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dc.contributor.advisorRuiz Escorcia, Rafael Roberto
dc.coverage.spatialudr_-_Cali
dc.creatorReyes Perez, Luis Eduardo
dc.date.accessioned2025-08-12T16:47:29Z
dc.date.available2025-08-12T16:47:29Z
dc.date.created2025-08-09
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/73241
dc.description.abstractLa enseñanza de las matemáticas en el nivel universitario enfrenta múltiples desafíos, destacando la falta de efectividad en el discurso matemático escolar de los docentes. Esta problemática afecta la comprensión y aplicación de conceptos fundamentales debido principalmente a la ausencia de claridad, estructura y vinculación con contextos prácticos. Frecuentemente, las metodologías tradicionales centradas en la transmisión unidireccional restringen el aprendizaje significativo y limitan el desarrollo de habilidades críticas en los estudiantes. Ante este panorama, la ciencia de datos surge como una alternativa innovadora que permite analizar libros de texto y materiales educativos mediante un enfoque basado en evidencia. A través del análisis avanzado de datos textuales y patrones discursivos, es posible identificar debilidades en la presentación de los contenidos matemáticos, facilitando la formulación de recomendaciones concretas para mejorar la comunicación en el aula. Este enfoque genera un discurso matemático más claro, coherente y efectivo, favoreciendo una comprensión profunda y aprendizaje significativo. Uno de los temas más complejos en matemáticas universitarias es la derivada. Su enseñanza requiere comprender profundamente los factores epistemológicos, semióticos y socioepistemológicos implicados en el aprendizaje. La dificultad radica no solo en la abstracción del concepto, sino en la manera en que se presenta a los estudiantes. Un discurso matemático efectivo debe integrar rigor teórico con ejemplos concretos y aplicaciones contextualizadas, permitiendo visualizar su utilidad en diversas disciplinas. Este estudio aporta una perspectiva innovadora y práctica para enfrentar desafíos actuales en educación superior. Al usar herramientas de análisis de datos para evaluar y optimizar el discurso matemático escolar, se desarrollan estrategias didácticas más dinámicas y pertinentes. Así, la enseñanza no solo transmite conocimientos, sino que inspira a los estudiantes a desarrollar competencias analíticas y críticas.
dc.formatpdf
dc.titleAnálisis de contenido de los libros de texto universitarios sobre el concepto de derivada: una perspectiva desde la ciencia de datos
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsAnálisis de contenido
dc.subject.keywordsDerivada
dc.subject.keywordsLibros de texto Universitarios
dc.subject.keywordsProcesamiento de datos textuales
dc.subject.keywordsCiencia de datos
dc.subject.keywordsPatrones narrativos
dc.description.abstractenglishThe teaching of mathematics at the university level faces multiple challenges, notably the lack of effectiveness in teachers' mathematical discourse. This issue affects the understanding and application of fundamental concepts primarily due to the absence of clarity, structure, and connection to practical contexts. Traditional methodologies, frequently centered on unidirectional transmission, restrict meaningful learning and limit the development of critical skills among students. Given this scenario, data science emerges as an innovative alternative that allows analyzing textbooks and educational materials through an evidence-based approach. By performing advanced analysis of textual data and discursive patterns, it becomes possible to identify weaknesses in the presentation of mathematical content, thus facilitating concrete recommendations to enhance classroom communication. This approach generates a clearer, more coherent, and effective mathematical discourse, fostering deep understanding and meaningful learning. One of the most complex topics in university mathematics is the derivative. Teaching it requires a thorough comprehension of the epistemological, semiotic, and socio-epistemological factors involved in learning. The difficulty lies not only in the abstraction of the concept but also in the manner it is presented to students. An effective mathematical discourse must integrate theoretical rigor with concrete examples and contextualized applications, allowing students to visualize its utility across various disciplines. This study provides an innovative and practical perspective to address current challenges in higher education. By using data analysis tools to evaluate and optimize teachers' mathematical discourse, it is possible to develop more dynamic and relevant teaching strategies. Thus, instruction not only conveys knowledge but also inspires students to develop analytical and critical competencies.
dc.subject.categoryCiencia de datos


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