Mi filosofía de enseñanza busca conectar la teoría con la resolución de problemas reales. En el área de Matemáticas, aplico metodologías activas que priorizan la comprensión conceptual sobre la memorización mecánica:
Aprendizaje Basado en Problemas (ABP): Planteo situaciones contextualizadas de la vida cotidiana o de la industria donde las matemáticas surgen como la herramienta natural para enco...
Mi filosofía de enseñanza busca conectar la teoría con la resolución de problemas reales. En el área de Matemáticas, aplico metodologías activas que priorizan la comprensión conceptual sobre la memorización mecánica:
Aprendizaje Basado en Problemas (ABP): Planteo situaciones contextualizadas de la vida cotidiana o de la industria donde las matemáticas surgen como la herramienta natural para encontrar soluciones, estimulando el razonamiento deductivo.
Enfoque Concreto-Pictórico-Abstracto (Método Singapur): Facilito la asimilación de conceptos abstractos (algebraicos o geométricos) permitiendo que los estudiantes interactúen primero con representaciones visuales y manipulables antes de formalizar el lenguaje simbólico.
Visualización Dinámica e Interactiva: Integro herramientas de visualización de datos como matplotlib, seaborn, etc., para que los alumnos experimenten con parámetros en tiempo real, desarrollando una intuición matemática sólida sobre funciones, cálculo.
En la enseñanza de Programación y Ciencias de la Computación, me enfoco en el desarrollo del pensamiento computacional (descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos) mediante las siguientes estrategias:
Transición Gradual de Andamiaje (Blockly a Código): Para niveles iniciales, utilizo entornos de programación visual para afianzar la lógica de control (bucles, condicionales) antes de realizar una transición fluida a lenguajes basados en texto como Python, PySpark, Scala.
Programación en Parejas (Pair Programming) y Live Coding: Implemento dinámicas colaborativas donde los alumnos alternan roles de conductor y navegante, complementadas con sesiones de código en vivo donde normalizamos el análisis y depuración de errores (debugging) como parte fundamental del proceso de aprendizaje.
La intersección entre ambas disciplinas permite mostrar a los estudiantes cómo la lógica matemática cobra vida a través del código, abordando temas como criptografía, modelado de datos y optimización algorítmica.
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