Diseño instruccional en simuladores de física

Lídice Mayari Quevedo Rodríguez, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación

(DGTIC/UNAM), México lidicemayari@gmail.com

Resumen: La Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (DGTIC) de la UNAM, con el propósito de apoyar el proceso educativo en el bachillerato, crea un programa para elaborar material didáctico digital. Se busca que los materiales sean dinámicos e interactivos. Un ejemplo, son los simuladores, que son programas basados en un modelo científico de un sistema o proceso. Son un recurso adecuado para facilitar el cambio conceptual y el aprendizaje basado en investigación ya que el estudiante puede inferir a través de la experimentación las características del modelo teórico del fenómeno. Hay tres elementos en el diseño de un simulador: a) El escenario; b) El modelo teórico subyacente; c) El diseño instruccional. Este último es clave para lograr un aprendizaje efectivo. Hay una serie de herramientas y estrategias que se pueden integrar al simulador para hacer el proceso de investigación más viable para los estudiantes. El presente trabajo se enfoca en el desarrollo del diseño instruccional y la implementación de cuatro simuladores para la asignatura de Física del plan de estudios de la ENP de la UNAM.

Abstract:

The General Direction of Computing and Information and Communication Technologies (DGTIC in spanish) of UNAM, with the purpose of supporting the educational process at high school level, created a project to develop digital educational material. It's goal is producing dynamic and interactive materials. A good example are simulators, which are programs based on a scientific model of a specific system or process. They are a useful resource to facilitate the conceptual change and inquiry based learning since the student can infer through experimenting the theoretical model of a phenomenome. There are three elements in the design of a simulator: a) the context; b) the theoretical underlying model; c) the instructional design. This last one is key in achieving an effective learning. There is a group of cognitive tools that can be integrated to the simulator to make the research process more accesible to students. This project is focused on the development of the instructional design and implementing of four simulators for the Physics course in UNAM's high school program.

1. Introducción

Nuestra vida cotidiana está llena momentos donde la física está presente, por ejemplo a diario utilizamos focos eléctricos, aparatos domésticos y computadoras; muchos de éstos necesitan de corriente eléctrica para funcionar. Es probable que a través de estas experiencias hayamos tenido alguna explicación o idea previa sobre cómo funciona la electricidad.

A partir de estas experiencias, los estudiantes construyen modelos mentales y pueden predecir la conducta de la electricidad y explicar los circuitos eléctricos. Sin embargo, a veces estos modelos mentales están incompletos y muchas de estas concepciones entran en conflicto con explicaciones científicas (Jaakkola, Nurmi y Veermans, 2011).

Cuando estas concepciones alternativas están muy arraigadas pueden convertirse en obstáculos para aprender. Aunque los modelos mentales de los estudiantes tengan errores conceptuales, éstos tienen suficiente coherencia para que los estudiantes piensen que han llegado a una explicación satisfactoria y consistente.

Hay otros fenómenos físicos que están alejados de nuestra experiencia cotidiana y muchas veces la metodología de enseñanza se enfoca a la memorización de contenido o la transmisión pasiva lo cual hace el tema aburrido y poco significativo para el estudiante.

El alto índice de reprobación en la asignatura de Física (ENP, s.f.), por ejemplo, demuestra la complejidad que representa ésta para los estudiantes, es por eso que surge la necesidad de generar nuevas prácticas, a través de estrategias didácticas que fomenten el aprendizaje significativo.

Los estudiantes que participan activamente en su aprendizaje retienen la información de mejor manera que si sólo observan de manera pasiva algo que se presenta (Minner, Levy y Century, 2010). Los estudiantes deben de tener iniciativa y motivación sobre su propio proceso de aprendizaje: descubrir la información de manera activa, experimentar y construir su propio conocimiento e involucrarse en la investigación.

El desarrollo de la tecnología ha permitido diseñar recursos educativos que son dinámicos e interactivos como son los simuladores que permiten implementar de manera efectiva lo ya mencionado. Thomas y Milligan, (2004) definen un simulador como "un modelo científico de un sistema o proceso real o teórico que contiene información sobre el comportamiento del sistema el cual permite que haya experimentación”.

Por estas razones, para la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (DGTIC/UNAM) es importante generar material didáctico digital dirigido a promover el aprendizaje, basado en tecnología, con un sustento instruccional y que surja a partir de una necesidad de aprendizaje (Valenzuela, 2012). Este trabajo se realiza con el equipo multidisciplinario perteneciente a la Coordinación de Tecnología para la Docencia (CTD) en conjunto con el docente, fungiendo él, como experto de contenido, además de emplear su experiencia en el ámbito educativo para el diseño de los objetos de aprendizaje (OA).

El presente trabajo se enfoca en el desarrollo del diseño instruccional y la implementación de simuladores para la materia de Física del plan de estudios de la ENP.

2. El uso de simuladores para el desarrollo de comprensión conceptual

El modelo del cambio conceptual distingue en el aprendizaje dos fases: una denominada asimilación, donde el estudiante hace uso de conceptos previos o existentes para abordar un nuevo fenómeno. Mientras que en la de acomodación el estudiante reorganiza o remplaza sus concepciones alternativas.

Para que ocurra un cambio cognitivo la persona debe abandonar una concepción pasada para poder aceptar una nueva. Deben de ocurrir las siguientes condiciones: 1) el estudiante encuentra una concepción previa insatisfactoria o que tiene fallas; 2) la nueva concepción debe ser satisfactoria, inteligible y verosímil (Bello, 2004).

Una de las estrategias instructivas más usadas para que ocurra el cambio conceptual, es que se confronte al estudiante por medio de eventos que discrepantes respecto a su concepción previa. Así, el estudiante reflexiona sobre sus concepciones mientras trata de resolver el desequilibrio (Tao y Gunstone, 1999).

El uso de simuladores facilita este cambio conceptual, ya que el evento discrepante puede ser la demostración o el fenómeno mostrado a través del simulador. Por tanto, el estudiante puede libremente explorar, manipular y experimentar en el simulador, esto le permite poder cambiar las condiciones y observar inmediatamente el efecto del cambio. De esta manera recibe una realimentación tanto inmediata como intrínseca (Tomas y Milligan, 2004).

3. El uso de simuladores para el desarrollo de habilidades de investigación

Los simuladores son un ambiente de aprendizaje exploratorio; en ellos los estudiantes tienen libertad de explorar y, es a través de esta exploración, que descubren la ciencia. Este enfoque más dinámico cubre mejor la necesidad de enseñar la ciencia como un proceso activo que involucra la investigación más que la exposición, esto con el propósito de desarrollar el aprendizaje de habilidades cognitivas superiores (Maor, 1990).

El aprendizaje basado en la investigación se define como un enfoque fundamentado en el proceso de explorar el mundo natural y que esto lleva a hacer preguntas y descubrimientos, y realizar pruebas rigurosas a esos descubrimientos; esto con el propósito de comprender o entender los fenómenos estudiados.

Interactuar con los simuladores propicia que los estudiantes adopten una perspectiva científica y realicen sus propios descubrimientos; que generen conocimiento mediante la activación y la reestructuración de sus modelos mentales (deJong, 2006; ITESM, 2010). Este tipo de aprendizaje comparte con la investigación procesos cognitivos como:

Orientación (identificación de variables y relaciones);

Generación de hipótesis (formulación de una declaración o un conjunto de declaraciones, tal vez como un modelo);

Experimentación (manipulación de valores de las variables, hacer predicciones, e interpretación de los resultados);

Llegar a conclusiones (sobre la validez de la hipótesis);

Evaluación (reflexión sobre el proceso de aprendizaje y la adquisición de conocimientos);

Planificación (esbozar un programa para el proceso de investigación).

En el simulador los estudiantes pueden manipular los parámetros para probar hipótesis hacer todos los experimentos que quieran con diferentes variables en un marco de tiempo conveniente, también puede hacer experimentos más espontáneos, ya que no hay ningún riesgo. Así pueden comparar los resultados de una serie de experimentos y esto contribuye a su comprensión teórica gracias a la repetición del mismo experimento bajo diferentes condiciones. De esta manera puede inferir a través de la experimentación las características del modelo del fenómeno estudiado.

Pueden aprender a su propio ritmo y los errores que cometen hacen que se cuestionen sobre su aprendizaje y estas preguntas pueden guiar su exploración dentro del simulador para mejorar su comprensión; de esta manera su manera de razonar se vuelve más sofisticado y no es simplemente un proceso de ensayo y error azaroso, sino reflexionado (Huppert, Lomask y Lazarowitz, 2002; Wieman, Adams y Perkins, 2008).

Los simuladores les brindan la oportunidad de hacer lo mismo que hacen los científicos en la vida real; repetir las experiencias para probar que los resultados no fueron obtenidos de manera azarosa. Estas habilidades son necesarias, no sólo para los científicos, sino también resultan útiles en la vida cotidiana; una persona que tenga una noción de conocimientos científicos puede funcionar en una sociedad donde la ciencia tiene un gran rol e impacto a nivel social y global.

4. Diseño de los simuladores

La literatura muestra que los simuladores tienen un gran potencial educativo, sin embargo, para obtener estas ventajas se debe tener en cuenta ciertos factores en la planeación del simulador como: el aspecto pedagógico, el diseño del simulador, el ambiente de aprendizaje del simulador y las habilidades, actitudes y comprensión conceptual de los estudiantes (Zacharia, 2007).

Simulador: Circuitos eléctricos

Se diseñó un simulador para la asignatura de Física III del plan de estudios de la ENP de la UNAM para abordar el tema: Circuitos eléctricos resistivos, de la Cuarta Unidad: Interacciones eléctricas y magnéticas. Fenómenos luminosos (ENP, s.f). Para ver el material: http://www.objetos.unam.mx/fisica/circuitosElectricos/index.html

La efectividad de un simulador depende de tres elementos según Reigeluth y Schwartz (1989).

a) El escenario.

Se recrea una situación real en un menor o mayor grado posible. Se debe de determinar que objetos estarán involucrados, así como, el rol del estudiante y como interactuará con

el recurso. Esta es una de las grandes ventajas de los simuladores ya que aporta tanto realidad como interactividad.

El simulador debe resaltar los elementos que son importantes para la comprensión teórica por ejemplo, la interdependencia que hay entre la corriente, el voltaje, y la resistencia así como simplificar o excluir cierto elementos de la realidad como elementos irrelevantes e innecesarios, por ejemplo, una mala conexión, pilas gastadas, cables enredados o focos rotos con el propósito de mejorar la eficacia educativa (Finkelstein et al, 2005; Jaakkola, Nurmi & Veermans, 2011).

Un simulador bien diseñado centra la atención del estudiante en los conceptos importantes del modelo y equilibra los elementos visuales; debe de crear curiosidad en el estudiante, pero sin ser abrumador (Wieman, Adams y Perkins, 2008).

En el caso del simulador “Circuitos eléctricos” el nivel de representación del simulador es semirealista; se pueden configurar diferentes circuitos eléctricos, tiene múltiples variables que pueden ser manipuladas directamente por el usuario: controles deslizantes que controlan el voltaje, el número de focos, etcétera. También posee instrumentos de medición cuantitativos: amperímetro y voltímetro para que el usuario observe el resultado de sus acciones.

El simulador es realista con algunas excepciones: a diferencia de los circuitos reales los cables no tienen ninguna resistencia; la batería es siempre ideal, es decir, no hay ningún cambio en la diferencia de potencial con el tiempo así como las conexiones son siempre adecuadas y las mediciones son siempre perfectas.

Figura 1. Escenario del simulador

b) El modelo teórico aplicado del fenómeno.

Los simuladores están basados en un modelo científico de un sistema o proceso. Las respuestas de salida del simulador permiten a los estudiantes descubrir las propiedades del modelo científico incrustado en la simulación.

c) El diseño instruccional.

El soporte instruccional juega un papel especialmente importante en los simuladores. En una revisión hecha en 1998 por de Jong y van Joolingen reportan que el soporte instruccional es el factor más importante para determinar la efectividad y eficiencia de un simulador.

Los simuladores pueden integrar herramientas cognitivas que apoyen a la comprensión conceptual de los estudiantes (de Jong, 2006). Ejemplos de este tipo de herramientas son:

Estructuración del proceso de descubrimiento por medio de ejercicios secuenciales establecidos en la simulación;

Explicación y antecedentes del tema;

Herramientas de monitoreo (que ayudan a los estudiantes a realizar un seguimiento de sus experimentos);

Espacio para crear hipótesis de variable predefinidas;

Pistas sobre cómo hacer experimentos;

Herramientas de planificación. Herramientas cognitivas usadas en el simulador de circuitos eléctricos.

1. Explicación y antecedentes del tema.

Es recomendable colocar información adicional en el simulador, a menudo, se pone a manera de hipertexto. En el simulador se colocó esta información bajo el título “Información básica”; en este se pusieron definiciones de conceptos (Ley de Ohm, circuito, corriente, voltaje, etc.)

2. Pistas sobre cómo hacer experimentos.

Para apoyar al estudiante en el diseño de experimentos, el simulador proporciona pistas sobre cómo hacer la experimentación. En el simulador hay pistas como “Recuerda: para que tu comparación sea válida no puedes variar voltaje, potencia y material al mismo tiempo”

3. Estructuración del proceso de descubrimiento por medio de ejercicios secuenciales establecidos en la simulación;

Estas tareas guían al estudiante a través de las diferentes etapas del proceso. En el caso del simulador se le da una serie de tareas secuenciales. Al terminar cada tarea hay una pregunta para evaluar la comprensión del estudiante. Investigaciones pasadas han demostrado que el aprendizaje que se obtiene a través de un descubrimiento guiado es

eficaz y tiene un efecto considerable en los resultados de un aprendizaje basado en la investigación (Mayer, 2004).

Figura 2. Ejemplo de una secuencia.

Por último, se quería cubrir dos necesidades dentro del simulador, que tanto el soporte instruccional como el simulador fueran componentes modulares de manera que pudieran ser usados de manera independiente si es que así se requiriera. De esta manera, el usuario puede usar el apoyo instruccional como una primer aproximación al tema y sin la guía de un profesor, pero también hay libertad para que el estudiante pueda configurar cualquier tipo circuito que quisiera hacer y experimentar libremente.

Así mismo, el profesor puede diseñar ejemplos o elegir estrategias instrucionales que considere pertinentes para su clase. Cada clase es diferente, es decir, dependiendo de las características de los estudiantes: edad, habilidades y nivel, por eso es importante que el profesor puede personalizar sus ejercicios.

El simulador esta desarrollado en HTML 5, por lo que es muy fácil integrarlo por medio de un iframe a un entorno virtual de aprendizaje como puede ser Moodle. Así el profesor puede diseñar sus propias actividades dentro de la plataforma.

Simulador: Ley de Coulomb

Los simuladores también permiten explorar a los estudiantes problemas complejos y ambiguos, que no podrían ser investigados en laboratorios tradicionales.

Se diseñó un simulador para la asignatura de Física III del plan de estudios de la ENP de la UNAM para abordar el tema: Ley de Coulomb, de la Cuarta Unidad: Interacciones eléctricas y magnéticas. Fenómenos luminosos (ENP, s.f). Para ver el material: http://www.objetos.unam.mx/fisica/leyCoulomb/index.html

El simulador muestra una relación realista entre las partículas cargadas. Se plantearon una serie de tareas experimentales que permiten que los estudiantes exploren el modelo de la ley de Coulomb sin explicarlo explícitamente. Además de que observen las propiedades de las cargas eléctricas y sus interacciones entre ellas. Una vez que el estudiante termina con el simulador, hay una actividad de evaluación.

Figura 3. Escenario del simulador

Simulador: Caída libre

Se diseñó un simulador para la asignatura de Física III del plan de estudios de la ENP de la UNAM para abordar el tema: Caída Libre, de la Segunda Unidad: Interacciones mecánicas. Fuerza y movimiento (ENP, s.f). Para ver el material: http://www.objetos.unam.mx/fisica/caidaLibre/index.html

En este simulador se hizo un énfasis en que el estudiante simulara los experimentos de Galileo, además de diseñar sus propios experimentos. El usuario tiene que observar y registrar la velocidad con la que caen libremente objetos de diferente masa e interpretar la información a partir de gráficas.

Figura 4. Escenario del simulador

Sin embargo, la literatura también sugiere diseñar actividades que motiven a los estudiantes, una buena manera de hacer esto es a través de situaciones significativas Doerr et al., (2013). En el caso de la caída libre, una vez que el estudiante ha experimentado dentro del modelo de caída libre, tiene un marco de referencia, el estudiante puede transferir estas ideas a problemas similares pero diferentes. Se diseño una actividad para que el estudiante se enfrentara al modelo a una situación real de manera de que pudiera describir, explicar, predecir el comportamiento del modelo en una situación o contextos significativos.

En el primer ejercicio trata sobre las condiciones ideales para realizar los experimentos de Galileo. El astronauta David Scott viajó a la luna y en ella soltó un martillo geológico y una pluma de halcón al mismo tiempo para corroborar la teoría de Galileo. En el segundo ejercicio se toman los datos de salto de Felix Baumgartner y se analizan como hubieran cambiado éstos si hubiera saltado en el vacío absoluto.

Figura 5. Ejercicio 1: David Scott

Figura 6. Ejercicio 2: Felix Baumgartner

Simulador: Principio de Arquímedes

Un medio muy efectivo que remplaza las concepciones alternativas es la estrategia de enseñanza-aprendizaje: predice-observar-explicar (POE)desarrollada por White y Gunstone en 1992 que incluye las siguientes tres tareas:

1) Los estudiantes predicen el resultado de un fenómeno científico o situación y dan una justificación de su predicción;

2) Después observan el fenómeno científico; 3) Finalmente deben comparar las posibles discrepancias o incongruencias entre sus

predicciones y observaciones y las explican.

La estrategia se basa en el modelo clásico de la investigación, donde se establece una hipótesis y se dan razones de por qué puede ser cierta, luego se recolectan datos relevantes y los resultados se discuten (White y Gunstone, 1992).

Esta es una excelente estrategia para que los estudiantes descubran los conceptos por ellos mismos y facilita la comprensión de éstoa. (Kearney, 2004). La disonancia cognitiva desafía las concepciones alternativas del estudiante y ayuda a los estudiantes a darse cuenta de las limitaciones de sus concepciones alternativas y a dirigirse hacia un cambio conceptual (Tao y Gunstone, 1999).

Se diseñó un simulador para la asignatura de Física III del plan de estudios de la ENP de la UNAM para abordar el tema: Presión hidrostática. Principio de Arquímedes, de la Segunda Unidad: Interacciones mecánicas. Fuerza y movimiento (ENP, s.f). El material aún se encuentra en desarrollo.

La mayoría de las personas han tenido la experiencia de nadar, es probable que tengan algunas ideas sobre el comportamiento de los cuerpos dentro del agua ya que éstas se forman día a día a través de sus experiencias, sin embargo es posible que se formen concepciones alternativas; estas han sido identificadas en la literatura (Yin, Tomita y Shavelson, 2008)

Esta estrategia ha sido utilizado en la enseñanza del tema en el salón de clases por Radovanović y Sliško (2013) pero también ha sido utilizada en simuladores, animaciones y juegos de computadora (Hennessy, Wishart, Whitelock, Deaney, Brawn La Velle y Winterbottom, 2007; Kearney, 2004; Kearney et al, 2001). Tao y Gunstone en 1999 encontraron que los simuladores en conjunto con la estrategia POE han mostrado ser una combinación eficaz en términos de mejorar la comprensión conceptual de los estudiantes.

También ha demostrado tener un efecto positivo en la resolución de problemas. Cuando hay un episodio disonante esto puede estimular y motivar al estudiante a seguir aprendiendo al reconocer que su predicción es falsa al observar los resultados de la simulación (Monaghan y Clement, 1999)

Por estas razones se implementó la estrategia POE dentro del simulador, ya que el objeto puede guiar al estudiante a través de la secuencia de POE. Los usuarios tienen que predecir lo que sucederá si realizan una acción durante un experimento, b) observar lo que realmente ocurre y(c) explicar lo que presenció.

Figura 7. Escenario del simulador

Esto permite que el estudiante tome el control del ritmo dentro de las tareas de POE. Al poder repetir las simulaciones cuantas veces quiera puede hacer observaciones detalladas del fenómeno científico y permite mejorar la calidad de la retroalimentación de sus predicciones. Las respuestas del estudiante son guardadas de esta manera puede analizar y comparar sus predicciones, sus observaciones y sus explicaciones y resolver las discrepancias; sin embargo este registro sólo dura mientras las aplicación se encuentra abierta, si éste cierra el material su resultados se pierden. El material también presenta una realimentación que es una explicación del experto.

Figura 8. Secuencia POE

5. Conclusiones

Un simulador tiene el potencial de ayudar a los estudiantes a superar concepciones alternativas a través de una experiencia que produce disonancia y aprender sobre modelos físicos, ya que interactúan con el simulador y no son sólo observadores pasivos. Los materiales que involucran activamente a los estudiantes en el proceso de aprendizaje a través de la investigación son más propensos a aumentar la comprensión conceptual que materiales con estrategias pasivas (Minner, Levy y Century, 2010).

Los simuladores son un medio atractivo y efectivo de preparar a los estudiantes para investigación científica; proporcionan un apoyo que permite la exploración y el descubrimiento que a veces no es posible con instrumentos y equipo real.

Estos simuladores están diseñados para que sean usados por el estudiante de manera independiente o por el profesor, sin embargo la intervención y guía del profesor es de gran importancia ya que provoca, discute, y es considerado como crítico en la construcción ayuda a que los estudiantes desarrollen sus propias ideas de los alumnos (Hennessy et al, 2008). Las características de los estudiantes desempeñan un importante papel en el desarrollo de la conceptualización y las habilidades de resolución de problemas con simulaciones, es por eso que la intervención del profesor es de gran importancia ya que puede apoyar a los estudiantes a través de estrategias instruccionales.

Referencias:

Bello, S. (2004). Ideas previas y cambio conceptual. Recuperado de http://depa.fquim.unam.mx/sie/Documentos/153-bel.pdf

ENP. (s.f). Programa de estudios de la asignatura de: Física III. Recuperado de http://dgenp.unam.mx/planesdeestudio/cuarto/1401.pdf

ENP. (s.f). Plan de desarrollo. Recuperado de: http://www.historiap9.unam.mx/documentos/PlanDesarrolloENP.pdf

de Jong, T. (2006). Computer simulations: Technological advances in inquiry learning. Science, 312, 532–533.

de Jong, T., & van Joolingen, W.R. (1998). Scientific discovery learning with computer simulations of conceptual domains. Review of Educational Research, 68(2), 179–201.

Doerr, H., Arleb Ack, J. and O’Neil, A. (2013). Teaching practices and exploratory computer simulations. Computers in the Schools, 30 (1-2), pp. 102--123.

Finkelstein, N. D., Adams, W. K., Keller, C. J., Kohl, P. B., Perkins, K. K., Podolefsky, N. S., & LeMaster, R. (2005). When learning about the real world is better done virtually: A study of substituting computer simulations for laboratory equipment. Physical Review Special Topics-Physics Education Research, 1(1), 010103.

Hennessy, S., Wishart, J., Whitelock, D., Deaney, R., Brawn, R., La Velle, L.,& Winterbottom, M. (2007). Pedagogical approaches for technology-integrated science teaching. Computers & Education, 48(1), 137-152.

Huppert, J., Lomask, S. M., & Lazarowitz, R. (2002). Computer simulations in the high school: Students' cognitive stages, science process skills and academic achievement in microbiology. International Journal of Science Education, 24(8), 803-821.

ITESM. (2010). Aprendizaje Basado en la Investigación. Técnicas Didácticas. Recuperado de http://sitios.itesm.mx/va/dide2/tecnicas_didacticas/abi/qes.htm

Jaakkola, T., Nurmi, S., & Veermans, K. (2011). A comparison of students' conceptual understanding of electric circuits in simulation only and simulation‐laboratory

contexts. Journal of research in science teaching, 48(1), 71-93.

Kearney, M., Treagust, D., Shelley, Y. & Zadnik, M. (2001). Student and teacher perception of the use of multimedia supported predict–observe–explain task to probe understanding. Research in Science Teaching, 31, 539–615.

Kearney, M. (2004). Classroom use of multimedia-supported predict–observe–explain tasks in a social constructivist learning environment.Research in Science Education, 34, 427–4

Mayer, R. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? American Psychologist, 59(1),14–19.

Maor, D. (1990) Development of student inquiry skills: A constructivist approach in a computerised classroom environment. Research in Science Education, 20 (1), 210-219.

Minner, D.D., Levy, A.J., & Century, J. (2010). Inquiry-based science instruction. What is it and does it matter? Results from a research synthesis years 1984 to 2002. Journal of Research in Science Teaching, 47(4), 474–496.

Monaghan, J. M., & Clement, J. (1999). Use of a computer simulation to develop mental simulations for understanding relative motion concepts. International Journal of Science Education, 21(9), 921-944.

Radovanović, J., & Sliško, J. (2013). Applying a predict–observe–explain sequence in teaching of buoyant force. Physics Education, 48(1), 28-34.

Reigeluth, C. M. & Schwartz, Z. E. (1989). An instructional theory for the design of computer-based simulations. Journal of Computer–Based Instruction, 16 (1), 1–10.

Tao, P., & Gunstone, R. (1999). The process of conceptual change in force and motion during computer supported physics instruction. Journal of Research in Science Teaching, 36, 859–882.

Thomas, R. & Milligan, C. (2004). Putting teachers in the loop: tools for creating and customising simulations. Journal of Interactive Media in Education, 2004 (2).

Valenzuela, R. (2012). Desarrollo de material didáctico digital para el bachillerato de la UNAM. Recuperado de http://www.scribd.com/doc/209566213/Libro-CIAMTE-2012-pdf#page=764

Wieman, C.E., Adams, W.K., & Perkins, K.K. (2008). PhET: Simulations that enhance learning. Science, 322, 682–683.

White, R., & Gunstone, R. (1992). Probing understanding. Routledge: Nueva York Yin, Y., Tomita, M. K., & Shavelson, R. J. (2008). Diagnosing and Dealing with Student Misconceptions: Floating and Sinking. Science scope, 31(8), 34-39.

Zacharia, Z. C. (2007). Comparing and combining real and virtual experimentation: an effort to enhance students' conceptual understanding of electric circuits. Journal of Computer Assisted Learning, 23(2), 120-132.