Spatial Thinking Development in School and Collaborative Spheres -A Complex System View-

Margarita P Parada, Olga Belén Castillo de Cuadros, Nelson Fernández

Resumen


 Las geociencias, las ciencias cognitivas, las ciencias de la complejidad son elementos básicos para el desarrollo de nuevas metodologías que promuevan el mejoramiento del pensamiento espacial en ámbitos escolares. Sin embargo, la desconexión de conceptos, instrumentos y métodos para la enseñanza del mismo, se ha convertido en la mayor limitante para su desarrollo.  En este contexto, este trabajo pretendió, promover el desarrollo del pensamiento espacial desde la generación de un entorno auto-organizante, adaptable y colaborativo entre pares, con soporte en un enfoque de sistemas complejos.  Para tal fin, se desarrolló una metodología de aprendizaje que promovió la colaboración y la adaptación a nuevas situaciones, como parte del desarrollo del pensamiento complejo en niños con diversas capacidades y competencias. Las fases metodológicas comprendieron la caracterización de pre-saberes sobre formas, regiones, paisajes, entre otras. Posteriormente se dio  la generación de redes de empatía y finalmente una red de liderazgo. El resultado de la mediación, mostró un incremento porcentual de hasta el 180% en algunos alumnos. No obstante en todos los casos el pensamiento espacial alcanzó el más del doble del desarrollo hallado en el pretest. En este aspecto, hubo diferencias altamente significativas (p<0,001) antes y después de la intervención basada en la auto-organización.  Los resultados de esta investigación permitieron observar que el conocimiento mediado por la cooperación no es uno de los valores en el aula de clase, como si lo es la competencia.  Sin embargo, el enfoque desde los sistemas complejos, permitió la mejor interacción de los estudiantes y el desarrollo de un aprendizaje colectivo que permitió un mejor flujo de la información en cuanto al pensamiento espacial.

 

Palabras Claves: Enseñanza-Aprendizaje, Auto-organización, Emergencia, Complejidad, Redes de Conocimiento, Ciencia de Datos.

 


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DOI: https://doi.org/10.24054/01204211.v3.n3.2019.3572

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