Enseñanza de química atmosférica mediante modelado computacional interactivo: Una aproximación innovadora con JupyterHub, JupyterLab y BOXMOX
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Este artículo presenta una metodología innovadora para la enseñanza de la química atmosférica en licenciatura mediante modelación computacional interactiva. Usando herramientas como JupyterHub/JupyterLab, BOXMOX y scripts en AWK/Python, los estudiantes simulan escenarios de emisiones urbanas y variaciones meteorológicas para analizar la formación de ozono troposférico, el rol de los óxidos de nitrógeno (NOx) y su interacción con compuestos orgánicos volátiles (COV). Los ejercicios consideran cambios tanto en las emisiones como en las condiciones meteorológicas, con el fin de analizar la sensibilidad del ozono frente a estos factores. Los estudiantes aplican las herramientas computacionales y presentan los resultados de las simulaciones, generando discusiones grupales que refuerzan sus conocimientos teóricos. La metodología evidencia que las herramientas computacionales accesibles fomentan un aprendizaje activo, desarrollan pensamiento computacional, abordan problemas reales como la contaminación urbana, y facilitan la autoevaluación y el análisis colaborativo. Implementada en la licenciatura en Ciencias de la Tierra, esta propuesta prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos ambientales con rigor científico y el uso de tecnologías modernas.
Detalles del artículo
Citas en Dimensions Service
Citas
Ari, N., y Ustazhanov, M. (2014). Matplotlib in python. 2014 11th International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO), DOI: https://doi.org/10.1109/ICECCO.2014.6997585
Atkinson, R. (2000). Atmospheric chemistry of VOCs and NOx. Atmospheric Environment, 34(12), 2063-2101. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1352-2310(99)00460-4 DOI: https://doi.org/10.1016/S1352-2310(99)00460-4
Brasseur, G. P., y Jacob, D. J. (2017). Modeling of atmospheric chemistry. Cambridge University Press. https://doi.org/doi.org/10.1017/9781316544754 DOI: https://doi.org/10.1017/9781316544754
Brasseur, G. P., Orlando, J. J., y Tyndall, G. S. (1999). Atmospheric chemistry and global change (Vol. 654). Oxford university press New York.
Council, N. R. (2012). A framework for K-12 science education: Practices, crosscutting concepts, and core ideas. National Academy of Sciences.
Damian, V., Sandu, A., Damian, M., Potra, F., y Carmichael, G. R. (2002). The kinetic preprocessor KPP-a software environment for solving chemical kinetics. Computers & Chemical Engineering, 26(11), 1567-1579. DOI: https://doi.org/10.1016/S0098-1354(02)00128-X
Emmons, L. K., Walters, S., Hess, P. G., Lamarque, J.-F., Pfister, G. G., Fillmore, D.,…Laepple, T. (2010). Description and evaluation of the Model for Ozone and Related chemical Tracers, version 4 (MOZART-4). Geoscientific Model Development, 3(1), 43-67. DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-3-43-2010
Farman, J. C., Gardiner, B. G., y Shanklin, J. D. (1985). Large losses of total ozone in Antarctica reveal seasonal ClO x/NO x interaction. Nature, 315(6016), 207-210. DOI: https://doi.org/10.1038/315207a0
Finlayson-Pitts, B. J., y Pitts Jr, J. N. (1999). Chemistry of the upper and lower atmosphere: theory, experiments, and applications. Elsevier.
Gipson, G., Freas, W., Kelly, R., y Meyer, E. (1980). Guideline for use of city-specific EKMA in preparing ozone SIPS. Draft report (PB-81-118739). EPA. https://www.osti.gov/biblio/6424732
Granger, B. E., y Pérez, F. (2021). Jupyter: Thinking and storytelling with code and data. Computing in Science & Engineering, 23(2), 7-14. DOI: https://doi.org/10.1109/MCSE.2021.3059263
Griebeler, C. H., Passos, C. G., y Pazinato, M. S. Peer instruction in chemistry classes: systematic review on contributions and possibilities. Educación Química, 35(4), 108-126. DOI: https://doi.org/10.22201/fq.18708404e.2024.4.86704
Hidalgo, J. F. R., Atariguana, E. E. C., Yungan, J. A. C., y Rodríguez, S. H. T. (2024). Métodos Educativos Innovadores para la Enseñanza de Química. Polo del Conocimiento, 9(6), 224-239.
Jacob, D. J. (2025). Introduction to Atmospheric Chemistry (2nd ed.). Princeton University Press.
Jupyter, P. (2024). Jupyter: Open source, interactive computing. https://jupyter.org
Kluyver, T., Ragan-Kelley, B., Pérez, F., Granger, B., Bussonnier, M., Frederic, J.,…Corlay, S. (2016). Jupyter development team. Jupyter notebooks. a publishing format for reproducible computational workflows. In ELPUB, 16, 87-90.
Knote, C. (2022). Run BOXMOX experiments online. Medizinische Biophysik, Bioengineering und Systemtheorie, Universität. Retrieved 12/01/2025 from https://mbees.med.uni-augsburg.de/boxmodeling/run_online.html
Knote, C., Tuccella, P., Curci, G., Emmons, L., Orlando, J. J., Madronich, S.,…Zhang, Y. (2015). Influence of the choice of gas-phase mechanism on predictions of key gaseous pollutants during the AQMEII phase-2 intercomparison. Atmospheric Environment, 115, 553-568. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.11.066 DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.11.066
McKinney, W. (2015). Pandas, python data analysis library. URL http://pandas. pydata. org, 3-15.
Meroni, G., Copello, M. I., y Paredes, J. (2015). Enseñar química en contexto. Una dimensión de la innovación didáctica en educación secundaria. Educación química, 26(4), 275-280. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eq.2015.07.002
NCAR. (2015). BOXMOX - box model extensions to KPP. U.S. National Science Foundation. https://www2.acom.ucar.edu/modeling/boxmox-box-model-extensions-kpp
Prince, M. (2004). Does active learning work? A review of the research. Journal of engineering education, 93(3), 223-231. DOI: https://doi.org/10.1002/j.2168-9830.2004.tb00809.x
Seinfeld, J. H., y Pandis, S. N. (2016). Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change (3rd ed.). John Wiley & Sons.
Sillman, S., y He, D. (2002). Some theoretical results concerning O3-NOx-VOC chemistry and NOx-VOC indicators. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 107(D22), ACH 26-21-ACH 26-15. https://doi.org/10.1029/2001JD001123 DOI: https://doi.org/10.1029/2001JD001123
Villarejo, A. L. D. (2013). NOx COV y CFC: química de formación y destrucción del ozono atmosférico. Real Academia Nacional de Farmacia.
Vásquez Acevedo, H. M., Licona Suarez, L. J., y Felizzola Medina, L. D. (2023). Pensamiento Computacional: una competencia del siglo XXI: Revisión sistemática en Scopus. Revista Latinoamericana Ogmios, 4(9), 1 - 16. https://doi.org/10.53595/rlo.v4.i9.090 DOI: https://doi.org/10.53595/rlo.v4.i9.090
Wesely, M., y Hicks, B. (2000). A review of the current status of knowledge on dry deposition. Atmospheric environment, 34(12-14), 2261-2282. DOI: https://doi.org/10.1016/S1352-2310(99)00467-7
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Educación Química por Universidad Nacional Autónoma de México se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.
Basada en una obra en http://www.revistas.unam.mx/index.php/req.