http://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/362 2026-04-06T15:21:24Z http://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/426 Kahoot : aprender jugando La gamificación en educación permite motivar a los estudiantes a aprender mediante el uso de videojuegos y elementos de juego en el entorno de aprendizaje. El objetivo es maximizar el placer y el compromiso a través de la captura del interés de los estudiantes y alentarlos a continuar con el aprendizaje. Kahoot es una herramienta para gamificar el aula y hacer que los estudiantes aprendan divirtiéndose. Existen varios modos para aplicarla, uno es aprovechar los cuestionarios y quizs ya existentes y otra, crear un kahoot personalizado en función de los objetivos del docente. El juego consiste en hacer una serie de preguntas de opción múltiple. El formato y el número de preguntas se puede personalizar añadiendo vídeos, imágenes y diagramas a las preguntas para captar la atención del alumno. Esta aplicación se juega mejor en grupo, por ejemplo, en una clase. El aprendizaje social promueve la discusión y el impacto pedagógico, ya sea que los jugadores pueden estar en la misma sala o al otro lado del globo. Después de un juego, se puede animar a los jugadores a crear y compartir sus propios kahoot para profundizar en su comprensión y dominio, así como para participar en discusiones dirigidas por sus compañeros. Los jugadores responden las preguntas en sus propios teléfonos celulares o en sus computadoras, mientras que los juegos se muestran en una pantalla compartida para unificar el juego. El uso de kahoot es sencillo, funciona en cualquier dispositivo con conexión a Internet. Para los jugadores, no es necesario tener una cuenta o iniciar sesión para participar en un juego. Iniciar una conversación o reforzar conocimientos, introducir nuevos temas o animar el trabajo en equipo, son algunas de las muchas maneras de utilizar kahoot en la clase de matemática. Fil: Ferrarini, Gabriela. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Mosqueda, Daniel Luis. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Pinatti, Ana Belén. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Ramirez, Miguel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Salaj, Carlos Javier. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Zalazar, Laura Cristina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2019-11-04T00:00:00Z http://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/425 Acertijos de lógica y deducción : una introducción al conocimiento científico Los acertijos de naturaleza lógica se diferencian de las adivinanzas por el hecho de que no incluyen juegos de palabras, suposiciones implícitas ni afirmaciones deliberadamente engañosas. Se diferencian de otro tipo de problemas matemáticos porque la clave de su solución reside más en el razonamiento lógico que en los conocimientos que se posean. Para resolver los acertijos puramente lógicos se sigue un proceso científico. A partir de datos más o menos aislados se pueden extraer algunas inferencias; pero usualmente es necesario establecer hipótesis tentativas de trabajo para llegar a una solución. La validez de estas hipótesis debe ser comprobada para asegurar su coherencia con los datos originales del problema. Si aparecen inconsistencias, las suposiciones tentativas deben descartarse hasta que aparezca un conjunto de conclusiones consistentes. Estas conclusiones deben ser comprobadas, y además determinar si solo ellas satisfacen las condiciones establecidas en el enunciado o si existen otras también aceptables. Así, por medio del proceso de establecer una hipótesis, extraer conclusiones de ellas y examinar su consistencia dentro del encuadre total del problema, se logra encontrar la solución a partir de la información proporcionada inicialmente. Y lo mismo ocurre en la ciencia. En el taller se presentarán diferentes acertijos y problemas lógicos que serán resueltos paso a paso en forma colectiva o grupal. Si bien es inherente a la naturaleza de los acertijos lógicos que su solución no pueda reducirse a un esquema fijo, se ofrecerán algunas sugerencias generales acerca de la manera en que se pueden abordar este tipo de problemas. Fil: Lazzari, Luisa L. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto Interdisciplinario de Economía Política; Argentina. 2019-11-04T00:00:00Z http://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/424 Curso : métodos estadísticos multivariados Recientemente se ha producido un gran crecimiento en el uso de las técnicas estadísticas multivariadas en todos los campos de la investigación científica. Se podrían dar muchas razones para este uso creciente, pero todos los especialistas coinciden en que son dos las más importantes. La mayoría de las investigaciones científicas es necesario analizar relaciones simultáneas entre tres o más variables. Esto se debe a que en general, la complejidad de los fenómenos analizados hace que sean muchas las variables implicadas y que por ello las investigaciones sean necesariamente multivariadas. El desarrollo de programas informáticos específico para la implementación de técnicas multivariadas de precio accesible como por ejemplo InfoStat 21 o directamente de uso libre como R que hacen posible el análisis y solución de problemas en los que intervienen múltiples variables. Este curso se centrará en la presentación de algunas técnicas estadísticas multivariadas con el fin de suministrar una aproximación a las mismas y explicitar su importancia en la solución de múltiples problemas de Administración y Economía. En el primer encuentro se analizará el alcance de los Métodos Factoriales (Componentes Principales y Factorial); en el segundo, se completará el análisis de interrelaciones entre variables a través del Análisis de Correspondencia Múltiple. Se destinará el tercer encuentro a la presentación de dos técnicas de clasificación: Análisis de Conglomerados y Análisis Discriminante. Se trabajará con dos bases de datos y el software InfoStat para ejemplificar el uso de las diferentes técnicas presentadas. Fil: Oscherow, Hugo E. F. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Jagou, Nancy Elizabeth. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2019-11-04T00:00:00Z http://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/423 Problemas de optimización con mathematica En ciencias puras y aplicadas, la optimización de modelos matemáticos es uno de los problemas clásicos a estudiar y resolver. El interés está en la modelización de problemas reales mediante programación matemática que se propone conocer la mejor solución sujeta a las restricciones impuestas por los factores de mayor influencia. Por ejemplo, en teoría de la decisión y métodos cuantitativos cuando una empresa estudia los niveles de costo de su producción en base a los factores que intervienen en dicha producción, está interesada en poder tomar una decisión sobre las características presupuestarias que hará a los distintos factores con el fin de obtener el menor costo posible. Igualmente, podríamos plantear el problema con niveles de utilidad y ahora se buscaría obtener las imputaciones para el mayor nivel de beneficio posible. Este tipo de problemas los resuelve la optimización matemática, determinando el mayor (o menor) valor que alcanza la función objetivo y los valores que deben asumir las variables para obtener el mismo. Estos problemas clásicos del Análisis Matemático, en las distintas asignaturas equivalentes pertinentes a la carrera se resuelve desde una perspectiva tradicional usando algoritmos de “lápiz y papel”, de tal modo que se realizan todos los cálculos a mano sin ayuda de un sistema algebraico computacional. El uso de software permite que el usuario se centre en mostrar sus competencias conceptuales y procedimentales sobre la temática tratada y su resolución no esté condicionada por sus problemas en la realización de operaciones y cálculos. De este modo, se concentra la atención en el razonamiento conceptual y lógico involucrados en los procesos de resolución de un problema. Por lo tanto, en el presente curso se busca despertar el interés por el conocimiento de los métodos utilizando el software Wolfram Mathematica como medio de resolución, abordando conceptualizaciones para que los participantes adquieran, comprendan y desarrollen competencias en las habilidades involucradas en el inicio de la optimización y la programación matemática, desarrollando conocimientos específicos para resolución de problemas del campo disciplinar de su interés y articulen sus potencialidades, fortalezas y dificultades en el abordaje de problemas de aplicación. Fil: Moreno, Alejandro D. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.; Fil: Schvezov, Carlos A. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.; Fil: Manzur, Jorge O. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.; Fil: León, María N. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina. 2019-11-04T00:00:00Z