Nuevas tecnologías y aprendizaje significativo de las ciencias

  1. Romero Ariza, Marta
  2. Quesada Armenteros, Antonio
Revista:
Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas

ISSN: 0212-4521 2174-6486

Año de publicación: 2014

Volumen: 32

Número: 1

Páginas: 101-115

Tipo: Artículo

DOI: 10.5565/REV/ENSCIENCIAS.433 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas

Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

Este trabajo pretende fomentar la reflexión sobre el potencial de la tecnología educativa para promover el aprendizaje significativo de las ciencias. Con este propósito se recurre a la literatura especializada, para mostrar algunos resultados de investigación sobre la aplicación de las TIC a la enseñanza de las ciencias (herramientas de adquisición de datos, programas de modelización, simulaciones, laboratorios virtuales�). El valor formativo de dichas aplicaciones se discute desde los actuales conocimientos acerca de cómo los individuos aprenden, mostrando el potencial de estos recursos para superar los obstáculos específicos asociados al aprendizaje efectivo de las ciencias (ideas previas, falta de contextos significativos, grado de abstracción de modelos y teorías�). No obstante, también se ofrece una visión crítica señalando riesgos y limitaciones

Referencias bibliográficas

  • Alessi, S. M. y Trollip, S. R. (2001). Multimedia for Learning: Methods and Development (3rd ed.). Boston: Allyn & Bacon.
  • Ariza, M. R, Quesada, A. y Ocaña, M. T. (2008). An experience about promoting general and specific competences acquisition in Higher Education: autonomous work and collaborative skills in the development of a project aimed at eliciting motivation and contextualized learning. In. In L. Gómez, D. Belenguer, I. Candel (eds.), International Conference of Education, Research and Innovation (pp. 1-7). Madrid: IATED.
  • Blake, C. y Scanlon, E. (2007). Reconsidering simulations in science education at a distance: Features of effective use. Journal of Computer Assisted Learning, 23, pp. 491-502. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2729.2007.00239.x
  • Diederen, J., Gruppen, H., Hartog, R. y Voragen, A. G. J. (2005). Design and evaluation of digital learning material to support acquisition of quantitative problem-solving skills within food chemistry. Journal of Science Education and Technology, 14(5-6), pp. 495-507. http://dx.doi.org/10.1007/ s10956-005-0224-0
  • Driver, R, Guesne, E. y Tiberghien, A. (1999). Ideas científicas en la infancia y la adolescencia (4a Edición). Madrid: Morata.
  • Edelson, D. C. (2003). Realising authentic science learning through the adaptation of scientific practice. In B.J. Fraser y K.G. Tobin (eds.). International Handbook of Science Education, (2a edición, pp. 317-331). London: Kluwer Academic Publishers.
  • Gibbings, P. y Brodie, L. (2008). Team-based learning communities in virtual space. International Journal of Engineering Education, 24(6), pp. 1119-1129.
  • Giere, R. N. (1999). Usin. Models to Represent Reality, en Magnani, L., Nersessian, N. J. y Thagard, P. (eds.). Model-Based Reasoning in Scientific Discovery, Nueva York: Kluwer and Plenum Publishers, pp. 41-57.
  • Gilbert, J. K. (1993). Models y Modelling in science education. Hatfield: The Association for Science Education.
  • Gómez Crespo, M. A., Pozo, J. I. y Gutiérrez, M. S. (2004). Enseñando a comprender la naturaleza de la materia: el diálogo entre la química y nuestros sentidos. Educación Química, 15(3), pp. 198-209.
  • Hansen, J. A., Barnett, M., Makinster, J. G. y Keating, T. (2004). The impact of three-dimensional computational modelling on student understanding of astronomical concepts: A quantitative analysis. International Journal of Science Education, 26(11), pp. 1365-1378. http://dx.doi.org/10.1080/ 09500690420001673766
  • Hennessy, S., Wishart, J., Whitelock, D., Deaney, R, Brawn, R., Velle, L., Mcfarlane, A, Ruthven, K. y Winterbottom, M. (2007). Pedagogical approaches for technology-integrated Science teaching. Computers and Education, 48(1), pp. 137-152. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2006.02.004
  • Hewson, P. W, Beeth, M. E. y Thorley, N. R (2003). Teaching for conceptual change. In B. J. Fraser y K. G. Tobin (eds.). International Handbook of Science Education (2.a edición, pp. 119-218). London: Kluwer Academic Publishers.
  • Hoadley, C. (2002). Creating context: Design-based research in creating and understanding CSCL, en G. Stahl (ed.). Computer Support for Collaborative Learning Mahwah. NJ: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 453-462.
  • Johnson, D. W. y Johnson, R. T (1999). Making cooperative learning work. Theory into Practice, 38, pp. 67-73. http://dx.doi.org/10.1080/00405849909543834
  • Justi, R (2006). La enseñanza de ciencias basada en la elaboración de modelos. Enseñanza de las Ciencias, 24(2), pp. 173-184.
  • Kearney, M. (2004). Classroom use of multimedia-supported predict-observe-explain tasks in a social constructivist learning environment. Research in Science Education, 34(4), pp. 427-453. http://dx.doi.org/10.1007/ s11165-004-8795-y
  • Kiboss, J. K. (2002). Impact of a computer-based physics instruction program on pupils' understanding of measurement concepts and methods associated with school science. Journal of Science Education and Technology, 11(2), pp. 193-198. http://dx.doi.org/10.1023/A1014673615275
  • Krange, I. y Ludvigsen, S. (2009). Original article: The historical and situated nature of design experiments - Implications for data analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 25, pp. 268-279. http://dx.doi.org/10.1111/j. 1365-2729.2008.00307.x
  • Linn, M. (2002). Promover la educación científica a través de las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Enseñanza de las Ciencias, 20(3), pp. 347-355.
  • Linn, M. (2003a). Technology and science education: starting points, research programs, and trends. International Journal of Science Education, 25(6), pp. 727-758. http://dx.doi.org/10.1080/09500690305017
  • Linn, M. (2003b). The impact of technology on science instruction: historical trends and current opportunities, en B. J. Fraser y K. G. Tobin (eds.). International Handbook of Science Education (2a edición, pp. 265-294). London: kluwer Academic Publishers.
  • Linn, M., Clarck, D. y Slotta, J. D. (2003). WISE design for knowledge integration. Science Education, 87(4), pp. 517-538. http://dx.doi.org/10.1002/ sce.10086
  • Moreno, L., Gonzalez, C, Castilla, I., Gonzalez, E. y Sigut, J. (2007). Applying a constructivist and collaborative methodological approach in engineering education. Computers and Education, 49, pp. 891-915. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2005.12.004
  • Nersessian, N. J. (1999). Model-Based Reasoning in Conceptual Change, en Magnani, L., Nerses-sian, N. J. y Thagard, P. (eds.). Model-Based Reasoning in Scientific Discovery. Nueva York: Kluwer and Plenum Publishers, pp. 5-22.
  • Piburn, M. D., and Reynolds., S. J., Mcauliffe, C., Leedy, D. E. y Johnson, J. K. (2005). The role of visualization in learning from computer-based images. International Journal of Science Education, 27(5), pp. 513-527. http://dx.doi.org/10.1080/09500690412331314478
  • Pozo, J. I. y Gómez-Crespo, M. A. (2009). Del conocimiento cotidiano al conocimiento científico: más allá del cambio conceptual, en J. I. Pozo y M. A. Gómez-Crespo (eds.). Aprender y enseñar ciencia. Madrid: Morata, pp. 128-146.
  • Puntambekar, S. (2006). Analyzing collaborative interactions: divergence, shared understanding and construction of knowledge. Computers and Education, 47(3), pp. 332-351. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2004.10.012
  • Quesada, A., and Ariza., M. R., Ortiz, A. y Bermejo, R. (2009). Designing and applying multimedia material for experimental sciences. Teacher and student assessment of its implementation, en L. Gómez, D. Martí e I. Candel. International Technology, Education and Development Conferences. Valencia, Spain: IATED, pp. 4911-4919.
  • Roschelle, J. M., and Pea., R. D., Hoadley, C. M., Gordin, D. N. y Means, B. M. (2000). Changing how and what children learn in school with computer-based technologies. Future of Children, 10, pp. 76-97. http://dx.doi.org/10.2307/1602690
  • Sandoval, W. A. y Reiser, B. J. (2004). Explanation-driven inquiry: Integrating conceptual and epis-temic scaffolds for scientific inquiry. Science Education, 88(3), pp. 345-372. http://dx.doi.org/10.1002/sce.10130
  • Scardamalia, M. y Bereiter, C. (1992). A knowledge building architecture for computer supported learning, en E. De Corte, M. C. Linn, H. Mandl, y L. Verschaffel (eds.). Computer-based learning environments and problem solving. Berlin: Springer-Verlag. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77228-3-3
  • Segura, M. (2006). Contenidos educativos digitales en línea del Centro Nacional de Información y Comunicación Educativa (CNICE). Alambique. Didáctica de las Ciencias Experimentales, 50, pp. 9-18.
  • Trindade, J., Fiolhais, C. y Almeida, L. (2002). Science learning in virtual environments: A descriptive study. British Journal of Educational Technology, 33(4), pp. 471-488. http://dx.doi.org/10.1111/1467-8535.00283
  • Van Joolingen, W. R., De Jong, T., Lazonder, A. W., Savelsbergh, E. y Manlove, S. (2005). Co-Lab: Research development of an on-line learning environment for collaborative scientific discovery learning. Computers in Human Behavior, 21(4), pp. 671-688. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2004.10.039
  • Venkataraman, B. (2009). Visualization and interactivity in the teaching of chemistry to science and non-science students. Chemistry Education Research and Practice, 10(1), pp. 62-69. http://dx.doi.org/10.1039/b901462b
  • Wilensky, U. (2003). Statistical mechanics for secondary school: The gaslab multi-agent modeling toolkit. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 8, pp. 1-41. http://dx.doi.org/10.1023/A:1025651502936
  • Zucker, A. A. y Hug, S. T. (2008). Teaching and learning physics in a 1:1 laptop school. Journal of Science Education and Technology, 17(6), pp. 586-594. http://dx.doi.org/10.1007/s10956-008-9125-3