Cálculo Diferencial e Integral unidos por el Teorema Fundamental del Cálculo (Coursera)

Cálculo Diferencial e Integral unidos por el Teorema Fundamental del Cálculo (Coursera)

Los cursos de Cálculo Diferencial y Cálculo Integral tradicionalmente se ofrecen separados y respetando ese orden. El primero estudia la derivada, y el segundo, la integral, siendo este momento en el que aparece el Teorema Fundamental del Cálculo (TFC) para establecer la relación entre ambos conceptos. En el presente curso vamos a hacer una diferencia: introduciremos la derivada y la integral como conceptos relacionados desde un principio.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Vamos a iniciar con la interpretación del Teorema Fundamental del Cálculo, con esto nos referimos a descubrir su significado real en la solución de problemas. Llegaremos a asociar con él la actividad práctica de calcular el valor de una magnitud que está cambiando. Habiendo realizado esta interpretación, los conceptos de derivada e integral se verán relacionados desde un principio, lo que te permitirá predecir el valor de una magnitud que está cambiando. Las nociones fundamentales de derivada e integral las identificaremos con las ideas de “razón de cambio” y de “acumulación del cambio”, y el TFC nos proveerá de la estrategia de solución.
Recordarás que la Matemática Elemental incluye el Álgebra, la Geometría y la Geometría Analítica. Podemos decir que éstas son Matemáticas que estudian lo estático. En cambio, la Matemática Superior, que incluye el Cálculo, estudia lo dinámico. Con el Cálculo se inicia el estudio del cambio, una realidad presente en nuestro entorno cotidiano sin duda alguna. Costos, temperaturas, poblaciones, velocidades, energías, capitales de inversión, longitudes, etc., son algunos ejemplos de esto. En este curso podrás entender al Cálculo como una estrategia de solución para el estudio del cambio y diferenciarlo de las Matemáticas Elementales, aunque utilice de ellas bastante información.
Al finalizar este curso podrás:
Describir de qué manera los modelos matemáticos polinomial, exponencial natural, y trigonométricos (seno y coseno), son una construcción que responde a esta práctica de predicción. Los verás a todos ellos surgir de esta práctica cuando una magnitud real particular cumple ciertas condiciones en su “razón de cambio” con respecto a la magnitud de la que depende.
Utilizar la introducción de procesos infinitos (¡no imposibles!) en la construcción de la respuesta de predicción, con ello entenderás por qué se habla de Matemática Superior y de un pensamiento matemático avanzado.
Valorar una forma de pensar diferente, donde nuestro razonamiento matemático trascienda la sola manipulación de fórmulas algebraicas.

Syllabus

WEEK 1
Inicio e introducción al curso y a la tecnología
Abordaremos aspectos relacionados con el diseño y desarrollo del curso. Plantearemos las razones por las cuales ofrecemos un acercamiento a los contenidos del Cálculo Diferencial e Integral bajo una perspectiva que no ha sido contemplada en la enseñanza y aprendizaje tradicional de estos temas. Además, nos familiarizaremos con el uso de diferentes tecnologías digitales como medio para apoyar esta propuesta didáctica.
Modelo Lineal
Comenzaremos este curso presentando la problemática que hemos planteado en nuestro prefacio: la predicción del valor de una magnitud que está cambiando. Estudiamos el caso más simple de variación posible, y con esto daremos lugar al establecimiento del Modelo Lineal.

WEEK 2
Valor Aproximado Del Cambio Acumulado
La problemática de predecir el valor de una magnitud que está cambiando nos permitirá dar un significado a nuestro estudio del Cálculo y apreciar la utilidad de sus nociones y procedimientos. En este Módulo construiremos una estrategia numérica para tratar con dicha problemática motivando su obtención con el análisis de una situación real en particular.

WEEK 3
Estrategia Numérica: Método De Euler
Utilizaremos la estrategia numérica desarrollada en el módulo anterior y la aplicaremos “hasta sus últimas consecuencias”, es decir, considerando procesos infinitos. El recurso digital de la hoja de cálculo nos permitirá apoyar nuestro pensamiento para concretar el aprendizaje al representarlo con la simbología matemática adecuada.

WEEK 4
Valor Exacto Del Cambio Acumulado: Modelo Polinomial
La práctica de predicción de valores de una magnitud que está cambiando a través de la estrategia numérica del Método de Euler nos permitirá reconocer los modelos matemáticos polinomiales. Asociaremos con ellos los procesos de derivación e integración desde una perspectiva teórica y también algebraica.

WEEK 5
Modelo Cuadrático
Abordaremos el estudio del Modelo Cuadrático al interpretarle como el modelo polinomial cuya razón de cambio se asocia con un modelo lineal. El análisis de sus gráficas nos permitirá identificar ciertas relaciones compartidas entre función y derivada, y con ellas podremos interpretar visualmente el comportamiento de la magnitud que está cambiando.

WEEK 6
Modelo Cúbico
Abordaremos el estudio del Modelo Cúbico como el modelo polinomial en el cual la razón de cambio se representa con un modelo cuadrático. A través del análisis de sus gráficas podremos ampliar nuestro conocimiento incluyendo un nuevo tipo de comportamiento. El conocimiento de modelo cúbico se integra con el del cuadrático y del lineal, y con esto apreciaremos en el Cálculo el estudio del cambio, posible a través de las sucesivas derivadas de una función.

WEEK 7
Modelo Exponencial
La estrategia numérica del Método de Euler será aplicada para construir el Modelo Exponencial. Para esto, asociaremos la problemática de predicción con situaciones reales cuya particularidad se establece en términos de la relación entre la magnitud y su razón de cambio, lo que matemáticamente se conoce como una ecuación diferencial.

WEEK 8
Modelo Trigonométrico
El análisis de una nueva situación real cuyo comportamiento se asocia con la periodicidad, nos permitirá reconocer los nuevos modelos matemáticos: seno y coseno. Recordaremos aspectos de trigonometría para utilizarlos en el establecimiento de estos modelos, y analizaremos particularidades de su comportamiento gráfico asociado con diferentes aplicaciones.

WEEK 9
Derivada - Diferencial / Antiderivada - Integral
En este Módulo retomaremos los conceptos fundamentales del Cálculo desde una perspectiva teórica. Haremos énfasis en los diferentes acercamientos para su establecimiento como teoría científica, uno Newtoniano y uno Leibniziano. Hablaremos de las ventajas de los mismos para el tratamiento de la problemática de predicción que hemos establecido en este curso.

WEEK 10
Derivando e Integrando
Este Módulo será dedicado al reforzamiento de aspectos algorítmicos en el cálculo de derivadas e integrales. El énfasis en la manipulación de la simbología algebraica permitirá minimizar dificultades. El uso de tecnologías digitales actuales permitirá valorar su potencial como herramienta en el proceso.

WEEK 11
Nuevos Modelos
En este módulo abordaremos diferentes modelos matemáticos obtenidos a partir de los modelos básicos que ya han sido estudiados en este curso. Reconoceremos cada nuevo modelo asociándolo con su derivada/antiderivada. El análisis de su comportamiento gráfico será una herramienta visual para reconocer su utilidad en la representación de diferentes comportamientos de variación.
Y muchas más aplicaciones
Este último módulo se retoma la problemática original de predicción aplicada a nuevas situaciones reales en las que la aplicación de los procesos de derivación e integración en Cálculo resultan de utilidad para analizar el comportamiento de las magnitudes involucradas.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Initiation à la théorie des distributions (Coursera) Coursera
École Polytechnique

Initiation à la théorie des distributions (Coursera)

Une fonction discontinue peut-elle être solution d'une équation différentielle? Comment définir rigoureusement la masse de Dirac (une "fonction" d'intégrale un, nulle partout sauf en un point) et ses dérivées? Peut-on définir une notion de "dérivée d'ordre fractionnaire"? Cette initiation aux distributions répond à ces questions - et à bien d'autres.

Aug 10th 2026
5-12 Weeks
Matrix Methods (Coursera) Coursera
University of Minnesota

Matrix Methods (Coursera)

Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction.

Aug 17th 2026
5-12 Weeks
Introduction à la théorie de Galois (Coursera) Coursera
École normale supérieure

Introduction à la théorie de Galois (Coursera)

Le cours expose la théorie de Galois, du classique critère de non-résolubilité des équations polynomiales aux méthodes plus avancées de calcul de groupes de Galois par réduction modulo un nombre premier. Le thème général de cette théorie est l'étude des racines d'un polynôme et concerne en particulier la possibilité de les exprimer à partir des coefficients de ce polynôme. Evariste Galois considère les symétries de ces racines et associe ainsi à ce polynôme un groupe de permutations de ses racines, que l'on appelle maintenant son groupe de Galois.

Aug 3rd 2026
5-12 Weeks
Deep Learning and Reinforcement Learning (Coursera) Coursera
IBM

Deep Learning and Reinforcement Learning (Coursera)

This course introduces you to two of the most sought-after disciplines in Machine Learning: Deep Learning and Reinforcement Learning. Deep Learning is a subset of Machine Learning that has applications in both Supervised and Unsupervised Learning, and is frequently used to power most of the AI applications that we use on a daily basis. First you will learn about the theory behind Neural Networks, which are the basis of Deep Learning, as well as several modern architectures of Deep Learning.

Aug 3rd 2026
5-12 Weeks
Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria (Coursera) Coursera
Tecnológico de Monterrey

Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria (Coursera)

Este curso provee al estudiante con conceptos y herramientas matemáticas para modelar problemas en física, que al aplicar podrá enfrentar con éxito los cursos de física universitarios. Así pues, la filosofía de este curso consiste en cubrir temas conceptuales relativos a la Física y desarrollar tu capacidad de aprender y aplicarlos en tu vida profesional.

Aug 17th 2026
5-12 Weeks
Calculus: Single Variable Part 2 - Differentiation (Coursera) Coursera
University of Pennsylvania

Calculus: Single Variable Part 2 - Differentiation (Coursera)

Calculus is one of the grandest achievements of human thought, explaining everything from planetary orbits to the optimal size of a city to the periodicity of a heartbeat. This brisk course covers the core ideas of single-variable Calculus with emphases on conceptual understanding and applications. The course is ideal for students beginning in the engineering, physical, and social sciences.

Aug 3rd 2026
3 Weeks
Introduction to Calculus (Coursera) Coursera
The University of Sydney

Introduction to Calculus (Coursera)

The focus and themes of the Introduction to Calculus course address the most important foundations for applications of mathematics in science, engineering and commerce. The course emphasises the key ideas and historical motivation for calculus, while at the same time striking a balance between theory and application, leading to a mastery of key threshold concepts in foundational mathematics.

Aug 10th 2026
5-12 Weeks
Analytic Combinatorics (Coursera) Coursera
Princeton University

Analytic Combinatorics (Coursera)

Analytic Combinatorics teaches a calculus that enables precise quantitative predictions of large combinatorial structures. This course introduces the symbolic method to derive functional relations among ordinary, exponential, and multivariate generating functions, and methods in complex analysis for deriving accurate asymptotics from the GF equations. All the features of this course are available for free. It does not offer a certificate upon completion.

Aug 10th 2026
5-12 Weeks
Discrete Mathematics (Coursera) Coursera
Shanghai Jiao Tong University

Discrete Mathematics (Coursera)

Discrete mathematics forms the mathematical foundation of computer and information science. It is also a fascinating subject in itself. Learners will become familiar with a broad range of mathematical objects like sets, functions, relations, graphs, that are omnipresent in computer science. Perhaps more importantly, they will reach a certain level of mathematical maturity - being able to understand formal statements and their proofs; coming up with rigorous proofs themselves; and coming up with interesting results.

Aug 3rd 2026
5-12 Weeks