Clasificación de exoplanetas: desarrollo de una estrategia didáctica para abordar la construcción de modelos observacionales en Física Educativa

• Leandro Chinellato ^[1] ; Santiago H. Luna ^[2] ; María Sol Pera ^[1] ; Gabriel I. Perren ^[1] ; Rodrigo Menchón ^[1] ; Mauro G. Spagnuolo ^[3] ; Hugo D. Navone ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Rosario

     Universidad Nacional de Rosario

     Argentina

     
  2. [2] Instituto de Estudios Andinos “Don Pablo Groeber”; Universidad Nacional de Hurlingham
  3. [3] Instituto de Estudios Andinos “Don Pablo Groeber”

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• Localización: Latin-American Journal of Physics Education, ISSN-e 1870-9095, Vol. 16, Nº. 4, 2022
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En este trabajo, se presenta una estrategia educativa cuyo propósito central es introducir y explorar la construcción de modelos observacionales en la formación de grado en Física y disciplinas afines. La propuesta recurre al aprendizaje activo basado en el desarrollo de proyectos, asume el carácter distribuido de los procesos cognitivos e integra algunos aspectos transversales de relevancia social. Los tópicos generadores que articulan su desarrollo se basan en la utilización de técnicas de minería de datos de amplio espectro de aplicación, cuya ubicuidad las hace especialmente significativas. Se utiliza como motivación la extracción de conocimientos a partir de un catálogo de exoplanetas, proponiendo la categorización de estos objetos mediante el desarrollo de algoritmos basados en técnicas de aprendizaje automatizado de carácter no supervisado y supervisado. Se concluye que la estrategia es viable y suficientemente accesible y flexible como para ser recreada en distintos escenarios educativos, y que contribuye a promover el desarrollo de competencias requeridas en los procesos de formación académica y en el mundo laboral.

  • English

    In this work, we present an educational strategy whose main purpose is to present and explore the creation of observational models in the context of a degree in Physics and related fields. This proposal relies on project-based active learning strategies, assumes the distributed character of cognitive processes and incorporates some transversal aspects of social relevance. The topics that articulate this work's development are based on the use of data mining techniques with a wide range of applications, whose ubiquity makes them especially significant. The acquisition of knowledge from an exoplanet catalog is used as motivation, proposing the categorization of these objects through the development of algorithms based on automated learning techniques of both an unsupervised and supervised nature. In conclusion we find that the educational strategy is feasible, and accessible and flexible enough to be recreated in different educational settings, and that it contributes to promote the development of skills required in academic training processes and in the world of work.