El papel de la resolución de problemas en el currículum de formación de profesores de EGB. Herramientas heurísticas y patrones plausibles

Abstract

Analizar diversas estrategias de solución de problemas (concretamente herramientas heurísticas) con el fin de elaborar un curso dedicado a los profesores en el que se enseñe a fomentar entre los escolares el uso de estas estrategias. Colecciones de problemas: seleccionados a partir de una encuesta a 245 estudiantes de tercero de Escuela Universitaria de Profesorado (especialidad Ciencias) que realizaron las prácticas en Valencia y provincia. En total manejan más de 9000 problemas para los cursos tercero, cuarto y quinto de EGB. Muestra de estudiantes de Escuela Universitaria que reciben un curso de entrenamiento heurístico. A.- Elaboración de un modelo teórico para enmarcar las estrategias de aprendizaje. B.- Análisis de problemas e identificación de las estrategias heurísticas: utilizan como variables de clasificación la colección, curso, tipo de problema, tema al que se refiere y herramienta heurística contenida. C.- Curso de entrenamiento heurístico. Utilizan un protocolo con preguntas dirigidas a especificar las fases de resolución y las operaciones implicadas. En la evaluación se presenta al sujeto una prueba ad hoc y se examina su desempeño. Problemas seleccionados y taxonomías de clasificación desarrolladas ad hoc. Prueba de comprensión y conocimientos ad hoc con 8 problemas y preguntas sobre ellos. En primer lugar, el modelo teórico desarrollado parte de las concepciones de Poyla (1957 y 1966). Respecto al análisis de problemas, se observa un promedio de 3 problemas diarios. Además se observa un alto porcentaje de problemas de reconocimiento en detrimento de otros aspectos más importantes (VGR comprensión). Por otro lado, se observa que un 20 por ciento de los problemas analizados tienen herramientas heurísticas implícitas. Respecto al curso diseñado, se especifican las características y programas elaborados. En primer lugar se observa que en el currículum de Matemáticas dominan las taxonomías de objetivos, lo cual los convierte en excesivamente cerrados. Además, los problemas analizados se concentran en unos pocos tipos que llevan implícitos unas pocas estrategias (en general, las menos creativas).