De la ingeniería Biomédica al aula de Matemáticas - Biomedical engineering to mathematics classroom
DOI:
https://doi.org/10.32870/recibe.v1i1.6Palabras clave:
modelación matemática, contexto real, método BSSResumen
Con el objetivo de diseñar actividades didácticas de modelación lo más cercanas a un contexto “real”, se realizó un trabajo colaborativo entre matemáticos educativos e ingenieros biomédicos. Este trabajo permitió conocer y analizar un contexto real de modelación matemática, el método de Separación Ciega de Fuentes (Blind Source Separation - BSS). La descripción del método de la BSS, que presentamos en la primera parte de esta comunicación, fue mostrada a profesores de matemáticas que cursaban la maestría en Matemática Educativa del CICATA-IPN y se les pidió generar actividades didácticas inspiradas en este contexto. En la segunda parte de esta comunicación, presentamos algunas de las actividades que ellos generaron y consideramos que son una buena base para el diseño de secuencias didácticas que puedan figurar en la formación matemática de futuros ingenieros.Abstract: With the objective to design didactic modeling activities the closest possible to a "real" context, It was made a colaborative work between educative mathematics and biomedical engineers. This work let to knoe and analize a mathematical modeling real contex, the separation method "Separación Ciega de Fuentes"(Blind Source Separation - BSS). The BSS method description, that we presented in the first part of this comunication was shown to maths professors that were studying the Educative Maths of CICATA-IPN master and were asked to generate didactic activities inspired on this context. In the second part of this comunication, we presented some some of the activities that they generated and we considered that they were well based to the design of didactic secuences that can figure in mathematic formation of future engineers.Keywords: mathematic modeling, real context, BSS methodCitas
Bissell, C.C. (2000). Telling tales: models, stories and meanings. For the learning of mathematics, 20(3), 3-11.
Bissell, C.C. (2002). Histoires, héritages et herméneutique : la vie quotidienne des mathématiques de l'ingénieur. Annales des Ponts et Chaussées, 107-8, 4-9.
Chevallard, Y. (1999). La recherche en didactique et la formation des professeurs : problématiques, electroencephalogram by approximate joint diagonalization of second order statistics. Clinical Neurophysiology, 119(12). 2677–2686.
Jung, T., Makeig, S., Humphries, C., Lee, T., Mckeown, M., Iragui, V. & Sejnowski, T. (2000). Removing e lectroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology, 37(02). 163–178.
Howson, G., Kahane, J. P., Lauginie, P., Turckheim E. (1988). Mathematics as a Service Subjec. Cambridge: Cambridge University Press (ICMI Study Series).
Kachenoura, A. (2006). Traitement Aveugle de Signaux Biomédicaux. Traitement du signal et telecommunications, L’Universite de Rennes 1, France.
Kent, P. & Noss, R. (2002). The mathematical components of engineering expertise: The relationship between doing and understanding mathematics. Proceedings of the IEE Second Annual Symposium on Engineering Education: Professional Engineering Scenarios 2, 39/1-39/7, London UK.
Macias (2012). Uso de las nuevas tecnologías en la formación matemática de ingenieros. Tesis de maestria. CICATA, unidad Legaria -IPN
Noss, R; Hoyles, C; Pozzi, S. (2000). Working Knowledge: Mathematics in use, In A. Bessot & J. Ridgway (Eds.), Education for Mathematics in the workplace, (pp.17-35). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
Romo Vázquez, A. (2009). Les mathématiques dans la formation d’ingénieurs. Paris: Irem de Paris.
R. Romo-Vazquez, H. Velez-Perez, R. Ranta, V. Louis-Dorr, D. Maquin, L. Maillard. (2012). Blind source separation, wavelet denoising and discriminant analysis for EEG artefacts and noise cancelling, Biomedical Signal Processing and Control, 7(4). 389-400.
