capacidad visual de generar nuevas conexiones y retener las ideas en el hemisferio
visual del cerebro. En otras palabras, un mapa mental es una forma de equilibrar las ideas con
dibujos, números y muchas otras cosas [22].
2.3 Estrategias didácticas del ABP
De acuerdo con la teoría del aprendizaje significativo [20], los aportes de Novak [16] y Novak y
Gowin [17] las estrategias didácticas para potenciar la enseñanza basada en problemas son:
▪ De sensibilización: relatos de experiencias, visualizaciones, contextualizaciones.
▪ Para favorecer la atención: comunidades de indagación, ejemplificaciones, ilustraciones,
anécdotas.
▪ Para favorecer la adquisición de la información: presentación de objetivos, organizadores,
elementos de anclaje, mapas mentales, cartografía conceptual.
▪ Para favorecer la personalización de la información: articulación del proyecto de vida,
facilitación de la iniciativa y la crítica.
▪ Para la recuperación de la información: redes semánticas, lluvia de ideas.
▪ Para favorecer la cooperación: aprendizaje en equipo, investigaciones en equipo, grupos
colaborativos, técnicas de comunicación (foros, debates, Phillips 6-6).
▪ Para favorecer la transferencia de la información: pasantías (visitar empresas, organizaciones),
práctica empresarial o social,
▪ Para favorecer la actuación: simulaciones, estudio de casos [15].
Por su parte, Palomino [15] plantea algunos principios para tener en cuenta en la selección de una
estrategia didáctica:
1. Actividad: Posibilitar la participación del estudiante
2. Reflexividad: El estudiante debe ser capaz de reflexionar sobre el qué, para qué, cómo, cuándo,
por qué.
3. Inclusión: Los estudiantes deben trabajar integrados desde los diferentes niveles de
competencia.
4. Adecuación: Debe ser adecuada para las características de los estudiantes.
5. Pertinentes: Debe responder a situaciones y conocimientos del mundo real.
6. Congruencia: Debe tener una estrecha coherencia con las competencias.
7. Motivación: Debe contener aspectos curiosos, retadores, creativos y novedosos.
Referencias
[1] Klafki, W. (1976). Zur Verhaltmis Zwischen Didaktik und Nfethodik. Zeitscrift fuer Paedagogik 22, pp. 23-
35.
[2] Speck, J. & Wehle, G. (1981). Conceptos fundamentales de pedagogía. Barcelona: Herder.
[3] Kalfki. W. (1995). On the problem of teaching and learning contents from the standpoint of critical-
constructive Didaktik. In Gundem, B. & Hopmann, S. (Eds.), Didaktik and/or Curriculum (pp. 187-200).
Berlin: Kiel.
[4] Runge, A. (2008). Ensayo sobre pedagogía. Bogotá: Universidad Pedagógica Nacional.

38
[5] Giroux, H. (1990). Los profesores como intelectuales - Hacia una pedagogía crítica del aprendizaje.
Barcelona: Paidós.
[6] Du, X. (2009). Research on PBL Practice on Engineering Education. Netherlands: Sense.
[7] Coll, C. (1991). Aprendizaje escolar y construcción del conocimiento. Buenos Aires: Paidós.
[8] Bermejo, F. & Pedraja, M. (2008). La evaluación de competencias en el ABP y el papel del portafolio. En
García, J. (Ed.), El aprendizaje basado en problemas en la enseñanza universitaria (pp. 91-111). Murcia:
Editum.
[9] Pozo, J. (2009). Adquisicón del conocimiento. Madrid: Morata.
[10] Arnaiz, P. (2011). Experiencias de innovación educativa. Zaragoza: Books Google.
[11] Barrows, L. (1986). La enseñanza basada en problemas. Madrid: Morata.
[12] Bronckart, J. (2006). La transposición didáctica en las intervenciones formativas. En Faundez, A., Mugrabi,
E. & Sánchez, A. (Eds.), Desarollo de la educación y educación para el desarrollo integral (pp. 33-55).
Medellin: Editorial Universidad de Medellin.
[13] Van Dick, T. (1978). La ciencia del texto. Buenos Aries: Paidós.
[14] Avanzini, G. (2008). La pedagogía hoy. México: FCE.
[15] Palomino, W. (2003). El diagrama V de Gowin como estrategia de enseñanza. Cusco: Quillabamba.
[16] Novak, J. (1998). Learning, creating, and using knowledge: Concept Maps as facilitative tools in schools and
corporations. New York: Mahwah.
[17] Novak, J. & Gowin, B. (2004). Aprendiendo a aprender. Madrid: Casa del libro.
[18] Moreira, M. (2003). Contribuciones a la enseñanza de las ciencias básicas. Barcelona: Moreira.
[19] Mellado, V. & Carracedo, D. (1993). Contribuciones de la filosofía de las ciencias a la didáctica de las
ciencias. Enseñanza de las ciencias 11(3), pp. 331-339.
[20] Ausubel, D. (1983). Aprendizaje significativo. México: Tirillas.
[21] Escudero, C. (2002). Resolución de problemas de cinemática en nivel medio: Estudio de algunas
representaciones. Revista Brasilera de Pesquisa en Educacao em Ciencias 2(3), pp. 5-25.
[22] Tamayo, J. (2008). Los mapas mentales como estrategias metacognitivas. Manizales: Universidad Nacional
de Colombia.

Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas

Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas

Similar a Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas (20)

Último

Último (10)

Geoinformatica aplicada con aprendizaje basado en problemas