Experimentación y modelación del Tiro Parabólico: Una mirada desde la función cuadrática y análisis de datos

Resumen (es)

La investigación aborda cómo integrar tecnologías y metodologías innovadoras en la enseñanza de las matemáticas, específicamente en el estudio de la función cuadrática y su relación con el tiro parabólico. El uso de herramientas como Python y Google Colab permite simular trayectorias y modelar fenómenos físicos, haciendo más significativos conceptos abstractos. Desde el enfoque STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte y Matemáticas), se fomenta un aprendizaje interdisciplinario que motiva a los estudiantes a resolver problemas reales mientras desarrollan habilidades críticas y creativas. La metodología incluye tareas experimentales y computacionales que conectan la teoría matemática con aplicaciones prácticas. También se diseñaron actividades que promueven la argumentación y la refutación en el aula, alentando a los estudiantes a validar ideas, cuestionar resultados y construir colectivamente el conocimiento. A pesar de los retos, como la capacitación docente, la investigación subraya la importancia de contextualizar las matemáticas, promoviendo un aprendizaje activo y relevante. Estas estrategias no solo mejoran la comprensión de las ecuaciones cuadráticas, sino que también preparan a los estudiantes para enfrentar desafíos en un mundo tecnológicamente avanzado.

Palabras clave (es): ciencia de datos, función cuadrática, STEAM, tiro parabólico

Resumen (en)

The research addresses how to integrate innovative technologies and methodologies in the teaching of mathematics, specifically in the study of the quadratic function and its relationship with the parabolic shot. The use of tools such as Python and Google Colab allows simulating trajectories and modeling physical phenomena, making abstract concepts more meaningful. From the STEAM (Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics) approach, interdisciplinary learning is encouraged that motivates students to solve real problems while developing critical and creative skills. The methodology includes experimental and computational tasks that connect mathematical theory with practical applications. Activities were also designed that promote argumentation and refutation in the classroom, encouraging students to validate ideas, question results and collectively build knowledge. Despite challenges, such as teacher training, the research underlines the importance of contextualizing mathematics, promoting active and relevant learning. These strategies not only improve the understanding of quadratic equations, but also prepare students to face challenges in a technologically advanced world.

Palabras clave (en): STEAM, quadratic function, parabolic shot, data science

Resumen (pt)

A pesquisa aborda como integrar tecnologias e metodologias inovadoras no ensino de matemática, especificamente no estudo da função quadrática e sua relação com o tiro parabólico. O uso de ferramentas como Python e Google Colab permite simular trajetórias e modelar fenômenos físicos, tornando conceitos abstratos mais significativos. A partir da abordagem STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Arte e Matemática), incentiva-se a aprendizagem interdisciplinar que motiva os alunos a resolver problemas reais enquanto desenvolvem habilidades críticas e criativas. A metodologia inclui tarefas experimentais e computacionais que conectam a teoria matemática com aplicações práticas. Também foram elaboradas atividades que promovem a argumentação e a refutação em sala de aula, incentivando os alunos a validar ideias, questionar resultados e construir conhecimentos coletivamente. Apesar dos desafios, como a formação de professores, as pesquisas destacam a importância de contextualizar a matemática, promovendo uma aprendizagem ativa e relevante. Estas estratégias não só melhoram a compreensão das equações quadráticas, mas também preparam os alunos para enfrentar os desafios num mundo tecnologicamente avançado.

Palabras clave (pt): STEAM, função quadrática, tiro parabólico, ciência dos dados