Artefactos digitales

Desarrollo del sentido numérico a través de ‘Una bonita relación numérica: a, b, MCD(a,b) y MCM(a,b)’

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Esta mañana me preguntó un compañero, docente de otra comunidad autónoma, a través de un mensaje privado en uno de mis perfiles en RRSS, que si le podía dar ideas para trabajar el sentido numérico en 1º-2º ESO. Se me vino a la cabeza unas cuantas pero, como sabéis… el tiempo es oro y, desafortunadamente, no dispongo de tiempo para escribir algo nuevo. Así que, tras la calma de esta tarde, he pensado en compartirle y, al mismo tiempo, dejar por aquí para todos una de las propuestas didácticas recogidas en la secuencia competencial de una Situación de Aprendizaje consistente en un plan de trabajo formativo para ayudar a los centros que quieran formar a sus alumnos a modo de preparación previa a la creación de su Círculo Matemático Computacional (CMC).

 

Propuesta didáctica: Una bonita relación numérica

De igual manera que las personas tenemos bonitas relaciones de amistad, en el mundo de los números también nos encontramos con ellas. 

Ya habéis visto cómo, usando un algoritmo clásico ‘famoso’, el Algoritmo de Euclides, podéis obtener el Máximo Común Divisor de dos números, siguiendo una secuencia ordenada de pasos, ya sea manualmente o con ayuda de un ordenador. 

En esta actividad vamos a seguir trabajando con el Máximo Común Divisor (MCD), también con el Mínimo Común Múltiplo (MCM), y vais a descubrir y profundizar en la comprensión de estos dos conceptos matemáticos con los que tan familiarizados estamos en las clases de matemáticas. 

Vamos a ver qué relación existe entre el producto de dos números naturales, a·b, y el producto MCD(a,b)·MCM(a,b).

Antes de empezar, observa con atención el siguiente vídeo:

Luis Miguel Iglesias. Una bonita relación numérica: a, b, MCD(a,b) y MCM(a,b) (Licencia estándar de YouTube)

A continuación, trabajando en equipo, resuelve e introduce los valores correctos correspondientes a las casillas representadas con una interrogación (?).


Luis Miguel Iglesias. Una bonita relación (CC BY-SA)

Si te gustó esta tarea para trabajar con tus alumnos el desarrollo del sentido numérico te animo a consultar la SdA Creamos nuestro Círculo Matemático Computacional (CMC), a modificarla, adaptarla para tus alumnos y a compartirla con otros colegas de tu departamento didáctico o conocidos.

¡¡Buen fin de semana. Salud, felicidad y matemáticas!!

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Propuesta didáctica LingMáTICas. Fortaleciendo la competencia linguística: comunicación, representación y resolución de problemas matemáticos de decimales y fracciones elaborando cómics digitales

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Los lectores de este blog conocen bien mi predilección por vincular lengua y matemáticas. Ello me llevó hace más de una década a bautizarla. Es decir, a buscar un término, un palabro, con el que poder categorizarlas. Le llamé LingMáTICas.

Así, definí LingMáTICas como el conjunto de propuestas didácticas, contextos de aprendizaje, encaminados a fortalecer la competencia lingüística, en todos sus ámbitos, desde el aula de matemáticas, con ayuda de la tecnología (TIC).

Definición de LingMáTICas. Luis M. Iglesias

Son muchos los compañeros docentes que en estos momentos están inmersos en la elaboración del plan de trabajo para el tratamiento de la lectura en el aula de matemáticas en sus respectivos centros educativos, de manera especial en Andalucía, atendiendo a las INSTRUCCIONES DE 21 DE JUNIO DE 2023, DE LA VICECONSEJERÍA DE DESARROLLO EDUCATIVO Y FORMACIÓN PROFESIONAL, SOBRE EL TRATAMIENTO DE LA LECTURA PARA EL DESPLIEGUE DE LA COMPETENCIA EN COMUNICACIÓN LINGÜÍSTICA EN EDUCACIÓN PRIMARIA Y EDUCACIÓN SECUNDARIA OBLIGATORIA.

Con la idea de aportar mi granito de arena, para ayudar en la medida de lo posible, quiero compartir en esta entrada un trabajo de investigación-acción que llevé a cabo hace unos años por si fuera de utilidad. 

El mismo fue presentado en el Congreso Iberoamericano «La educación ante el nuevo entorno digital», a finales del 2019. Este Congreso fue un espacio donde se pretendía dar a conocer proyectos o experiencias relacionadas con cualquier área temática, pero con el denominador común del entorno digital en el que ya estamos inmersos.

Título 
Decimales y fracciones entre textos e imágenes: una experiencia de aprendizaje basada en la elaboración de cómics digitales. 

Autoría 

Resumen 
Esta investigación-acción tiene como objetivo la construcción de cómics matemáticos para facilitar el aprendizaje de fracciones y decimales. La justificación del uso del cómic radica en la motivación de los estudiantes por el uso de información visual, que al combinarla con el texto puede dar lugar a elementos de desarrollo de habilidades, creatividad y la lectura de contenido (Urbani, 1978, citado en Toh, 2009).  El soporte tecnológico se sostiene en una de las dimensiones de la competencia digital (Marqués, 2009), la dimensión del aprendizaje, expresada como transformación del contenido en adquisición del conocimiento. Además, el cómic se considera una herramienta con potencial para el aprendizaje de las matemáticas, por sus capacidades creativas y visuales (Cleaver, 2008) así como una posibilidad de mejora en la alfabetización de los estudiantes (Tilley, 2008).  

La investigación describe el proceso y resultados de una experiencia en el tercero de Enseñanza Secundaria Obligatoria, en Matemáticas orientadas a las enseñanzas académicas. El contenido a trabajar venía delimitado por el criterio de evaluación “utilizar las propiedades de los números racionales para operarlos, utilizando la forma de cálculo y notación adecuada, para resolver problemas de la vida cotidiana, y presentando los resultados con la precisión requerida” (RD. 1105/2014, p. 391). 

Nota:

En esa fecha estaba en vigor el currículo LOMCE por lo que es evidente que habría que hacer la traslación al currículo actual LOMLOE, RD 217/2022 – Decreto 102/203 de 9 de mayo – Orden 30 de mayo 2023 Currículo Secundaria Andalucía, aunque no es excesivamente complicado. De manera clara tiene vinculación con el Sentido numérico (en lo relativo a saberes básicos) y con los Criterios de Evaluación correspondientes de las Competencias Específicas relativas a la resolución de problemas [RESPRO] y a la comunicación y representación [COMREP] Y socioemocionales [SOCAFE].

Los estudiantes construyen un cómic, utilizando una herramienta digital. Para el análisis de los resultados del conocimiento matemático expuesto se definen categorías que facilitan la identificación de cumplimiento de los estándares de aprendizaje. Estas categorías se construyen sustentadas en la investigación previa para el conocimiento matemático, desde la enseñanza y del aprendizaje de los números racionales. Las categorías que se utilizan son: el sentido dado a los algoritmos según su significado (que incluye la forma de utilizar los algoritmos y la resolución), la tipología del contexto que se utiliza para situar el objeto matemático, el rigor del lenguaje matemático, cómo se presentan los números (en forma decimal o fracción), y la reflexión final con los datos y resultados expuestos. 

Los resultados muestran distintos contextos que agrupamos como realistas y ficticios, donde estos últimos dan lugar a aquellos que dan sentido al objeto matemático y los que resultan forzados para introducir tanto el número como el algoritmo utilizado. Se utilizan distintos algoritmos, basados en suma y multiplicación; los cálculos implican usos como porcentaje, cálculo de las partes de un todo y equivalencia. En aquellas tareas que implican uso de algoritmos, los números base son fracciones en lugar de decimales. Encontramos tareas que finalizan de una manera reflexiva agrupando todos los datos utilizados a modo de recopilatorio para dar lugar a un ejercicio, y su solución. No aparecen demasiadas conversiones entre fracciones, y cuando lo hacen son para dar lugar a números que faciliten la interpretación de las partes de un todo. Los errores que aparecen surgen de cálculos encadenados entre fracciones, no siendo explícito si el cálculo es desde el paso anterior o desde el inicio, o cuando resultados dan lugar a números decimales y el contexto hubiese necesitado un número natural para su interpretación. 

Descarga del material

 

DESCARGAR: LingMáTICas. Comunicación, representación y resolución de problemas matemáticos mediante cómics digitales

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Ejercicio interactivo. Tarjetas de memoria de funciones racionales y sus gráficas

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Ciencia de datos + Inteligencia Artificial. Generando fórmulas de hoja de cálculo (Excel, Google,…) con un bot (IA) mediante lenguaje natural

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¿Qué pensarías si te hubieran dicho hace unos años que con instrucciones en lenguaje natural podríamos generar fórmulas para trabajar con datos en hojas de cálculo?
Pues bien, lo que parecería ciencia ficción hace algún tiempo, gracias al avance imparable de la Inteligencia Artificial, es ya una realidad al alcance de todos.
Gracias a bots (Inteligencia Artificial) como el que os muestro en el siguiente vídeo, podemos generar, a partir de instrucciones sencillas, las fórmulas que debemos introducir en una hoja de cálculo para realizar determinadas funciones. Todo ello, sin necesidad de buscar en la ayuda de la herramienta que estemos usando (Excel, Spreadsheet de Google,…).

 

  • ¿Qué te ha parecido?

Alucinante, ¿verdad?

  • ¿Llegará el día en que a través de nuestra voz o describiendo con nuestras palabras lo que queremos hacer, podamos trabajar con la hoja de cálculo sin necesidad de introducir ni tan siquiera la fórmula generada?

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:

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Instrumento para la evaluación competencial. Diana de evaluación y metacognición con Geogebra

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A estas alturas, como docentes de matemáticas, es de sobra conocido el potencial didáctico de la herramienta Geogebra. El límite a lo que podamos hacer con ella depende, no de la herramienta en sí, sino más bien de nuestra creatividad y de nuestra capacidad técnica.

En esta entrada os presento un uso de Geogebra un tanto diferente al habitual. En este caso la he usado para elaborar un instrumento de evaluación, concretamente una diana de aprendizaje o diana de evaluación y metacognición. La misma la elaboré en el marco del Proyecto REA/DUA Andalucía, proyecto bellísimo y superpotente de creación de Recursos Educativos Abiertos (REA) según los principios del Diseño Universal de Aprendizaje (DUA), en el que tengo la fortuna de participar desde el rol de Coordinador Técnico, junto a más de 200 compañeros y compañeras docentes de Andalucía. Si aún no lo conoces te animo a visitarlo, explorar y compartir las más de 250 situaciones de aprendizaje disponibles, adaptadas al nuevo marco curricular derivado de la implantación de la LOMLOE, con licencia Creative Commons.

Vídeo: Diana de evaluación y metacognición con Geogebra

Diana de aprendizaje de evaluación y metacognición

A continuación os dejo un fragmento de un excelente post publicado por Ingrid Mosquera en el sitio web del Máster Universitario en Formación del Profesorado de Secundaria de la UNIR (https://www.unir.net/educacion/revista/dianas-de-aprendizaje-que-son-y-para-que-sirven/). Recomiendo su lectura completa, además de otros posts de la serie relacionados con las dianas digitales.

¿Qué es una diana de evaluación?

Se puede decir que es un sistema visual, rápido y sencillo de llevar a cabo un aprendizaje participativo. Una participación que puede darse en todos los estadios de su empleo, desde la propia elaboración de la misma hasta el debate sobre los resultados obtenidos. Suele definirse como una posible representación gráfica de una evaluación que nos conducirá a la reflexión a partir de una única imagen que aglutina diferentes informaciones. Es el visual thinking de las evaluaciones, por usar terminología actual.

El dibujo o la plantilla de una diana consiste en círculos concéntricos que, de dentro hacia fuera, indican el nivel de cumplimiento o de adaptación a cada uno de los ítems incluidos. Alrededor del círculo más amplio tendremos los nombres de los ítems y para cubrir la diana iremos indicando el número que corresponde en cada uno de ellos. Así, al final, uniendo los puntos, obtendremos lo que se viene denominando como mapa de evaluación.

Aquí podemos ver un ejemplo sencillo en el que únicamente una persona participa, reflexionando sobre sus propias capacidades lingüísticas:

autoevaluacion

Dianas de evaluación y metacognición

La diana puede servir para autoevaluarse, para coevaluar a otros compañeros, para valorar el trabajo en grupo o para que los estudiantes puedan calificarnos como docentes. A menudo suelen emplearse para evaluar las actitudes y la participación del alumnado. Dependiendo del objetivo último para la que se elabore, muchos de los puntos presentados en la enumeración anterior vendrán determinados de antemano.

 

Como elemento de autoevaluación, las dianas contribuirán al desarrollo de la metacognición de nuestros alumnos. Igualmente, una autoevaluación, como la presentada en la imagen previa, puede ser comparada con la coevaluación y autoevaluación de otros compañeros, o con la propia evaluación del docente. De esta manera, de un solo vistazo, se podrá abrir un interesante debate en el que los alumnos podrán reflexionar acerca de las percepciones que tienen sobre su propio aprendizaje.

 Diana de evaluación y metacognición en Geogebra.org


Acceso a la diana de evaluación en Geogebra.org

 

Espero que sea de utilidad para ti y para tus estudiantes y le saquéis mucho partido en el aula.

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Participación en el FAIaS | Happy Hour #4. Situaciones de aprendizaje para introducir para introducir el Machine Learning – Inteligencia Artificial en el aula

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El pasado 14 de junio tuvo lugar el HAPPY HOUR #4 del Proyecto FAIaS (Fomentando la Inteligencia Artificial en las Escuelas).

Moderado de manera magistral por Gregorio Robles (profesor de la Universidad Rey Juan Carlos y coordinador del proyecto), acompañado por René Fabián Zuñiga (compañero docente del proyecto y miembro del equipo directivo de una institución de Colombia) en calidad de experto invitado.
Como es habitual en este tipo de eventos organizados por FAIaS, se desarrolló en un formato muy dinámico y ameno reflexionando en torno a la introducción de la IA en las escuelas, analizando prácticas y modelos para su integración en las diferentes asignaturas y también se presentó las últimas funcionalidades que se incorporarán a la herramienta LearningML,  con el apoyo en la parte técnica de Antonio José Romero y Meritxell Díaz.

Gracias a la invitación de la organización del proyecto, participé en este evento presentando algunas situaciones de aprendizaje para intoducir la Inteligencia Artificial en el aula, mediante el trabajo con modelos numéricos con la herramienta LearningML, junto a Jesús Moreno (codirector de @programamos), reconocido especialista en el ámbito del Pensamiento Computacional y la IA, y a Juan David Rodríguez @juandalibaba padre de la herramienta LearningML quien nos adelantó las últimas novedades de esta potente herramienta. 

https://twitter.com/fosteringai/status/1575007478714023936?s=20&t=OmR_v1rglR3i0FCNFVFoyg

Si no tuviste la ocasión de verlo y tienes interés puedes volver a disfrutar el directo a través del siguiente enlace.

Vídeo con la grabación FAIaS | Happy Hour #4

SITIO WEB DEL PROYECTO
Toda la información sobre el proyecto, eventos y resultados están accesibles en el sitio web http://fosteringai.net
Recomiento seguir las diferentes publicaciones y evolución del proyecto.

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Programa HelloMath! de EduCaixa. Atrévete con la creatividad matemática. Pensamiento computacional en el aula de Matemáticas

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En esta entrada comparto información sobre un nuevo programa para trabajar el pensamiento computacional en el aula de Matemáticas. Se trata de HelloMath! Tendré la suerte de ser uno de los 18 miembros del equipo de formadores, distribuidos en 4 equipos, correspondientes a otras tantas sedes: Barcelona, Madrid, Sevilla y Zaragoza.

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:

  • Nodo Barcelona: Anton Aubanell, Raül Fernández, Belén Garrido, Guido Ramellini, Arnau Sánchez y Eulàlia Tramuns
  • Nodo Zaragoza: Mónica Arnal, Pablo Beltrán-Pellicer, Núria Begué y Sergio Martínez-Juste
  • Nodo Madrid: Fernando Blasco, Jorge Calvo, Jose Ángel Murcia y Belén Palop
  • Nodo Sevillla: Francisco Javier Álvarez, Juan Manuel Dodero, Luis Miguel Iglesias y Álvaro Molina

¿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.

¿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

  • Sede de Barcelona. Museo de la Ciencia CosmoCaixa 

Si tu centro es de Barcelona y alrededores, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath! 

  • Sede de Zaragoza. CaixaForum Zaragoza

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! 

  • Sede de Madrid. CaixaForum Madrid

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! 

  • Sede de Sevilla. CaixaForum Sevillla
Si tu centro es de Sevilla, 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

Si quieres asistir a las sesiones, rellena el siguiente formulario:

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Propuesta didáctica: Inteligencia artificial con LearningML. Modelo numérico. Botánicos en la escuela; clasificación de iris

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En esta entrada comparto una nueva propuesta didáctica para introducir la Inteligencia Artificial (IA) en el aula. En ella planteo un escenario de aprendizaje automático basado en un modelo numérico implementado con la herramienta LearningML. Se trata de una propuesta con enfoque STEM, que desarrolla Competencias Específicas de las materias Matemáticas y Biología y en el trabajo por ámbitos, entre ellos el ámbito científico y tecnológico de los programas de diversificación curricular.

Propuesta didáctica: Especies de iris.

Lo que he querido movilizar con esta propuesta es la capacidad de la herramienta para aprender únicamente a partir de los datos, sin ser programada de manera explícita, a clasificar iris, a partir de algunas medidas de sus sépalos y pétalos, con la especie que mejor se identifique.
Para ello, he seguido la siguiente secuencia:
  • En LearningML creo un modelo numérico basado en datos de 4 columnas.
  • A continuación creo 3 categorías, correspondientes a los tres tipos de especies.
  • Alimento el modelo con datos, en este caso concreto he usado cincuenta para cada una de las categorías.
  • Entreno el modelo para que aprenda a reconocer los números y busque patrones.
  • Una vez que finaliza el entrenamiento pasamos a ponerlo a prueba.

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

  • Además de ello, una vez que he considerado que el funcionamiento es óptimo, he elaborado un programa en Scratch asociado al modelo que nos permita trabajar en un entorno más visual.

Captura de pantalla. Aspecto del programa implementado en Scratch asociado al modelo numérico implementado en LearningML

Vídeo con explicación paso a paso y simulación de la propuesta didáctica: Especies de iris.

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.

El proyecto «Fostering Artificial Intelligence at School« (FAIaS)

Esta propuesta didáctica se enmarca en el ámbito del proyecto FAIaS. El aprendizaje automático es una de las ramas de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El vínculo entre la IA y la educación comprende tres ámbitos:
  • aprender con la IA, utilizando las herramientas de IA en las aulas
  • aprender sobre la IA, sus tecnologías y sus técnicas), y,
  • prepararse para la IA, permitiendo que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en nuestras vidas
Estos vínculos establecidos por la UNESCO se ponen de manifiesto y son concretados a través de la puesta en marcha de proyectos específicos.Se cree que la inteligencia artificial (IA) es un factor clave de la cuarta revolución industrial que transformará la economía y reinventará la naturaleza de nuestro trabajo. Estaremos cada vez más apoyados e interactuaremos con tecnología impulsada por Inteligencia Artificial. Esto exige una educación que nos prepare para este futuro.
Uno de los proyectos pioneros y más relevantes en el panorama educativo español y europeo es «Fostering Artificial Intelligence at School» (FAIaS). FAIaS tiene la intención de perfeccionar las habilidades, tanto cognitivas como blandas, necesarias para comprender, construir o interactuar con la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, consideramos la IA, no en el sentido estricto y puramente tecnológico, sino en el sentido amplio, ya que afecta muchas partes diferentes de nuestras vidas. Por lo tanto, optamos decididamente por un enfoque interdisciplinario e inclusivo que se centre no solo en las actividades STEM, sino que involucre todas las materias escolares y cubra una amplia gama de aspectos, incluidos los éticos, filosóficos, económicos, legales e históricos. Creemos que abordar un tema desde diferentes perspectivas profundiza la comprensión y crea cohesión entre los alumnos en un campo intrínsecamente interdisciplinario como la Inteligencia Artificial.

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Vídeo del FAIaS | Happy Hour #3 · Fomentando la Inteligencia Artificial en las Escuelas

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El pasado 16 de junio tuvo lugar el HAPPY HOUR #3 del Proyecto FAIaS (Fomentando la Inteligencia Artificial en las Escuelas).

Moderado de manera magistral por Gregorio Robles, profesor de la Universidad Rey Juan Carlos y coordinador del proyecto, tuve la suerte de participar, gracias a su invitación, junto a Ainhoa Erize Mota, asesora TIC del Berritzegune de Lasarte, en calidad de expertos invitados. En un formato muy dinámico y ameno estuvimos reflexionando en torno a la introducción de la IA en las escuelas, analizando prácticas, investigación educativa,… con el apoyo en la parte técnica de Antonio José Romero y Meritxell Díaz.

Vídeo con la grabación FAIaS | Happy Hour #3

 

SITIO WEB DEL PROYECTO
Toda la información sobre el proyecto, eventos y resultados están accesibles en el sitio web http://fosteringai.net
Recomiento seguir las diferentes publicaciones y evolución del proyecto.

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Propuesta didáctica: Inteligencia artificial con LearningML. Modelo numérico. Matemáticas; puntos, coordenadas y cuadrantes

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En esta entrada comparto una propuesta didáctica para introducir la Inteligencia Artificial (IA) en el aula de Matemáticas. En ella planteo un escenario de aprendizaje automático basado en un modelo numérico implementado con la herramienta LearningML.

Propuesta didáctica: ¿A qué cuadrante pertenece?

Lo que he querido movilizar con esta propuesta es la capacidad de la herramienta para aprender únicamente a partir de los datos, sin ser programada de manera explícita, a ubicar puntos, a partir de sus coordenadas, en el cuadrante que les corresponda.
Para ello, he seguido la siguiente secuencia:
  • En LearningML creo un modelo numérico basado en datos de dos columnas.
  • A continuación creo 4 categorías, correspondientes a los distintos cuadrantes del plano cartesiano.
  • Alimento el modelo con datos, en este caso concreto he usado una docena para cada una de las categorías.
  • Entreno el modelo para que aprenda a reconocer los números y busque patrones.
  • Una vez que finaliza el entrenamiento pasamos a ponerlo a prueba.

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

  • Además de ello, una vez que he considerado que el funcionamiento es óptimo, he elaborado un programa en Scratch asociado al modelo que nos permita trabajar en un entorno más visual.

Captura de pantalla. Aspecto del programa implementado en Scratch asociado al modelo numérico implementado en LearningML

Vídeo con explicación paso a paso y simulación de la propuesta didáctica: ¿A qué cuadrante pertenece?

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.

El proyecto «Fostering Artificial Intelligence at School« (FAIaS)

Esta propuesta didáctica se enmarca en el ámbito del proyecto FAIaS. El aprendizaje automático es una de las ramas de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El vínculo entre la IA y la educación comprende tres ámbitos:
  • aprender con la IA, utilizando las herramientas de IA en las aulas
  • aprender sobre la IA, sus tecnologías y sus técnicas), y,
  • prepararse para la IA, permitiendo que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en nuestras vidas
Estos vínculos establecidos por la UNESCO se ponen de manifiesto y son concretados a través de la puesta en marcha de proyectos específicos.Se cree que la inteligencia artificial (IA) es un factor clave de la cuarta revolución industrial que transformará la economía y reinventará la naturaleza de nuestro trabajo. Estaremos cada vez más apoyados e interactuaremos con tecnología impulsada por Inteligencia Artificial. Esto exige una educación que nos prepare para este futuro.
Uno de los proyectos pioneros y más relevantes en el panorama educativo español y europeo es «Fostering Artificial Intelligence at School» (FAIaS). FAIaS tiene la intención de perfeccionar las habilidades, tanto cognitivas como blandas, necesarias para comprender, construir o interactuar con la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, consideramos la IA, no en el sentido estricto y puramente tecnológico, sino en el sentido amplio, ya que afecta muchas partes diferentes de nuestras vidas. Por lo tanto, optamos decididamente por un enfoque interdisciplinario e inclusivo que se centre no solo en las actividades STEM, sino que involucre todas las materias escolares y cubra una amplia gama de aspectos, incluidos los éticos, filosóficos, económicos, legales e históricos. Creemos que abordar un tema desde diferentes perspectivas profundiza la comprensión y crea cohesión entre los alumnos en un campo intrínsecamente interdisciplinario como la Inteligencia Artificial.

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