En este trabajo se trató de inferir las características de las representaciones mentales internas de un grupo de estudiantes a partir del análisis de sus representaciones externas, en este caso, sus producciones escritas. La tarea no ha sido sencilla, ya que se ha tratado de reconocerlos a partir de las producciones de los alumnos en el contexto real de trabajo, y no a partir de situaciones artificiales.
Se aplicó la teoría de Johnson-Laird a casos concretos, valiéndose de los principios que este autor atribuye a los modelos mentales, como guía que permite delimitar criterios para determinar las
Se han logrado encontrar categorías de análisis que permiten comprender las estructuras mentales de los estudiantes. Dichas categorías se relacionan con la significatividad otorgada a los conceptos, con la utilización de los mismos en las explicaciones e inferencias realizadas, con la coherencia de las distintas formas de representación utilizadas para interpretar diferentes tipos de transformaciones químicas.
La comparación de las tareas realizadas por los alumnos sugiere que la mente humana construye modos de representación diferentes. Los estudiantes, trabajando con un material idéntico, con los mismos docentes, han construido representaciones diferentes. Tal como plantea Johnson-Laird la mente humana opera con un triple código, las proposiciones, modelos mentales e imágenes. Cuando los estudiantes han logrado construir un modelo mental, lo que implica la comprensión de un fenómeno, las proposiciones utilizadas muestran coherencia, no se limitan a frases sueltas carentes de sentido, y muestran consistencia con las imágenes utilizadas. En caso contrario la información recibida se procesa como un conjunto de indeterminaciones que el modelo no puede integrar, que no serían computacionalmente tratables porque no les asigna significado. Corresponderían a casos computacionalmente intratables, teniendo en cuenta el principio de indeterminación presentado por Johnson-Laird, con lo cual se podría inferir que los estudiantes no han construido un modelo.
La relevancia que los estudiantes otorgan a los conceptos depende del modelo mental construido. Algunos alumnos, utilizan más información e incluyen en sus explicaciones un mayor número de conceptos. Otros, presentan explicaciones más limitadas y sencillas para interpretar el mismo hecho. También es factible encontrar a un grupo de alumnos que no puede explicar cómo se produce una reacción química de algún tipo en particular, aunque logren puntajes que les permiten aprobar distintas instancias de evaluación. Esto denota un aprendizaje memorístico y poco significativo. Como no logran vincular estos conocimientos con los que ya poseen, al no otorgarles sentido, terminan perdiéndolos sin lograr aplicarlos en otros contextos ni en instancias futuras.
El análisis de las tareas permitió inferir que la herramienta utilizada por los estudiantes no es neutral, modificando la forma de pensar y actuar de los mismos. Se confirma la hipótesis planteada de que el uso del entorno virtual incide en la construcción de los modelos mentales por los estudiantes que participan del curso, teniendo dichos modelos un mayor poder predictivo y explicativo.
La mayoría de los alumnos, de acuerdo al análisis realizado, aplica en forma mecánica el intercambio de iones basándose en la ecuación molecular, pero no lo interpreta en términos de partículas, lo cual conduce a errores a la hora de determinar si es factible o no que se produzca una reacción entre determinadas sustancias.
La utilización del lenguaje disciplinar facilita la comprensión del fenómeno químico a nivel de partículas y permite la interpretación del mismo a nivel macroscópico. El manejo del lenguaje simbólico y de las ecuaciones iónicas facilita la comprensión del fenómeno a nivel de partículas. Se desprenden a partir de esta investigación las siguientes conclusiones finales:
El conocimiento de cómo aprenden nuestros alumnos constituye una información muy importante a la hora de diseñar materiales educativos que permitan construir modelos mentales mismos tareas en las que se presente la búsqueda de contraejemplos de modo de reducir el número de errores en el razonamiento.
El uso de recursos multimediales favorece la formación de modelos mentales consistentes con los modelos conceptuales, pero esto dependerá en gran medida de las características de la tarea solicitada.
Las tareas que exigen la representación de los fenómenos químicos utilizando diferentes lenguajes favorecen su comprensión.
Las ecuaciones iónicas tienen un papel relevante en el proceso de vinculación del nivel submicroscópico con el macroscópico para la reacciones en solución acuosa de compuestos inorgánicos.
Referencia bibliográfica
ANDERSSON, B (1990). Pupils" conception of matter and transformation (age 12-16). En Lijst, P.; Licht, P. de Vos, W.; y Why Wear, A. (eds). Relating macroscopic phenomena to microscopic particles: A central problem in secondary science education, pp. 12-35.
BODNER, G. y DOMIN, D. (2000). Mental Models: The Role of Representations in Problem Solving in Chemistry. University Chemistry Education 4 (1), p. 24-30.
BURKE, K. A., GREENBOWE, T. J. y WINDSCHITL, M. A. (1998). Developing and Using Conceptual Computer Animations for Chemistry Instruction. Journal of Chemical Education, 75, pp. 1658-1661.
CABERO, J. (2001). Tecnología educativa. Diseño y utilización de medios en la enseñanza. Ed. Paidós. Barcelona. España
COKELEZ, A.; DUMON, A. y TABER, K.. (2008). Upper Secondary French Students, Chemical Transformations and the "Register of Models": A cross-sectional study. Imternational Journal of Science Education. Vol. 30, Nº 6, pp. 807-836.
GALAGOVSKY, L. R; RODRÍGUEZ, M. A.; MORALES, L. F. y STAMATI, N. (2003). Representaciones
mentales, lenguajes y códigos en la enseñanza de ciencias naturales. Un ejemplo para el aprendizaje del concepto de reacción química a partir del concepto de mezcla. Enseñanza de las Ciencias, Vol. 21 Nº1, pp. 107-121.
GARCÍA MADRUGA, J. A. (1988). Entrevista a Philip N. Johnson Laird. Cognitiva ,Vol. 1 Nº3, pp. 311-333. GENTNER, D. y STEVENS, A. (1983). Mental Models. Cognitive Science (Lawrence Erlbaum Associates), EEUU.
GRECA, I. y MOREIRA, M. A. (1998). Modelos mentales, modelos conceptuales y modelización. Caderno Caterinense de Ensino de Física, Vol. 15 Nº2, pp. 107-120
GUTIÉRREZ, R. (2005). Polisemia actual del concepto "Modelo mental". Consecuencias para la investigación didáctica. Investigações em Ensino de Ciências, Vol. 10 Nº2, pp. 209-226
JOHNSON-LAIRD, P. N. (1983). Mental models. Cambridge, M.A.: Harvard University Press.
JOHNSON-LAIRD, P. N. (1996). Capítulo 3: Images, Models, and propositional Representations. En M. de
JOHNSON-LAIRD, P. N. (2010). Mental models and human reasoning. PNAS, Vol. 107 Nº 43, pp. 18243-18250. JOHNSTONE, A. H. (1982). Macro and micro chemistry. School Science Review, 64 (227), pp. 377-379.
JOHNSTONE, A. (2000). Teaching of Chemistry – Logical or psychological ?. Chemistry Education: Research and Practice in Europe, Vol. 1 Nº 1, pp. 9-15.
KOZMA, R. B. y RUSSELL, J. (1997). Multimedia and Understanding: Expert and Novice Responses to Different Representations of Chemical Phenomena. Journal of Research in Science Teaching, Vol. 34 Nº 9, p- 949-968.
KOZMA, R. B.; RUSSELL, J. W.; JONES, T.; WYKOFF, J.; MARX, N. y DAVIS, J. (1997) Use of simultaneous-
synchronized macroscopic, microscopic, and symbolic representations to enhance the teaching and learning of chemical concepts. Journal of Chemical Education. Vol. 74 Nº 3.
MOREIRA, M. A. (1996). Modelos mentais. Investigações em ensino de Ciências, Vol. 1 Nº3, pp. 193-232.
OTERO, M. R. (1999). Psicología Cognitiva, Representaciones mentales e Investigación en Enseñanza de las Ciencias. Investigações em Ensino de Ciências, V4 Nº2, pp. 93-119.
RODRÍGUEZ PALMERO, M. L. y MOREIRA, M. A. (1999). Modelos mentales de la estructura y el funcionamiento de la célula: dos estudios de casos. Investigações em Ensino de Ciencias, Vol. 4 Nº2, pp. 121-160.
SCHNOTZ, W. y LOWE, R. (2003). External and internal representations in multimedia learning. Learning and Instruction, Vol. 13, pp. 117-123.
SOLSONA, N.; IZQUIERDO, M. y DE JONG, O. (2003): Exploring the development of students" conceptual profiles of chemical change. International Journal of Science Education, Vol. 25 Nº 1, pp. 3-12.
SUÁREZ, C. (2006) Los entornos virtuales de aprendizaje como instrumento de mediación. Investigación Educativa, Vol. 10 Nº 18, pp. 41-56.
TÓJAR HURTADO, J. C. (2006). Investigación cualitativa. Comprender y actuar. Madrid: Editorial La Muralla.
VEsC: Virtualidad, Educación y Ciencia | ISSN-e 1853-6530
Centro de Estudios Avanzados – Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.
Facultad de Ciencias Agrarias y Facultad de Educación Elemental y Especial, Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza, Argentina.
Autor:
Liliana Pilar de Borbón.
María Fernanda Ozollo.
 Página anterior | Volver al principio del trabajo | Página siguiente  |