Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias, 15(2), Abril de 2018

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Enseñanza de la evolución: fundamentos para el diseño de una propuesta didáctica basada en la modelización y la metacognición sobre los obstáculos epistemológicos

Gastón Pérez, Adrianna Gómez-Galindo, Leonardo Gónzalez-Galli

Resumen


Resumen: Numerosa investigaciones en didáctica de la biología muestran que el aprendizaje de la teoría de la evolución biológica es muy complejo. En el presente artículo exponemos los fundamentos teóricos de una propuesta didáctica basada en la modelización y en la metacognición sobre los obstáculos epistemológicos en relación con el aprendizaje de este contenido. Esta propuesta está orientada a que los1 estudiantes construyan un modelo de evolución por selección natural y de especiación alopátrica, a la vez que reflexionan sobre las estrategias de aprendizaje utilizadas en dicho proceso y sobre los obstáculos epistemológicos que dificultan este trabajo. Además de desarrollar los fundamentos de la propuesta didáctica, ofrecemos algunos ejemplos concretos de actividades.

Palabras clave: Enseñanza de la evolución; Obstáculos epistemológicos; Modelos

Teaching of evolution: Fundamentals for the design of a didactic proposal based on modeling and metacognition on epistemological obstacles

Abstract: Numerous research in teaching biology shows that learning the theory of biological evolution is very complex. In this paper we present the theoretical foundations of a didactic proposal based on the modeling and metacognition on the epistemological obstacles in relation to the learning of this content. This proposal aimed at students to build a model of evolution by natural selection and allopatric speciation, while reflecting on the learning strategies used in this process and on the epistemological obstacles that make this work difficult. In addition to developing the fundamentals of the didactic proposal we offer some concrete examples of activities.

Keywords: Teaching evolution, epistemological obstacles, metacognition, modeling.

DOI: 10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2018.v15.i2.2102


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