Este documento presenta un estudio sobre el uso de la modelación matemática y la tecnología para enseñar funciones polinomiales. Los objetivos son reconocer conceptos relacionados con ecuaciones lineales de dos variables, reconstruir el concepto de ecuación lineal a partir de un problema de desplazamiento, y apreciar los modelos lineales como herramientas útiles para estudiar problemas de desplazamiento. La metodología incluye etapas de modelación y el uso del software Tracker para graficar datos y analizar resultados. El análisis m

1. Modelación matemática con tecnología para el
aprendizaje de funciones polinomiales
presenta
María del Rosario Arenas Montaño (I.E.R. A. del C.)
Lorenza Illanes Díaz Rivera (ITESM)
Colombia-México

2. Objetivo
Marco Téorico
Metodología
Análisis de datos
Conclusiones y
Bibliografia
AGENDA

3. Reconocer los conceptos formales relacionados con la
ecuación lineal en dos variables en el contexto de
magnitudes que cambian uniformemente
Reconstruir el concepto formal de ecuación lineal a partir
del análisis/síntesis de una situación problema de
desplazamiento
Apreciar en el modelo lineal una herramienta teórica útil
al servicio del estudio de una problemática de
desplazamiento
OBJETIVOS

4. Marco Teórico

5. Etapas del Ciclo de Modelación
(Borromeo, R.2006)

6. Metodología

7. Metodología

8. Tracker

9. GRAFICAS

10. ANALISIS DE RESULTADOS

11. ANÁLISIS DE RESULTADOS
FRECUENCIAS SEMESTRALES

12. ANÁLISIS DE RESULTADOS
MEDIAS SEMESTRALES

13. ANALISIS DE RESULTADOS

14. ANALISIS DE RESULTADOS

15. ANALISIS DE RESULTADOS

16. ANALISIS DE RESULTADOS

17. CONCLUSIONES
La
modelación
matemática
está
destinado a
Ayudar
comprender
mejor el
mundo
Apoyar a la motivación, la
formación de conceptos, la
comprensión y a la retención
Contribuir a
una imagen
adecuada de
las
matemáticas Volver más
significativa
las
matemáticas
Contribuir a
desarrollar
competencias
matemáticas y
actitudes
adecuadas

18. BIBLIOGRAFÍA
• Borromeo, R. (2006). Theoretical and empirical
differentiations of phases in the modelling process.
Revista Internacional de Educación Matemática
• Rodríguez, R. (2010). Aprendizaje y Enseñanza de la
Modelación: el caso de las ecuaciones diferenciales.
Revista Latinoamericana de Matemática Educativa
(RELIME). 13 (4-I): 191-210. México.
• Rodríguez, R., Quiroz, S. e Illanes, L. (2013).
Competencias de modelación y uso de tecnología en
Ecuaciones Diferenciales. Acta Latinoamericana de
Matemática Educativa (ALME 26). CLAME: Belo
Horizonte, Brasil.

19. Las Matemáticas no son estáticas son
dinámicas y para lograr lo anterior nos
valemos de la modelación
(Borromeo, 2007)

20. MUCHAS GRACIAS
María del Rosario Arenas Montaño
rosarioarenas800@gmail.com
Lorenza Illanes Díaz Rivera
lillanesdiaz@gmail.com