Sobre la nueva reforma de la educación matemática: Invitación a un debate, 3

Autores/as

  • Arturo Mena Lorca Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile

DOI:

https://doi.org/10.46219/rechiem.v14i2.109

Palabras clave:

tecnología digital, pensamiento matemático, Sociedad 5.0, eras antropológicas

Resumen

Chile ha avanzado en los diversos aspectos que atañen a la educación de su población, pero hay algunos indicadores de resultados preocupantes. Examinamos aquí nuestra educación matemática en relación con la reforma que experimenta la educación a lo largo del mundo, reforma que, si bien no se anuncia como tal, es fácilmente constatable, y tiene raíces y consecuencias a la vez profundas y determinantes. En Mena-Lorca (2022a, 2022b) hemos reseñado, a muy grandes rasgos, algunos aspectos del pasado y del presente de la educación de la matemática en nuestro país, y destacado la dificultad de alcanzar acuerdos indispensables debido a criterios que se construyen sin considerar en forma suficiente fenómenos de la mayor relevancia. Procuraremos ahora agregar la perspectiva que se obtiene de mirar al futuro: por una parte, lo que ya está comenzando a demandar la enseñanza de diversos aspectos del currículo escolar de matemáticas respondiendo a requerimientos sociales ineludibles, y, por otra, un marco explicativo general de largo aliento. Este último tendría la facultad de desvirtuar algunos nudos que nos mantienen constreñidos, según hemos señalado en Mena-Lorca (2022a, 2022b); sin embargo, se requiere de una acción concertada, proveniente de acuerdos alcanzados tras un debate nacional amplio y explícito.

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Araya, R., Isoda, M., y González, O. (2020). A framework for Computational Thinking in preparation for transitioning to a Super Smart Society. Journal of Southeast Asian Education, 1, 1-16.

Araya, R., Isoda, M., y Van der Molen Moris, J. (2021). Developing Computational Thinking Teaching Strategies to Model Pandemics and Containment Measures. Int. J. Environ. Res. Public Health, 18, 12520. https://doi.org/10.3390/ijerph182312520

Arnon, I., Cottril, J., Dubinsky, E., Oktac, A., Roa Fuentes, S., Trigueros, M., y Weller, K., (2014). APOS theory. A framework for research and curriculum development in mathematics education. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7966-6

Ball, D. L., y Bass, H. (2003). Making Mathematics reasonable in school. En J. Kilpatrick, W. G. Martin y D. Schifter (Eds.), A Research companion to Principals and Standards for School Mathematics (pp. 27-44). National Council of Teachers of Mathematics.

Ball, D. L., Thames, M. H., y Phelps, G. (2008). Content knowledge for teaching: What makes it special? Journal of Teacher Education, 59(5), 389-407. https://doi.org/10.1177/0022487108324554

Ben-Zvi, D. (2001). Technological tools in statistics education. En Jornades Europees d'Estadística. L’ensenyament i la difusió de l’Estadística (pp. 207-220). Conselleria d’Economia, Comerç i Indústria. Govern de les Illes Balears.

Ben-Zvi, D., y Garfield, J. (2004a). Statistical Literacy, Reasoning, and Thinking: Goals, definitions, and challenges. En D. Ben-Zvi y J. Garfield (Eds.), Introduction to Statistical Literacy, Reasoning, and Thinking (pp. 3-15). Kluwer Academic Publications. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_1

Ben-Zvi, D., y Garfield, J. B. (Eds.). (2004b). The Challenge of Developing Statistical Literacy, Reasoning and Thinking. Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6

Borromeo Ferri, R., Mena-Lorca, J., y Mena-Lorca, A. (Eds.). (2021). Fomento de la Educación-STEM y la Modelización Matemática para profesores. Kassell University Press. https://kobra.uni-kassel.de/handle/123456789/12985

Cantoral, R. (2013). Teoría Socioepistemológica de la Matemática Educativa. Estudios sobre construcción social del conocimiento. Gedisa.

Carrillo, J., Climent, N., Montes, M., Contreras, L. C., Flores-Medrano, E., Escudero-Ávila, D., Vasco, D., Rojas, N., Flores, P., Aguilar-González, A., Ribeiro, M., y Muñoz-Catalán, M. C. (2018). The Mathematics Teacher’s Specialised Knowledge (MTSK) model. Research in Mathematics Education, 20(3), 236-253. https://doi.org/10.1080/14794802.2018.1479981

Center for Research on International Cooperation in Educational Development. (2022). The University of Tsukuba-APEC International Cooperative Research. https://www.criced.tsukuba.ac.jp/math/apec/index_jp.php

Chevallard, Y. (1998). La transposición didáctica: Del saber sabio al saber enseñado. Aique.

Council for Science, Technology, and Innovation. (2017). Japan Science and Technology Policy. Realizing Society 5.0. https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf

Dhombres, J. (1978). Nombre, mesure et continu: Épistémologie et histoire. CEDIC/Fernand Nathan.

Donald, M. (1991). Origins of the modern mind: Three stages in the evolution of culture and cognition. Harvard University Press.

Donald, M. (1993). Precis of origins of the modern mind: Three stages in the evolution of culture and cognition. Behavioral and Brain Sciences 16, 737-791. https://doi.org/10.1017/S0140525X00032647

Donald, M. (2007). The slow process: A hypothetical cognitive adaptation for distributed cognitive networks. Journal of Physiology Paris, 101(4-6), 214-222. https://doi.org/10.1016/j.jphysparis.2007.11.006

Duval, R. (1995). Semiosis y pensamiento humano. Universidad del Valle.

Estrella, S., Vergara, A., y González, O. (2021). Developing Data Sense: Making inferences from variability in tsunamis at Primary School. Statistics Education Research Journal, 20(2), 16-16.

Estrella, S., y Vidal-Zsabó, P. (2017). Alfabetización estadística a través del estudio de clases: representaciones de datos en primaria. Uno: Revista de Didáctica de las Matemáticas, 78, 12-17.

Estrella, S., Olfos, R., y Mena-Lorca, A. (2018). Lesson Study in Chile: A very promising but still uncertain path. En M. Quaresma, K. Winslow, S. Clivaz, J. P. da Ponte, A. N. Shuilleabhain y A. Takahashi (Eds.), Mathematics lesson study around the World: Theoretical and methodological issues (pp. 105-122). Springer International Publishing.

Foro de Cooperación Económica Asia Pacífico. (2016). 2016 Leaders’ Declaration. https://www.apec.org/Meeting-Papers/Leaders-Declarations/2016/2016_aelm

Foro de Cooperación Económica Asia Pacífico. (2018). Inclusive Mathematics for Sustainability in a Digital Economy (InMside). APEC Project Database. https://aimp2.apec.org/sites/PDB/Lists/Proposals/DispForm.aspx?ID=2247

Foro de Cooperación Económica Asia Pacífico. (2020). COVID-19 Hastens Automation. APEC Policy Support Unit. https://www.apec.org/Press/News-Releases/2020/0626_Future

Gal, I. (2000). Statistical literacy: Conceptual and instructional issues. En D. Coben, J. O’Donoghue y G. FitzSimons (Eds.), Perspectives on adults learning Mathematics: Research and practice (pp. 135-150). Kluwer. https://doi.org/10.1007/0-306-47221-X_8

Garfield, J. B., y Gal, I. (1999). Teaching and assessing statistical reasoning. En L. V. Stiff (Ed.), Developing mathematical reasoning in grades K-12 (pp. 207-219). National Council of Teachers of Mathematics.

Gersten, R., Taylor, M. J., Keys, T. D., Rolfhus, E., y Newman-Gonchar, R. (2014). Summary of research on the effectiveness of math professional development approaches. REL Southeast & National Center for Education, Evaluation and Regional Assistance. Institute of Education Science. US Department of Education.

Goldin, C., y Katz, L. (2008). The race between Education and Technology. Harvard University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvjf9x5x

González, O., Isoda, M., y Araya, R. (2020). A New Framework for Statistical Thinking in the Time of Big Data and the Digital Economy. Journal of Southeast Asian Education, 1, 59-67.

Isoda, M., y Katagiri, S. (2014). Pensamiento matemático: cómo desarrollarlo en la sala de clases. CIAE, Universidad de Chile.

Kano, T. (2019). Curriculum Reform for Digital Society: Challenges to 4th Industrial Revolution. http://www.criced.tsukuba.ac.jp/math/apec/apec2019/presentations/7Feb/2/rev-Toshiharu_Kano20190207.pdf

Kuzniak, A., y Richard, P. (2014). Espacios de trabajo matemático. Puntos de vista y perspectivas. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 17(4-1), 5-39. http://dx.doi.org/10.12802/relime.13.1741a

Liu, W. C. (2022). (Ed). Singapore’s approach to developing teachers: Hindsight, insight, and foresight. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429433641

Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., y Hung Byers, A. (2011). Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. The McKinsey Global Institute.

Mena-Lorca, A. (2022a). Sobre la nueva reforma de la educación matemática: invitación a un debate, 1. Revista Chilena de Educación Matemática, 14(1), 4-16. https://doi.org/10.46219/rechiem.v14i1.107

Mena-Lorca, A. (2022b). Sobre la nueva reforma de la educación matemática: invitación a un debate, 2. Revista Chilena de Educación Matemática, 14(1), 17-30. https://doi.org/10.46219/rechiem.v14i1.108

Mena-Lorca, A. Mena-Lorca, J., y Morales, A. (2022). Contemporary learning in the interaction of the human with data, via technology-mediated graphics: the discourse-representation dialogue in mathematics. En F. Cordero, M. Rosa, D. Orey, y P. Carranza (Eds.), Mathematical Modelling Programs in Latin America – A collaborative context for social construction of knowledge for educational change (pp. X-X). Springer.

Moore, D. S. (1997). New pedagogy and new content: The case of statistics. International Statistical Review, 65, 123-165. https://doi.org/10.2307/1403333

Morris, I. (2013). The measure of Civilization. How social development decides the fate of nations. Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400844760

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2016). Educación 2030. Declaración de Incheon y Marco de Acción para la realización del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4: Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000245656_spa

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2020). COVID-19 Education. How many students are at risk of not returning to school? July 2020. UNESCO.

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2021). Reimaginar juntos nuestros futuros – Un nuevo contrato social para la educación. UNESCO.

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2004). Revisión de Políticas Nacionales de Educación. Chile. OECD.

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2018). The future of education and skills. Education 2030. Secretary-General of the OECD.

Oteiza, F. (2015). Una visión acerca de la educación matemática en Chile: cómo caracterizar su presente, los principales hitos del proceso de llegar allí y cómo pensar el futuro. En X. Martínez y O. Camarena (Eds.), La educación matemática en el siglo XXI (pp. 41-66). Instituto Politécnico Nacional.

Peirce, C. S. (1998). The Essential Peirce. Volume 2. Selected Philosophical Writings (1893-1913). Indiana University Press.

Shaffer, D. W., y Kaput, J. J. (1988). Mathematics and Virtual Culture: An evolutionary perspective on Technology and Mathematics Education. Educational Studies in Mathematics, 37, 97-119. https://doi.org/10.1023/A:1003590914788

SEAMEO Secretariat. (2022, 10 de febrero). 10th SEAMEO-University of Tsukuba Symposium [Video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=X6Znu8bnIO0

Shulman, L. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4-14. https://doi.org/10.3102/0013189X015002004

Tedre, M., y Denning, P. (2016). The long quest for Computational Thinking. https://doi.org/10.1145/2999541.2999542

Turchin, P. (2016). Ultrasociety: How 10,000 years of war made humans the greatest cooperators on Earth. Beresta Books.

Villani, C., Schoenauer, M., Bonnet, Y., Berthet, C., Cornut, A.-C., Levin, F., y Rondepierre, B. (2018). Donner un sens à l´Intelligence Artificielle: Pour une stratégie nationale et européenne. Mission Villani sur l’intelligence artificielle. AI for Humanity. https://www.aiforhumanity.fr/pdfs/MissionVillani_Presse_FR-VF.pdf

Wild, C., y Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223-248. https://doi.org/10.2307/1403699

Wing, J. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Wing, J. (2014). Computational thinking benefits society. 40th Anniversary Blog of Social Issues in Computing. http://socialissues.cs.toronto.edu/index.html%3Fp=279.html

Wolfram, S. (2016, 7 de septiembre). How to teach computational thinking. Wired. https://www.wired.com/2016/09/how-to-teach-computational-thinking/

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Publicado

2022-08-01

Cómo citar

Mena Lorca, A. . (2022). Sobre la nueva reforma de la educación matemática: Invitación a un debate, 3 . Revista Chilena De Educación Matemática, 14(2), 44–58. https://doi.org/10.46219/rechiem.v14i2.109

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