Experiencia didáctica para medir el caudal de un río en un entorno natural. Comparación con los aportes de la inteligencia artificial
Palabras clave:
Experiencia didáctica, Medición del caudal de un río, Entorno natural, Inteligencia artificialResumen
Se muestra la implementación de una estrategia didáctica en contexto natural, para medir el caudal de un río, con estudiantes del ciclo básico de la carrera de Geología de la Facultad de Ciencias Naturales e I.M.L- UNT, para incrementar la motivación, interés y disposición para el trabajo. Además se incorporaron las propuestas de la inteligencia artificial a través del ChatGPT para verificar los aportes de la misma a la experiencia realizada en modo tradicional
Referencias
Bossolasco, M. L. y Chiecher, A. (2023). Aportes de la Tecnología para la enseñanza en grupos numerosos. Curso 4. Clase 1. Diplomatura de Posgrado Prácticas de la enseñanza en la Educación Superior. U.N.T.
Coulon, A. (1995) Etnometodología y Educación. Barcelona: Paidós.
García Carmona, A., Vázquez Alonso, A. y Manassero Mas, M.A. (2011). Estado actual y perspectivas de la enseñanza de la naturaleza de la ciencia: una revisión de las creencias y obstáculos del profesorado. Enseñanza de la Ciencias, 29(3), 403-412.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, M. (2014). Metodología de la Investigación. México, McGraw Hill Education.
IA abierta. (2022). ChatGPT (versión del 30 de noviembre de 2022) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com/chat
Pérez Gutiérrez, C.A. (2006). Aprendiendo los fundamentos de la mecánica de fluidos con situaciones problema en un aula-taller experimental. Revista Educación, Comunicación y Tecnología.1(1).
Pérez Carmona, M. C. y Esper, L. B. (2002). Análisis de los Resultados de un Modelo Integrador entre Matemática, Física y Geología. VI Simposio de Investigadores en Educación en Física, Corrientes, Argentina.
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