La enseñanza de GeoGebra en la representación gráfica de funciones racionales
Descripción del Articulo
Las matemáticas proporcionan herramientas para la adquisición de conocimientos en otras disciplinas y fomentan el desarrollo de habilidades a través de la educación tecnológica. Dentro del dominio de las matemáticas, la representación gráfica juega un papel fundamental y puede ser utilizada para pro...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Nacional de Huancavelica |
Repositorio: | UNH-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unh.edu.pe:20.500.14597/8804 |
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Las matemáticas proporcionan herramientas para la adquisición de conocimientos en otras disciplinas y fomentan el desarrollo de habilidades a través de la educación tecnológica. Dentro del dominio de las matemáticas, la representación gráfica juega un papel fundamental y puede ser utilizada para promover la interacción estudiantil y el aprendizaje de análisis problemático ¿Cuáles son los impactos de la instrucción en GeoGebra sobre la representación gráfica de funciones racionales en los estudiantes de ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de Huanta? Se recurrió a una metodología de evaluación pedagógica, implementando un pretest a la muestra seleccionada, seguido por sesiones de enseñanza de GeoGebra y finalmente un postest a la misma muestra. El instrumento fue validado a través de la evaluación de expertos y el valor alfa de Cronbach se determinó. El procesamiento de datos se llevó a cabo utilizando los programas SPSS y Python. El comportamiento de los datos de pretest y postest se analizó utilizando la normalidad Kolmogorov-Smirnov, con valores p=0.011 y p=0.005 respectivamente, ambos inferiores a 0.05. Se constata que los valores de μpretest y μpostest son de 6.52 y 13.55. Se concluye que la utilización de GeoGebra tiene un impacto positivo en la representación gráfica de funciones racionales. |
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El procesamiento de datos se llevó a cabo utilizando los programas SPSS y Python. El comportamiento de los datos de pretest y postest se analizó utilizando la normalidad Kolmogorov-Smirnov, con valores p=0.011 y p=0.005 respectivamente, ambos inferiores a 0.05. Se constata que los valores de μpretest y μpostest son de 6.52 y 13.55. 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