Efectos de la similitud superficial y estructural sobre la transferencia a partir de análogos en problemas de alta y baja familiaridadprimeros resultados

  1. Gómez Ferragud, Carlos B.
  2. Solaz Portolés, Joan Josep
  3. Sanjosé, Vicente
Journal:
Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas

ISSN: 0212-4521,  2174-6486

Year of publication: 2013

Volume: 31

Issue: 1

Pages: 135-152

Type: Article

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openOpen access editor

More publications in: Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas

Abstract

Se desarrollan dos estudios exploratorios para analizar el éxito en la transferencia en resolución de problemas a partir de análogos. Las diferentes analogías entre problemas �ejemplo� y �propuestos� se suponen construidas a partir de dos variables: la Superficie y la Estructura. Los resultados muestran que cuando los contextos de los problemas son familiares para los estudiantes, las analogías superficiales pueden ocultar las diferencias estructurales. Sin embargo, cuando los contextos de los problemas son no-familiares para los estudiantes, el único efecto significativo procede de la igualdad/diferencia estructural. El efecto global de la familiaridad de los problemas es una reducción sistemática del éxito en la transferencia en problemas no familiares, sea cual sea la relación entre problema �ejemplo� y problema �propuesto'

Bibliographic References

  • Barnett, S.M. y Ceci, S.J. (2002). When and where do we apply what we learn? A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128(4), pp. 612-637.
  • Cerdán, F (2007). Estudios sobre la Familia de problemas Aritmético-Algebraicos. Tesis doctoral. Departamento de Didáctica de las Matemáticas. Universidad de Valencia.
  • Chi, M.T.H., Feltovich, P.J. y Glaser, R. (1981). Categorization and representation of physics problems by experts and novices. Cognitive Science, 5, pp. 121-152.
  • Forbus, K.D., Gentner, D. y Law, K. (1995). MAC/FAC: A model of similarity-based retrieval. Cognitive Science, 19, pp. 141-205.
  • Freudenthal, H. (1983). Didactical phenomenology of mathematical structures. Dordrecht, Holland: Reidel Publishing Company.
  • Friege, G. y Lind, G. (2006). Types and qualities of knowledge and their relation to problem solving in physics. International Journal of Science and Mathematics Education, 4, pp. 437-465. (Pubitemid 44673860)
  • Gentner, D. (1983). Structure-mapping. A theoretical framework for analogy. Cognitive Science, 7, pp. 155-170.
  • Gick, M.L. y Holyoak, K.J. (1983). Schema induction and analogical transfer. Cognitive Psychology, 15, pp. 1-38
  • Goldstone, R. L. y Sakamoto, Y. (2003). The Transfer of Abstract Principles Governing Complex Adaptive Systems. Cognitive Psychology, 46, pp. 414-466. (Pubitemid 36880987)
  • Greeno, J.G. (1989). Situations, Mental Models, and Generative Knowledge. En D. Klahr y K. Kotovsky (eds.). Complex Information Processing: The Impact of Herbert Simon, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, pp. 285-318.
  • Hesse, M.B. (1966). Models and analogies in science. Notre Dame, IN: Notre Dame University Press.
  • Holyoak, K.J. (1984). Analogical thinking and human intelligence. In R.J. Sternberg (ed.). Advances in the psychology of human intelligence. Vol. 2. Hilsdale, NJ: Erlbaum, pp. 199-230.
  • Holyoak, K.J. y Koh, K. (1987). Surface and structural similarity in analogical transfer. Memory & Cognition, 15(4), pp. 332-340.
  • Hummel, J.E. y Holyoak, K.J. (1997). Distributed representations of structure: A theory of analogical access and mapping. Psychological Review, 104, pp. 427-466.
  • Jonassen, D.H. (2000). Toward a Design Theory of Problem Solving. Educational Technology Research and Development, 48(4), pp. 63-85.
  • Jonassen, D.H. (2003). Using cognitive tools to represent problems. Journal of Research on Technology in Education, 35(3), pp. 362-381.
  • Kintsch, W. (1998). Comprehension: a paradigm for cognition. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  • Kintsch, W. y van Dijk, T.A. (1978). Toward a modelof discourse comprehension and production. Psychological. Review, 85, pp. 363-394.
  • Kintsch, W. y Greeno. J. (1985). Understanding and solving word arithmetic problems. Psychological Review, 92(1), pp. 109-129.
  • Lobato, J.E. (2003). How Design Experiments Can Inform a Rethinking of Transfer and ViceVersa. Educational Researcher, 32(1), pp. 17-20.
  • Newell, A. y Simon, H.A. (1972). Human Problem Solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
  • Novick, L. (1988). Analogical transfer, problem similarity, and expertise. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 14, pp. 510-520.
  • Oliva, J.M. (2004). El pensamiento analógico desde la investigación educativa y desde la perspectiva del profesor de ciencias. Revista electrónica de Enseñanza de las Ciencias, 3 (3), artículo 7. Retrieved July 1, 2007, Disponible en línea en: 〈www.saum.uvigo.es/reec/volumenes/volumen3/Numero3/ART7-VOL3-N3.pdf〉
  • Rebello, N.S.; Cui, L.; Bennet, A.G.; Zollman, D.A. y Ozimek, D.J. (2007). Transfer of learning in problem solving in the context of mathematics and physics. En D. Jonassen (ed.). Learning to solve complex scientific problems. Hillsdale, N. J.: Lawrence Earlbaum.
  • Reed, S.K. (1987). A structure-mapping model for word problems. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 13, pp. 124-139
  • Reed, S.K., Dempster, A. y Ettinger, M. (1985). Usefulness of analogous solutions for solving algebra word problems. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 11, pp. 106-125.
  • Reeves, L.M. y Weisberg, R.W. (1994). The role of content and abstract information in analogical transfer. Psychological Bulletin, 115, pp. 381-400. (Pubitemid 24976752)
  • Sanjosé, V., Solaz-Portolés, J.J. y Valenzuela, T. (2009). Transferencia inter-dominios en resolución de problemas: una propuesta instruccional basada en el proceso de «traducción algebraica». Enseñanza de las Ciencias, 27(2), pp. 169-184.
  • Santacruz, L. (2005). Automatización de los procesos para la generación, ensamblaje y reutilización de objetos de aprendizaje. Tesis doctoral. Departamento de Ingeniería Telemática. Universidad Carlos III de Madrid.
  • Schroeder, T. y Lester, F. (1989). Developing understanding in mathematics via problem solving. En P. Trafton y A. Shulte (eds). New directions for elementary school mathematics (1989 Yearbook). Reston, VA, NCTM.
  • Solaz-Portolés, J.J. y Sanjosé V. Types de knowledge and their relations to problem solving in science: directions for practice. Sísifo. Educational Sciences Journal, 6, pp. 105-112.
  • Tsaparlis, G. y Angelopoulos, V. (2000). A model of problem solving: Its operation, validity, and usefulness in the case of organic-synthesis problems. Science Education, 84(2), pp. 131-153.
  • Tversky, A. (1977). Features of similarity. Psychological Review, 84, pp. 327-352.
  • Van Dooren, W., De Bock, D. y Verschaffel, L. (2006). La búsqueda de las raíces de la ilusión de Linealidad. [Monografía IX]. INDIVISA. Boletín de Estudios e Investigación, pp. 115-138 (Hayuna versión precedente del 2003 en Educational Studies in Mathematics, 53, pp. 113-118).
  • Wiley, D. A. (2000). Connecting learning objects to instructional design theory: A definition, a metaphor, and a taxonomy. En D. A. Wiley (2000). The Instructional Use of Learning Objects, Version Online. Recuperado el 23 de 01 de 2012: 〈http://reusability.org/read/chapters/wiley.doc〉.
  • Witkin, H.A., Moore, C.A., Goodenough, D.R. y Cox, P.W. (1977). Field-dependent and fieldindependent cognitive styles and their educational implications. Review of Educational Research, 47, pp. 1-64.
Data source: Dialnet