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INSTITUTOS PROYECTO

El Guindàvols avanza en Exeter en un proyecto educativo europeo

  • S.C.D.
Actualizada 06/06/2018 a las 10:15
La reunió que van mantenir els centres a Exeter.

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© La reunió que van mantenir els centres a Exeter.

INS GUINDÀVOLS

Descubrir las y utilidades de la recogida de datos y marcar los criterios de su enseñanza en el futuro. Ese es el objetivo que tiene fijado el proyecto Spidas (Asociación Estratégica de Análisis de Datos Innovadores en las Escuelas, por sus siglas en inglés) en la que participa el instituto Guindàvols, la Universidad de Exeter (Reino Unido) y la de Pamukkale (Turquía) y colaboran la UdL y los colegios Claver y Maristes. El pasado mayo se celebró la segunda reunión de este grupo de trabajo para recopilar las primeras conclusiones. “Hemos constatado que los conceptos matemáticos y su metodología son iguales en todos los países. El próximo objetivo es ver las aplicaciones que tiene la recogida de datos en otras asignaturas y cada centro ha presentado unas propuestas que se empezarán a aplicar en los institutos y colegios a partir del proximo curso”, dijo la responsable del proyecto en el Guindàvols, Rosa Borrell. Está previsto que en enero de 2019 se celebre la tercera reunión del proyecto en Lleida.

Segundo encuentro del proyecto.

Primera, para conocer a los miembros de cada país y los objetivos.

Cada centro hizo un informe para explicar que asignaturas utilizan la recogida de datos (Big Data).

Presentamos el proyecto en el segundo encuentro en el que contabamos como habíamos lanzado un globo aerostatico y se elaborarán otros proyectos para llevar a cabo la recogida de datos en las aulas que se aplicarán en los centros participantes el curso que viene.

En enero 2019 hay un encuentro en Lleida y la ultima es en Turquia, en la que se cerrará el proyecto.

El curso que viene, los alumnos de los centros se relacionan y comparten ideas via Skype.

Conclusions: los conceptos matematicos son iguales en los mismos países y su enseñanza. Queremos incluir metodos innovadores para el tratamiento de los datos para hacer ver que la Big Data es útil para todas las asignaturas. Ahora toca ponerlo en práctica.

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