|
Comparar os crescimentos linear, exponencial, logarítmico e logístico.
Selecionar o modelo adequado a um fenómeno considerando os dados disponíveis e a previsível variação em função do tempo.
Compreender as limitações da adequação de modelos teóricos a situações reais.
Conduzir os alunos na identificação situações que possam ser modeladas por modelos linear, exponencial, logarítmico e logístico, clarificando as características de cada modelo que favorecem a sua adequação à situação selecionada, e as limitações do modelo.
Recorrer a séries temporais de dados estatísticos disponíveis em bases de dados de acesso livre (por exemplo Pordata) para ajustar modelos, por regressão estatística, a diferentes conjuntos de dados, acompanhada da discussão da adequação do modelo ao objetivo definido em cada situação.
Promover a comparação da modelação da mesma situação através de modelos diferentes, explicitando as vantagens de cada opção.
Alargar o leque de exemplos a estudar recorrendo a exemplos históricos significativos (teoria malthusiana) ou a contextos de variação de preços de um produto, a evolução da taxa de inflação ou outras situações com relevância local.
Incentivar a exploração de situações em que os modelos discretos permitam uma melhor interpretação da situação em estudo.
Incentivar a utilização da representação gráfica do modelo para identificar valores concretos (objetos e imagens da função) recorrendo à resolução gráfica ou numérica de equações.
***Possíveis aprofundamentos
Podem ser introduzidos outros modelos de crescimento comuns como o do modelo de Gompertz, Obtido em:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Gompertz_function
- https://www.geogebra.org/m/rbxepcnd
- https://www.geogebra.org/m/d5dwwxss
|