Recibido: martes, 12 diciembre 2006

La inteligencia del cálculo
Michèle Artigue
IREM
- Universidad de París 7
e-mail:
artigue @ math.jussieu.fr
1. Introducción
Asociar inteligencia y cálculo
puede parecer a primera vista algo extraño. El término “cálculo” se asocia
normalmente a una actividad mecánica, automatizada, además cada vez más vinculada
a máquinas. A mí me parece que eso es tener una visión muy restrictiva de lo
que constituye realmente la actividad del cálculo en matemáticas, de la
diversidad de sus facetas, de las formas de inteligencia que necesita. Se trata
de escoger las representaciones de los objetos más adaptados a los cálculos que
queremos llevar a cabo, de organizar y gestionar ese cálculo desde el momento
en que no supone una simple rutina, de anticipar, interpretar o controlar los
resultados. También resulta difícil comprender el papel que desempeña el
cálculo al conceptualizar los objetos matemáticos que contiene, la aprehensión
de su potencial epistémico, más allá de su potencial pragmático de producción
de resultados. En consecuencia, se hace también difícil una reflexión
pertinente sobre cómo la enseñanza de matemáticas puede posicionarse
hoy en día con respecto a esta cuestión tan polémica del cálculo, cómo podemos
hacer que nuestros alumnos desarrollen competencias para el cálculo y poner ese
desarrollo al servicio del aprendizaje de matemáticas (Artigue, 2004).
Por esa razón me pareció que
asociar inteligencia y cálculo era un buen comienzo para la conferencia de
inauguración que tuvo lugar en la universidad de verano “El cálculo bajo todas
sus formas”, de la que este texto es un extracto. En las
páginas que siguen me gustaría, por un lado, mostrarles la inteligencia que a menudo
está presente en las actividades relacionadas con el cálculo a pesar de que
pase desapercibida entre otras más evidentes y, por otro lado, plantear la
pregunta sobre las formas de dicha inteligencia y las condiciones de su
desarrollo en el seno de una institución escolar. Para ello he seleccionado
un ejemplo.
2.
Definición de cálculo y características
del proceso del “cálculo”
El lector podría esperarse que este
texto comenzara con una definición de cálculo. Eso fue lo primero que
pretendíamos hacer cuando en la CREM[1] decidimos
abordar la cuestión sobre la enseñanza del cálculo. El lector que se decante por el informe resultante de esos
trabajos (en Kahane, 2002), que yo misma tuve la responsabilidad de coordinar, comprobará que
nosotros lo habíamos rechazado, ya que lo que había surgido en un primer
momento de nuestras discusiones era la omnipresencia del cálculo en las
prácticas matemáticas y la diversidad de sus facetas. Si el término “cálculo”
proviene del latín “calculus” que designaba las piedras de las cuales se
servían los romanos para contar, y en la cultura casi siempre se asocian los
cálculos numéricos elementales a los aprendizajes básicos concernientes a la
trilogía “leer, escribir, contar”, la
perspectiva matemática del cálculo es, ciertamente, mucho más compleja:
“Se refiere a algo que va más
allá de meros números, a los objetos matemáticos más diversos, como demuestran
los adjetivos capaces de calificarlo, remitiendo a objetos geométricos o
mecánicos (cálculo baricéntrico, cálculo vectorial, cálculo tensorial...), a objetos
funcionales y probabilísticos (cálculo diferencial e integral, cálculo de variaciones, cálculo estocástico...), incluso a enunciados lógicos (cálculo
proposicional, cálculo de predicados...). Cada uno de los tipos de cálculo se
acompaña de modos de pensamiento y de unas técnicas específicas, haciendo del cálculo un objeto multiforme” (ibid., p. 175).
¿Existe una unidad que trascienda
esta diversidad y transmita la esencia del cálculo? Si es que existe dicha
unidad, a nosotros nos parece que se sitúa más bien al nivel del proceso. Una
parte esencial del trabajo de los matemáticos para conseguir resolver los
problemas que se plantean o que les plantean consiste, de hecho, en hacer los
objetos accesibles al cálculo, en desarrollar los métodos de ese cálculo, en
conceptualizarlos y después organizarlos en el seno de teorías. El inicio del
análisis también fue llevado a cabo por los métodos desarrollados para el
cálculo de tangentes, de trayectorias, de extremos, de longitudes, de áreas y
de volúmenes, etc. Y en cuanto a la denominación de ese campo, él mismo
permaneció mucho tiempo con una denominación calculatoria, del cálculo
infinitesimal de los primeros tratados a través del cálculo diferencial e
integral. Como ese hay muchos más ejemplos. Por lo tanto, no es algo
sorprendente que el cálculo esté, en cierto modo, en todas partes de la
actividad matemática y que sea tan difícil circunscribirlo sin tener que
desarrollar una visión simplista. Es por eso por lo que no trataré en este
texto de dar una definición precisa del término “cálculo”. Sin embargo, en esta introducción me gustaría
hacer hincapié en algunas de las características del proceso del “cálculo” tan
esencial en las matemáticas, tan consubstancial con el poder de esta ciencia.
Convertir los objetos accesibles
al cálculo supone, en un primer lugar, un trabajo de matematización[2], dando
preferencia a determinadas características de esos objetos y ocultando otras.
Ese trabajo, como lo dijimos ya en el informe de la CREM antes citado:
“...está presente desde los primeros
contactos con el mundo del cálculo, en que se trata de asociar un número a una
colección de objetos olvidando las características propias de esos objetos que
no entrarán en juego en el cálculo, o de asociar las magnitudes tales como
longitudes, áreas o ángulos a formas geométricas” (p. 178).
Convertir esos objetos
matemáticos en calculables puede ser, o bien desarrollar directamente un cálculo
sobre su conjunto X, o bien proyectar X por el sesgo de un morfismo f sobre una
estructura matemática A en la cual existe ya un cálculo: anillo de números,
espacio vectorial[3]. Y, en el mejor de los casos, es decir,
una vez que sabemos caracterizar las clases de equivalencia inducidas por el
morfismo en X (dicho con otras palabras: caracterizar sus fibras), entonces
disponemos no únicamente de la posibilidad de desarrollar un cálculo sobre los
objetos de X, sino también de la posibilidad de probar las propiedades de X vía
el cálculo en A.
Los objetos matemáticos son, por
otro lado, como afirmaba Desanti, idealidades. Incluso si dotamos de una cierta
realidad a aquellos que nos resultan familiares, no accedemos a ellos
directamente a través de nuestro sentido, sino mediante representaciones
semióticas, ostensivos diversos que van desde el gesto y la imagen al símbolo.
Convertir los objetos matemáticos en accesibles al cálculo supone también dotarles
de representaciones semióticas que apoyen eficazmente el cálculo. Esto no es
evidente, como muestra especialmente bien la última obra de M. Serfati La
revolución de la escritura simbólica (Serfati,
2005). Escribir los símbolos algebraicos, una herramienta calculatoria que hoy
en día nos parece tan común tener, fue una obra humana de larga duración. Con
Descartes se cumple por fin lo esencial de la tarea, pero la obra nos detalla las
conquistas que, por ejemplo de Descartes a Leibniz, aún va a necesitar la
operación de un simbolismo exponencial hoy en día completamente naturalizado.
Lo que consigue que las
matemáticas tengan finalmente el poder que tienen no sólo es el hecho de que
estén dotadas de objetos calculables y de sistemas de representaciones que
sostengan eficazmente ese cálculo, sino también que el cálculo se puede ajustar
a algoritmos y automatizar. En el cálculo también es esencial otro potente
movimiento, el de la mecanización, que, cuando se consigue, permite ejecutarlo
sin inteligencia reduciéndolo a una sucesión automatizada de gestos. Esta
mecanización es necesaria para el avance del conocimiento y en la mayoría de
los cálculos hay, por lo tanto, una alquimia sutil entre inteligencia y rutina.
Tras haber expuesto esta
introducción, voy a presentar un ejemplo. Intentaré a través de él ilustrar la
alquimia entre inteligencia y rutina mencionada anteriormente. Trataré de mostrar que la inteligencia de un cálculo puede manifestarse en cada una de sus
etapas y, por último, ilustrar la diversidad de los conocimientos que, siguiendo
los ámbitos, hacen que esta inteligencia sea posible.
3.
Ejemplificación: entre álgebra y
geometría
Se trata de un problema donde confluyen
álgebra y geometría, extraído del anexo del informe sobre el cálculo[4].
Es un problema como muchos otros que encontraremos en los libros de texto del
primer año de liceo en Francia (equivalente a 4°. de ESO en España), donde se
estudian las variaciones de una magnitud geométrica en función de otra.
3.1. El problema inicial
El enunciado es el siguiente:
Consideramos un rectángulo ABCD donde AB = 6 cm y BC = 9 cm, M sobre [A,B], N sobre [B,C], O sobre [C,D] y P sobre [D,A] tales que AM = BN = CO = DP.
¿Cómo varía el área del cuadrilátero MNOP cuando M se desplaza
sobre [A,B]?
Calcular su valor mínimo.
Podemos empezar a explorar esta
situación con un programa de geometría dinámica. Esto permite confirmar la
intuición de que el área decrece, pasa por un mínimo y luego crece otra vez.
También permite invalidar la hipótesis aparecida de repente de que el mínimo se
debe alcanzar cuando M esté
situada en el medio de [A,B]. El
estudio muestra, en efecto, que el mínimo se sitúa entre 3,5 cm y 4 cm para AM. Se percibe, de hecho, una zona estable para
el área en la precisión de los cálculos, entre 3,72 cm y 3,78 cm. Eso puede
conducir a rectificar la hipótesis inicial, si observamos que en esta área se
encuentra justamente el valor 3,75 cm que corresponde a la cuarta parte del
semiperímetro. Pero esto no es más que una hipótesis de momento, si incluso está formulada y no da el valor mínimo demandado.

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Figura 1.
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Calcular el área del
cuadrilátero MNOP, que resulta ser un paralelogramo,
puede hacerse a priori de diferentes maneras. Sólo una es realmente económica, la que
consiste en proceder por la diferencia a partir del área del rectángulo ABCD. Detallemos esta vez los cálculos marcando
como x (manera clásica) la medida de AM:
Área ABCD = 9 x 6 = 54
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Área AMP = Área CNO =
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x(6 x)
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2
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Área BMN = Área
DOP =
|
x(9 x)
|
2
|
Donde la expresión 54 x(6 x) x(9 x) será, desarrollándola:
2x2 15x +
54, un polinomio de
segundo grado que señalaremos de aquí en adelante como A(x).
Hay diversas técnicas disponibles
para el cálculo de su mínimo, especialmente la que consiste en ponerlo bajo la
forma canónica, que conduce a la expresión: 2(x15/4)2 + 207/8. Aquí voy a
utilizar otra, apoyándome sobre la hipótesis hecha anteriormente. Si 3,75 es el
valor en el que se alcanza el mínimo de A(x),
significa que la cantidad A(x) A(3,75) es siempre positiva o nula. Como es una expresión de
segundo grado, es entonces un cuadrado perfecto.
Efectuado este razonamiento, si
delegamos la ejecución de los cálculos en una calculadora científica
obtendremos la imagen mostrada en la Figura
2, realizada con una TI92; una primera expresión en la cual un alumno de 4º.
de ESO en Francia tendrá seguramente problemas para encontrar un cuadrado perfecto.
La utilización del comando de factorización permite después obtener la forma
buscada.
3.2.
Un primer resurgimiento
En el caso de este rectángulo en
particular, el mínimo ha sido obtenido por un cuarto del semiperímetro. Para el
matemático es normal preguntarse si se trata de un fenómeno particular o de
algo más general. De ahí la cuestión: ¿es que siempre que las dimensiones del
rectángulo lo permitan el mínimo será un cuarto del semiperímetro? El
cálculo algebraico se presta particularmente a este trabajo de generalización.
Basta con introducir parámetros a y b para las
longitudes de los lados del rectángulo y reproducir los mismos cálculos para
tener la confirmación de esta hipótesis, como muestra la Figura 3.
3.3. Un segundo resurgimiento
El problema puede volver a surgir, como mostró A. Warusfel en la universidad de verano. ¿Por qué ese valor de la
cuarta parte del semiperímetro? ¿Está relacionado únicamente con las
características de esta clase de problemas?
Observemos la función f que asocia a las dos dimensiones del rectángulo,
a y b, el valor para el cual se obtiene el mínimo. ¿Qué sabemos a priori de f? Mientras
que el rectángulo sea un cuadrado, es fácil determinar el valor de f: es a/2 (encontramos
de nuevo la intuición inicial del medio de [A,B]). Sabemos
también que, para toda pareja (a, b), f(a, b) = f(b, a), y que el resultado obtenido no depende más que del cociente a/b debido a la invarianza del problema por
homotecia.
Resulta pues, para todo triplete
(a, b, k) :
f(ka, kb) = k · f(a, b).
Donde para toda pareja (a, b) con b≠0 : f(a/b, 1) = f(a, b)/b.
O también : f(a, b) = b · g(a/b), haciendo que
g(x) =
f(x, 1).
Nos reducimos entonces al estudio de
las funciones g
definidas en IR+* que verifican la ecuación funcional g(x) = x · g(1/x) y toman el valor 1/2 en 1.
Esta clase de funciones contiene
muchos más objetos que aquel asociado a nuestros rectángulos, que no es otro que
la función afín definida por g(x)=(x+1)/4.
Es posible definir arbitrariamente por ejemplo g en (0,1), poner g(1)=1/2 y después prolongar g
a (1,+∞)
utilizando la relación funcional. Pero podemos mostrar mediante el
cálculo que si sabemos que g es una
función polinómica, forzosamente esa función es afín, y el resultado se
generaliza sin dificultad a las funciones analíticas.
3.4.
Una prueba
para el cálculo geométrico
Hasta aquí hemos llegado en
cuanto a lo que son los cálculos en el campo del álgebra, pero podemos obtener
el resultado por un cálculo geométrico, como mostramos aquí debajo, retomando
la prueba abreviada dada en el anexo del informe sobre el cálculo ya citado[5] :
“Minimizar el área del paralelogramo vuelve a maximizar la suma de las
áreas de los cuatro rectángulos alrededor del rectángulo IJKL de la figura que está a continuación, por lo
tanto, a minimizar la del rectángulo IJKL que
representa la diferencia con el área del rectángulo ABCD.
Cuando AM =
BC/2, el área de IJKL es nula. La
diferencia con el área del rectángulo ABCD se convierte en negativa y es mínima cuando IJKL es un cuadrado, ya que el
perímetro de IJKL
es entonces constante. Esto se consigue para AM=(AB+BC)/4.
Después, el área comienza a crecer. Se anula de nuevo para AM=AB/2, y luego vuelve a ser positiva”.
3.5. La inteligencia de esos cálculos
La inteligencia ha estado
presente en los diversos cálculos realizados más arriba de múltiples formas y
yo no pretenderé hacer aquí un análisis exhaustivo. Si consideramos el problema
inicial y su resolución, existe ya en el establecimiento de la hipótesis:
tratar de relacionar la zona de estabilidad del área con las bases del problema
encontrando una combinación numérica simple que conseguirá, a partir de 9 y 6,
producir un número de esta área que tenga un sentido geométrico. Después se
manifiesta en la elección realizada para el cálculo del área, indirectamente
por diferencia, una elección que no se impone de golpe a los alumnos
correspondientes a 4º. de ESO en Francia, habituados a calcular áreas directamente,
mediante la utilización de fórmulas. Una vez escogido, se puede esperar que, a
ese nivel, el resto del cálculo muestre la rutina. Llegamos a una expresión de
segundo grado de la cual hay que extraer el extremo. La puesta bajo una forma
canónica es una técnica de cálculo que para nosotros es muestra de rutina. No
es el caso para un alumno de 4º. de ESO, ni siquiera si para él es una técnica
conocida. Además hace falta que, independientemente de su ejecución técnica,
decida utilizarla, previendo que va a aportar una solución. Pocas veces va a
asumir un alumno de 4º. ese tipo de iniciativa. La solución alternativa
propuesta es esa, menos estándar, y cuando les preguntamos a profesores en
formación cuáles son las técnicas para resolver ese problema, pocas veces
aparece esta. Requiere, incluso si dotamos al alumno de una calculadora
simbólica para conducir el cálculo y llevarlo a buen término, una inteligencia
de formas algebraicas sobre la cual volveremos a continuación. Incluso si no
favorecemos la anticipación hasta intuir un cuadrado perfecto, hay que pensar en
la factorización como una técnica de cálculo ejecutable por la máquina que va a
dar acceso al signo de la expresión.
La primera generalización es para
nosotros, una vez más, simple rutina. No está pensada para un alumno de 4º. de ESO
ni en su principio ni en su ejecución técnica. E incluso, si le dotamos de una
calculadora científica, conducir ese cálculo trasladando al caso general aquello
que se había hecho en un caso particular, sin dejarse influenciar por el ostensible incremento de la complejidad inducido por la introducción de los dos
parámetros, apunta a ese nivel de la inteligencia del cálculo.
La inteligencia del cálculo está sin
duda presente en otra dimensión, en la segunda generalización. Lo está en la
distancia tomada en relación a los cálculos efectuados hasta el momento y la
desviación de atención que se deduce a nivel funcional: de la función área
hasta la función asociada al valor para la cual se obtiene el mínimo. Ese
desvío de la atención está relacionado con el punto de referencia de la
invarianza de la situación por homotecia y con las anticipaciones calculatorias
que ese punto de referencia permite a aquel que tenga la experiencia matemática
necesaria. Sabe que sin duda será interesante romper la simetría de la escritura,
esta vez trasformando la función de dos variables en función de una variable
módulo, con el cambio de variable x=a/b ó x=b/a. Pero es la simetría inherente al problema
la que, expresada con respecto a esta nueva variable x,
va a permitir el cálculo, dando una ecuación funcional simple e inesperada. El
cálculo que luego permite establecer que si g es una función polinómica,
también es la función afín ya obtenida, es
para los que lleguen hasta ahí, sin ninguna duda, simple mecánica. La
inteligencia aquí reside más bien en la idea de someter las funciones
polinómicas a ese cálculo después, en la intuición, habiéndolo efectuado, de que no hay razón alguna que impida generalizarlo a los “polinomios infinitamente
largos” que son las series enteras.
La prueba geométrica del cálculo
es, finalmente, una ilustración de la inteligencia que puede subyacer a
este tipo de cálculo, incluso cuando las descomposiciones y recomposiciones, que
son técnicas básicas, no hacen intervenir más que figuras muy simples e
isometrías. La intervención que hizo el álgebra, con el paso a los negativos en
el caso de superposición y el razonamiento que sostiene entonces el cálculo
cambiando la búsqueda de un mínimo por la de un máximo, el papel que desempeña
la visualización permitida por la geometría dinámica en la aparición del
cuadrado, y el cálculo que resulta para mostrar la invarianza del perímetro y
justificar la hipótesis, forman en conjunto una construcción particularmente
sutil, incluso si ésta sólo utiliza técnicas muy elementales.
4.
El desarrollo de la inteligencia del
cálculo: ¿cuándo y cómo?
Aquí no pretendo responder de manera precisa y definitiva a las
preguntas de cuándo y cómo. En el informe sobre el cálculo al que remito al
lector ya hemos abordado una y otra vez estas preguntas. Durante los siguientes
apartados, simplemente me gustaría subrayar, al igual que lo he hecho
anteriormente, e inspirándome en dicho informe, algunos puntos que, en mi
opinión, podrían servir de ayuda para organizar la reflexión.
4.1. Una atención permanente desde
los primeros contactos con el mundo del cálculo
La inteligencia del cálculo necesita
que se constituya un conjunto importante de medios, en lo que se refiere a
repertorios y técnicas operatorias
especialmente, que la hagan posible.
Desde los primeros contactos con el
mundo del cálculo, se debe desarrollar una relación con el mismo que respete la
diversidad de sus facetas y que por tanto aúne la elaboración de repertorios y
técnicas, la automatización y el desarrollo de su inteligencia. Como dije al principio, la inteligencia del cálculo es una noción muy relativa
y, para un alumno que empieza a aprender a multiplicar, encontrar el resultado
de un producto como 7x8, utilizando el hecho de que es 7x7+8, y el conocimiento
memorizado del valor de 7x7, ver que es
fácil memorizar la tabla del 9 basándose en la del 10, es
un signo de la inteligencia del
cálculo. Asimismo, se podría afirmar que, de cuantos menos medios y menos
rutinas de cálculo disponemos, más necesariamente inteligente es el cálculo.
Estas formas de inteligencia servirán durante un tiempo para elaborar la
relación con el número y el cálculo; después, algunas de ellas deberán dejarse
atrás e incluso abandonarse y ser remplazadas por automatismos y memorizaciones, para que la inteligencia pueda ponerse al servicio de nuevos objetos y nuevos
problemas.
Desde la escuela primaria, los
programas de matemáticas en Francia, tanto hoy como hace años, a priori
permiten desarrollar esta inteligencia, en especial:
a
través de las actividades de cálculo mental y pensado que ponen directamente en juego las propiedades de los números y
las operaciones;
a
través de las actividades de estimación relacionadas con la anticipación de
resultados o el control de los cálculos realizados por las calculadoras, el
juego entre cálculo exacto y aproximado;
a
través de la implementación de los algoritmos de cálculo, su refinamiento
progresivo, su ampliación cuando se extiende el campo numérico;
a
través de la planificación de los
cálculos que acompaña necesariamente a la resolución de problemas un tanto
complejos.
4.2. Una sensibilidad
permanente hacia las necesidades de la inteligencia del cálculo
Esto supone una atención permanente
hacia la elaboración de repertorios, su consolidación y su enriquecimiento
progresivo, más allá de sus elementos más básicos, la superación progresiva de
las técnicas artesanales de cálculo en beneficio de técnicas más económicas y
eficaces y, por último, una rutinización suficiente de algunas
de ellas.
Asimismo, esto supone el desarrollo de la flexibilidad sobre la cual se
sustenta cualquier cálculo inteligente. Para poder ejercerse, es necesario que
no todo esté establecido, delimitado por las normas de las prácticas de
cálculo, que la asociación tarea-técnica no sea demasiado rígida, que las
tareas de cálculo no se dividan en una sucesión de subtareas. En definitiva,
que el abanico de las formas, los registros y los puntos de vista encontrados
por el alumno sean suficientemente ricos. Es una pendiente natural de la
enseñanza, so capa de la eficacia a corto plazo, so capa de garantizar el éxito
de todos o casi todos, de hacerlo más rígido y de atomizarlo, creando obstáculos
al desarrollo de la flexibilidad. Pero,
por el contrario, sabemos que para que esta flexibilidad pueda ejercerse no
basta con enfrentar al alumno con tareas abiertas, llenas de potencialidades
diversas. También es necesario que le sean accesibles, que éste pueda
responsabilizarse de ellas y asumirlas. Esto supone una experiencia, y las
reflexiones metodológicas muy de moda ahora, por útiles que sean a posteriori, no pueden remplazarla. Esta experiencia, para constituirse, necesita tiempo, un tiempo del que
sin duda alguna carece en gran medida la
enseñanza de las matemáticas hoy en día. Esto hace que sea mucho más necesario
dedicar tanta energía e inteligencia a la hora de pensar en la progresión de
las competencias del cálculo, en la progresión de la responsabilidad matemática
del alumno en los cálculos y en la desaparición progresiva de la intervención
docente de la que hacemos uso, para pensar en la introducción de nociones
nuevas, así como para inventar los problemas y las preguntas que van a motivar y
acompañar esta introducción.
Asimismo, esto supone que debemos prestar atención a las reconstrucciones necesarias para introducirse en los
nuevos tipos de cálculo: del cálculo aritmético al cálculo algebraico, del
cálculo algebraico al cálculo analítico, del determinismo a lo aleatorio, etc. La enseñanza tiende muchas veces a
subestimar estas reconstrucciones que son especialmente delicadas para el alumno cuando muchos objetos son
comunes, cuando se utilizan los
mismos registros semióticos, como es el caso, por ejemplo, entre el álgebra y
el análisis elementales. Se tiende a dejar la parte esencial de estas
reconstrucciones a cargo de los alumnos, y es así como se generan malentendidos
y confusiones constantes.
4.3. Una consideración clara y
coherente de las herramientas de cálculo
En este texto no voy a hablar sobre la cuestión de las herramientas
de cálculo, cuestión que merece que se le dedique un artículo entero para
ella sola. Sin embargo, me gustaría insistir sobre el hecho de que no se puede
pensar en la inteligencia del cálculo sin tener en cuenta las herramientas de
este cálculo. El cálculo ha sido
instrumentado, de siempre, por las diversas tecnologías, y hoy en día
principalmente por las tecnologías informáticas. Son omnipresentes en la
sociedad, están presentes en la escuela desde los primeros años de escolaridad.
Definen nuestra relación con el cálculo y los objetos del cálculo. Sin embargo,
es necesario reconocer que mientras que las calculadoras son herramientas
escolares oficiales desde hace treinta años, la enseñanza de las matemáticas
tropieza siempre con dificultades a
la hora de encontrar un equilibrio satisfactorio entre el cálculo de papel y
lápiz y el cálculo instrumentado por las calculadoras, y a la hora de poner el
cálculo instrumentado al servicio
del desarrollo de la inteligencia del cálculo. Sin embargo, tal y como he intentado demostrar con el ejemplo que
ilustra este texto, ello es posible utilizando fuentes tecnológicas diversas. No obstante, esto supone que haya que
organizar realmente una progresión en el acceso a las herramientas a lo largo
de la escolarización, y que haya que tener en cuenta el hecho de que estas
herramientas no pasan a ser instrumentos matemáticos para el alumno sin un
proceso de génesis instrumental generalmente complejo, como ya han demostrado
las investigaciones didácticas sobre las calculadoras simbólicas (Guin y Trouche, 2001) o, hace
menos tiempo, sobre la hoja de cálculo (Haspekian, 2005).
5. Conclusión
En este texto me he interesado por la inteligencia del cálculo,
basándome en el hecho de que el cálculo, tanto en la cultura como en la enseñanza, se menosprecia en matemáticas de
forma totalmente injustificada. Según la opinión general, el cálculo no es la parte noble de las matemáticas, sino más bien
una herramienta de éstas que debe funcionar pero que, desafortunadamente, no funciona, provocando así el desasosiego de
los profesores, desde el colegio a la universidad, por lo menos. Privado de inteligencia,
el cálculo también se suele percibir como algo que puede y que debe aprenderse
de forma mecánica: la memorización y la repetición se convierten así en las
palabras que identifican este
aprendizaje. Espero que el lector,
durante la lectura de estas páginas, se convenza, si es que aún no lo está, de
la riqueza, de la belleza de este mundo del cálculo, de los tesoros de inteligencia que las prácticas del cálculo
contienen; y que el profesor, o el formador de profesores, entenderá que hacer
que las matemáticas gusten es también hacer que guste este cálculo, sin el cual
no existirían las matemáticas, sin el cual serían inservibles. Para ello, se debe encontrar un
equilibrio en la enseñanza y el aprendizaje del cálculo entre la automatización
y la razón, sus dos facetas indisociables. No se trata ni mucho menos de algo
fácil; requiere atención e inteligencia y, sobre todo, oponerse a esos caminos
que suelen tender a tratar el cálculo desde los automatismos sin alma, cuando
se trata de un desafío que la enseñanza debe revelar desde el parvulario hasta
la universidad.
Referencias
M. Artigue:
L'enseignement du calcul aujourd'hui: problèmes, défis et perspectives. Repères IREM, no. 54 (2004), 23?39.
C. Bardini: Le rapport au
symbolisme algébrique: une approche didactique et épistémologique.
Thèse de doctorat, Université Paris 7, 2003.
V. Battie: Spécificités et potentialités de l'Arithmétique
élémentaire pour l'apprentissage du raisonnement mathématique. Thèse de doctorat, Université Paris 7, 2003.
R. Douady: Jeux de cadres et dialectique outil-objet. Recherches en Didactique des Mathématiques 7/2 (1986), 5?32.
R. Duval: Semiosis et noesis. Berne: Peter Lang, 1995.
D. Guin, L. Trouche (eds.): Calculatrices
symboliques: transformer un outil en un instrument du travail mathématique.
Grenoble: La Pensée Sauvage, 2001.
D. Haspekian: Intégration
d'outils informatiques dans l'enseignement des mathématiques: etude du cas des tableurs. Thèse de
doctorat, Université Paris 7, 2005.
G. Israel: La mathématisation du
réel. Paris: Editions du Seuil, 1996.
J.-P. Kahane (ed.): L'enseignement des sciences mathématiques.
Paris: Odile Jacob, 2002.
M.J. Perrin-Glorian, A. Robert (eds.): Jeux de Cadres. Actes du Colloque en l'honneur
de Régine Douady. Paris: IREM Paris 7, 2001.
M. Serfati: La révolution
symbolique: la constitution de l'écriture symbolique. Paris: Editions
Petra, 2005.
[1] Comisión de Reflexión sobre la Enseñanza de las Matemáticas, presidida entonces por Jean-Pierre Kahane.
[2] Haciendo referencia
a G. Israel (1996), prefería emplear
aquí el término matematización que modelización, tan distorsionado que
es completamente confuso.
[3] Con la
descripción que aquí hacemos puede dar la impresión de que el proceso es
lineal. La realidad es todavía más compleja, ya que las matematizaciones
realizadas no son independientes de las anticipaciones de los matemáticos
acerca de las posibilidades de tratamiento y de cálculo que son capaces de
ofrecer.
[4] Se puede acceder a este anexo a través de la página web
de la CREM que se encuentra en la sección de enseñanza de la página de la
Sociedad Matemática de Francia: http://smf.emath.fr.
[5] La primera vez que encontré esta prueba fue en una
exposición de Jean Claude Fenice, en la IREM de Reims (noroeste de Francia).

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Sobre la autora
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Michèle Artigue es actualmente profesora de matemáticas en la Universidad París 7 Diderot, y co-responsable del máster de didáctica de esa universidad. Tras haber realizado estudios de matemáticas y un doctorado en lógica, se ha orientado progresivamente hacia la didáctica de las matemáticas. Sus principales trabajos dentro de este dominio conciernen a la didáctica del análisis, así como a la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas en entornos informáticos. Después de haber sido vicepresidenta, es, desde enero de 2007, presidenta de ICMI, la International Commission on Mathematical Instruction.
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