Cómo hacer que los conceptos matemáticos sean más fáciles de entender
Este es el objetivo de todos los que alguna vez han enseñado o están enseñando matemáticas. Me gustaría aprovechar esta oportunidad para compartir mi experiencia en este desafío.
Siempre ha sido mi opinión que las matemáticas no son simplemente una colección de ecuaciones, y más que una novela es una colección de palabras. Lo que un autor hace por mí es usar palabras para crear en mi mente una imagen. En Magic of Thinking Big David Schwartz dice que las palabras son «las materias primas del pensamiento».
Tenemos que admitir que nuestras mentes no están manipulando palabras o ecuaciones, sino que nuestras mentes trabajan con imágenes. Para transmitir una idea a un compañero colega, necesitamos tener una imagen de esa idea en su mente.
A pesar de que las palabras son capaces de crear imágenes en el ojo de nuestra mente, puede ser una tarea desalentadora, pero es aún más difícil cuando se trata de hacerlo con una ecuación. Entonces, ¿por qué comenzar con la ecuación? ¿Por qué no comenzar con la imagen?
Esto es lo que estoy haciendo en mi curso de Estadística Elemental en el Community College donde enseño. He he estado usando MS Excel y su capacidad gráfica para «mostrar» El concepto matemático, que les da a los estudiantes una comprensión cualitativa con una imagen primero. Luego haga un seguimiento con una explicación más cuantitativa usando ecuaciones.
Además de la capacidad de gráficos de Excel, también tiene la capacidad de ejecutar macros, es decir, programas cortos. Se pueden usar para manipular los parámetros de los datos que se muestran en el gráfico, lo que demuestra claramente el impacto del parámetro en la función.
Entonces, imagine una visualización gráfica de la distribución de muestreo. Y en el mismo gráfico, podría llenar un área del 1% debajo de la Distribución de muestreo en la cola izquierda y otro 1% debajo de la cola derecha. Ahora el área intermedia es 98% del área, el intervalo de confianza. Ahora visualizando una macro inteligentemente diseñada que aumentaría o disminuiría el tamaño de la muestra.
El área del intervalo de confianza sigue siendo la misma, pero los límites se acercan a medida que aumenta el tamaño de la muestra y se separan a medida que disminuye el tamaño de la muestra. Nadie en mi clase ha escapado sin comprender el impacto del Tamaño de muestra en el intervalo de confianza.
Esto es sólo un ejemplo. Las posibilidades son ilimitadas. Estoy ansioso por usar estas técnicas en mis clases de Álgebra universitaria y Precálculo también.
