Innovar y transformar desde las disciplinas: experiencias claves en la educación superior en América Latina y el Caribe 2021-2022

2 La habilidad de modelado representa un resultado de aprendizaje. Si los grupos son capaces de trabajar con sus modelos mediante métodos analíticos y numéricos, entonces efectivamente han logrado algo sustentable, que va más allá de lo que plantean típicamente las versiones históricas-clásicas de la asignatura. La perspectiva en este diseño de tareas consiste en intentar cerrar varios paréntesis abiertos: (1) modelación por redes de sistemas de ecuaciones de convección; (2) diseño de red de calles con escenarios que modelan entradas y salidas de vehículos, según el tiempo u otros parámetros de velocidades pueden depender del tiempo; (3) dado estos escenarios es posible calibrar el modelo con observaciones extraídas de los datos. Justamente, en la especificación de escenarios y el uso de datos reales no hay límites de complejidad. El único límite es la imaginación de los integrantes del equipo de trabajo. 5 Conclusión La propuesta implica una serie de riesgos; por ejemplo, generar la ilusión de que si algo no es teórico entonces seguramente es práctico, lo cual hace que cualquiera teoría pueda ser obsoleta. La propuesta fuertemente confía en la competencia disciplinaria del relator y recurre a su experiencia. Preferentemente, adquiridas en su formación inicial y posterior actualización continua de búsqueda de la verdad. La intuición es que la matemática como tal no se hace y no se debería hacer a través de una replicación, sino más bien a través del desarrollo de habilidades activas al enfrentarse con problemas abiertos en ambientes de aprendizaje basado en tareas impulsadoras. Esto apunta a que se debería superar lo mecánico hacia una resolución de problemas de modelización, que no queda entrampada en una replicación mecánica. La resolución de problemas hoy en día es demasiado amplia y suele confundirse con aplicaciones semiabiertas o, más bien, casi cerradas. De manera que, aún si no hay una pauta a copiar, la variación de posibles caminos típicamente se reduce a pocas opciones. En nuestro contexto, asumimos cualquier apertura hacia problemas, como el paradigma de aplicabilidad dado que asume un contexto abierto e incluso realista. Referencias 1. Jørgensen, U.: Historical Accounts of Engineering Education. In: Rethinking Engineering Education, pp. 216–240. Boston, MA: Springer US (2007). 2. Camarena, P.: La modelación matemática en la formación del ingeniero. Revista Brasileira de Ensino de Ciência e Tecnologia 5(3), 1–10 (2012). 3. Camarena, P.: La matemática en el contexto de las ciencias. Innovación Educativa 9(6), 15– 25 (2009). 4. Yew, E. H., Goh, K.: Problem-based learning: an overview of its process and impact on learning. Health Professions Education 2(2), 75–79 (2016). 5. Puig, J. M., Batlle, R., Bosch, C., Palos, J.: Aprendizaje servicio. Educar para la ciudadanía. Octaedro, Barcelona (2007). 6. Edens, K. M.: Preparing problem solvers for the 21st century through problem-based learn- ing. College Teaching 48(2), 55–60 (2000). 934