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Investigación sobre conocimiento especializado del profesor de matemáticas (MTSK) 10 años de camino.
Asumo que compartimos la idea de que el futuro maestro debe poseer un profundo conocimiento matemático y de Didáctica de la Matemática, y que este conocimiento debe estar construido de modo que lo capacite para su desempeño en la práctica. Sin embargo, esta corta frase encierra muchas preguntas sobre cuyas respuestas será difícil llegar a un consenso. José Carrillo (1959-2021)
Didáctica de las Matemáticas para maestros de Educación Primaria // Colección: Didáctica y Desarrollo
Este libro se dirige a futuros maestros de Educación Primaria, que se aproximan a las matemáticas en términos de su enseñanza y aprendizaje; a maestros en activo, que tendrán un apoyo a la planificación y análisis de sus clases; y a formadores de maestros, que dispondrán de una guía para el diseño y la reflexión sobre el contenido de la formación inicial. Se abordan contenidos matemáticos, sus conexiones y su enseñanza y aprendizaje, teniendo en cuenta los propios objetos matemáticos, lo que incluye estrategias, recursos didácticos y características del aprendizaje de dichos objetos. Para ofrecer al lector un bagaje de estrategias y modos de hacer y producir en matemáticas, se dedican dos capítulos transversales a la resolución de problemas y a los procesos argumentativos. El último capítulo del libro versa sobre perspectivas de análisis de las prácticas de enseñanza, medio en el que finalmente deben confluir y ponerse en práctica los conocimientos construidos.
Matamática educativa
Hoy en día uno de los retos en la mejora de la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas es poner en el mismo nivel de importancia las necesidades de los estudiantes y de los profesores. Existe una amplia gama de publicaciones dedicadas a entender como aprenden matemáticas los estudiantes y a identificar sus necesidades de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo pocas son las publicaciones dedicadas a los profesores. Por eso, esta obra pone en el centro de atención la formación de los profesores de matemáticas. En ella varios especialistasanalizan, desde el estado del arte que guarda esta formación pasando por el planteamiento de propuestas sobre cómo debería ser la formación profesional, hasta las tendencias actuales que en el campo de la investigación en matemáticaeducativa existen para explicar tan importante proceso. Esta obra es por tantoun referente útil y necesario para profesores, estudiantes, investigadores, diseñadores de curriculum, autoridades educativas y todos aquellos interesadosen el campo de la enseñanza y aprendizaje de la matemática.
Didáctica de las matemáticas para maestros de Educación Infantil
Este libro se dirige a profesores de Educación Infantil, tanto en formación inicial como en activo, que se aproximan a las matemáticas en términos de su enseñanza y aprendizaje, y a formadores de maestros, que podrán encontrar en él una guía para el diseño y la reflexión sobre el contenido de la formación inicial.;Se contemplan elementos de conocimiento que permitirán al profesor orientar su enseñanza a que sus alumnos sienten las bases y la esencia de dichos conocimientos. E sta consideración se ha organizado con variadas orientaciones metodológicas, al objeto de poner de relieve cómo distintos enfoques metodológicos pueden contribuir a la consecución de los mismos objetiv...
Advances in Soft Computing and Its Applications
The two-volume set LNAI 8265 and LNAI 8266 constitutes the proceedings of the 12th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2013, held in Mexico City, Mexico, in November 2013. The total of 85 papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 284 submissions. The first volume deals with advances in artificial intelligence and its applications and is structured in the following five sections: logic and reasoning; knowledge-based systems and multi-agent systems; natural language processing; machine translation and bioinformatics and medical applications. The second volume deals with advances in soft computing and its applications and is structured in the following eight sections: evolutionary and nature-inspired metaheuristic algorithms; neural networks and hybrid intelligent systems; fuzzy systems; machine learning and pattern recognition; data mining; computer vision and image processing; robotics, planning and scheduling and emotion detection, sentiment analysis and opinion mining.
