indagación y uso de pruebas en un problema auténtico: pesca sostenible

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Indagación y uso de Indagación y uso de pruebas en ciencias pruebas en ciencias María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela

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Page 1: Indagación y uso de pruebas en un problema auténtico: pesca sostenible

Indagación y uso de pruebas en Indagación y uso de pruebas en ciencias ciencias

María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela

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La indagación en el aula y su relación con las prácticas científicas La indagación puede definirse como

participación del alumnado en prácticas científicas, por ejemplo construir modelos, argumentar y hablar o escribir ciencias

Un ejemplo es la participación del alumnado en proyectos de investigación

Se llevan a cabo en el laboratorio y en el aula

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la ciencia basada en la indagación (Inquiry based science) El proceso de (Linn, Davis & Bell, 2004)

diagnosticar problemas Analizar críticamente experimentos planificar investigaciones investigar conjeturas, buscar información construir modelos, debatir Elaborar argumentos coherentes

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Competencia

CompetenciaCompetencia: “la capacidad de poner en práctica de forma integrada, en contextos y situaciones diversos los conocimientos, las habilidades [destrezas] y las actitudes personales adquiridas. (…) va más allá del saber y del saber hacer, incluyendo el saber ser o estar.” (DOG, 2007)

Competencia: resolver problemas complejos

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¿representa algo nuevo? ¿es lo que ya hacemos en clase? (una minoría)

“Capacidad de poner en práctica”: su incorporación está “orientada a la aplicación aplicación de los saberes construidos.” Superar el conocimiento inerte

“de forma integrada”: conocimientos conceptuales, destrezas y actitudes

Orientadas a resolver problemas complejos

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PISA y la competencia científica

PISA y los documentos del M. Educación PISA y los documentos del M. Educación distinguen tres dimensiones en esta competenciadistinguen tres dimensiones en esta competencia

1. Identificar preguntas o problemas científicos2. Usar las explicaciones (modelos) científicos para

explicar o predecir fenómenos3. Utilizar pruebas: para extraer conclusiones, para

criticar argumentos de otros con base en pruebas Relación con la argumentación: evaluación del

conocimiento científico en base a las pruebas disponibles en cada momento

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Las tres dimensiones o competencias científicas (Jiménez, Bravo y Puig, 2009, Aula de Innovación Educativa)

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Articulación de uso de pruebas y evaluación de modelos Partiendo de que la argumentación es la

evaluación del conocimiento en base a las pruebas disponibles, un contexto que nos interesa especialmente es la construcción de explicaciones causales, la evaluación de modelos explicativos.

En ellos interaccionan el aprendizaje y uso de conceptos científicos con la competencia en la identificación y uso de pruebas

Por ejemplo: qué causa los terremotos; por qué aumenta de volumen el aire al calentarlo; de dónde sale la madera de los árboles

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¿qué es un modelo científico?

Una representación abstracta y simplificada de un sistema que hace visibles sus rasgos clave y puede usarse para explicar y predecir fenómenos físicos y naturales.

La construcción, uso, revisión y evaluación de modelos son prácticas esenciales del trabajo científico. Llevaron a modelos como el atómico, de partículas, de tectónica de placas, de selección natural, o el de flujo de energía en los ecosistemas

Un aspecto central: los mecanismos causales o relaciones causa / efecto

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¿Por qué está embrujado el laboratorio?

En 1997 el ingeniero Vic Tandy trabajaba en un laboratorio compuesto por dos largas naves adosadas (9x3 m). Se decía que estaba embrujado, a veces se veían sombras grises que desaparecían al volverse, algunas personas sentían escalofríos. Una noche Tandy trabajaba solo, sintió un sudor frío, y vio de reojo una sombra gris. Se le puso la carne de gallina, pero al mirarla, la aparición se desvaneció. Hipótesis:

1 Alucinaciones: estaba agotado por trabajar a deshora 2 Hay fenómenos para los que la ciencia no tiene

explicación y hay que buscarla en otros campos 3 Debe haber una explicación científica aunque él no fuese

capaz de encontrarla

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El florete que vibra solo

Al día siguiente Vic Tandy debía participar en una competición de esgrima y tenía que reparar su florete

Tandy llevó el florete al laboratorio, lo sujetó en un torno y la hoja empezó a vibrar con fuerza

¿Posibles explicaciones? ¿Cómo comprobaríamos las conjeturas?

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Interacción datos / conocimientos teóricos

Tandy decidió que vibraba debido a alguna fuente de energía y sus conocimientos de física le llevaron a pensar que podían ser ondas sonoras que entraran en resonancia con la hoja. Cambiando el florete de sitio identificó el centro del laboratorio como el lugar donde la vibración era más fuerte

Concluyó que en laboratorio había una onda estacionaria de baja frecuencia, un infrasonido, no perceptible por el oído humano (frecuencia menor de 20 Hz)

Calculó f = v / (velocidad sonido / longitud de onda, largo del laboratorio x 2) en 19 Hz

¿Está resuelto el problema?

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¿está resuelto el problema?

Esto plantea dos cuestiones: 1 ¿fuente de enerxía que produce el sonido? 2 ¿efecto de onda estacionaria de 19 Hz en un ser humano? Tandy, V. & Lawrence, T. R. (1998) The ghost in the

machine. J. of the Society for Psychical Research, 62, 360–364. www.psy.herts.ac.uk/ghost/ghost-in-machine.pdf

1 Un nuevo extractor 2 Los infrasonidos pueden afectar a distintos órganos: oído

interno, causando vértigo, náuseas y malestar; al cuerpo en conjunto originando hiperventilación, a los globos oculares, originando visión borrosa, ilusiones ópticas

¿Que relaciones causa/ efecto identificó? ¿están sustentadas en pruebas?

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Como se elaboran explicaciones causales

Interacción entre datos y conocimientos teóricos ¿fue casualidad? ¿otra persona habría llegado a las mismas conclusiones? (que la vibración se debe a una onda no a “mentes que interactúan con el ambiente”)

Identificación de pautas comunes a distintos fenómenos: comportamiento ondas sonoras en tubos, clarinetes...

Diseño y realización de un experimento con un objetivo: no “para ver que pasa”

Generación de nuevas preguntas Distintas justificaciones para los mismos datos Una de las tres explicaciones es mejor que las otras