Modelización matemática en temas de Cálculo: dos aproximaciones tecnológicas a un problema de optimización
DOI:
https://doi.org/10.15359/ru.39-1.18Palabras clave:
modelización matemática, ciclos de modelización, optimización, GeoGebra, funciones económicas, criterios de derivación, matemática educativaResumen
[Objetivo] El estudio tuvo por objetivo analizar el proceso de modelización que realizan estudiantes en etapa universitaria al resolver un problema que involucra la noción de optimización de funciones. [Metodología] Se trata la modelización matemática desde la perspectiva denominada “modelos y modelización”, y se hace uso de los ciclos de modelización de Blum, Leiß y Borromeo-Ferri, así como del ciclo extendido para el uso de las tecnologías digitales, para describir los procesos que realiza el estudiantado en su resolución. El diseño de investigación es el estudio de casos múltiples de tipo instrumental. Se reporta el trabajo de dos estudiantes de segundo ciclo de la carrera de Administración de una universidad de Lima-Perú, matriculados en el curso Cálculo del primer semestre del 2022. La recolección de datos se llevó a cabo mediante fichas de trabajo, archivos de GeoGebra y entrevistas semiestructuradas. [Resultados] Los resultados muestran que el alumnado desarrolló habilidades en tres ámbitos: en el mundo real, al entender que el costo del cableado varía según la longitud y el tipo de cable; en el mundo matemático, al crear y usar un modelo matemático para optimizar una función aplicando conocimientos previos de cálculo; y en el mundo computacional, al emplear GeoGebra para aplicar estos conceptos. [Conclusiones] Se concluye que GeoGebra es una herramienta sólida para el desarrollo de problemas de modelización, dado que, en su interfaz se pueden conectar los campos numérico, algebraico, geométrico y variacional, así como brindar una mejor interpretación del fenómeno de cambio que subyace a un problema de optimización.
Descargas
Referencias
Abassian, A., Safi, F., Bush, S. y Bostic, J. (2020). Five different perspectives on mathematical modeling in mathematics education. Investigations in Mathematics Learning, 12(1), 53-65. https://doi.org/10.1080/19477503.2019.1595360
Barajas, C., Parada, S. y Molina, J. (2018). Análisis de dificultades surgidas al resolver problemas de variación. Educación matemática, 30(3), 297-323. https://doi.org/10.24844/em3003.12
Bataineh, H., Zoubi, A. y Khataybeh, A. (2019). Utilizing MATHEMATICA software to improve students’ problem solving skills of derivative and its applications. International Journal of Education and Research, 7(11), 57-70. http://www.ijern.com/November-2019.php
Blomhoj, M. (2008). Modelización matemática: una teoría para la práctica. Revista de Educación Matemática, 23(2), 20-35. https://doi.org/10.33044/revem.10419
Blum, W. (1993). Mathematical modelling in mathematics education and instruction. En T. Breiteig, I. Huntley y G. Kaiser-Messmer (Eds.), Teaching and learning mathematics in context (pp. 3-14). Ellis Horwood Limited. https://www.researchgate.net/publication/36410733_Mathematical_modelling_in_mathematics_education_and_instruction
Blum, W. (2015). Quality Teaching of Mathematical Modelling: What Do We Know, What Can We Do? Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-12688-3_9
Blum, W. y Leiß, D. (2007). How do Students and Teachers Deal with Modelling Problems? En C. Haines, P. Galbraith, W. Blum y S. Khan (Eds.), Mathematical Modelling: Education, Engineering and Economics (pp. 222-231). Elsevier. https://doi.org/10.1533/9780857099419.5.221
Borromeo-Ferri, R. (2010). On the influence of Mathematical Thinking Style son learners’ modeling behavior. J. Math Didakt, 31, 99-118. https://doi.org/10.1007/s13138-010-0009-8
Borromeo-Ferri, R. (2018). Learning how to teach mathematical modeling in school and teacher education. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-68072-9
Di Blasi, M. (2024). Perspectivas para el abordaje de la Modelización matemática. En M. Di Blasi, C. Fasce y S. Santos (Eds.), Modelación Matemática: propuestas para su enseñanza (pp. 51-61). Editorial Dunken. https://drive.google.com/file/d/1FfyG8hTOXlGPdhNaH7nRdmBqYJrlXHbE/view
García-Cuéllar, D. y Martínez-Miraval, M. (2023). Pendiente de recta tangente: elemento de conexión de la derivada como límite o razón de cambio mediado por GeoGebra. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 56, 289-302. https://www.risti.xyz/issues/ristie56.pdf
Greefrath, G. (2011). Using technologies: New possibilities of teaching and learning modelling. Overview. En G. Kaiser, W. Blum, R. Borromeo Ferri y G. Stillman (Eds.), Trends in teaching and learning of mathematical modelling, ICTMA 14 (pp. 301-304). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-0910-2_30
Greefrath, G. y Vorhölter, K. (2016). ICME 13 Topical Surveys. Teaching and learning mathematical modelling: Approaches and developments from German speaking countries. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-45004-9_1
Hunziker, S. y Blankenagel, M. (2021). Multiple case research design. En Research design in business and management (pp. 171-186). Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-34357-6_9
Ikeda, T. (2013). Pedagogical Reflections on the Role of Modelling in Mathematics Instruction. En G. Stillman, G. Kaiser, W. Blum y J. Brown (Eds.), Teaching Mathematical Modelling: Connecting to Research and Practice. International Perspectives on the Teaching and Learning of Mathematical Modelling (pp. 255-275). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6540-5_22
Illanes, M. G., Breda, A. y Alvarado Martínez, H. (2023). Diseño de un proceso de enseñanza de la derivada para estudiantes de ingeniería comercial en chile. PARADIGMA, 44(4), 321-350. https://doi.org/10.37618/PARADIGMA.1011-2251.2023.p321-350.id1386
Kaiser, G. y Sriraman, B. (2006). A global survey of international perspectives on modelling in mathematics education. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, 38, 302-310. https://doi.org/10.1007/BF02652813
LaRue, R. y Infante, N. E. (2015). Optimization in first semester calculus: A look at a classic problem. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 46(7), 1021-1031. https://doi.org/10.1080/0020739X.2015.1067844
Lesh, R. y Doerr, H. (2003). Beyond Constructivism. Models and Modeling Perspectives on Mathematics Problem Solving, Learning, and Teaching. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781410607713
Maaß, K. (2006). What are modelling competencies? Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, ZDM, 38(2), 113-142. https://doi.org/10.1007/BF02655885
Martínez-Miraval, M., García-Cuéllar, D. y García-Rodríguez, M. (2023). Razonamiento Covariacional y Técnicas Instrumentadas en la Resolución de un Problema de Optimización Mediado por GeoGebra. REDIMAT–Journal of Research in Mathematics Education, 12(1), 56-81. https://doi.org/10.17583/redimat.11419
Mkhatshwa, T. y Doerr, H. (2018). Undergraduate students' quantitative reasoning in economic contexts. Mathematical Thinking and Learning, 20(2), 142-161. https://doi.org/10.1080/10986065.2018.1442642
Ortiz, F. (2001). Los problemas y la construcción de aprendizaje, matemática estrategias de enseñanza y aprendizaje. Pax México.
Tejera, M., Mariani, F. y Lavicza, Z. (2022). Scissors, Cardboard and GeoGebra: Technology as instruments, not only as artefacts. Proceedings of the 27th Asian Technology Conference in Mathematics, 383-390. https://atcm.mathandtech.org/EP2022/regular/21984.pdf
Thompson, P. y Dreyfus, T. (2016). A coherent approach to the Fundamental Theorem of Calculus using differentials. En R. Göller, R. Biehler y R. Hochsmuth (Eds.), Proceedings of the Conference on Didactics of Mathematics in Higher Education as a Scientific Discipline (pp. 355-359). KHDM. https://pat-thompson.net/PDFversions/2016Thompson-Dreyfus.pdf
Trigueros, M., Badillo, E., Sánchez-Matamoros, G. y Hernández-Rebollar, L. A. (2024). Contributions to the characterization of the Schema using APOS theory: Graphing with derivative. ZDM–Mathematics Education, 56(4), 1093-1108. https://doi.org/10.1007/s11858-024-01615-6
Stake, R. (2010). Qualitative research. Studying how things work. The Gilford Press. https://www.guilford.com/books/Qualitative-Research/Robert-Stake/9781606235454/summary
Villarreal, M. y Mina, M. (2013). Modelización en la formación inicial de profesores de matemática. VIII CNMEN. Conference: VIII Conferência Nacional sobre Modelagem na Educação Matemática, Santa María, Brasil. https://www.researchgate.net/publication/263083171_MODELIZACION_EN_LA_FORMACION_INICIAL_DE_PROFESORES_DE_MATEMATICA
Villa-Ochoa, J., Castrillón-Yepes, A. y Sánchez-Cardona, J. (2017). Tipos de tareas de modelación para la clase de matemática. Espaço Plural, 18 (36), 219-251. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=445955647011
Vrancken, S. y Engler, A. (2014). Una introducción a la derivada desde la variación y el cambio: Resultados de una investigación con estudiantes de primer año de la universidad. Bolema: Boletim de Educação Matemática, 28(48), 449-468. https://doi.org/10.1590/1980-4415v28n48a22
Yin, R. (2018). Case study research and applications: Design and methods. Sage. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/case-study-research-and-applications/book250150
Zengin, Y. (2018). Incorporating the dynamic mathematics software GeoGebra into a history of mathematics course. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 49(7), 1083-1098. https://doi.org/10.1080/0020739X.2018.1431850
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 compartidos: Revista y Autores(as) (CC-BY-NC-ND)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
1. Los autores garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo al igual que licenciado bajo una licencia Creative Commons que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
2. Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
3. Los autores han afirmado poseer todos los permisos para usar los recursos que utilizaron en el artículo (imágenes, tablas, entre otros) y asumen la responsabilidad total por daños a terceros.
4. Las opiniones expresadas en el artículo son responsabilidad de los autores y no necesariamente representan la opinión de los editores ni de la Universidad Nacional.
Revista Uniciencia y todas sus producciones se encuentran bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Unported.
No existe costo por acceso, revisión de propuestas ni publicación para autores y lectores.

