La sensibilidad ética y el conocimiento didáctico del contenido de los profesores de ciencias experimentales

Abstract

Los constantes avances en ciencia y tecnología plantean una necesidad permanente de revisión y formación de profesores en servicio. Dentro de estas actualizaciones se debe prestar especial atención no solo a las innovaciones pedagógicas en términos de contenidos y herramientas, sino también a la sensibilidad ética —es decir, la evaluación moral de las acciones y cómo estas afectan a uno mismo y a otros. A fin de contribuir con este enfoque, se presentan los resultados de una investigación realizada desde un marco interdisciplinar que combina los modelos del Conocimiento Didáctico del Contenido (CDC), los aportes de la naturaleza de la ciencia y la interrogación sobre aspectos éticos de la enseñanza. Así, se implementó una secuencia didáctica con un grupo de profesores de ciencias argentinos en un curso de formación de posgrado empleando un recurso audiovisual para el análisis de una clase de matemáticas; las respuestas a un cuestionario se evaluaron empleando el análisis de contenido y la aplicación del test de sensibilidad ética (REST). Los resultados mostraron la capacidad de los docentes para reconocer y reflexionar sobre aspectos pedagógicos de las prácticas educativas, mientras las cuestiones éticas permanecieron en un nivel más superficial. En ese sentido, la menor importancia brindada a las cuestiones éticas alerta sobre la necesidad de la incorporación del conocimiento ético como un nuevo componente del cdc y, por ende, la formación explícita del cuerpo docente en dichos aspectos.

Pedagogical Content Knowledge in the Physical Education Field. A systematic review of the literature 2011-2022

“…Since the emergence of the PCK construct, it has been considered as an amalgamation between content and pedagogy (Shulman, 1987), in which the teacher makes what he teaches understandable, pedagogically adapts the content, adjusts the sequences or facilitates the activities so that students can achieve accurate learning (Ayvazo & Ward, 2011;Cambra Badii & Lorenzo, 2021;Martínez-Bello et al, 2021;Sutherland et al, 2016).…”