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Anderson
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Licenciado en Matemática y egresado de la Maestría en Ciencias con mención en Matemática Aplicada. Matemático interesado en áreas como la Inteligencia Artificial, Machine Learning
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Modalidad de la clase
Sobre Anderson
Licenciado en Matemática y egresado de la Maestría en Ciencias con mención en Matemática Aplicada.
Matemático interesado en áreas como la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks, así como Sistemas Dinámicos, EDO y EDP, en los cuales estoy desarrollando investigaciones actualmente. Manejo de software de Cálculo Simbólico, Cálculo Numérico y programación en Python.
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Acerca de la clase
- Todos los niveles
- Español
Todos idiomas hablados para las clases :
Español
Mi metodología de enseñanza se basa en una comprensión intuitiva de la matemática, acompañada de una explicación teórica clara y una fuerte práctica con ejercicios. Considero que para aprender matemáticas no basta con memorizar procedimientos; es fundamental entender las ideas detrás de cada concepto y desarrollar habilidades para resolver problemas de manera autónoma.
Durante las clases combino intuición, teoría y práctica, permitiendo que el estudiante construya una base sólida y mejore su razonamiento matemático.
Mi forma de trabajo se basa en tres etapas principales:
1. Explicación intuitiva del concepto
Introduzco los temas de manera sencilla e intuitiva para que el estudiante comprenda la idea central antes de entrar en el formalismo matemático.
2. Desarrollo teórico
Presento la teoría de manera estructurada, explicando definiciones, propiedades y métodos de resolución paso a paso.
3. Práctica intensiva
La mayor parte de la clase se dedica a resolver ejercicios. Trabajamos problemas de dificultad progresiva, incluyendo ejercicios de nivel preuniversitario y universitario, con el objetivo de fortalecer el razonamiento y la agilidad matemática.
Una clase típica se organiza de la siguiente manera:
Inicio (5–10 min): revisión de dudas o repaso breve de la clase anterior.
Explicación conceptual (15–20 min): introducción del tema con ejemplos intuitivos.
Desarrollo teórico (10–15 min): presentación de fórmulas, propiedades y métodos.
Práctica guiada (25–30 min): resolución de ejercicios paso a paso.
Aplicación (10 min): problemas de mayor nivel o tipo examen.
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