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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Procesos cognitivos y metacognitivos en la solución de problemas de movimiento de figuras en el plano a través de ambientes computacionales]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The understanding of concepts on geometric figures movement in the plane through computational environments is a topic addressed to geometry learning. Interaction with these environments helps students to develop cognitive and meta cognitive skills when facing problematic situations. This research project studied the understanding of concepts in the context of solving geometry problems from the simple to the complex or vice versa. As a complement to this process, the researchers identified the cognitive and meta cognitive strategies used by the students in their learning process. The results of this research show that students' interaction in solving graphic problems from simple to complex or vice versa, do not show significant differences. In relation to the understanding of concepts it was established that the level of learning achieved by students was higher when they interacted with the computational environment supported by guides. Apparently the teacher´s guidance is a powerful motivator for students to learn.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[    <font size="2" face="verdana">     <p align="center"><font size="4"><b>Procesos cognitivos y metacognitivos en la soluci&oacute;n de problemas de movimiento de  figuras en el plano a trav&eacute;s de ambientes computacionales</b></font></p>      <p align="center"><font size="3"><b>Cognitive and metacognitive processes in problem-solving movement at the level of figures through computational environments</b></font></p>       <p align="center">Nilson Genaro Valencia Vallejo<sup><a name="nu*"></a><a href="#num*">*</a></sup>    <br>  Luis Bayardo Sanabria Rodr&iacute;guez<sup><a name="nu**"></a><a href="#num**">**</a></sup>    <br>  Jaime Ib&aacute;&ntilde;ez Ib&aacute;&ntilde;ez<sup><a name="nu***"></a><a href="#num***">***</a></sup></p>  <sup><a name="num*"></a><a href="#nu*">*</a></sup>Universidad Pedag&oacute;gica Nacional, Departamento de Tecnolog&iacute;a. Bogot&aacute;, Colombia. <a href="mailto:nvalencia@pedagogica.edu.co">nvalencia@pedagogica.edu.co</a>    <br>   <sup><a name="num**"></a><a href="#nu**">**</a></sup>Universidad Pedag&oacute;gica Nacional, Departamento de Tecnolog&iacute;a. Bogot&aacute;, Colombia. <a href="mailto:lubsan@pedagogica.edu.co">lubsan@pedagogica.edu.co</a>    <br>  <sup><a name="num***"></a><a href="#nu***">***</a></sup>Universidad Pedag&oacute;gica Nacional, Departamento de Tecnolog&iacute;a. Bogot&aacute;, Colombia. <a href="mailto:jibanez@pedagogica.edu.co">jibanez@pedagogica.edu.co</a></p>      <p><b>Art&iacute;culo recibido:</b> 17-12-2010 y aprobado: 04-05-2012</p><hr>       <p><font size="3"><b>Resumen:</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La comprensi&oacute;n de conceptos sobre movimiento de figuras geom&eacute;tricas en el plano en ambientes computacionales din&aacute;micos es un tema abordado en el aprendizaje de la geometr&iacute;a. La interacci&oacute;n con estos ambientes ayuda a los estudiantes a desarrollar competencias cognitivas y metacognitivas cuando se enfrentan a situaciones problem&aacute;ticas. A partir de este proceso, la investigaci&oacute;n desarrollada estudi&oacute; la comprensi&oacute;n de conceptos en un contexto de soluci&oacute;n de problemas de geometr&iacute;a que van de lo simple a lo complejo o viceversa. Como complemento de este proceso se describieron las estrategias cognitivas y en algunos casos metacognitivas que sigue el estudiante en su proceso de aprendizaje. Los resultados de esta investigaci&oacute;n muestran que la interacci&oacute;n de los estudiantes en la soluci&oacute;n de problemas gr&aacute;ficos que van de lo simple a lo complejo o viceversa, no muestran diferencias significativas. En relaci&oacute;n a la comprensi&oacute;n de conceptos, se pudo establecer que el nivel de aprendizaje obtenido por los estudiantes cuando interactuaron con el ambiente computacional con apoyo de gu&iacute;as fue mejor. Al parecer las ayudas y la orientaci&oacute;n del docente son un poderoso motivador en el aprendizaje, como queda demostrado en otros estudios.</p>       <p align="center"><b>Palabras clave:</b> Comprensi&oacute;n de conceptos, ambientes de aprendizaje computacionales, geometr&iacute;a din&aacute;mica, cognici&oacute;n, metacognici&oacute;n, representaci&oacute;n de conocimiento, cambio conceptual.</p><hr>        <p><font size="3"><b>Abstract:</b></font></p>       <p>The understanding of concepts on geometric figures movement in the plane through computational environments is a topic addressed to geometry learning. Interaction with these environments helps students to develop cognitive and meta cognitive skills when facing problematic situations. This research project studied the understanding of concepts in the context of solving geometry problems from the simple to the complex or vice versa. As a complement to this process, the researchers identified the cognitive and meta cognitive strategies used by the students in their learning process. The results of this research show that students' interaction in solving graphic problems from simple to complex or vice versa, do not show significant differences. In relation to the understanding of concepts it was established that the level of learning achieved by students was higher when they interacted with the computational environment supported by guides. Apparently the teacher&acute;s guidance is a powerful motivator for students to learn.</p>      <p align="center"><b>Keywords:</b> Understanding concepts, learning computational environments, geometry, dynamics, cognition, metacognition, knowledge representation, conceptual change.</p><hr>       <p><font size="3"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>      <p>El contexto de la investigaci&oacute;n que da origen a este documento se relaciona con la comprensi&oacute;n de conceptos, a partir de la interacci&oacute;n de los sujetos que solucionan problemas de movimiento de figuras en el plano, apoyados en escenarios computacionales. El estudio plantea un an&aacute;lisis cuantitativo sobre la comprensi&oacute;n de conceptos de dos grupos de estudiantes de educaci&oacute;n media b&aacute;sica, que interact&uacute;an resolviendo problemas propuestos en un ambiente computacional, y un an&aacute;lisis cualitativo para explorar los procesos de razonamiento en el contexto de la soluci&oacute;n de problemas de movimiento de figuras en el plano.</p>      <p>Este trabajo se enmarca en el desarrollo de investigaciones relacionadas con el estudio de procesos de razonamiento en ambientes gr&aacute;ficos, que vinculan a los aprendices en una interacci&oacute;n con un escenario de soluci&oacute;n de problemas con el objeto de adquirir conocimiento. Un aspecto que surge de esta investigaci&oacute;n es el efecto de utilizar ayudas combinadas en el aprendizaje de conceptos, tanto a nivel textual como a nivel gr&aacute;fico. Se supone que la inclusi&oacute;n de estos elementos en un escenario de aprendizaje eleva el nivel de motivaci&oacute;n para alcanzar logros en el aprendizaje.</p>      <p>De acuerdo a Simon (1996), el esfuerzo de solucionar un problema debe ser precedido del esfuerzo para comprenderlo. Seg&uacute;n este autor, los sistemas para comprender son sistemas de aprendizaje. La identificaci&oacute;n de constructos en la soluci&oacute;n de un problema llevar&iacute;a a percibir estructuras de s&iacute;mbolos manejados en el problema, diferencias en las estructuras representadas, operadores que alteran las estructuras y objetivos representados en modelos gr&aacute;ficos. Seg&uacute;n Simon (1996), para poder comprender un problema cuando ha sido presentado a partir de estas entidades, se requiere una serie de acciones tales como: detectar diferencias, encontrar operadores relevantes, aplicar operadores y evaluar el progreso a trav&eacute;s de la soluci&oacute;n. El trabajo que podr&iacute;a evidenciar una persona cuando se enfrenta a resolver un problema de geometr&iacute;a din&aacute;mica incluye estos procesos, en raz&oacute;n a que los movimientos de las figuras se convierten en operadores que van configurando la imagen puesta como objetivo. La evaluaci&oacute;n se va dando a medida que el individuo logra detectar los cambios de la forma geom&eacute;trica que desea alcanzar. Se pensar&iacute;a que el progreso alcanzado en la soluci&oacute;n de este tipo de problemas, le sirva para poder comprender los conceptos que rodean el proceso de soluci&oacute;n. En esta l&oacute;gica, el individuo podr&iacute;a extraer conceptos b&aacute;sicos con los cuales resolver&iacute;a problemas m&aacute;s generales. La conceptualizaci&oacute;n, en este caso, consiste en descubrir los objetos que son relevantes, sus propiedades y relaciones con los cuales se puedan describir los estados y movimientos para alcanzar un objetivo final.</p>      <p>Un aspecto importante de la interacci&oacute;n en estos escenarios son los procesos espaciales que se evidencian en la construcci&oacute;n de los modelos gr&aacute;ficos. Al respecto, Suwa y Motoda (1995) plantean dos clases de informaci&oacute;n para manejar este tipo de razonamiento: informaci&oacute;n visual e informaci&oacute;n conceptual. La informaci&oacute;n visual se obtiene del diagrama o la representaci&oacute;n gr&aacute;fica; esta incluye la configuraci&oacute;n espacial, la forma del modelo gr&aacute;fico y sus componentes. Seg&uacute;n Ohlsson (1994), la informaci&oacute;n conceptual proviene del conocimiento previo del sujeto e incluye el conocimiento predictivo, utilizado para hacer inferencias acerca de la din&aacute;mica del modelo gr&aacute;fico. Para estas situaciones de razonamiento, los diagramas o representaciones gr&aacute;ficas bidimensionales sirven como representaciones compactas de informaci&oacute;n espacial. En esta dimensi&oacute;n, los diagramas facilitan el posicionamiento de conocimiento relevante para solucionar el problema. Asimismo, los diagramas soportan las visualizaciones mentales de la disposici&oacute;n de los componentes del modelo sobre el cual se desea razonar. De acuerdo a Narayanan, Suwa y Motoda (1995), tales visualizaciones gu&iacute;an el razonamiento humano en la direcci&oacute;n de causalidad. Supongamos a un individuo que maneja conocimientos b&aacute;sicos acerca de figuras geom&eacute;tricas y se enfrenta a solucionar un problema de configuraci&oacute;n geom&eacute;trica como el mostrado en el Tangram; esta persona requiere razonar acerca de los procesos espaciales que se evidencian en la construcci&oacute;n del modelo gr&aacute;fico.</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Revisi&oacute;n conceptual</b></font></p>      <p><b>Ambientes din&aacute;micos para la comprensi&oacute;n de conceptos geom&eacute;tricos</b></p>      <p>En la concepci&oacute;n de ambientes de aprendizaje para la geometr&iacute;a, Glass y Deckert (2001) distinguen dos escenarios: ambientes interactivos y ambientes de construcci&oacute;n est&aacute;tica. Los ambientes interactivos permiten al usuario modificar los objetos que presenta el entorno, manipul&aacute;ndolos a partir del movimiento de sus v&eacute;rtices y ejes hasta lograr la  transici&oacute;n deseada. Los ambientes de construcci&oacute;n est&aacute;tica t&iacute;picamente permiten a los estudiantes construir objetos geom&eacute;tricos en el computador, aplicando construcciones euclidianas comunes como medianas, v&eacute;rtices, lados, entre otros. Los ambientes est&aacute;ticos permiten recordar una secuencia de construcciones para luego ser aplicadas en la construcci&oacute;n de un nuevo objeto. Sin embargo, los mismos ambientes no permiten manipular los objetos originales directamente y observar los efectos de esta manipulaci&oacute;n de manera inmediata en la pantalla del computador.</p>      <p>Seg&uacute;n Jones (2002), un escenario de geometr&iacute;a din&aacute;mica es un ambiente interactivo que provee un rango de herramientas para construir objetos geom&eacute;tricos, con una variedad de objetos primitivos como puntos, segmentos, l&iacute;neas, entre otros. Este ambiente dispone de herramientas para la construcci&oacute;n de objetos como medianas, perpendiculares, paralelas, y herramientas para realizar transformaciones de objetos como la reflexi&oacute;n, la rotaci&oacute;n y la traslaci&oacute;n. Una vez se han dibujado los objetos se pueden tomar mediciones de &aacute;ngulo, longitud, &aacute;rea, entre otros. La din&aacute;mica de estos ambientes proviene de la habilidad para dibujar o construir objetos definidos con la idea de configurar formas geom&eacute;tricas. Un ejemplo de este tipo de escenarios son el ambiente Cabri y el ambiente Logo. En la din&aacute;mica de este trabajo se plantea un escenario computacional que se asimila a un ambiente de aprendizaje din&aacute;mico con un solo objetivo, que es el movimiento de figuras en el plano; para ello se ha utilizado el modelo del Tangram como base para la constituci&oacute;n de objetos geom&eacute;tricos generados por el movimiento de figuras planas.</p>      <p>Para alcanzar un nivel de comprensi&oacute;n, se requiere una serie de procesos que se enmarcan en lo que Chi y Ohlsson (2005) denominan aprendizaje complejo. Seg&uacute;n estos autores, para el aprendizaje de conceptos se requieren los siguientes procesos: integraci&oacute;n de informaci&oacute;n de varias fuentes, generaci&oacute;n de inferencias, conectividad entre la informaci&oacute;n nueva y el conocimiento existente, recuperaci&oacute;n apropiada de analog&iacute;as, producci&oacute;n de explicaciones, coordinaci&oacute;n de diferentes representaciones y perspectivas y abandono de conceptos previos de poca utilidad.</p>      <p>Con la finalidad de construir un ambiente din&aacute;mico para desarrollar estas habilidades, se prev&eacute; el nivel de comprensi&oacute;n que adquiere un individuo a partir del n&uacute;mero de conceptos que logra asimilar. En este aspecto, Jones (2002) investiga la relaci&oacute;n que existe entre un ambiente de geometr&iacute;a din&aacute;mica (Cabri) y la clase de pensamiento en la comprensi&oacute;n de conceptos geom&eacute;tricos que puede desarrollarse como resultado de las interacciones con el software. Su trabajo emp&iacute;rico examina c&oacute;mo el uso de Cabri sirve como mediador en el aprendizaje de conceptos geom&eacute;tricos. Las conclusiones de este trabajo se enmarcan en los siguientes aspectos: los j&oacute;venes que interact&uacute;an en el computador se fijan m&aacute;s en los resultados que muestra la pantalla, sin reflexionar sobre el proceso de construcci&oacute;n de la tarea; la manipulaci&oacute;n de figuras en la pantalla no necesariamente conlleva a apreciar las propiedades conceptuales de las figuras geom&eacute;tricas.</p>      <p>En otro trabajo relacionado con el inter&eacute;s de la investigaci&oacute;n desarrollada, Olkun (2003) compara el efecto del computador contra las manipulaciones concretas para el aprendizaje de la geometr&iacute;a bidimensional. El prop&oacute;sito del estudio consisti&oacute; en comparar los efectos de las versiones de Tangram en computador y de manera concreta en el aprendizaje de un mismo contenido matem&aacute;tico, espec&iacute;ficamente el razonamiento de formas geom&eacute;tricas bidimensionales y sus variantes. Esta investigaci&oacute;n concluy&oacute; que solucionar problemas geom&eacute;tricos con manipulaciones, tanto en el computador como de manera concreta, tiene un efecto positivo en el razonamiento geom&eacute;trico de los estudiantes. Los aprendices que interactuaron de manera concreta obtuvieron mejores resultados en el juego que los aprendices que interactuaron con el computador. Seg&uacute;n el autor, este resultado se explica por la experiencia de los aprendices en la realizaci&oacute;n de manipulaciones concretas.</p>       <p><font size="3"><b>Razonamiento a partir de la soluci&oacute;n de problemas gr&aacute;ficos</b></font></p>      <p>El esfuerzo de solucionar un problema debe ser precedido por el esfuerzo para comprenderlo; los sistemas para comprender son sistemas de aprendizaje. La identificaci&oacute;n de constructos en la soluci&oacute;n de un problema llevar&iacute;a a percibir: estructuras de s&iacute;mbolos manejados en el problema, diferencias en las estructuras representadas, operadores que alteran las estructuras y objetivos representados en modelos gr&aacute;ficos. Seg&uacute;n Sim&oacute;n (1996), para poder comprender un problema cuando ha sido presentado a partir de los elementos de la tarea mencionados, se requiere una serie de acciones tales como: detectar diferencias, encontrar operadores relevantes, aplicar operadores y evaluar el progreso a trav&eacute;s de la soluci&oacute;n. El trabajo que podr&iacute;a evidenciar una persona cuando se enfrenta a resolver un problema de geometr&iacute;a din&aacute;mica incluye estos procesos, en raz&oacute;n a que los movimientos de las figuras se convierten en operadores que van configurando la imagen puesta como objetivo. La evaluaci&oacute;n se va dando a medida que el individuo logra detectar los cambios de la forma geom&eacute;trica que desea alcanzar. Se pensar&iacute;a que el progreso alcanzado en la soluci&oacute;n de este tipo de problemas, le permita comprender los conceptos que rodean el proceso de soluci&oacute;n; en esta l&oacute;gica, el individuo estar&iacute;a en capacidad de extraer conceptos b&aacute;sicos con los cuales podr&iacute;a resolver problemas m&aacute;s generales. La conceptualizaci&oacute;n, en este caso, consiste en descubrir los objetos que son relevantes, sus propiedades y relaciones con los cuales se puedan describir los estados y movimientos para alcanzar la meta.</p>       <p>Supongamos a un individuo que maneja conocimientos b&aacute;sicos acerca de figuras geom&eacute;tricas y se enfrenta a solucionar un problema de configuraci&oacute;n geom&eacute;trica como el mostrado en el Tangram; esta persona requiere razonar acerca de los procesos espaciales que se evidencian en la construcci&oacute;n del modelo gr&aacute;fico. Seg&uacute;n Narayanan et. al. (1995), se requieren dos clases de informaci&oacute;n para manejar este tipo de razonamiento: informaci&oacute;n visual e informaci&oacute;n conceptual. La informaci&oacute;n visual se obtiene del diagrama o la representaci&oacute;n gr&aacute;fica; esta incluye la configuraci&oacute;n espacial, la forma del modelo gr&aacute;fico y sus componentes. La informaci&oacute;n conceptual proviene del conocimiento previo del sujeto e incluye el conocimiento predictivo, utilizado para hacer inferencias acerca de la din&aacute;mica del modelo gr&aacute;fico. Para estas situaciones de razonamiento, los diagramas o representaciones gr&aacute;ficas bidimensionales sirven como representaciones unificadas de informaci&oacute;n espacial, de tal forma que facilitan el posicionamiento de conocimiento relevante para solucionar el problema y soportan la representaci&oacute;n mental de la disposici&oacute;n de los componentes del modelo sobre el cual se desea razonar.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Narayanan et. al. (1995), plantean una serie de pasos que son requeridos para resolver problemas del tipo de representaciones bidimensionales. Estos pasos los clasifican en siete tipos:</p>      <blockquote> <I>1. Observaci&oacute;n del modelo gr&aacute;fico o diagrama</I>. Esta tarea consiste en observar el modelo o la disposici&oacute;n de la representaci&oacute;n bidimensional para localizar y recuperar informaci&oacute;n espacial.      <p>2. Recuperaci&oacute;n del conocimiento conceptual.</I> Conocimiento conceptual recuperado de la memoria de largo plazo. Este proceso consiste en recuperar la informaci&oacute;n de las representaciones descriptivas.         <p>3. Recuperaci&oacute;n de conocimiento inferencial.</I> Conocimiento procedimental recuperado de la memoria de largo plazo, aplicable en la soluci&oacute;n del problema. Se evidencia en el apareamiento y recuperaci&oacute;n de reglas.      <p>4. Inferencia conceptual.</I> Este proceso consiste en hacer inferencias basadas &uacute;nicamente en el conocimiento conceptual, desde la memoria de corto plazo a la memoria de largo plazo.       <p>5. Inferencia visual.</I> Consiste en hacer inferencias basadas &uacute;nicamente en la informaci&oacute;n visual del modelo gr&aacute;fico.       <p>6. Inferencia h&iacute;brida.</I> Consiste en hacer inferencias basadas tanto en el conocimiento conceptual como en la informaci&oacute;n visual.      <p>7. Visualizaci&oacute;n.</I> Consiste en imaginar los comportamientos espaciales de los componentes en el modelo.</p> </blockquote>       <p>En s&iacute;ntesis, Narayanan et. al. (1995) definen el razonamiento diagram&aacute;tico como el acto de razonar y solucionar problemas, utilizando diagramas o gr&aacute;ficos como representaciones externas. Aunque los modelos gr&aacute;ficos o diagramas son representaciones est&aacute;ticas externas, el razonamiento con estos modelos incluye simulaciones mentales de comportamientos que cambian las configuraciones descritas en ellos, lo cual puede ser soportado por procesos cognitivos fundamentales que son imaginados por naturaleza.</p>      <p><font size="3"><b>Procesamiento de informaci&oacute;n a partir de im&aacute;genes din&aacute;micas</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La animaci&oacute;n o movimiento de figuras puede proporcionar a los aprendices informaci&oacute;n din&aacute;mica explicita, que de alg&uacute;n modo se considera impl&iacute;cita o inutilizable en gr&aacute;ficos est&aacute;ticos. Sin embargo, cuando se incluyen cambios temporales en una escena visual, se introduce una demanda adicional, cualitativamente diferente de procesamiento de informaci&oacute;n. Para que estos cambios sean exitosos en los modelos mentales de los aprendices, ellos deben extraer informaci&oacute;n relevante del movimiento o animaci&oacute;n de las figuras para ser incorporadas en su estructura de conocimiento. Las descripciones din&aacute;micas ayudan a los sujetos a predecir patrones futuros de conocimiento, lo cual les permite hacer generalizaciones en la soluci&oacute;n de otros problemas.</p>      <p>Una caracter&iacute;stica instruccional que distingue las gr&aacute;ficas din&aacute;micas de las gr&aacute;ficas est&aacute;ticas es su capacidad de describir directamente un cambio temporal. Seg&uacute;n Lowe (1999), una consideraci&oacute;n de las implicaciones perceptual y cognitiva de esta descripci&oacute;n sugiere que con algunas animaciones, los aprendices pueden enfrentar altos niveles de carga cognitiva que podr&iacute;an ser regulados con alternativas est&aacute;ticas.</p>      <p>De acuerdo a Lowe (2003), las animaciones o im&aacute;genes din&aacute;micas t&iacute;picamente incorporan tres tipos principales de cambios en las entidades gr&aacute;ficas que las componen:</p>  <UL type="disc">      <li><I>Transformaciones.</I> Cambios de forma que involucran alteraciones a entidades gr&aacute;ficas con respecto a propiedades tales como: tama&ntilde;o, forma, color y textura.</li>    <br>          <li><I>Traslaciones. </I>Cambios de posici&oacute;n que involucran el movimiento de entidades gr&aacute;ficas completas de un lugar a otro y pueden ser percibidas con respecto a los l&iacute;mites de la animaci&oacute;n u otro elemento incluido en el despliegue de la animaci&oacute;n.</li>    <br>       <li><I>Transiciones.</I> Cambios de inclusi&oacute;n que involucran la aparici&oacute;n o desaparici&oacute;n de entidades gr&aacute;ficas de manera total o parcial. Este cambio puede ocurrir de varias formas: en el borde y fuera de los bordes de las gr&aacute;ficas o en entidades gr&aacute;ficas que son adicionadas o removidas en el plano de una pantalla de computador.</li>    </ul>        <p>A pesar de que las investigaciones en aprendizaje con animaciones o im&aacute;genes din&aacute;micas son superiores a los gr&aacute;ficos est&aacute;ticos, como lo han demostrado Narayanan y Hegarty (2000), tambi&eacute;n existen evidencias de que la acumulaci&oacute;n de efectos animados no siempre pueden ser beneficiosos. Seg&uacute;n Schnotz, B&ouml;ckheler y Grzondziel (1999), existen posibles razones para esta falta de beneficios que incluyen la imposici&oacute;n de un procesamiento de informaci&oacute;n excesiva en los aprendices y una reducci&oacute;n en el compromiso de los aprendices a procesar actividades relevantes en su aprendizaje. En esta dimensi&oacute;n, las animaciones que presentan im&aacute;genes din&aacute;micas muy especializadas con un alto grado de complejidad visual podr&iacute;an tener consecuencias negativas en la descripci&oacute;n de un dominio para los aprendices novatos, debido a la excesiva demanda en su procesamiento.</p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Enfoque metodol&oacute;gico </b></font></p>      <p>El enfoque metodol&oacute;gico se basa en un dise&ntilde;o cuasi experimental que utiliza un m&eacute;todo cuantitativo para determinar la recolecci&oacute;n y an&aacute;lisis de los datos, complementado con un estudio cualitativo exploratorio a trav&eacute;s del an&aacute;lisis de protocolos. A partir del an&aacute;lisis estad&iacute;stico se logra la integraci&oacute;n de los resultados y la generaci&oacute;n de las inferencias. El objetivo del estudio cualitativo es analizar los procesos de soluci&oacute;n de problemas, para identificar las estrategias cognitivas de los estudiantes que intervienen en el juego del ambiente computacional. Este an&aacute;lisis se realiza a partir de la videograbaci&oacute;n, donde se registra de manera fiel la informaci&oacute;n de dos sujetos que resuelven los mismos problemas realizados en el an&aacute;lisis estad&iacute;stico.</p>      <p><font size="3"><b>Poblaci&oacute;n</b></font></p>      <p>La poblaci&oacute;n que particip&oacute; en esta experiencia son estudiantes de grado s&eacute;ptimo de educaci&oacute;n b&aacute;sica de una instituci&oacute;n educativa distrital, con conocimientos b&aacute;sicos en geometr&iacute;a euclidiana, divididos en dos grupos. El entrenamiento de un primer grupo consist&iacute;a en resolver problemas gr&aacute;ficos que iban de lo simple a lo complejo, mientras que el otro resolv&iacute;a problemas de lo complejo a lo simple. Para el an&aacute;lisis de protocolos se seleccionaron seis estudiantes, que fueron instruidos para que verbalizaran la informaci&oacute;n que ellos atienden, mientras solucionan un problema. Este proceso se llev&oacute; a cabo con el ambiente computacional <I>Misioneros y can&iacute;bales</I>, con el prop&oacute;sito de no viciar el proceso investigativo e incluye la descripci&oacute;n verbal, expl&iacute;cita en "informes verbales concurrentes", donde el individuo habla en voz alta a medida que realiza alguna operaci&oacute;n en el proceso de soluci&oacute;n. La finalidad del entrenamiento a los estudiantes consiste en garantizar sus habilidades de verbalizaci&oacute;n en la etapa de interacci&oacute;n con el ambiente computacional. Una vez que los individuos interact&uacute;an en el ambiente computacional, el proceso se registra a trav&eacute;s de una videograbaci&oacute;n para una posterior codificaci&oacute;n y modelaci&oacute;n de las estrategias de soluci&oacute;n de problemas utilizadas por cada estudiante.</p>      <p>En funci&oacute;n de complementar el protocolo, los estudiantes son entrevistados para que revelen el proceso que siguieron en la soluci&oacute;n del problema. El objetivo del proceso retrospectivo es obtener informaci&oacute;n adicional que provea al estudio una comprensi&oacute;n rica y profunda de la situaci&oacute;n de aprendizaje planteada. Los reportes verbales retrospectivos son verbalizaciones directas de los procesos cognitivos, donde la informaci&oacute;n se guarda en la memoria mientras se completa la tarea. Mucha informaci&oacute;n de la memoria de largo plazo puede ser reportada directamente o utilizada como se&ntilde;ales de recuperaci&oacute;n posteriormente (Ericsson y Simon, 1993). Concluido el anterior proceso, se analizan los registros verbales desarrollado por los estudiantes, a trav&eacute;s del estudio y sistematizaci&oacute;n textual y gr&aacute;fica de la videograbaci&oacute;n.</p>       <p><font size="3"><b>Ambiente de aprendizaje computacional</b></font></p>      <p>El ambiente de aprendizaje computacional se elabor&oacute; en el lenguaje de programaci&oacute;n orientado a objetos OpenScript de Toolbook Instructor 2004. El ambiente incluye dos entradas para el c&oacute;digo de acceso y el nombre que identifican al usuario. La <a href="#fg1">figura 1</a> presenta el ambiente computacional dividido en dos &aacute;reas: un &aacute;rea de herramientas y otra de trabajo.</p>      <p align="center"><a name="fg1"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg1.jpg"></p>      <p>La zona de trabajo se dise&ntilde;&oacute; con el prop&oacute;sito de posibilitar al estudiante el reconocimiento y manejo adecuado de las herramientas del ambiente y a su vez la interacci&oacute;n con la gu&iacute;a textual impresa.</p>      <p>El problema planteado a los sujetos consiste en colocar las figuras del Tangram que faltan, para completar una silueta que representa diferentes formas (ver <a href="#fg2">figura 2</a>). El nivel de dificultad depende de la cantidad de figuras que oculte el <I>software</I>: una, dos o tres figuras. El sujeto debe completarlas, identific&aacute;ndolas y ubic&aacute;ndolas en el espacio correspondiente para elaborar la composici&oacute;n final. Para realizar esta acci&oacute;n, el estudiante tiene la posibilidad de rotar la figura (rotaci&oacute;n), ampliar o reducir el tama&ntilde;o de la figura (homotecia) </p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p>o trasladar la figura (traslaci&oacute;n).</p>      <p align="center"><a name="fg2"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg2.jpg"></p>      <p><font size="3"><b>An&aacute;lisis de resultados</b></font></p>      <p><b>An&aacute;lisis cuantitativo</b></p>      <p>Los datos obtenidos fueron procesados usando el programa de computador Statistics de StatSoft Inc, versi&oacute;n 5.5. Para este an&aacute;lisis, los puntajes alcanzados por los estudiantes de cada grupo experimental se compararon mediante prueba T.</p>      <p>La <a href="#tb1">tabla 1</a> presenta los valores de la prueba T, al comparar los dos grupos en los puntajes totales de la evaluaci&oacute;n. Estos puntajes corresponden a la suma de los puntajes de los tres movimientos (traslaci&oacute;n, homotecia y rotaci&oacute;n). En esta tabla se observan los valores de las medias (Mean) de los dos grupos, el valor de T (T-value), los grados de libertad (df), la probabilidad de error (p), casos v&aacute;lidos (Valid N) para los dos grupos y las desviaciones est&aacute;ndar (Std.Dev) de cada grupo.</p>      <p align="center"><a name="tb1"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04tb1.jpg"></p>      <p>Se observa que el valor de P fue superior a 0.05, lo que muestra que no existen diferencias significativas entre los puntajes totales de quienes solucionaron los problemas de menor a mayor nivel de complejidad (Grupo 1) y viceversa (Grupo 2). Ver <a href="#fg3">figura 3</a>. </p>      <p align="center"><a name="fg3"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg3.jpg"></p>      <p>La <a href="#tb2">tabla 2</a> muestra los valores de la prueba T, al comparar los puntajes de la evaluaci&oacute;n obtenida por los dos grupos que realizaron acciones de traslaci&oacute;n, homotecia y rotaci&oacute;n de manera independiente. En esta tabla se observan los valores de las medias (Mean) de los dos grupos, el valor de T (T-value), los grados de libertad (df), la probabilidad de error (P), casos v&aacute;lidos (Valid N) para los dos grupos y las desviaciones est&aacute;ndar (Std. Dev) de cada grupo. Se observa que en ning&uacute;n caso el valor de P fue inferior a 0.05, lo que indica que no existen diferencias significativas para los valores parciales de la evaluaci&oacute;n, entre quienes solucionaron los problemas de menor a mayor nivel de complejidad (Grupo 1) y los estudiantes que solucionaron el juego de lo complejo a lo simple (Grupo 2). Lo anterior concuerda con las investigaciones realizadas por Olkun (2003), en relaci&oacute;n al efecto del computador contra las manipulaciones concretas para el aprendizaje de la geometr&iacute;a bidimensional.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="tb2"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04tb2.jpg"></p>      <p><b>An&aacute;lisis cualitativo</b></p>      <p>Este an&aacute;lisis se implementa para construir los modelos de procesamiento de informaci&oacute;n generados a partir de la soluci&oacute;n de los problemas, sobre la base de protocolos de pensamiento en voz alta. El m&eacute;todo de an&aacute;lisis de protocolos verbales, desarrollado por Ericsson y Simon (1993) como un m&eacute;todo descriptivo que introduce el pensamiento en voz alta en la soluci&oacute;n de problemas, es una t&eacute;cnica que utiliza este estudio para capturar el proceso de soluci&oacute;n de un problema, o la toma de decisiones por parte del estudiante cuando hace la tarea para completar la forma geom&eacute;trica que le aparece en la pantalla del computador.</p>      <p>Los pasos descritos a continuaci&oacute;n son tomados como referentes en el an&aacute;lisis. Su aplicaci&oacute;n recoge la verbalizaci&oacute;n del sujeto para codificarla y modelarla. Con este proceso se pretenden determinar las estrategias seguidas durante la soluci&oacute;n del problema gr&aacute;fico.</p>      <p><font size="3"><b>Codificaci&oacute;n de la informaci&oacute;n</b></font></p>      <p>La codificaci&oacute;n del material grabado se da en varias etapas. La primera etapa consiste en la trascripci&oacute;n de los datos. Esta operaci&oacute;n se realiza de manera fiel. El siguiente p&aacute;rrafo muestra una parte de informaci&oacute;n transcrita de la videograbaci&oacute;n de uno de los sujetos que participaron en la experiencia:</p>      <blockquote> <I>"Selecciono el primer nivel. Tengo que ubicar la figura geom&eacute;trica aqu&iacute;. Primero lo traslado para que no sobrepase los l&iacute;mites. Ahora estoy agrand&aacute;ndolo con la homotecia para que quede del tama&ntilde;o de la figura que tengo que ubicar; pero tengo que trasladarlo un poco m&aacute;s para que quede en el lugar preciso, para que no sobrepase los l&iacute;mites cuando realice la homotecia, o sea maximizarlo.</I>      <p><I>Ahora tengo que dejarlo m&aacute;s peque&ntilde;o porque est&aacute; muy grande. S&iacute;, tengo que agrandar un poco la figura para que quede en el lugar de la figura. Ahora lo voy a rotar. Ahora lo estoy rotando para que quede acomodado en la figura. Ahora lo voy a mover para que quede en el lugar. Listo".</I></p> </blockquote>      <p>En esta verbalizaci&oacute;n se evidencia el manejo de una serie de procesos, que generan elementos de an&aacute;lisis para ubicar una figura en la silueta del entorno de la tarea.</p>      <p>La segunda etapa de codificaci&oacute;n de segmentos, incluye la determinaci&oacute;n de unidades de an&aacute;lisis. El proceso seguido en la investigaci&oacute;n muestra instancias derivadas de la verbalizaci&oacute;n del sujeto que se traducen en cortes para determinar proposiciones como unidades de an&aacute;lisis. El p&aacute;rrafo anterior se segmenta como sigue.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<blockquote> <I>S1. Selecciono el primer nivel. Tengo que ubicar la figura geom&eacute;trica aqu&iacute;.</I>      <p><I>S2. Primero lo traslado para que no sobrepase los l&iacute;mites. </I>      <p><I>S3. Ahora estoy agrand&aacute;ndolo con la homotecia para que quede del tama&ntilde;o de la figura que tengo que ubicar.</I>      <p><I>S4. Pero tengo que trasladarlo un poco m&aacute;s para que quede en el lugar preciso, para que no sobrepase los l&iacute;mites cuando realice la homotecia, o sea maximizarlo. </I>      <p><I>S5. Ahora tengo que dejarlo m&aacute;s peque&ntilde;o porque est&aacute; muy grande. S&iacute;, tengo que agrandar un poco la figura para que quede en el lugar de la figura.</I>      <p><I>S6. Ahora lo voy a rotar. Ahora lo estoy rotando para que quede acomodado en la figura. </I>      <p><I>S7. Ahora lo voy a mover para que quede en el lugar. Listo.</I></p> </blockquote>      <p>Cada segmento constituye una unidad de an&aacute;lisis que puede clasificarse en objetivos, estructuras de control, acciones determinadas por operadores y procesos evaluativos. Al hacer el an&aacute;lisis de los anteriores segmentos, se puede determinar una nominaci&oacute;n para cada proposici&oacute;n. Esta clasificaci&oacute;n se dar&iacute;a de la siguiente forma:</p>      <blockquote> S1: corresponde a un objetivo que se plantea el sujeto.      <p>S2, S6 y S7: corresponden a acciones acompa&ntilde;adas de operadores cognitivos (trasladar, rotar).      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>S3, S4 y S5: son estructuras de control que le permiten al sujeto calcular el tama&ntilde;o de la figura que desea situar.      <p>S7: adem&aacute;s de realizar una operaci&oacute;n, el sujeto eval&uacute;a la posici&oacute;n para determinar que el objeto est&aacute; bien ubicado.</p> </blockquote>       <p><font size="3"><b>An&aacute;lisis de la informaci&oacute;n</b></font></p>      <p>El an&aacute;lisis de la informaci&oacute;n que ha sido codificada se determina a trav&eacute;s de episodios. En esta investigaci&oacute;n cada episodio se identific&oacute; como el proceso que sigui&oacute; el estudiante para ubicar de manera correcta una pieza en la silueta de la forma geom&eacute;trica tomada como objetivo del problema. Los episodios se simplifican utilizando l&oacute;gica de predicados. El siguiente ejemplo muestra el proceso de reducci&oacute;n a partir de la segmentaci&oacute;n, con lo cual se determinan las cl&aacute;usulas de esta forma de representaci&oacute;n. La representaci&oacute;n del episodio determina el proceso seguido por un sujeto en la ubicaci&oacute;n correcta de una pieza.</p>      <p>Segmentos correspondientes al episodio de la ubicaci&oacute;n de una pieza por uno de los sujetos:</p>      <blockquote> <I>S1. Tengo que combinar 2 figuras. Voy a empezar ahora por el tri&aacute;ngulo.</I>      <p><I>S2. Ahora lo estoy moviendo para que quede donde va el tri&aacute;ngulo y despu&eacute;s agrandarlo. Listo.</I>      <p><I>S3. Lo estoy moviendo un poco para despu&eacute;s agrandarlo y que no me sobrepase los l&iacute;mites.</I>      <p><I>S4. No me esperaba que se moviera hacia abajo.</I>      <p><I>S5. Ahora lo estoy moviendo hacia arriba, porque cuando lo agrando se va para abajo.</I>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><I>S6. Entonces me toca moverlo un poco hacia arriba.</I>      <p><I>S7. Ahora lo encojo un poco. Listo.</I>      <p><I>S8. Ahora lo voy acomodar, lo acomodo un poco.</I>      <p><I>S9. Ahora lo voy a rotar.</I>      <p><I>S10. Voy a rotarlo un poco al tri&aacute;ngulo para acomodarlo en el lugar.</I>      <p><I>S11. Entonces ya solo tengo que moverlo para empezar a hacer la segunda figura.</I>      <p><I>S12. Como que me va tocar agrandarlo un poco porque est&aacute; muy peque&ntilde;o. Listo (fin primer episodio).</I></p> </blockquote>      <p>Los siguientes predicados representan el episodio anterior:</p>       <blockquote> <I>objetivo (g) </I>&THORN;<I> combinar (figura, a, b); empezar (figura, a).</I>      <p><I>mover (tri&aacute;ngulo, direcci&oacute;n(x)) </I>&THORN;<I> mover (a, horizontal), localizar (a, destino).</I>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><I>localizar (a, destino) </I>&THORN;<I> agrandar (a, tama&ntilde;o(z)), mover (a, vertical), mover (a, vertical; horizontal), reducir (a, tama&ntilde;o(z)), girar (a, izquierda), mover (a, vertical; horizontal).</I></p> </blockquote>      <p>La representaci&oacute;n de los predicados lleva a la construcci&oacute;n de un modelo de grafos dirigidos, con el objeto de identificar las estrategias de soluci&oacute;n del problema. Esta representaci&oacute;n es una abstracci&oacute;n del episodio que representa la secuencia de estados de soluci&oacute;n y los operadores en cada transici&oacute;n de estado (Newell y Simon, 1972). </p>      <p>A continuaci&oacute;n se muestran los grafos m&aacute;s representativos de los dos sujetos, con los cuales se hizo el an&aacute;lisis de las estrategias seguidas en el proceso. El grafo de la figura 4 corresponde al episodio anterior, codificado con l&oacute;gica de predicados. En este grafo se representa la estrategia seguida por un estudiante cuando resuelve problemas que inician en un nivel de dificultad alto para finalizar en un nivel de dificultad bajo.</p>      <p>En la <a href="#fg5">figura 5</a> se representan las convenciones implementadas para la elaboraci&oacute;n de los grafos.</p>      <p align="center"><a name="fg5"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg5.jpg"></p>      <p>El grafo de la <a href="#fg4">figura 4</a> muestra una estrategia centrada en la localizaci&oacute;n de la figura, donde se evidencian situaciones como inferir el n&uacute;mero y la forma de figuras que encajan en la silueta; este tipo de razonamiento es un proceso metacognitivo, donde el aprendiz comprende el problema y cree acerca de los juicios en la asignaci&oacute;n de recursos cognitivos, referidos a las operaciones que planea para resolver el problema. Otras situaciones que hacen parte de la estrategia tienen que ver con las aproximaciones ideadas por el aprendiz para lograr la meta, que se relacionan con la aplicaci&oacute;n de operadores como mover la figura, agrandarla y probarla para localizar el objeto en su destino y el control que realiza sobre estas operaciones para precisar la ubicaci&oacute;n de la figura en el lugar planeado. Estos procesos metacognitivos est&aacute;n validados en los planteamientos de Jacobs y Paris (1987), Flawell (1976) y Brown (1987). Con la aplicaci&oacute;n de operadores se podr&iacute;a pensar que el sujeto, sin tener un conocimiento suficiente acerca de los conceptos de traslaci&oacute;n, rotaci&oacute;n y homotecia, utiliza operadores que evidencian la aplicaci&oacute;n de estos conceptos. Este factor coincide con el planteamiento te&oacute;rico de Chi (2007) en lo que se refiere al cambio conceptual, donde el conocimiento relacionado que tiene el sujeto lo obliga a adicionar nuevo conocimiento a su memoria, en algunos casos, o a completarlo, en otros, a medida que avanza en su aprendizaje. En s&iacute;ntesis, podemos inferir, despu&eacute;s de haber analizado el episodio, que el sujeto comprendi&oacute; el problema por las acciones que llev&oacute; a cabo, tales como: detectar diferencias en la construcci&oacute;n geom&eacute;trica, encontrar operadores relevantes como los utilizados, aplicarlos y evaluar el progreso a trav&eacute;s de la localizaci&oacute;n del objetivo. Esto se ajusta al planteamiento de Simon (1996) con relaci&oacute;n a las acciones realizadas en el proceso de comprensi&oacute;n de un problema.</p>      <p align="center"><a name="fg4"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg4.jpg"></p>      <p>Cuando el estudiante se enfrenta a resolver la secuencia de problemas de acuerdo al grado de dificultad, se observa la utilizaci&oacute;n de la misma estrategia, lo cual indica que existe una reafirmaci&oacute;n de su conocimiento y una consolidaci&oacute;n del nivel de precisi&oacute;n de la estrategia manejada. Se pensar&iacute;a que este proceso de replicar la estrategia podr&iacute;a llevar al individuo a elaborar patrones mentales que le permiten hacer generalizaciones en la soluci&oacute;n de otros problemas, como lo plantea Lowe (2003).</p>      <p>En el an&aacute;lisis del segundo sujeto se utiliz&oacute; la misma l&oacute;gica que con el primero. El grafo corresponde a la estrategia seguida por el sujeto 2 en un nivel de dificultad f&aacute;cil, considerando que el crecimiento hacia lo m&aacute;s complejo opera con la soluci&oacute;n de otros problemas. La <a href="#fg6">figura 6</a> muestra la representaci&oacute;n de un episodio correspondiente al primer ejercicio, que consist&iacute;a en ubicar un objeto para completar una forma geom&eacute;trica.</p>      <p>La estrategia utilizada por este sujeto cambia con respecto al anterior. El grafo muestra una estrategia centrada en la transformaci&oacute;n de la figura, antes de localizarla (<a href="#fg6">figura 6</a>). En el an&aacute;lisis se observa c&oacute;mo el sujeto 2, aplica operadores relacionados con el cambio de tama&ntilde;o de la figura antes de ubicarla en su estado final. Esto lleva a pensar que el proceso metacognitivo seguido por el sujeto, se sit&uacute;a en hacer una planeaci&oacute;n para llegar al estado final, relacionado con encajar la figura en la silueta. En este tipo de razonamiento, se infiere que el aprendiz comprende el problema y asigna recursos cognitivos aprendidos previamente para resolver el problema. Esto concuerda con una de las condiciones del cambio conceptual planteadas por Chi (2007), donde el sujeto tiene algunos conocimientos correctos previos que enriquece cuando encuentra la soluci&oacute;n del problema. Las acciones seguidas en la estrategia se relacionan con la aplicaci&oacute;n de operadores de transformaci&oacute;n de la figura, como agrandarla, rotarla y probarla antes de localizarla en su destino, y el control que realiza sobre estas operaciones se&ntilde;ala un manejo del nivel de precisi&oacute;n, lo cual indica que su proceso de razonamiento se basa en un nivel de comparaci&oacute;n de los l&iacute;mites de la figura a construir y las operaciones cognitivas que realiza sobre el objeto que planea ubicar. Estos procesos metacognitivos, lo mismo que el sujeto anterior, se evidencian en la teor&iacute;a de Jacobs y Paris (1987), Flawell (1976) y Brown (1987).</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="fg6"></a><img src="img/revistas/ted/n31/n31a04fg6.jpg"></p>      <p>La aplicaci&oacute;n de operadores del sujeto 2, hace suponer un manejo de conocimiento de los conceptos aplicados en la soluci&oacute;n del problema, con lo cual se puede inferir que el sujeto maneja un nivel de comprensi&oacute;n del problema, planeando la aplicaci&oacute;n de operadores precisos que lo llevan a establecer diferencias al comparar su trabajo con el estado final de soluci&oacute;n. Con esto aplica una estrategia medio-fin que le permite acercarse a la soluci&oacute;n en la medida que va evaluando sus acciones. Esto se asimila a la teor&iacute;a de soluci&oacute;n de problemas planteada por Simon (1996).</p>      <p>A medida que el sujeto avanza en la soluci&oacute;n de los siguientes problemas de la secuencia, existe un incremento en la planeaci&oacute;n de las acciones, lo cual indica que el n&uacute;mero de operadores aumenta, mostrando el manejo de mayor variedad de conceptos que vienen a enriquecer el conocimiento del sujeto en el proceso de soluci&oacute;n del problema. Este hecho queda demostrado en la teor&iacute;a del cambio conceptual de Chi (2007).</p>      <p>Para hacer una s&iacute;ntesis de los resultados de las estrategias manejadas por los dos sujetos, se han definido los &aacute;rboles de decisi&oacute;n que explican, de manera general, el comportamiento de los individuos durante el proceso de soluci&oacute;n de los problemas gr&aacute;ficos planteados por el ambiente computacional. En la <a href="#fg7">figura 7</a> se representa el comportamiento y las acciones de los sujetos para solucionar el problema. Los diagramas presentan la existencia de estrategias comunes utilizadas por los sujetos, donde existen semejanzas en la percepci&oacute;n del ambiente de la tarea y la representaci&oacute;n del espacio del problema, y diferencias en la elecci&oacute;n del camino de soluci&oacute;n.</p>     <p align="center"><a name="fg7"></a><a href="img/revistas/ted/n31/n31a04fg7.jpg" target="_blank"></a></p>     <p>Las estrategias corresponden a acciones repetitivas en el proceso de soluci&oacute;n del problema. Estas estrategias han sido plenamente identificadas en cada episodio. Su an&aacute;lisis coincide con el resultado de los grafos tratados anteriormente.</p>      <p>El sujeto 1 maneja una estrategia consistente en dos pasos: localizaci&oacute;n del objetivo y ajuste en el tama&ntilde;o. Para ello ejecuta operaciones de traslaci&oacute;n y aumento de tama&ntilde;o o disminuci&oacute;n y rotaci&oacute;n. Su proceso de control consiste en comparar la posici&oacute;n. El sujeto 2 maneja una estrategia consistente en tres pasos: ajuste del tama&ntilde;o, comparaci&oacute;n con el estado final y localizaci&oacute;n del objetivo. Para su ejecuci&oacute;n utiliza operadores de aumento y disminuci&oacute;n de tama&ntilde;o, rotaci&oacute;n, traslaci&oacute;n y ajuste en la posici&oacute;n. El sistema de control que utiliza es comparar el tama&ntilde;o. Si observamos los dos procesos podemos encontrar acciones metacognitivas de planeaci&oacute;n y control para lograr las metas propuestas, como lo proponen Jacobs y Paris (1987), Flawell (1976) y Brown (1987). Los dos modelos evidencian el manejo de conocimientos previos: mientras para el sujeto1 los conocimientos previos son escasos, lo cual lo lleva a ejecutar acciones imprecisas, el sujeto 2 tiene un mayor nivel conceptual, lo que le permite calcular con mayor precisi&oacute;n la planeaci&oacute;n de sus acciones. Esta mirada se comprueba con la teor&iacute;a del cambio conceptual manejada por Chi (2007).</p>       <p><font size="3"><b>Conclusiones</b></font></p>      <p>La investigaci&oacute;n se sustenta en el aprendizaje con apoyo de ambientes computacionales, en un contexto dominado por el estudio de conceptos, relaciones geom&eacute;tricas y m&eacute;tricas, a partir de la interacci&oacute;n con im&aacute;genes din&aacute;micas para la comprensi&oacute;n de conceptos. El estudio pretende mostrar que la interacci&oacute;n con estos ambientes ayuda a los estudiantes a desarrollar competencias cognitivas y metacognitivas cuando se enfrentan a la soluci&oacute;n de problemas. A partir de este proceso, la investigaci&oacute;n planteada estudia la comprensi&oacute;n de conceptos en un contexto de soluci&oacute;n de problemas de geometr&iacute;a, que van de lo simple a lo complejo o viceversa. Para el an&aacute;lisis metacognitivo se hace una descripci&oacute;n de las estrategias cognitivas y metacognitivas que sigue el estudiante en su proceso de aprendizaje. Con esta concepci&oacute;n la investigaci&oacute;n responde a los siguientes interrogantes:</p>      <p>&iquest;Existen diferencias significativas en la comprensi&oacute;n de conceptos sobre movimiento de figuras geom&eacute;tricas, entre un grupo de estudiantes que resuelve problemas que van de lo simple a lo complejo y otro que lo hace de lo complejo a lo simple?</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&iquest;Qu&eacute; estrategias cognitivas se identifican en la interacci&oacute;n de un grupo de estudiantes que resuelve problemas de movimiento de figuras geom&eacute;tricas en el espacio, apoyado en escenarios computacionales?</p>      <p>Para dar respuesta a la primera pregunta y con base en los resultados estad&iacute;sticos, se pudo observar que la interacci&oacute;n de los grupos en la soluci&oacute;n de problemas gr&aacute;ficos que van de lo simple a lo complejo o viceversa, no muestra diferencias significativas. Esto confirma los resultados de la investigaci&oacute;n realizada por Olkun (2003), donde concluye que a pesar de existir efectos positivos en el razonamiento geom&eacute;trico de los estudiantes acerca de formas geom&eacute;tricas bidimensionales, no se mostraron diferencias significativas entre un grupo que resolvi&oacute; problemas geom&eacute;tricos en un ambiente computacional y otro que lo hac&iacute;a en un medio real.</p>      <p>Con relaci&oacute;n a la comprensi&oacute;n de conceptos, se pudo establecer que el nivel de aprendizaje obtenido por los estudiantes, cuando interactuaron con el ambiente computacional con apoyo de gu&iacute;as, fue mejor, en raz&oacute;n a la ayuda que se les ofreci&oacute;. Sus puntajes alcanzados muestran que la gu&iacute;a s&iacute; ayudo en el proceso. Lo cual se sustenta con la investigaci&oacute;n de Jones (1998), donde se concluye que para comprender un concepto, no basta &uacute;nicamente con el ambiente computacional, tambi&eacute;n se requiere la mediaci&oacute;n del profesor u otro medio. La intervenci&oacute;n del profesor a trav&eacute;s de la gu&iacute;a utilizada, como se mostr&oacute; en esta investigaci&oacute;n, centr&oacute; la atenci&oacute;n del estudiante en la formaci&oacute;n de los conceptos relacionados con traslaci&oacute;n, rotaci&oacute;n y homotecia, que al ser utilizados en la soluci&oacute;n de los problemas m&aacute;s complejos, le permiti&oacute; actuar con m&aacute;s eficiencia. La conclusi&oacute;n que surge de este an&aacute;lisis es que con la ayuda del profesor o con la inclusi&oacute;n de un apoyo en el proceso de aprendizaje, se equilibra el tiempo que utilizan los estudiantes cuando resuelven problemas que van de lo simple a lo complejo o viceversa. Esto queda demostrado una vez m&aacute;s en los resultados obtenidos por Jones (1998).</p>      <p>En esta dimensi&oacute;n, se establece que la manipulaci&oacute;n de figuras en la pantalla no necesariamente conlleva a apreciar las propiedades conceptuales de las figuras geom&eacute;tricas: para ello se requiere la mediaci&oacute;n de un agente externo que oriente el proceso de aprendizaje.</p>      <p>En relaci&oacute;n a la segunda pregunta, acerca de las estrategias obtenidas en el proceso de soluci&oacute;n, se pudieron evidenciar dos tipos de estrategias: una, relacionada con localizaci&oacute;n del objetivo y ajuste en el tama&ntilde;o de los objetos de acuerdo a los l&iacute;mites de la forma geom&eacute;trica que se deb&iacute;a completar, y otra consistente en el ajuste del tama&ntilde;o de los objetos, la comparaci&oacute;n con el estado final y la localizaci&oacute;n del objetivo a partir de la meta propuesta. Estos componentes de cada una de las estrategias llevaron a los sujetos a aplicar conceptos de rotaci&oacute;n, traslaci&oacute;n y homotecia que fueron validados posteriormente en la prueba estad&iacute;stica. Al observar los dos procesos, podemos encontrar acciones metacognitivas de planeaci&oacute;n y control para lograr la meta de completar una forma geom&eacute;trica, lo cual queda demostrado en la teor&iacute;a de Jacobs y Paris (1987), Flawell (1976) y Brown (1987). Una conclusi&oacute;n que se deduce al analizar el protocolo verbal del comportamiento de los sujetos, consiste en la activaci&oacute;n de procesos metacognitivos ocasionada por el manejo de figuras din&aacute;micas. Esta activaci&oacute;n se ve claramente reflejada en la planeaci&oacute;n y control de las acciones, que obligan a los sujetos a razonar acerca de la manera de resolver los problemas. Lo anterior se complementa con los resultados de la investigaci&oacute;n de Olkun (2003) por un lado, donde se concluye que solucionar problemas geom&eacute;tricos con manipulaciones en el computador tiene un efecto positivo en el razonamiento geom&eacute;trico de los estudiantes, y por otro, con la investigaci&oacute;n de Glass y Deckert (2001), concluyendo que los estudiantes que utilizan ambientes computacionales para observar matem&aacute;ticamente patrones precisos y formar conjeturas con base en estos patrones, pueden proveer experiencias ricas en razonamiento formal y mejorar la comprensi&oacute;n de conceptos geom&eacute;tricos.</p>      <p>El an&aacute;lisis de los protocolos permite inferir la elaboraci&oacute;n de modelos men-tales, a partir de la informaci&oacute;n visual obtenida de los modelos gr&aacute;ficos del ambiente computacional. Los procesos observados revelan la informaci&oacute;n visual a partir de la representaci&oacute;n gr&aacute;fica y conceptual derivada de los conceptos previos. Este hallazgo es congruente con los planteamientos de Narayanan et. al. (1995).</p>      <p>Otro hallazgo se refiere a las diferencias en el manejo de conocimientos previos. Este es un factor que se resalta en los modelos analizados, lo cual coincide con la teor&iacute;a del cambio conceptual de Chi y Roscoe (2002), que lleva a suponer la existencia de variantes en el manejo de conceptos previos. Mientras algunos sujetos manejan conocimientos previos correctos, otros se basan en conocimientos relacionados.</p>      <p>Respecto del manejo de operadores cognitivos, inferidos del an&aacute;lisis del protocolo, se pudo concluir que el ejercicio de utilizar figuras din&aacute;micas es una tarea que involucra tres tipos de acciones: la primera se relaciona con las transformaciones de las figuras, para ajustarlas al contexto de soluci&oacute;n del problema que est&aacute; representado en la configuraci&oacute;n de una forma geom&eacute;trica; la segunda, se refiere a las traslaciones de estas figuras con el fin de localizarlas con un mayor nivel de precisi&oacute;n; y la tercera a transiciones para determinar cambios de estado cuando se eval&uacute;an las figuras que no corresponden y se hace necesario utilizar unas nuevas. Lo anterior evidencia el manejo de las estrategias de los sujetos y es una confirmaci&oacute;n del planteamiento de Lowe (2003), respecto a los tipos de cambios en las entidades gr&aacute;ficas.</p>      <p>Las posiciones anteriores indican que resolver problemas de geometr&iacute;a din&aacute;mica en escenarios computacionales, es una estrategia importante para la elaboraci&oacute;n de modelos mentales, lo cual posibilita la comprensi&oacute;n y transferencia de aprendizaje de los estudiantes en la construcci&oacute;n de tareas relacionadas con el desarrollo de competencias cognitivas y metacognitivas. En s&iacute;ntesis, se infiere que la ayuda y la orientaci&oacute;n del docente es un poderoso motivador en el aprendizaje, como queda demostrado en otros estudios.</p>      <p>Desde el punto de vista pedag&oacute;gico, esta investigaci&oacute;n abre una posibilidad de aprendizaje de la geometr&iacute;a con el uso de ambientes computacionales basados en el manejo de im&aacute;genes din&aacute;micas. Su potencial a nivel cognitivo puede facilitar la progresi&oacute;n del aprendizaje en los diferentes niveles del modelo de Van Hiele (1986). Finalmente, se prev&eacute; que el uso de estos ambientes de aprendizaje ayuden en los procesos de cambio conceptual de los sujetos que tienen un manejo conceptual incorrecto, o requieren completar los vac&iacute;os existentes en su estructura cognitiva, en concordancia con el planteamiento te&oacute;rico de Chi (2007).</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Referencias</b></font></p>       <!-- ref --><p>Brown, A.L. (1987). Metacognition, executive control, self-regulation, and other mysterious mechanisms. In F. Weinert &amp; R. Kluwe (Eds.), <I>Metacognition, Motivation, and Understanding</I>. New Jersey: Lawrence Erlbaum.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000144&pid=S0121-3814201200010000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Chi, M.T.H. &amp; Ohlsson, S. (2005). Complex declarative learning. In K.J. Holyoak &amp; R.G. Morrison (Eds.), <I>The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning </I>(pp. 371-399). Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0121-3814201200010000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Chi, M.T.H. &amp; Roscoe, R.D. (2002). The processes and challenges of conceptual change. In M. Limon &amp; L. Mason (Eds), <I>Reconsidering Conceptual Change: Issues in Theory and Practice </I>(pp. 3-27). Netherlands: Kluwer Academic Publishers.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0121-3814201200010000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Chi, M.T.H. (2007). Three types of conceptual change: Belief revision, mental model transformation, and categorical shift. To appear in S. Vosniadou (Ed.), <I>Handbook of research on conceptual change</I>. Hillsdale, NJ: Erlbaum.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0121-3814201200010000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Ericsson K.A &amp; Simon H.A. (1993). Protocol Analysis: Verbal Reports as Data MIT Press. Cambridge, MA.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0121-3814201200010000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --> Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. En L.B. Resnick (Ed.), <I>The Nature of Intelligence</I>. Hills-dale. NJ: Erlbaum.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0121-3814201200010000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Glass, B. &amp; Deckert, W. (2001). Making better use of computer tools in geometry. <I>Mathematics Teacher</I>, 94 (3), 224-228.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0121-3814201200010000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Jacobs, J.E. &amp; Paris, S.G. (1987). Children's metacognition about reading: Issues in definition, measurement and instruction. <I>Educational Psychologist</I>, 22, 255-278.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0121-3814201200010000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Jones K. (1998). The Mediation of Learning within a Dynamic Geometry Environment. In A. Olivier &amp; K. Newstead (Eds), <I>Proceedings of the 22nd Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education</I> (pp. 96-103). Vol. 3. South Africa: University of Stellenbosch.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0121-3814201200010000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Jones, K. (2002). Implications for the classroom: Research on the use of Dynamic Software. <I>Micromath Autumn</I>, 18 (3), 18 -20.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0121-3814201200010000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Lowe, R.K. (1999). Extracting information from an animation during complex visual learning. <I>European Journal of Psychology of Education</I>, 14, 224-225.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0121-3814201200010000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Lowe, R.K. (2003). Animation and learning: selective processing of information in dynamic graphics. <I>Learning and Instruction</I>, 13, 157-176.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0121-3814201200010000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Narayanan, N.H. &amp; Hegarty, M. (2000). Communicating dynamic behaviors: are interactive multimedia presentations better than static mixed-mode presentations? En <I>Diagrams 2000 conference</I>. Scotland: University of Edinburgh.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0121-3814201200010000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Narayanan, N.H., Suwa, M. &amp; Motoda, H. (1995). Hypothesizing Behaviors from Device Diagrams. In J. Glasgow, N.H. Narayanan y B. Chandrasekaran (Eds.),<I>Diagrammatic Reasoning: Cognitive and Computational perspectives</I> (pp. 501-534). Menlo Park, CA: AAAI Press/ The MIT Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0121-3814201200010000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Newell, A. &amp; Simon, H.A. (1972). <I>Human problem solving</I>. Englewood Cliffs. Nueva Jersey: Prentice-Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0121-3814201200010000400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Ohlsson, S. (1994). Declarative and procedural knowledge. En T. Husen &amp; T. Neville-Postlethwaite, (Eds.), <I>The International Encyclopedia of Education</I> (Vol. 3, 2nd ed., pp.1432-1434). London, UK: Pergamon Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0121-3814201200010000400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Olkun, S. (2003). Comparing Computer versus Concrete Manipulatives. <I>Learning 2D Geometry. JournaI of Computers in Mathematics and Science Teaching</I>, 22(1), 43-56.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0121-3814201200010000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Schnotz, W., B&ouml;ckheler, J. &amp; Grzondziel, H. (1999). Effects of visualization on the structure and applications of mental models. En <I>XXVI International Congress of the Psychology</I>. Montreal, Canada.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0121-3814201200010000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Simon, H.A. (1996). The Sciences of the Artificial. <I>Library of Congress.</I> Massachussetts, MIT: Massachussetts Institute of Technology.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0121-3814201200010000400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Van Hiele, P.M. (1986). <I>Structure and insight: A theory of mathematics education</I>. Orlando, FL: Academic Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0121-3814201200010000400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>   </FONT>     ]]></body>
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