Expresión Matricial de las formas cuadráticas desarrolladas con GeoGebra

• Autores: Monzón Casas, Luis Fernando, Hernández Sagastegui, Néstor Fermin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Santa
• Repositorio: UNS - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4901
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14278/4901
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Formas cuadráticas; GeoGebra; Matrices simétricas; Autovalores; Autovectores; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00

Este estudio explora la enseñanza y el aprendizaje de las formas cuadráticas, destacando su relevancia en campos científicos y de ingeniería. Las formas cuadráticas, representadas mediante matrices simétricas, son esenciales para modelar y resolver problemas complejos. La tecnología, particularmente el software GeoGebra, se presenta como una herramienta crucial para mejorar la comprensión de estos conceptos, al facilitar la entrada, manipulación y visualización de matrices. GeoGebra permite a los usuarios explorar cómo diferentes configuraciones de coeficientes afectan la geometría de las cuádricas, facilitando también el análisis de valores y vectores propios, así como la diagonalización de matrices. Este trabajo justifica su relevancia en la necesidad de mejorar la enseñanza de matemáticas en Perú, donde persisten métodos tradicionales que dificultan el aprendizaje. Diversos estudios indican que GeoGebra ha demostrado mejorar la comprensión conceptual y el rendimiento académico en matemáticas. En este contexto, la investigación se enfoca en Nuevo Chimbote, donde se observan bajos niveles de éxito en las universidades. El estudio busca demostrar que la integración de GeoGebra puede transformar el aprendizaje de conceptos matemáticos complejos, proporcionando una educación más efectiva y dinámica, reforzando la conexión entre álgebra y geometría, tal como lo señalan Artin (2018), Hohenwarter y Fuchs (2020), y Johnson y Wichern (2019)