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Modelaci�n Estad�stico-Matem�tica para el estudio de la sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos

 

Statistical-Mathematical Modeling for the study of socioeconomic sustainability with technological means

 

Modelagem Estat�stico-Matem�tica para o estudo da sustentabilidade socioecon�mica com meios tecnol�gicos

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Correspondencia: jpsegovia@espe.edu.ec

Ciencias de la educaci�n

Art�culo de investigaci�n

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*Recibido: 30 de enero de 2021 *Aceptado: 15 de febrero de 2021 * Publicado: 17 de marzo de 2021

            I.            Diploma Superior en Docencia Universitaria, Magister en Tecnologias para la Gestion y Practica Docente, Master Universitario en Ingenieria Matematica y Computacion, Ingeniera en Electronica e Instrumentacion, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Ecuador.

         II.            Diploma Superior en Docencia Universitaria, Magister en Tecnologias para la Gestion y Pr�ctica Docente, Master Universitario en Ingenieria de Software y Sistemas Informaticos, Ingeniero en Informatica y Sistemas Computacionales, Formaci�n de Formadores, Instituto Superior Tecnol�gico Cotopaxi, Ecuador.

      III.            Magister en Ciencias de la Educacion Aprendizaje de la Matematica, Licenciada en Ciencias de la Educacion Profesora de Ciencias Exactas, Formaci�n de Formadores, Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, Ecuador.

      IV.            Mestre em Engenharia Mecanica - Producao Industrial, Ingeniera Mecanica, Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, Ecuador.

Resumen

El presente trabajo, tiene como objeto de estudio: El modelo estad�stico-matem�tico y tiene como objetivo general: Implementar un modelo estad�stico matem�tico para el estudio de la sostenibilidad econ�mica con medios tecnol�gicos. El tipo de investigaci�n ubic� en el� Proyecto Factible, sustentado en una investigaci�n documental y de campo de tipo descriptivo, bajo un abordaje cuantitativo. Se utiliz� la encuesta para recabar la informaci�n necesaria, se dise�aron dos instrumentos. La muestra fue treinta (30) estudiantes .La t�cnica que se utiliz� para la recolecci�n de los datos, fue el cuestionario. Las bases te�ricas son: Ense�anza de las ciencias, estudio de sostenibilidad. En los resultados, se evidenci� la necesidad de aplicar la modelaci�n estad�stico-matem�tico para el estudio� de la sostenibilidad socioecon�micas con medios tecnol�gicos.

Palabras claves: Modelo estad�stico-matem�tico; sostenibilidad; medios tecnol�gicos.

 

Abstract

Its object of study is the statiscal-mathematical model for the study of economic sustainability with technological means.the type of research was located in the feasible type Project, supported by a descriptive documentary and field research, under a quantitative approach. The survey was used to gather necessary information. Two instruments were desingned.the sample was thirty students. The technique that was used for data collection was the questionnaire. The theoretical bases are science teaching, sustainability stud. Results evidenced the need to apply stastical-mathematical modeling for the study of socioeconomic sustainability with technological means.

Keywords: Mathematical statical model; sustainability; technological means.

 

Resumo

O presente trabalho tem como objeto de estudo: O modelo estat�stico-matem�tico e tem como objetivo geral: Implementar um modelo matem�tico estat�stico para o estudo da sustentabilidade econ�mica com meios tecnol�gicos. O tipo de pesquisa localizado no Projeto Viabilizado, apoiado por um document�rio descritivo e pesquisa de campo, sob uma abordagem quantitativa. A pesquisa foi utilizada para coletar as informa��es necess�rias, dois instrumentos foram elaborados. A amostra foi de trinta (30) alunos e a t�cnica utilizada para a coleta de dados foi o question�rio. As bases te�ricas s�o: Ensino de ci�ncias, estudo da sustentabilidade. Nos resultados, ficou evidenciada a necessidade de aplica��o de modelagem estat�stica-matem�tica para o estudo da sustentabilidade socioecon�mica com meios tecnol�gicos.

Palavras-chave: Modelo matem�tico-estat�stico; sustentabilidade; meios tecnol�gicos.

 

Introducci�n

El� hombre siempre se ha caracterizado por� evolucionar en todos los aspectos de la vida cotidiana, y dicha evoluci�n ha sido marcada por el desarrollo cient�fico y tecnol�gico que se ha llevado a cabo en todos los �mbitos; es decir, este siempre ha tenido necesidades, y entre las mismas, se puede mencionar el conocimiento de la verdad y la elevaci�n de su calidad de vida; lo cual lo ha impulsado a la adquisici�n y aplicaci�n de m�todos y t�cnicas (conocimientos) orientados hacia una innovaci�n constante.

Con la aplicaci�n de dichos m�todos y conocimientos se genera m�s conocimiento en forma de predicciones concretas, las cuales son comprobables a los hechos observables del pasado, presente y futuro. En ese sentido, despu�s de las predicciones se formulan los razonamientos y se estructuran como teor�as, leyes, o reglas generales, que posteriormente reflejaran el comportamiento de un sistema y la predicci�n de c�mo actuar� el mismo, en determinadas circunstancias. Es importante mencionar, que el inicio de todo conocimiento de �la realidad�, comienza mediante las idealizaciones correspondientes del hecho; es decir, con la construcci�n de un modelo, el cual es una representaci�n abstracta, conceptual, gr�fica, f�sica, matem�tica, de fen�menos o procesos con el objetivo de analizarlo, describirlo, explicarlo, y simularlo.

En el mismo orden de ideas, los tipos de modelos, seg�n D�az, Casanueva, P�rez, L�pez y Labastida (2015: 15), se pueden clasificar en: ��los m�s concretos, que son las r�plicas; siguen los modelos figurativos y finalmente est�n los m�s abstractos que son los modelos formales.�; los cuales tambi�n poseen otras categor�as, y se destaca en el presente trabajo, este �ltimo; debido a que dentro de dicha clasificaci�n se encuentran ubicados: los modelos estad�sticos matem�ticos, que seg�n (D�az et 2015: 19) lo definen como �la formulaci�n de ecuaciones que constituyen expresiones legales o leyes, y que describen precisamente la condici�n del objeto de referencia� . Igualmente, dichos autores plantean que el modelo es un objetivo supremo y expl�cito de las ciencias. Y lo es porque, a pesar de las cr�ticas y dudas que engendra, a�n no se ha abandonado uno de postulados m�s ambiciosos y sorprendentes de la ciencia: la creencia tan pitag�rica y tan cartesiana de que las leyes que gobiernan al universo son matem�ticas. De la misma forma, se puede afirmar que las matem�ticas son denominadas las ciencias exactas, y que las mismas son fundamentales por la capacidad de poder inferir verdades a partir de otras que ya se hayan establecido; as� como tambi�n, proporciona la creaci�n de sistemas formales de deducci�n y la concreci�n de los modelos cient�ficos.

Actualmente, los modelos estad�sticos- matem�ticos, son aplicados a gran escala en cualquier �rea de la vida humana, y en las disciplinas en este caso se har� un estudio de sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos, los mismos han sido� utilizado desde diferentes �pticas, debido a que los avances tecnol�gicos est�n presentes en algunas de las econom�a a nivel mundial. Se puede observar que durante el siglo XX, el desarrollo cient�fico y tecnol�gico se extendi� desde Europa y Estados Unidos hasta otros pa�ses, tales como por ejemplo: Jap�n y Rusia, pero en contraste, no lo hizo a todas las naciones del mundo. En este sentido, aquellos pa�ses en v�as de desarrollo, no experimentaron la creaci�n de f�bricas, ni otras formas de industrializaci�n, y actualmente, millones de personas s�lo disponen de una tecnolog�a muy b�sica.

�Los pa�ses del continente Africano, la regi�n del Medio Oriente, y Latinoam�rica y el Caribe, est�n a�n muy lejos del Continente Europeo y Estados Unidos, en relaci�n a la inversi�n en el sector cient�fico-tecnol�gico de su producto interno bruto (PIB). Sin embargo, en los �ltimos a�os esa brecha ha disminuido en algunos pa�ses integrantes de Am�rica Latina y el Caribe, lo cual puede observarse en los portales de la Red de Indicadores de Ciencia y Tecnolog�a (RICYT) y el Banco Mundial; a pesar de que la regi�n en general, todav�a est� muy lejos de los sitios privilegiados y es indispensable que los pa�ses que presentan dichos crecimientos, deben mantener dichas tendencias, para disfrutar de un desarrollo sostenible y equilibrado.

En el mismo orden de ideas, los pa�ses del primer mundo han priorizado la ciencia y la tecnolog�a como pol�ticas de estado, y han destinado sus recursos financieros para el desarrollo de dichas �reas; es por ello, que actualmente, el escenario econ�mico mundial est� liderado por dichas naciones, entre las cuales se pueden mencionar: Jap�n, Estados Unidos, China, Corea, Alemania, Francia, Australia, entre otras. Es importante mencionar, que la econom�a actual de alguna manera ha retribuido a los pa�ses que se han colocado al frente de la carrera cient�fica y tecnol�gica, y han invertido sus recursos en crear nuevas invenciones y patentes. Sin embargo, no s�lo basta enfocarse en el desarrollo econ�mico con medios tecnol�gicos, sino tambi�n el social y humano de la poblaci�n. Asimismo, la cultura, los valores �ticos y morales son fundamentales para la evoluci�n y desarrollo de las naciones.

En este orden de ideas, Pi�on (2017:12), indica que �las actividades cient�ficas y tecnol�gicas van de la mano con la evoluci�n de las sociedades, que fijan l�mites o facilitan tanto el proceso de creaci�n de conocimiento cient�fico tecnol�gico como su uso social o econ�mico�.

�Es por ello, que se puede afirmar que la ciencia no es neutral, y en relaci�n a este tema, (N��ez 2018), expresa que la ciencia es una actividad social vinculada a las restantes formas de la actividad humana y que los procesos de producci�n, difusi�n y aplicaci�n de conocimientos propios de la actividad cient�fica son inexplicables al margen de los intereses econ�micos, pol�ticos, militares, entre otros que caracterizan los diversos contextos sociales. Igualmente, (N��ez 2018:3), afirma que �la ciencia es una actividad institucionalizada, permeable a los valores e intereses sociales y no puede ser neutral�. Por lo cual no garantiza el progreso social, debido a que no act�an en un vac�o social, de tal forma, que la pol�tica, la econom�a, la moral pueden convertirlas en aliadas del hombre o en sus enemigas.

�En consecuencia, la pr�ctica cient�fica, los campos de la investigaci�n y la forma de hacer ciencia, van dependiendo significativamente del sujeto; as� como tambi�n, de la sociedad, la colectividad, y la �poca donde se desenvuelvan los hechos. En ese sentido, el mismo N��ez, considera que la ciencia es un proceso social profundamente relacionado con la tecnolog�a, lo que acent�a la influencia sobre ella de muy variados intereses sociales, econ�micos, pol�ticos, entre otros; adem�s de que no existe teor�a de la ciencia desvinculada de una teor�a de la sociedad; es decir, la sociedad puede ser vista como un conjunto pluridimensional donde cada fen�meno, incluso la elaboraci�n de conocimientos, cobra sentido exclusivamente si se le relaciona con el todo.

� Es importante destacar, la conciencia que deben tener los cient�ficos en relaci�n a la responsabilidad social y �tica de sus investigaciones, y a los efectos que puedan generarse posteriormente con la aplicaci�n de dichos conocimientos; de la misma forma, Carre�o y Moya (2018) plantean que los gigantescos progresos de la ciencia y la tecnolog�a contempor�nea demandan, hoy m�s que nunca, de un enfoque �tico de la ciencia, de la fundamentaci�n de la dimensi�n humanista del trabajo cient�fico y de la identificaci�n de las v�as en las que se expresa la moral en las relaciones entre los cient�ficos.

�El conocimiento y la pr�ctica cient�fica, se orientan en saber c�mo se desarrollan, eval�an y cambian las teor�as; y de conocer s� la ciencia es capaz de revelar la verdad de las "entidades ocultas"; es decir, aquellas que no son observables. Es importante resaltar, que una parte esencial de toda actividad cient�fica, es la creaci�n de los modelos, los cuales constituyen una representaci�n abstracta, conceptual, gr�fica, f�sica, y matem�tica, de ciertos fen�menos � procesos, con el objetivo de analizarlos, describirlos, explicarlos, y simularlos.

En relaci�n a este tema, Fourez (2016:19) expresa que �los modelos cient�ficos se pueden ver no como una representaci�n del mundo, sino como una representaci�n de nuestro campo de acci�n posible en el mundo�. Por otra parte, D�az, Casanueva, P�rez, L�pez y Labastida (2015) plantean que en alg�n momento ubicado probablemente en la ciencia del siglo XIX, la palabra vino a significar lo opuesto de prototipo o ejemplar para ser copiado; es decir, pas� a designar la copia de algo. En efecto, el modelo cient�fico es una copia o, para ser m�s precisos, un remedo o s�mil de objetos y procesos. Una copia podr�a ser una fotograf�a, y una foto no es un modelo. Aqu� es interesante la comparaci�n con un mapa, que s� es un modelo cient�fico, y una foto de la misma regi�n geogr�fica, que no lo es. La comparaci�n aclara que hay modelo cuando hay una representaci�n, y una foto, aparte de su valor est�tico y expresivo, no representa sino que llanamente presenta informaci�n sin incurrir en simbolizaci�n alguna. El mismo autor, Fourez (2016:19).concluye �que el modelo cient�fico es entonces un s�mil en el sentido preciso de que entra�a una comparaci�n de naturaleza simb�lica y expresa una semejanza�.

No obstante, D�az (2015) define los modelos de una forma m�s t�cnica, c�mo un instrumento de la investigaci�n de car�cter material o te�rico, creado por lo cient�ficos para reproducir el fen�meno que se est� estudiando; adem�s, afirma que es una reproducci�n simplificada, que cumple una funci�n heur�stica, ya que permite descubrir y estudiar nuevas relaciones y cualidades del objeto de estudio (p. 136).

De la misma forma, los cient�ficos crean diferentes tipos de modelos, en concordancia con los objetivos de su investigaci�n y con las caracter�sticas del fen�meno analizado. Los investigadores D�az et al (2015), los cuales agrupan los modelos en tres (3) grandes tipos: los m�s concretos son las r�plicas; siguen los modelos figurativos y finalmente, est�n los m�s abstractos que son los modelos formales. En ese sentido, las r�plicas se subdividen en concretas (reproducci�n a escala), de sustituci�n (sistemas existentes) y experimentales (reproducci�n de caracter�sticas), los figurativos se subdividen en caja negra (diagrama de entrada y salida) y esquema (formas y figuras) y por ultimo las formales, las cuales est�n agrupadas en conceptuales (foco de teor�a), matem�ticos (expresiones legales en forma ecuaciones) y de computo (algoritmos).

De acuerdo a los modelos estad�sticos-matem�ticos, se puede afirmar que es una representaci�n num�rica por criterios l�gicos y estructurados, los cuales poseen aspectos de la ciencia matem�tica; sin embargo, en este tipo de modelos la representaci�n puede especificarse no s�lo en t�rmino num�ricos, sino tambi�n en letras, s�mbolos o entidades matem�ticas m�s complejas. En ese sentido, Murthy mencionado por (Rojo 2018) plantea que el modelado matem�tico es un proceso mediante el cual, un problema tal como aparece en el mundo real se interpreta en t�rminos de s�mbolos abstractos, y que dicha descripci�n abstracta incluye una formulaci�n matem�tica que se deriva del problema original, por el cual dicho modelo tiene vida propia y una existencia objetiva en el universo. En el mismo orden de ideas, (Rojo 2018:29) afirma que tanto los modelos estad�sticos matem�ticos, son instrumentos predictivos y explicativos en el trabajo cient�fico, y que es sumamente importante que los modelos conduzcan a nuevos descubrimientos.

Como complemento, (Stewart, 2017:25), define:

�El Modelo Estad�stico-Matem�tico, con frecuencia mediante una funci�n o una ecuaci�n de un fen�meno del mundo real, como por ejemplo, el tama�o de una poblaci�n, la demanda por un producto, la velocidad de un objeto que cae, entre otros; en consecuencia, el prop�sito del modelo es entender el fen�meno y quiz�s hacer predicciones con respecto al comportamiento futuro�.

En s�ntesis, se puede concluir que un modelo estad�stico- matem�tico, es una formulaci�n de ecuaciones que expresan las caracter�sticas fundamentales o particulares de un fen�meno proceso f�sico, qu�mico, biol�gico, social o de cualquier otra �ndole, que permite estudiar e interpretar con gr�ficas y n�meros, con fines de pron�stico o la b�squeda de escenarios �ptimos para tal fin.

Se puede afirmar que los modelos de cualquier clase, sin importar su refinamiento y exactitud, pueden probar ser poco pr�cticos sino est�n respaldados con datos confiables. Si se distorsionan las estimaciones, la soluci�n obtenida, pese a ser �ptima en un sentido estad�stico -matem�tico, en realidad ser� de calidad inferior desde la perspectiva del sistema real. En consecuencia, la disponibilidad de datos puede tener un efecto directo en la precisi�n del modelo. La recopilaci�n de datos puede ser la parte m�s dif�cil para determinar un modelo y desgraciadamente no se pueden sugerir reglas para este procedimiento. Por lo com�n los modelos matem�ticos son de �ndole iterativa, vale decir, se llega a la respuesta final en pasos o iteraciones y cada iteraci�n acerca la soluci�n al nivel �ptimo.

En ese sentido, los m�todos estad�sticos-matem�ticos, se emplean para estudiar relaciones cuantitativas, estructuras, relaciones geom�tricas y las magnitudes variables; as� como tambi�n, la b�squeda de patrones, la formulaci�n de nuevas conjeturas e intentan alcanzar la verdad matem�tica mediante rigurosas deducciones, las mismas se han aplicado en diversas �reas de la vida; tales como por ejemplo en estudios de sostenibilidad econ�micos, tal es el caso de la presente investigaci�n que tiene como objeto de estudio: El modelo estad�stico-matem�tico y tiene como objetivo general: Implementar un modelo estad�stico matem�tico para el estudio de la sostenibilidad econ�mica con medios tecnol�gicos.

Esta investigaci�n tiene� sus fundamentos te�ricos en los elementos constituyentes de la educaci�n.� Son la acci�n educativa como proceso de formaci�n que tiene varias vertientes que interact�an entre s�: una es el de los profesores, otra es la de los estudiantes; los profesores como actores conducentes flexibles del proceso y los estudiantes sujetos activos � actores protagonistas del proceso de formaci�n, y los planes de estudios como mediadores del proceso.(Castillejo,2016).

En la actualidad, la ense�anza de las ciencias demanda de la direcci�n del proceso de ense�anza-aprendizaje un mayor �nfasis en el establecimiento de relaciones interdisciplinarias o entre las asignaturas, para alcanzar un nivel de integraci�n transdisciplinaria m�nimo desde la concepci�n did�ctica, basado en los siguientes postulados: las ciencias constituyen un sistema �ntegro, en el cual cada una de sus disciplinas se apoya o contribuye al desarrollo de las otras, tanto en lo conceptual como en lo metodol�gico, llegando incluso a integrarse a trav�s de las denominadas disciplinas fronteras como la bioqu�mica, la biof�sica, la fisicoqu�mica, la geoqu�mica y la biogeograf�a. La actividad investigadora de la naturaleza incluye aspectos b�sicos comunes, como son: la formulaci�n y soluci�n de problemas, la b�squeda de informaci�n, la elaboraci�n y argumentaci�n de hip�tesis y predicciones, la creaci�n y utilizaci�n de modelos, el dise�o y ejecuci�n de experimentos y pr�cticas de campo, la aplicaci�n del m�todo experimental, la realizaci�n de c�lculos, el procesamiento de datos, el an�lisis cr�tico y la discusi�n colectiva de los resultados, su divulgaci�n a la comunidad cient�fica. La existencia de objetivos comunes dirigidos a la formaci�n de una concepci�n cient�fica acerca de la naturaleza y de las relaciones de los seres humanos con esta, en las diferentes asignaturas del �rea, as� como la necesidad del uso racional de las aplicaciones tecnol�gicas en beneficio de la humanidad. Las estrechas relaciones existentes entre los contenidos de las diferentes asignaturas del �rea: sus conocimientos (fen�menos, conceptos, modelos, principios, leyes, teor�as), las habilidades intelectuales y pr�cticas que se pueden desarrollar, los valores y actitudes propias de las ciencias, como son: honestidad, laboriosidad, perseverancia, colectivismo, desinter�s, altruismo, rigor, precisi�n, participaci�n, en las cuales unos sirven de base y fundamento a los otros. La similitud de m�todos did�cticos a utilizar, que coinciden con la incorporaci�n a la observaci�n, la experimentaci�n, la modelaci�n, el m�todo hipot�tico-deductivo, entre otros, como m�todos emp�ricos y te�ricos fundamentales del trabajo cient�fico del �rea. La necesidad com�n del trabajo vivencial de los estudiantes con la naturaleza, la producci�n y los servicios, como v�as para la vinculaci�n con la vida y la formaci�n de motivos e intereses vocacionales , pre profesionales y profesionales, cumpliendo con uno de los principios fundamentales de la did�ctica la vinculaci�n de la teor�a y la pr�ctica.

 

Criterios te�ricos, que deben tomarse en cuenta, para la elaboraci�n del modelo estad�stico-matem�tico para el estudio de la sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos

En las �ltimas d�cadas se ha demostrados que los alumnos no recuerdan ni comprenden en su gran mayor�a lo que se les trata de ense�ar de manera que se hace necesario que en el accionar pedag�gico se debe centrar en el desarrollo conceptual, del pensamiento creativo, la resoluci�n de problemas, la formaci�n y comunicaci�n de argumento.

Conocimiento: Es la informaci�n a mano (puede reproducirla).

Habilidad: Desempe�o de rutina.

Comprensi�n: Habilidad de pensar y actuar con flexibilidad a partir de un conocimiento dado o sea la comprensi�n de un t�pico o tema, puede ser expresada como la capacidad de desempe�o flexible que permite, explicar, construir argumentos, resolver problemas trascendiendo. Comprender es ser capaz de: explicar, justificar extrapolar, vincular y aplicarlo de manera que comprender va m�s all� del conocimiento y la habilidad de rutina.

 

Aspecto de la comprensi�n

Cognitivo-Comprensi�n-Comunidad de investigaci�n-Construcci�n cultural basada en las aulas.

El comprender se da como un proceso gradual ya que son varios los factores que est�n involucrados en el mismo como atenci�n, pr�ctica, motivaci�n entre otros, y necesitan coordinaci�n cuidadosa, de ah� que el profesor deja de un informador a facilitador y debe implementar estrategias que refuercen e incrementen la comprensi�n de los conceptos en los estudiantes.

1) El aprendizaje para la comprensi�n se origina por comprensi�n reflexiva, retroalimentaci�n precisa e informativa de uno mismo y de otros y brinda la oportunidad de analizar c�mo se desempe�a, la forma de mejorar y la necesidad del desaf�o constante.

2) Se construye a partir de los conocimientos previos y la informaci�n nueva del entorno institucional.

3) Comprender conocimientos y habilidades exige estrategias (acciones) variadas, y de complejidad creciente estos es, se hace necesario promover la evoluci�n de la comprensi�n con actividades que aumenten la complejidad y la variedad.

4) Para estimular el aprendizaje por comprensi�n es necesario provocar el conflicto con los conocimientos previos y las ideas e im�genes asociadas, ya que los conocimientos previos se interponen en la construcci�n de nuevos conocimientos, al igual que los conceptos err�neos, y la asociaci�n de hechos cient�ficos con la intuici�n (ejemplo, ca�da de los cuerpos y la teor�a de Newton, o ca�da libre).

Otro concepto clave para el desarrollo de la presente investigaci�n es el de sostenibilidad socioecon�mica, puesto que el desarrollo de un pa�s, entendido �ste, como un proceso para alcanzar el bienestar social de las mayor�as, ha sido siempre un anhelo de todas las sociedades. Son muchos los modelos que se han aplicado para lograr el bienestar humano, utilizando diferentes pol�ticas; pero hasta el momento, la que invariablemente parece prevalecer hoy m�s que nunca es la que est� asociada a la b�squeda del crecimiento econ�mico.

La Conferencia de las Naciones Unidas sobre el medio Ambiente y el Desarrollo, realizada en R�o de Janeiro, en 1992 y a la que se denomin� popularmente �La Cumbre de la Tierra� constituye la m�s grande reuni�n mundial realizada para analizar esta trayectoria de desarrollo predominante y buscar a nivel global las opciones alternativas. De esta reuni�n emerge un nuevo paradigma mundial �Ecol�gico� que tiene como propuesta fundamental, el compromiso de todos los pa�ses, de iniciar una transici�n hacia una trayectoria de desarrollo sostenible.

Para ser sustentable, el desarrollo precisa asumir una postura multidimensional que abarque desde el aspecto �tico, por su preocupaci�n con la equidad, y que sea capaz de incluir variables dif�cilmente cuantificables, pero cualitativamente indispensables para la configuraci�n de nuevos patrones de vida para las actuales y futuras generaciones. Por tal causa, el desarrollo debe ser sostenible y sostenido. Es sostenible en el sentido de la sostenibilidad de las bases en que se origina, cuando viabiliza su reproducci�n, su persistencia, y sostenido cuando se realiza como continuidad, cuando establece un puente entre el pasado, el presente y el futuro.

Esta nueva modalidad de desarrollo es la que la Comunidad Internacional se ha propuesto alcanzar, de all� el cambio de sustentable a sostenible, y aun cuando sea una empresa dif�cil de concretar es necesario ponerlo en marcha a escala global, pues de lo contrario se corre el riesgo de seguir con un desarrollo, que ya se sabe no tendr� un final feliz. Para lograr un equilibrio entre el consumo, la poblaci�n y la capacidad de sustento de la tierra es necesario pensar el desarrollo como un proceso que requiere del progreso simult�neo en cuatro dimensiones: econ�mico, humano, ambiental y tecnol�gico; y las metas para un desarrollo sostenible en el tiempo deben orientarse en funci�n de estas cuatro categor�as.

Otro elemento relacionado con el tema a tratar est� relacionado con el pensamiento l�gico, que� es aquel que se desprende de las relaciones entre los objetos y procede de la propia elaboraci�n del individuo. Surge a trav�s de la coordinaci�n de las relaciones que previamente ha creado entre los objetos. Pensamiento l�gico es importante tener en cuenta que las diferencias y semejanzas entre los objetos s�lo existen en la mente de aquel que puede crearlas. Por eso el conocimiento l�gico no puede ense�arse de forma directa. En cambio, se

desarrolla mientras el sujeto interact�a con el medio ambiente.

 

Materiales y m�todos

Tipo de investigaci�n: El estudio realizado se ubic� en la modalidad de Proyecto Factible, sustentado en una investigaci�n documental y de campo de tipo descriptivo, por cuanto se trat� de la elaboraci�n de una modelaci�n estad�stico para el estudio de la sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos.

En cuanto a sus caracter�sticas, se trat� de una investigaci�n descriptiva bajo un abordaje cuantitativo, tipo encuesta, ya que se utiliz� la t�cnica de la observaci�n no participante para recabar la informaci�n necesaria. En tal sentido se dise�aron dos instrumentos: a) Un cuestionario aplicado a las personas a las cuales va dirigido el proyecto con fines formativos, posibles estudiantes-participantes; b) Una entrevista realizada a los expertos y/o docentes en el �rea estad�stica-matem�ticas. Se consideraron pod�an dar informaci�n pertinente, en cuanto a la elaboraci�n del modelo matem�tico-estad�stico, que vendr� a solventar una problem�tica existente como lo es la sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos.

 

An�lisis de los resultados

Es importante destacar que para poder implementar la modelaci�n estad�stica-matem�tica para el estudio de la sostenibilidad socioecon�mica con medios tecnol�gicos, fue necesario aplicar a los estudiantes una encuesta de rigor, relacionada con los conocimientos, matem�ticos- estad�sticos, arrojando como resultado lo siguiente. El resultado de la caracterizaci�n de los niveles de conocimientos en cuanto al modelo� en el despeje y la sustituci�n num�rica, la identificaci�n de variables.� Al aplicar la prueba diagn�stica a los estudiantes de las secciones seleccionadas para el estudio, se obtuvieron los resultados siguientes: Resultados obtenidos de los instrumentos que fueron entregados completos por los estudiantes se obtuvieron las siguientes informaciones:

Los estudiantes en la operatividad de las ecuaciones y formulas a medida que se incrementa el nivel de complejidad disminuye el porcentaje de aciertos, esto es, de operaciones correctamente realizadas. En el nivel m�ximo de complejidad los estudiantes muestran 69% de no aciertos lo que indica la poca destreza en la aplicaci�n de los procedimientos del despeje y sustituci�n num�rica. Esta falta de dominio en la operatividad con f�rmulas y ecuaciones se manifiesta en el proceso de aprendizaje de las asignaturas de las ciencias b�sicas y la incorporaci�n de nuevos elementos de la matem�tica.

Los instrumentos incompletos ten�an la particularidad de que el estudiante no copio todos los ejercicios planteados o solo resolvi� una cantidad m�nima de la totalidad y no se tomaron en cuenta por no ser representativo para el estudio.

Limitaciones cualitativas identificadas: a muchos estudiantes les falta capacidad lectora lo que les impide comprender y asimilar los mandatos. El conocimiento b�sico en el �rea de matem�ticas y estad�stica es muy deficiente. Las dificultades para realizar operaciones estad�sticas-matem�ticas se potencializan cuando hay presentes signos de agrupaci�n, radicalizaci�n y potenciaci�n entre otros de manera general. Lo que indica una pobre formaci�n en el �rea de las matem�ticas. Deficiencias en la identificaci�n de las operaciones de aritm�tica indicadas en las formulas y ecuaciones. Ausencia de sistematizaci�n en el trabajo lo que le impide seguir un orden l�gico, cre�ndose el mismo confusi�n en el trabajo, esto es un componente limitante en el nivel de comprensi�n de cualquier asignatura. En el accionar no se refleja un desarrollo m�nimo de la capacidad de abstracci�n. Desconocen el significado de la palabra despejar. Pocas destrezas en la interpretaci�n de mandatos. Dificultad para identificar las operaciones estad�sticas- matem�ticas en una ecuaci�n o en una formula. Desconocimiento del procedimiento de transposici�n de elementos o variables en la ecuaci�n o en la formula. Poco conocimiento del procedimiento para despejar una variable o una inc�gnita en una ecuaci�n de primer orden.

Deficiencias en la identificaci�n de las variables y el establecimiento de relaciones entre ellas a partir de las ecuaciones o formulas. El no uso de la memoria a corto, mediano y largo plazo dificultad el proceso de desarrollo de la recordaci�n y por ende del aprendizaje.

 

Conclusiones

Los resultados del an�lisis del rendimiento acad�mico en los periodos estudiados revelan el insuficiente nivel de aprendizaje de los estudiantes en las �reas de estudio y muestran el impacto de los aprendizajes de la matem�tica y las estad�sticas.

La aplicaci�n de la encuesta para valorar sus niveles de conocimientos en las ciencias b�sica muestran una poco percepci�n de sus deficiencias en las �reas de las ciencias b�sicas y asumen como verdad lo que se convertido un estribillo� no me gustan las matem�ticas ni las estad�sticas�.

Se observa que es los docentes no han implementados estrategias adecuadas para impartir la asignatura de matem�ticas y estad�sticas

Los docentes no utilizan el material did�ctico adecuado lo que hace que los(as) estudiantes no despierten el inter�s por la asignatura y se les haga un tanto aburrida.

Sin duda alguna, la manera de ense�ar de los docentes repercute de una forma negativa en el desarrollo del talento matem�tico en los estudiantes, es por esta raz�n que existe la necesidad de aplicar estrategias did�cticas para el desarrollo del talento en el �rea de matem�ticas.

-Por todo lo anteriormente planteado urge se implemente la modelaci�n estad�stico-matem�tica para el estudio de la sostenibilidad sociecon�mica con medios tecnol�gicos, lo que ayudar� a la aplicaci�n ya sea con fines educativos o en cualquier �mbito del saber.

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Referencias

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