1. Todo ha cambiado menos nuestra manera de
pensar
Albert Einstein
http://ctl.sri.com/people/displayPerson.jsp?Nick=nora
nora.sabelli@sri.com

2. • Psicología cognitiva
• Psicología social
• Antropología
Cognitiva
• Sistemas • Desarrollo Cognitivo
Avances en
Complejos • Neurociencia
Ciencias del
• Inteligencia Conocimiento
Artifical
• Informática
• Ecología
Avances en Avances en
• Nanociencia ciencia y Educación
tecnología • Diseño de
• Visualización
Materiales
Científica
pedagógicos
• Neurociencia
• Evaluación
• Ciencia del
• Preparación
Diseño
Profesional
• Pedagogía
• Estadística

3. Porqué y Como
Hacer Valer
las TIC en la Enseñanza

7. Primer tema

8. Dos faces de educacion en ciencias
Tomado de Duschl
Primera faz Segunda faz
Ciencia actual Alfabetizacion cientifica
Preparar cientificos Ciencia como patrimonio
social
Primera “revolucion” en Segunda “revolucion” en
NSF (1955 a 1975) NSF (1983 al presente)

10. “Las ciencias” son en realidad “la ciencia”
Prácticas comunes Temas comunes
• Investigación
experimental • Systemas
• Experimentos • Cambio (evolución)
computacionales • Fuerzas
• Uso de modelos • Energía
• Uso de datos • Escala
• Argumentación basada
en datos
• Explicaciones
mecanísticas

11. Que significa “entender” una idea científica?
?
necesita entender las prácticas científicas
múltiples formas de saber y hacer
que los científicos utilizan para
estudiar el mundo natural
construcción de explicaciones
basadas en la evidencia científica

12. Los estudiantes tienen dificultades con
explicaciones científicas
Con Evidencia
• Los estudiantes tienen dificultades para utilizar pruebas
adecuadas y conectar los datos a su hipótesis (claim)
• Los estudiantes por lo general ignoran los datos que
contradicen sus ideas (o las que les da el profesor)
Con Razonamiento
• Generalmente lo estudiantes presentan explicaciones sin
justificación.

13. Porque seleccionar “ideas importantes”
• Su poder explicativo dentro y fuera de la disciplina que se
estudia:
las ideas importantes ayudan a entender una gran
variedad de ideas en muchas disciplinas científicas
• Conforman una manera útil de pensar sobre el mundo:
son accesibles a los alumnos a través de sus capacidades
cognitivas (a la edad apropiada) y sus experiencias con
fenómenos y representaciones
• Conforman bloques de construcción para el aprendizaje
futuro:
Son clave para el desarrollo de otros conceptos y ayudan
a sentar las bases para el aprendizaje continuo.

15. SAM (Science of Atoms and Molecules),
Concord Consortium (Tinker&Berenfeld)

16. Segundo tema

17. El lenguaje de la ciencia en las escuelas y en los medios de comunicación
no ha seguido el ritmo del lenguaje de la práctica científica, una práctica
que es cada vez menos acerca de los experimentos y cada vez más sobre
los datos y su modelado.
En resumen, se podría argumentar que las explicaciones causales basadas
en el control de variables experimentales han dado lugar a la explicación
estadística / probabilística basada en experimentos computacionales.
The HS Lab Experience: Reconsidering the Role of Evidence, Explanation
and the Language of Science
Richard A. Duschl, Graduate School of Education
Rutgers University, 2005
Commissioned paper by the National Research Council for the Committee
on the Role of the Laboratory in High School Science

18. El lenguaje de la ciencia en las escuelas y en los medios de comunicación
no ha seguido el ritmo del lenguaje de la práctica científica, una práctica
que es cada vez menos acerca de los experimentos y cada vez más sobre
los datos y su modelado.
En resumen, se podría argumentar que las explicaciones causales basadas
en el control de variables experimentales han dado lugar a la explicación
estadística / probabilística basada en experimentos computacionales.
En otras palabras, el reduccionismo en la base de la
metodología clásica no es indispensable--aunque siga siendo
necesario en muchos casos
En particular, el reduccionismo no basta para entender y
operar sobre sistemas complejos reales

19. 19

20. Methods for Materials Modeling and Simulation
System Size
Continuum
Kinetic
Monte Carlo
Molecular
dynamics
Model Breakdowns and
Conceptual change
Ab Initio
Time
Adapted from NanoStellar, http:

22. GenScope

28. Welcome to the River City Research
Project. With funding from the National
Science Foundation, we have
developed an interactive computer
simulation for middle grades science
students to learn scientific inquiry and
21st century skills.
River City has the look and feel of a
videogame but contains content
developed from National Science
Education Standards, National
Educational Technology Standards,
and 21st Century Skills.

29. The River City Project concentrates on the areas of
epidemiology, scientific inquiry, and experimentation.
The River City Curriculum supports students as they:
* Learn the principles and concepts of science;
* Acquire the reasoning and procedural skills of scientists;
* Devise and carry out investigations that test their ideas; and
* Understand why such investigations are uniquely powerful.
River City is a 17 hour, time-on-task curriculum that includes a
pretest and a research conference at the end of the unit. Teachers
are not expected to find extra time in the school year in order to
implement River City. On the contrary, the River City Curriculum is
designed and intended to replace existing lessons. The River City
Curriculum is interdisciplinary in scope, spanning the domains of
ecology, health, biology, chemistry, and earth science, as well
as history.

30. Thinking with Data is a series of dynamic, flexible, and Web-
based tools that support data analysis across the curriculum.
The aim is to help learners with diverse skills and interests
develop inquiry and data analysis skills to understand and use
online data sets in mathematics, science (ecology based), and
social science. The approach makes statistics come alive by
emphasizing cutting-edge, learner-centered data visualization
tools; relevance through customization of datasets; dynamic
interaction with data, and collaboration and community as
teachers and learners investigate compelling social science topics
using existing international databases.
In parallel with this development we will conduct research on
increasing the data literacy of teachers and students. In the
process, the team will research how an interdisciplinary approach
to data literacy can deepen students' conceptual understanding in
the content areas and improve their problem-solving skills.

31. Designing Geospatial Exploration Activities to Build Hydrology
Understanding in Middle School Students
We designed activities that gave students map-based data relevant to
the water cycle processes of evaporation, condensation, runoff, and
infiltration.
We wanted students to generate informal and causal explanations
about the water cycle’s role in water distribution and salt pollution. In
designing map activities, researchers used layered and parallel data
representations.
Students used both everyday knowledge and scientific knowledge
fragments to answer key questions.
Statistical analysis (based on consumption per capita) was integrated
into the mathematics classes, since the topics is part of the
mathematics curriculum standards.

32. Usando modelos vs. construyendo modelos
From Judah Schwartz

33. Modelos vs. Simulaciones
From Judah Schwartz