Trayectorias de aprendizaje y perfiles de conocimientos matemáticos de los candidatos a docentes al ingresar a la formación inicial

Agosto 9, 2022 | 5:00 pm 5:50 pm
Modalidad híbrida: Sala Seminario 7º piso CMM y vía zoom
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En la selección de candidatos para ingresar a los programas de formación inicial docente se ha puesto énfasis en la medición de conocimientos disciplinares y pedagógicos mediante metodologías psicométricas que solo ordenan a los candidatos en escalas continuas. Esto no permite identificar perfiles y/o trayectorias de aprendizaje que faciliten la creación de procesos de acompañamiento en los programas de formación y con ello alcanzar perfiles de egreso deseados. Así, aplicando el modelo psicométrico de clasificación diagnóstica se construye y valida un instrumento basado en el paradigma evaluativo discreto que permite desagregar los conocimientos iniciales de los candidatos, estableciendo relaciones jerárquicas entre ellos para definir trayectorias empíricas de aprendizaje. Los resultados muestran que los candidatos presentan diferentes perfiles de conocimiento y variadas trayectorias de aprendizaje. Y que, a un mismo estado de conocimiento, se pueden observar trayectorias de aprendizaje diferentes. Esto es muy relevante para los procesos de selección porque la metodología y el instrumento no solo entrega un puntaje, sino que también información para la mejora de los mismos programas de formación.

Palabras claves: Modelos de clasificación diagnóstica, Admisión, Formación docente inicial

EXPOSITOR
Eugenio Chandía Muñoz. Doctor en Ciencias de la Educación. Pontificia Universidad Católica de Chile. Académico Universidad de Concepción.

Eugenio Chandía Muñoz, es profesor de Matemática de la Universidad de Concepción y Doctor en Ciencias de la Educación, por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente es se desempeña como profesor asistente en la Universidad de Concepción. Ha participado en varios proyectos de investigación relacionados con la Formación Inicial Docente (FID) en Educación Matemática y a la medición del marco de conocimiento y habilidades de los futuros profesores de educación matemática. Sus áreas de interés son FID, Resolución de problemas matemáticos de forma colaborativa, Medición de Conocimiento y habilidades en la FID.