Tarjetas de memoria. Funciones racionales
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Alucinante, ¿verdad?
En mi opinión, sería genial y un gran avance en la convergencia entre dos mundos que me apasionan; la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial. Concretamente, dentro de unos días tendré la oportunidad de impartir formación para docentes sobre esta temática en el CaixaForum Sevilla en el marco del Programa HelloMath! Atrévete con la creatividad matemática. El taller formativo lleva por título: Integración de la Ciencia de Datos y la IA en la escuela y, en el mismo, trabajaremos este y otros aspectos relacionados con el Pensamiento Computacional en el aula de Matemáticas, el Aprendizaje Automático,… ¡Ya lo estoy disfrutando! 🙂
Más información:
Con el programa HelloMath! trabajarás el pensamiento computacional en clase de matemáticas y podrás compartir con tu alumnado el gusto por resolver problemas. El 22 de septiembre, a las 18.30 h, te invitamos al acto de presentación del programa. ¡Apúntate a la cuarta edición!
El equipo completo de formadores es el siguiente:
¿Cuál es la propuesta?
Con el desarrollo tecnológico de la sociedad, las habilidades de pensamiento lógico, abstracto, creativo y computacional son cada vez más transversales y necesarias. Sin embargo, las pruebas diagnósticas indican una clara necesidad de mejora en los resultados de matemáticas. Es por eso que necesitamos explorar caminos de mejora en la manera de entender, enseñar y aprender las matemáticas mediante una integración más amplia y profunda con la informática.
El programa HelloMath! propone realizar esta mejora con la ayuda de la investigación de los docentes, que trabajan identificando los elementos clave del pensamiento computacional en su práctica diaria de matemáticas. Propone un método repleto de actividades ricas y estimulantes para desarrollar las competencias matemáticas e informáticas del alumnado.
El resultado es un conjunto de actividades ricas y estimulantes que fortalece las competencias matemáticas e informáticas del alumnado y su confianza, creatividad y capacidad para desarrollarse en un mundo construido sobre las tecnologías de la información. Está reconocido por el Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) del Ministerio de Educación y formación profesional.
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¿En qué consiste el programa?
Se trata de un ciclo formativo anual para docentes de matemáticas de 5º y 6º de Primaria y 1º y 2º de ESO. Sigue una modalidad híbrida: con sesiones presenciales en nuestros centros CaixaForum y en el Museo de la Ciencia CosmoCaixa; y acompañamiento online durante la fase de implementación. Empezaremos el curso con un acto de presentación abierto a todos los interesados, que se celebrará el día 22, a las 18.30 h, en streaming.
El grupo de formadores de HelloMath! Atrévete con la creatividad matemática es un grupo de expertos en matemáticas, didáctica de las matemáticas y didáctica de la informática.
Ponentes y sedes de la formación
Si tu centro es de Zaragoza, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath!
Si tu centro es de Madrid, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath!
Si tienes cualquier duda o consulta, puedes escribirnos a hellomath@educaixa.org.
Materiales y descargas y toda la información sobre HelloMath0
Aquí encontrarás materiales de interés sobre el programa.
Inscripción
Machine Learning is the subfield of computer science that gives ‘computers the ability to learn without being explicitly programmed’. Arthur Samuel#IA #AI #ArtificialIntelligence #InteligenciaArtificial @fosteringai
— Luis M. Iglesias (@luismiglesias) June 15, 2022
Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML
Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.
Machine Learning is the subfield of computer science that gives ‘computers the ability to learn without being explicitly programmed’. Arthur Samuel#IA #AI #ArtificialIntelligence #InteligenciaArtificial @fosteringai
— Luis M. Iglesias (@luismiglesias) June 15, 2022
Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML
Captura de pantalla. Aspecto del programa implementado en Scratch asociado al modelo numérico implementado en LearningML
Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.
No hay duda de que una imagen vale más que mil palabras. Esta frase, archiconocida por todos, cobra aún más sentido en el caso de la Estadística, la ciencia de los datos.
En esta entrada comparto un tipo de diagrama realizado con la herramienta Desmos, concretamente, un diagrama de caja y bigotes (boxplots o box and whiskers).
Diagrama de caja y bigotes en Desmos
Este tipo de diagrama es una una presentación visual que describe varias características importantes de una serie de datos al mismo tiempo, como su dispersión y su simetría. Para su realización se representan los tres cuartiles (Q1, Q2 o Me y Q3) sobre un rectángulo (caja) y los valores mínimo y máximo de los datos, se prolongan a izquierda y derecha (en forma de bigotes).
El portal Estadística para todos, en un completísimo artículo sobre este tipo de diagramas, describe su construcción de la siguiente manera.
Una gráfica de este tipo consiste en una caja rectangular, donde los lados más largos muestran el recorrido intercuartílico. Este rectángulo está dividido por un segmento vertical que indica donde se posiciona la mediana y por lo tanto su relación con los cuartiles primero y tercero (recordemos que el segundo cuartil coincide con la mediana). Esta caja se ubica a escala sobre un segmento que tiene como extremos los valores mínimo y máximo de la variable. Las líneas que sobresalen de la caja se llaman bigotes. Estos bigotes tienen tienen un límite de prolongación, de modo que cualquier dato o caso que no se encuentre dentro de este rango es marcado e identificado individualmente.
En la aplicación que comparto se muestra un diagrama de caja y bigotes para una lista de datos compuesta por N=203 elementos.
Al mismo tiempo devuelve: el valor mínimo (m=Q0) y máximo (M=Q4) del conjunto de datos, su media aritmética (vmedio) y sus cuartiles (Q1,Q2 y Q3).
Para usarla basta cambiar los valores de la lista, entre corchetes y separados por coma.
Ejemplo: L_{1}=[16,5,17,4,39,20,16,5,1,1]
Esta pequeña construcción permite cambiar datos, que se verán reflejados de manera instantánea en el diagrama, favoreciendo dinámicas activas en el aula con preguntas del tipo: ¿Qué tipo de diagrama se mostraría si la mayoría de los datos fuesen iguales, y distante del valor máximo? L_{1}=[1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,9] favoreciendo las preguntas y el planteamiento de conjeturas por parte del alumnado.
De igual manera serviría para que el alumnado practicase y comprobase de manera autónoma la corrección de actividades más tradicionales y rutinarias necesarias para consolidar el cálculo de los parámetros de dispersión y su representación, y otras actividades de mayor nivel de complejidad, como por ejemplo: asociación de diagramas con sus series de datos correspondientes.
Abrir y usar diagrama de caja y bigotes en Desmos
En esta entrada os propongo un reto terrorífico para la noche de Halloween, basado en un modelo de áreas.
¿Cómo lo ves? ¿Eres capaz de resolverla?
¿Truco o trato? 🙂
Con motivo de la celebración del Día Mundial del Medio Ambiente, he considerado interesante traer esta entrada relacionada con la sostenibilidad, gracias a la contribución de las matemáticas, como muestra de eventuales tareas a trabajar en el aula (de matemáticas) en relación a la Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
¿Quieres descubrir una aplicación práctica y sencilla de la geometría en la agricultura?
El sistema de siembra tresbolillo o de triángulo, es aquel en el cual cada 3 plantas forman un triángulo equilátero.
Este sistema permite que cada planta pueda tener las horas de luz requeridas para su óptimo crecimiento, no se tapen unas con otras, un favoreciendo un excelente aprovechamiento de la luz, un uso óptimo del terreno cultivable y la generación de un microclima, que evita que se escape la humedad del terreno, disminuyendo la evaporación y la erosión.
Para el cálculo del número de plantas que caben en una determinada superficie a cultivar, usando la siembra a tresbolillo, hacen falta tan solo conceptos básicos de trigonometría:
S: superficie a cultivar (en metros cuadrados)
d: distancia entre plantas (en metros)
Aplicación desarrollada con Geogebra
Este contexto da mucho juego para el desarrollo de tareas competenciales puesto que hay diferentes métodos de plantación, con sus correspondientes diseños geométricos asociados. Dejo una fuente de inspiración por aquí, a modo de semilla productora de tareas… 🙂
En esta entrada tengo el gusto de compartir artículo elaborado para el Observatorio de Tecnología Educativa del INTEF, un espacio de referencia en torno a la innovación digital en el aula.
Está dedicado a Graspable Math, una herramienta joven, aún poco extendida en España y en el contexto iberoamericano, con mucha potencialidad didáctica para el aula de matemáticas y con la que he trabajado de manera intensiva el último año.
ARTÍCULO EN EL OBSERVATORIO
Se trata de “Graspable Math: una nueva manera de explorar y hacer matemáticas”. Está escrito por Luis Miguel Iglesias Albarrán, profesor de enseñanza secundaria en la especialidad de Matemáticas y Director del IES San Antonio en Bollullos Par del Condado (Huelva).
Graspable Math es una herramienta digital interactiva innovadora que permite una nueva manera de explorar y comprender, mediante la interacción (tocando y arrastrando números y símbolos), las relaciones matemáticas. Forma parte de un proyecto de investigación financiado por el Institute of Education Sciences (IES) dependiente del U.S. Department of Education.
Es una herramienta permite “aprender haciendo” (learning by doing) matemáticas, favoreciendo el aprendizaje autónomo de los estudiantes y permitiéndoles poner el foco en las estructuras matemáticas. El diseño de la herramienta ayuda a salvar el obstáculo de la notación formal, haciendo posible que el alumnado se centre en cómo funcionan. Les brinda, en este sentido, oportunidades para razonar y deducir de manera flexible sobre las tareas matemáticas.
Con Graspable Math se nos presenta, en definitiva, una nueva manera de explorar, enseñar y de hacer matemáticas.
Si quieres saber más sobre Grapable Math, puedes leer el artículo elaborado por Luis Miguel Iglesias Albarrán en el que, además, hace una valoración personal y ofrece recomendaciones para el empleo de esta herramienta.
Acceso al artículo “Graspable Math: una nueva manera de explorar y hacer matemáticas” en formatos PDF y web
Dejo a continuación más material por si quieres iniciarte en el uso de esta versátil herramienta.
En este espacio he realizado distintas publicaciones al respecto:
Comparto también lista con más de una treintena de vídeos sobre diferentes usos didácticos de esta herramienta.
Lista de vídeos en Youtube sobre Graspable Math (33 vídeos)
Te animo a usarla con tu alumnado, a compartirla con tus contactos y compañeros a través de la red y quedo a tu disposición para cualquier duda o comentario al respecto, en forma de comentario bajo esta entrada o en mis perfiles en redes sociales.
¡Ya me contarás cómo te ha ido con tus alumnos en clase! 🙂
Lo que tienen las vacaciones de Semana Santa, máxime estas tan atípicas con motivo de la COVID. Tiempo para disfrutar en familia, leer, ver, escuchar, observar… y publicar.
Hace tiempo que un vídeo no me resultaba tan didáctico como este. De ahí que haya decidido compartirlo en esta entrada para contribuir a su difusión. Me encanta la manera tan didáctica que tienen de explicar la historia de la matemática, máxime sobre un concepto tan relevante como Pi. Desde ya, tengo claro que formará parte de mi propuesta didáctica para el aula: Porque Pi es mucho más que 3.1416. Aprendizaje de conceptos por investigación.
Espero que lo disfrutéis tanto como yo.
Vídeo: π ✔️ La ridícula forma en la que se calculaba Pi… hasta que… llegó Isaac Newton 💫
Durante miles de años, los matemáticos calcularon Pi de forma obvia pero numéricamente ineficiente. Entonces llegó Newton y cambió el juego.
Este descubrimiento transformó la manera en que calculamos para siempre. Para muchos científicos Isaac Newton ha sido el más grande científico de todos los tiempos. Una de sus más grandes contribuciones fue expresar el comportamiento físico de la naturaleza en forma de leyes naturales, demostrando que las que gobiernan el movimiento en la Tierra y las que gobiernan el movimiento de los cuerpos celestes son las mismas. Destacan sus trabajos sobre la naturaleza de la luz y la óptica y el desarrollo del cálculo matemático. Desarrollo la ley de convección térmica, sus estudios sobre la velocidad del sonido en el aire; y su propuesta de una teoría sobre el origen de las estrellas. Fue también un pionero de la mecánica de fluidos, estableciendo una ley sobre la viscosidad. El gran mérito de Newton fue tomar los conocimientos de Galileo y Kepler y a partir de sus discusiones con Hyugens, Leibniz, Halley sobre todo, Robert Hooke y formular leyes que explican tanto el movimiento de los astros como el de los movimientos de cualquier otro objeto y de paso la mecánica de las máquinas.
- Escrito por Derek Muller y Alex Kontorovich
- Video en Inglés del Canal @Veritasium
- Canal @Veritasium en español https://www.youtube.com/channel/UCXtxgWwk55kVJo9lCCZRdmg
- Referencias:
Arndt, J., & Haenel, C. (2001). Pi-unleashed. Springer Science & Business Media – https://ve42.co/Arndt2001
Dunham, W. (1990). Journey through genius: The great theorems of mathematics. Wiley – https://ve42.co/Dunham1990
Borwein, J. M. (2014). La vida de π: De Arquímedes a ENIAC y más allá. En De Alejandría, a través de Bagdad (pp. 531-561). Springer, Berlín, Heidelberg – https://ve42.co/Borwein2012
Un agradecimiento especial a Alex Kontorovich, Profesor de Matemáticas de la Universidad de Rutgers, y Profesor Visitante Distinguido para la Difusión Pública de las Matemáticas Museo Nacional de Matemáticas MoMath por formar parte de este vídeo del Día de Pi.
ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior
Awarded: 17 may 2023
Revista de Fundación en Alianza Editorial
Cátedra CTS Paraguay
Insignia Tutor #Flipped_INTEF Octubre'15
Insignia Tutor #REASTEM_INTEF Marzo'15
Insignia Tutor #REAMat_INTEF Marzo'14
Insignia Tutor #REAMat_INTEF Octubre'14
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