Experiencias de éxito en la aplicación de mapas conceptuales en la carrera de Ingeniería en Computación, México

Abstract

Hoy en día hallamos una enorme cantidad de trabajos relacionados con nuevos modelos y estilos de aprendizaje e instrucción en el área de ingeniería. En el caso de la carrera de Ingeniería en Computación que se imparte en el Instituto Politécnico Nacional (IPN) México, existe un grupo de trabajo liderado por un Experto de talle internacional cuyos procesos de éxito y trabajo al respecto, son reflejados en el presente texto a través de experiencias obtenidas en los últimos 8 años con alumnos y profesores, generando así, los requerimientos y herramientas para el mundo globalizado y la sociedad del conocimiento en que nos encontramos. Las experiencias obtenidas se encuentran en asignaturas como la Teoría de Autómatas (TA), los Compiladores (Cs), Análisis de Algoritmos(AA), Redes de Computadoras (R), Inteligencia Artificial (IA), Programación (P), Proyecto de Titulación (PT) y Planeación estratégica (PE) principalmente, entre otras para facilitar la comprensión de conceptos y aplicaciones por parte del alumno y consideramos que mediante la estrategia de enseñanza usando mapas conceptuales (MMCC) desarrollados por J. Novak los resultados han sido favorables en dinamismo, comprensión y generando aprendizaje significativo a largo plazo, proporcionando así, elementos sólidos para su ejercicio profesional. Se indican propuestas obtenidas por profesores y ejercicios desarrollados por profesores y alumnos.

Today there is an enormous amount of work related to new models and styles of learning and instruction in the field of engineering. In the case of the engineering degree in computing that is taught in the Mexico National Polytechnic Institute (IPN), there is a working group led by an expert of international waisted whose success and work thereon, processes are reflected in this text through experiences gained in the last 8 years with students and teachers, thus generatingthe requirements and tools for the globalised world and the knowledge society in which we find ourselves. Lessons learned are in subjects as the theory of automata (TA), compilers (Cs), analysis of algorithms (AA), (R), Artificial Intelligence (AI), computer programming (P) networks, degree project (PT) and strategic planning (PE) mainly, among others to facilitate the understanding of concepts and applications by the student and believe that through the teaching strategy using concept maps developed by j. Novak results have been favorable in dynamism, understanding and generating meaningful learning in the long term, providing well, solid elements for your professional practice. Listed proposals obtained by teachers and exercises developed by teachers and students.