Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/oai
Dados, palitos, pixels y bits: alternativas didácticas para explorar la metodología de Monte Carlo en un tono lúdico
PDF

Palabras clave

mathematics education
random process simulation
Monte Carlo method
LOGO
educación en matemática
simulación de procesos aleatorios
método de Monte Carlo
LOGO

Cómo citar

Navone, H. D., Scancich, M., & Zorzi, A. F. (2013). Dados, palitos, pixels y bits: alternativas didácticas para explorar la metodología de Monte Carlo en un tono lúdico. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 20(2), 275–288. https://doi.org/10.15517/rmta.v20i2.11666

Resumen

En este artículo se presentan estrategias didácticas en tono lúdico para explorar la metodología de Monte Carlo y se analizan las puestas en práctica realizadas en diversos escenarios educativos. Las propuestas elaboradas permiten poner en acción conceptos de probabilidad y estadística de un modo divertido y atrayente mediante la realización de “experimentos-juegos” cooperativos con objetos reales y virtuales. Cada estrategia está dirigida a profesores de escuelas secundarias y de institutos de formación docente, y también al ciclo básico de la Universidad, para que sea modificada, recreada y profundizada de acuerdo a las áreas específicas de aplicación.

https://doi.org/10.15517/rmta.v20i2.11666
PDF

Citas

Jacovkis, P. (2004) “Computadoras, modelización matemática y ciencia experimental”, Mecánica Computacional XXIII: 2747–2758.

Cornejo, J. N. (2006) “La enseñanza de la ciencia y la tecnología en la escuela argentina (1880-2000): Un análisis de los textos”, Enseñanza de las Ciencias 24: 357–370.

Navone, H.D.; Scancich, M.; Melita, J.; Barbarach, N.; Martiñena, O.; Aquilano, R. (2010) “Ciencia escolar y juego: Una aproximación lúdica a la metodología de Monte Carlo”, Memorias I Jornada de Investigación Participativa en Educación, Dolores, Buenos Aires.

Dias de Deus, J.; Pimenta M.; Noronha, A.; Peña, T.; Brogueira, P. (2001) Introducción a la Física. McGraw-Hill, Madrid.

Landau, R.H.; Páez Mejía, M.J. (1997) Computational Physics. John Wiley & Sons, New York.

Jain, S. (1992) Monte Carlo Simulations of Disordered Systems. World Scientific, Londres.

Navarro, J. (2011) Los Secretos del Número π. EDITEC, Rodesa (España).

Navone, H.D.; Turner, P.A. (2008) “Física computacional en el nivel medio: ¿Una asignatura pendiente?”, Revista de Enseñanza de la Física 21: 61–74.

Freire, P. (2005) Pedagogía de la autonomı́a. Siglo XXI, Buenos Aires.

Pasquali, R. (2011) “Cuando la naturaleza juega a los dados”, en: http://www.educ.ar/educar/cuando-la-naturaleza-juega-a-los-dados.html, consultado el 13/02/2012, 20:54.

Resnick, R.; Halliday, D.; Krane, K.S. (2008) Física. Grupo Editorial Patria, México.

Jou, D.; Llebot, J.E.; Pérez García, C. (1995) Física para Ciencias de la Vida. McGraw-Hill, Madrid.

Comentarios

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Derechos de autor 2013 Hugo D. Navone, Miriam Scancich, Alejandra F. Zorzi

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.