![]() ![]() ![]() Itinerarios de aprendizaje flexibles basados en mapas conceptualesįull Text Available Se estudia el uso de itinerarios de aprendizaje basados en mapas conceptuales como una propuesta para un diseño instruccional más flexible que potencie el aprendizaje y se centre en el estudiante, generando procesos no lineales, caracterizando sus elementos, estableciendo relaciones entre ellos y configurando un modelo general con especificaciones para cada nivel de educación. El uso de mapas globales de cobertura terrestre debe ser adecuadamente contextualizado en situaciones de gran diversidad. Los mapas más recientes, basados en la nomenclatura propuesta por la FAO, muestran mayor exactitud pero aún no la suficiente para considerarlos como adecuados para detectar los principales tipos de cubierta terrestre. El principal problema es la distinción entre las áreas de cultivo y otro tipo de vegetación. Solo 2 % de los pixeles coinciden en 4 mapas (principalmente ciudades y agua y 88 % coinciden en 2 ó 3 mapas. Después de establecer una leyenda unificada con seis categorÃas generales, la precisión global entre los mapas varió de un 9 a un 62 %. Tomando en cuenta las leyendas iniciales, la comparación reveló incoherencias debidas en parte a las diferencias en los sistemas de clasificación. Se tomó como referencia el mapa de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad de México y como criterios, la consistencia y el área espacial. El objetivo del presente estudio fue contribuir a la validación de los mapas globales de la cubierta terrestre, comparando cinco de ellos para el caso particular del Estado de Michoacán, México. Estos mapas son difÃciles de validar y su precisión a nivel local puede ser muy variable. CONSISTENCIA ENTRE LOS MAPAS GLOBALES Y LOS MAPAS REGIONALES DE LA CUBIERTA TERRESTRE EN EL ESTADO DE MICHOACAN, MÉXICOĭirectory of Open Access Journals (Sweden)įull Text Available Desde hace algunos años se han realizado intentos para elaborar mapas globales utilizando diferentes tipos de imágenes, métodos y sistemas de nomenclatura. ![]()
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