STEM

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 *********@******xa.org?subject=%5BConsulta%5D%20HelloMath%2022-23″>he*******@******xa.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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8 prácticas de enseñanza esenciales para una Educación Matemática eficaz. Nuevo currículo de Matemáticas LOMLOE

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El nuevo currículo de Matemáticas derivado de la implantación de la LOMLOE supone un cambio de paradigma en muchos aspectos. Es normal que plantee dudas y que genere incertidumbre a la hora de abordar su implementación en el aula.

Poniendo la mirada más allá de la nomenclatura específica de la norma (Competencias Específicas, Saberes Básicos, Situaciones de Aprendizaje,…), os comparto unas recomendaciones que el Consejo Nacional de Profesores de Matemáticas (NCTM) de los EEUU publicó allá por 2014, en el marco de sus Principios para la Acción. Se trata de 8 prácticas de enseñanza que son esenciales para una educación matemática eficaz y que pueden serte de utilidad en tu trabajo en el aula a partir del próximo mes de septiembre.

Prácticas de enseñanza de las matemáticas

1. Establecer metas matemáticas centradas en el aprendizaje.

Una enseñanza efectiva de las matemáticas establece metas matemáticas claras de lo que están aprendiendo los estudiantes, sitúa las metas en una progresión de aprendizaje, y utiliza dichas objetivos para guiar las decisiones instruccionales.

2. Implementar tareas que promuevan el razonamiento y la resolución de problemas.

La enseñanza efectiva de las matemáticas involucra a los estudiantes en actividades que implican resolver y discutir, aquellas que promueven el razonamiento matemático y la resolución de problemas, y que permiten que emerjan múltiples maneras de abordar los problemas y una variedad de estrategias de resolución.

3. Usar y relacionar representaciones matemáticas.

La enseñanza efectiva de las matemáticas motiva a los estudiantes a hacer conexiones entre diferentes representaciones matemáticas para profundizar en la comprensión de los conceptos y procedimientos matemáticos, y como herramienta para la resolución de problemas.

4. Facilitar un discurso matemático significativo.

La enseñanza efectiva de las matemáticas promueve el diálogo entre los estudiantes, para que ellos puedan construir una comprensión compartida de ideas matemáticas, a través del análisis y comparación de los enfoques y argumentos.

5. Proponer preguntas con un propósito.

Una enseñanza efectiva de las matemáticas utiliza preguntas con el propósito de evaluar y mejorar el razonamiento del estudiante y hacer sentido de ideas y relaciones matemáticas importantes.

6. Lograr competencias procedimentales desde la comprensión conceptual.

Una enseñanza de las matemáticas efectiva logra destrezas en procedimientos matemáticos basándose en la comprensión conceptual, de manea que los estudiantes, en el tiempo, se vuelvan hábiles usando procedimientos de manera flexible, a medida que resuelven problemas contextualizados y matemáticos.

7. Apoyar el esfuerzo productivo en el aprendizaje de las matemáticas.

Una enseñanza de las matemáticas efectiva brinda consistentemente a los estudiantes oportunidades individuales y colectivas, y apoyo necesario para que se involucre en discusiones productivas a medida que se enfrentan con ideas y relaciones matemáticas.

8. Obtener y usar evidencias del pensamiento de los estudiantes.

Una enseñanza de las matemáticas efectiva utiliza evidencia del pensamiento del estudiante para evaluar el progreso de comprensión matemática y ajustar continuamente la enseñanza de la forma que apoye y extienda el aprendizaje.

Vídeo de presentación (en inglés)

Principles to Actions: Defining Core Practices of Teaching Mathematics – National Council of Teachers of Mathematics

Si tienes interés en conocer más, cada una de estas prácticas se examina y describe en profundidad en Taking Action: Implementing Effective Mathematics Teaching Practices (Boston et al., 2017; Huinker & Bill, 2017; Smith et al., 2017). Estos libros, en cada uno de los cursos (grados), son los textos fundamentales para el desarrollo del profesorado y el aprendizaje profesional en estas prácticas.

Reflexión y acciones

A partir de estas 8 prácticas, identificadas como nucleares hace casi una década por una institución de tanto prestigio en el ámbito de la Enseñanza y Aprendizaje de las Matemáticas como el NCTM, te propongo una re-lectura, únicamente del preámbulo de la materia de Matemáticas (Real Decreto 217/2022, de 29 de marzo, por el que se establece la ordenación y las enseñanzas mínimas de la Educación Secundaria Obligatoria), que creo te ayudará a mirar el nuevo currículo con otros ojos y encontrar muchas respuestas a preguntas que te habías planteado. Encontrarás sentido a este nuevo enfoque de matemáticas para el siglo XXI, aceptado, adoptado y recomendado por una amplia mayoría de la comunidad matemática mundial.

Matemáticas

Las matemáticas se encuentran en cualquier actividad humana, desde el trabajo científico hasta las expresiones culturales y artísticas, y forman parte del acervo cultural de nuestra sociedad. El razonamiento, la argumentación, la modelización, el conocimiento del espacio y del tiempo,, la toma de decisiones, la previsión y control de la incertidumbre o el uso correcto de la tecnología digital son características de las matemáticas, pero también la comunicación, la perseverancia, la organización y optimización de recursos, formas y proporciones o la creatividad. Así pues, resulta importante desarrollar en el alumnado las herramientas y saberes básicos de las matemáticas que le permitan desenvolverse satisfactoriamente tanto en contextos personales, académicos y científicos como sociales y laborales.

 

El desarrollo curricular de las matemáticas se fundamenta en los objetivos de la etapa, prestando especial atención a la adquisición de las competencias clave establecidas en el Perfil de salida del alumnado al término de la enseñanza básica. Dicha adquisición es una condición indispensable para lograr el desarrollo personal, social y profesional del alumnado, y constituye el marco de referencia para la definición de las competencias específicas de la materia.

 

Las líneas principales en la definición de las competencias específicas de matemáticas son la resolución de problemas y las destrezas socioafectivas. Además, se abordan la formulación de conjeturas, el razonamiento matemático, el establecimiento de conexiones entre los distintos elementos matemáticos, con otras materias y con la realidad, y la comunicación matemática, todo ello con el apoyo de herramientas tecnológicas.

 

La investigación en didáctica ha demostrado que el rendimiento en matemáticas puede mejorar si se cuestionan los prejuicios y se desarrollan emociones positivas hacia las matemáticas. Por ello, el dominio de destrezas socioafectivas como identificar y manejar emociones, afrontar los desafíos, mantener la motivación y la perseverancia y desarrollar el autoconcepto, entre otras, permitirá al alumnado aumentar su bienestar general, construir resiliencia y prosperar como estudiante de matemáticas.

 

Por otro lado, resolver problemas no es solo un objetivo del aprendizaje de las matemáticas, sino que también es una de las principales formas de aprender matemáticas. En la resolución de problemas destacan procesos como su interpretación, la traducción al lenguaje matemático, la aplicación de estrategias matemáticas, la evaluación del proceso y la comprobación de la validez de las soluciones. Relacionado con la resolución de problemas se encuentra el pensamiento computacional. Este incluye el análisis de datos, la organización lógica de los mismos, la búsqueda de soluciones en secuencias de pasos ordenados y la obtención de soluciones con instrucciones que puedan ser ejecutadas por una herramienta tecnológica programable, una persona o una combinación de ambas, lo cual amplía la capacidad de resolver problemas y promueve el uso eficiente de recursos digitales.

 

Las competencias específicas entroncan y suponen una profundización con respecto a las adquiridas por el alumnado a partir del área de Matemáticas durante la Educación Primaria, proporcionando una continuidad en el aprendizaje de las matemáticas que respeta el desarrollo psicológico y el progreso cognitivo del alumnado. Se relacionan entre sí y han sido agrupadas en torno a cinco bloques competenciales según su naturaleza: resolución de problemas (1 y 2), razonamiento y prueba (3 y 4), conexiones (5 y 6), comunicación y representación (7 y 8) y destrezas socioafectivas (9 y 10). (continúa)

Pese a que los principios realizan unas recomendaciones y los currículos establecen las líneas a seguir, las acciones del profesorado determinan sobremanera el impacto de las mismas. Los Principios para la Acción llaman a que, el éxito en matemáticas para todos, involucrará a los profesores, quienes, entre otras acciones:

  • planifican e implementan la enseñanza efectiva tal y como se describe en las ocho Prácticas de Enseñanza de las Matemáticas descritas.
  • desarrollan socialmente, emocionalmente, y académicamente ambientes seguros para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticasambientes de aprendizaje en los cuales los estudiantes se sienten seguros y confiados en comprometerse unos a otros con sus profesores.
  • evalúan materiales y recursos curriculares para determinar el grado en el cual dichos materiales están alineados con los currículos, asegurando un desarrollo coherente de los temas en y a través de los grados escolares, promueven las prácticas matemáticas, y apoyan la enseñanza efectiva que implementa las Prácticas de Enseñanza de las Matemáticas.
  • incorporan herramientas matemáticas y tecnología como una parte diaria de la clase de matemáticas, reconociendo que los estudiantes debiesen experimentar con “tecnologías para la actividad matemática” y manipulativos físicos o virtuales para explorar ideas matemáticas que son importantes.
  • proveen a los estudiantes de la retroalimentación de sus evaluaciones que sea: descriptiva, precisa, y a tiempo, incluidas sus fortalezas, debilidades, y los pasos necesarios para que progresen hacia las metas de aprendizaje.
  • trabajan colaborativamente con colegas para planificar la enseñanza, resolver desafíos comunes, y darse apoyo mutuo al tomar la responsabilidad colectiva por el aprendizaje del estudiante.

Espero que esta entrada te ayude a profundizar en la comprensión del nuevo currículo y en el rol del docente ante este nuevo paradigma educativo. Quedo a la espera de tus comentarios, aquí o en la redes sociales.

¡Salud y a seguir disfrutando del merecido descanso estival!

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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

 

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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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Participación en «Learning, Training & Teaching Activity (LTTA) FAIaS Braga · Fomentando la Inteligencia Artificial en las Escuelas»

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Inteligencia Artificial en Educación. LTTA FAIaS Braga

La pasada semana tuvo lugar, en la antigua y monumental ciudad de Braga (Portugal), un importante evento educativo para introducir la Inteligencia Artificial (IA) en la escuela, desde una visión interdisciplinar e inclusiva.
Si hace relativamente poco celebrábamos la introducción de competencias específicas y saberes básicos relacionados con el pensamiento computacional en Matemáticas y en otras materias en los Reales Decretos de Enseñanzas Mínimas de nueva ley educativa española,  LOMLOE (recomiendo lectura de este interesante análisis de Programamos), me encantaría poder ver reflejado en un futuro no muy lejano pasos en la misma dirección respecto a la IA.

Según la UNESCO, la inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafíos que afronta, hoy en día, el ámbito de la educación, de desarrollar prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecución del ODS 4. No obstante, estos avances tecnológicos rápidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las políticas y los marcos reglamentarios tienen aún dificultades para poder superarlos.
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.
Uno de los proyectos pioneros y más relevantes en el panorama educativo español y europeo es «Fostering Artificial Intelligence at School« (FAIaS) un proyecto Erasmus+ (2020-1-ES01-KA201-083047) financiado por la Comisión Europea durante el período comprendido entre el 01/09/2020 y el 31/08/2023 y con las siguientes instituciones como socios participantes:
  • Universidad Rey Juan Carlos (Spain), co-ordinator
  • Vrije Universiteit Brussel (Belgium)
  • CollectiveUp (Belgium)
  • Theatro Circo de Braga (Portugal)

Desde el 31 de mayo al 3 de junio de 2022, los investigadores invitados hemos participado en conferencias, actividades y talleres relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial en las escuelas.

Durante estas intensas, interesantes y enriquecedoras jornadas de trabajo, aprovecho estas líneas para agradecer la invitación recibida desde la coordinación del proyecto,  he tenido la oportunidad de:

  • aprender, conocer y compartir con colegas de España, Portugal, Bélgica, Luxemburgo, Grecia y Colombia, interesantes experiencias sobre el uso de la IA en Educación
  • reflexionar sobre los modos de introducir la IA en las escuelas,
  • debatir sobre sus implicaciones éticas
  • analizar las necesidades formativas previas de los docentes, e,
  • iniciar el diseño de planes de clase para ayudar y acompañar en los momentos iniciales a los docentes en la introducción de esta tendencia emergente en educación

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

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.
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.
OBJETIVOS
El objetivo final de FAIaS es mejorar el conocimiento de la inteligencia artificial en niños y jóvenes. Desglosamos esta meta en los siguientes objetivos de alto nivel:
  • Mejorar la comprensión de los estudiantes de secundaria sobre las tecnologías de IA y su impacto.
  • Proporcionar a los docentes de todas las materias herramientas y pautas en línea y fuera de línea que puedan integrarse fácilmente en sus cursos.
  • Mejorar los conocimientos de las minorías y grupos desfavorecidos de la sociedad en concreto, a través de la educación no formal.
  • Crear una herramienta interactiva en línea para que los alumnos y los profesores experimenten con la IA

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.

ALGUNAS FOTOS

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En esta entrada comparto el episodio emitido hoy en El Cazador de Cerebros, el magnífico programa de Pere Estupinyà que se describe en el sitio web de Play RTVE como Un viaje alrededor del mundo para conocer a las mentes más brillantes de la ciencia y la tecnología. Ideal para entender el presente y el futuro.

Si aún no estás del todo convencido de la necesidad y el poder de las matemáticas para definir los derroteros de la humanidad hoy día, ahondando en la serie de posts que vengo publicando desde hace unos años en esta bitácora matemática,

este programa te dará las respuestas a tus preguntas sobre: ¿para qué sirven las matemáticas?  e incluso a otras que ni tan siquiera te habías planteado.

Disfrútalo y compártelo para que otros aprendan y disfruten de la belleza y la utilidad de las matemáticas.

  • Las matemáticas siempre han sido importantes en la historia de la humanidad. Nos ayudan a entender el mundo y a resolver problemas de la vida real. Por ejemplo, a encontrar la manera más eficiente de cortar prendas en una gran industria de moda. O a predecir en tiempo real la altura de la ola de un tsunami y alertar así con tiempo a la población.
  • Pero en los últimos años su importancia ha crecido enormemente gracias a la revolución del big data y de la inteligencia artificial.
  • Con la enorme cantidad de datos disponibles, hoy en día se puede predecir la cantidad y calidad de las cosechas en agricultura, o detectar los fallos en la distribución de energía eléctrica, o mejorar los diagnósticos médicos.
  • Las empresas necesitan cada vez más matemáticos y ofrecen muchos incentivos a los jóvenes talentos.
  • Todo esto conlleva también riesgos, porque en las manos equivocadas los algoritmos de big data pueden convertirse en potentes armas para predecir nuestro comportamiento y tal vez manipularnos.

 

Matemáticas, la fórmula del éxito

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