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IA para aprender mejor (también en matemáticas). Probando y explorando el nuevo modo “Estudiar y Aprender” de ChatGPT

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La inteligencia artificial está transformando nuestras formas de trabajar, enseñar y aprender. Uno de los últimos desarrollos en este sentido es el nuevo modo “Estudiar y Aprender” (Study Mode) incorporado recientemente en ChatGPT.

Según la información publicada el pasado 29 de julio en su página oficial, esta funcionalidad busca ofrecer una experiencia de aprendizaje más profunda, guiando paso a paso al usuario mediante preguntas, pistas y sugerencias, en lugar de limitarse a dar respuestas directas. La intención declarada es fomentar un aprendizaje real y no solo la finalización rápida de tareas o deberes.

¿Qué significa esto en la práctica? ¿Qué implicaciones puede tener en la enseñanza de las matemáticas en la educación secundaria? ¿Qué aporta al docente? ¿Y qué limitaciones presenta?

He tenido la oportunidad de experimentar con este modo mientras resolvía un problema de funciones lineales en contexto real (2.º de ESO), y he grabado el proceso. Puedes ver el vídeo completo más adelante, al final de esta entrada. 

 ¿Qué es exactamente el modo “Estudiar y Aprender”?

Según OpenAI, se trata de una experiencia interactiva especialmente diseñada para fomentar:

  • La participación activa del estudiante.
  • La gestión adecuada de la carga cognitiva.
  • El desarrollo de la metacognición y la autorreflexión.
  • La curiosidad como motor de aprendizaje.
  • Una retroalimentación útil y orientada a la mejora.

Estas intenciones se concretan en una serie de comportamientos programados en el modelo, elaborados con la colaboración de docentes, investigadores en educación y expertos en aprendizaje.

¿Qué cambia con respecto al uso habitual de ChatGPT?

Cuando se activa este modo, la interacción se transforma. Ya no se trata de obtener directamente el resultado de una ecuación o la respuesta correcta a un problema, sino de recibir preguntas orientativas, sugerencias parciales, estructuración progresiva de ideas y análisis del conocimiento a partir de lo que el usuario ya sabe o muestra saber.

El propio artículo menciona que se ha diseñado “para ayudar al alumnado a aprender de verdad, no solo a terminar una tarea”.

Algunas funciones destacadas:

  • Preguntas tipo socráticas en lugar de explicaciones completas desde el principio.
  • Pistas adaptadas al nivel del estudiante (gracias al uso de memoria conversacional).
  • Organización estructurada de contenidos complejos.
  • Cuestionarios y comentarios personalizados para consolidar conocimientos.
  • Flexibilidad para activar o desactivar el modo en cualquier momento de la conversación.

 ¿Y si lo aplicamos en clase de matemáticas?

En mi vídeo práctico lo aplico a este problema clásico para trabajar funciones afines, extraído de la sección Apuntes y exámenes de este mismo blog. 

“Nos cobran 0,5 € por cada bote de refresco y 3 € por el envío. Escribe la función que relaciona el número de botes y el precio total. ¿Cuánto pagaré por 250 botes? ¿Cuántos puedo comprar con 100 €?”

Lo interesante es que la IA no proporciona directamente la expresión algebraica, sino que devuelve preguntas como:

  • ¿Qué parte del coste es fija?
  • ¿Qué ocurre si no compras ningún bote?
  • ¿Cómo varía el precio si aumentas en 1 el número de botes?

Este enfoque puede facilitar una comprensión más profunda del problema, promoviendo la verbalización, el razonamiento progresivo, la representación gráfica y la conexión entre formas de representación.

Además, a partir de esta interacción, el asistente ayudó a generar:

  • Una ficha de aula con pistas, detección de errores y actividades de ampliación.
  • Una rúbrica de evaluación oral para valorar la explicación matemática del alumno.
  • Una versión del problema adaptada para alumnos de incorporación tardía con escaso dominio del español.

¿Y para el profesorado?

Aunque está diseñado pensando en el alumnado (inicialmente universitario), el modo de estudio también puede resultar útil para docentes que diseñan, adaptan o evalúan tareas.

Algunos usos posibles que estoy explorando:

  • Planificación didáctica con mayor estructura.
  • Diseño de tareas competenciales anticipando errores comunes.
  • Evaluación formativa con ideas para formular preguntas y observar procesos.
  • Atención a la diversidad mediante adaptaciones guiadas del lenguaje o los contenidos.

Limitaciones y perspectivas

OpenAI reconoce que este es solo el primer paso y que aún quedan elementos por mejorar:

  • El comportamiento puede ser inconsistente entre sesiones, ya que se basa en instrucciones externas.
  • La personalización aún es limitada y se irá afinando según el uso y la retroalimentación.
  • Se están desarrollando nuevas visualizaciones y mecanismos de seguimiento del progreso.
  • El impacto real aún está siendo evaluado por estudios en curso con colaboración de universidades como Stanford.

 Conclusión provisional tras la primera experiencia

El modo “Estudiar y Aprender” es una iniciativa interesante que puede contribuir a democratizar el acceso a un acompañamiento cognitivo más personalizado. No sustituye al docente, pero puede complementar ciertos procesos del aula, siempre que se utilice con criterio y desde una perspectiva pedagógica bien fundamentada.

Habrá que seguir probando, evaluando y compartiendo experiencias para entender mejor sus posibilidades y sus límites.

Por mi parte, seguiré integrándolo en mis propuestas de aula y formación docente, y compartiendo los resultados.

Enlace al vídeo

Aquí puedes ver el vídeo completo de mi experiencia práctica con este modo aplicado a un problema de funciones lineales en 2.º de ESO:

 

¿Y tú? ¿Lo has probado ya? ¿Te parece una ayuda real o un asistente más?
Te leo en comentarios o en redes sociales con el hashtag: #IAEducativa #matematicas11235813 #ChatGPT

 

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Artículo en Huelva Información · ChatGPT ya hace los deberes. Ahora toca rediseñar la educación

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El debate sobre el papel de la inteligencia artificial en la educación sigue creciendo y, con él, la necesidad de una reflexión serena y con sentido pedagógico sobre cómo acompañar a nuestros estudiantes en esta nueva era. Fruto de esta preocupación, y también de la convicción de que es momento de construir con criterio, no de censurar por miedo, el periódico Huelva Información publicó el pasado domingo 15 de junio un artículo, tribuna de mi autoría, titulado ChatGPT ya hace los deberes. Ahora toca rediseñar la educación.

Pues esto mismo. Que ChatGPT ya hace los deberes… ahora el reto es rediseñar el sentido de las tareas escolares.

¿Podemos convertir los deberes en experiencias que inviten a pensar, crear, comunicar, emocionar… y no solo a repetir?

En el citado artículo hago una llamada a repensar, con ética y pedagogía, qué significa, en mi opinión, aprender en tiempos de IA.

 

Creo que ha llegado el momento de repensar el tipo de tareas y experiencias de aprendizaje que ofrecemos a nuestros estudiantes. En lugar de seguir proponiendo ejercicios mecánicos y fácilmente replicables por una máquina, es hora de impulsar tareas que fomenten:

  • la comprensión profunda,
  • la comunicación razonada y crítica,
  • la aplicación creativa del conocimiento,
  • la conexión con el entorno y con los desafíos reales.

Pienso que debemos convertir la educación en un proceso auténtico, donde la IA puede sumar pero nunca reemplazar el valor insustituible del pensamiento humano y de la interacción significativa entre personas (docentes-estudiantes).

Tal como subrayo en el texto, el foco debe estar en cómo utilizamos estas tecnologías para empoderar al alumnado, para enriquecer la docencia y para hacer de la escuela un espacio aún más relevante en este nuevo contexto educativo derivado del aterrizaje de la IA. Porque, al fin y al cabo, el reto no es solo tecnológico sino profundamente educativo y ético.

Si deseas leer el artículo completo, puedes acceder a la versión digital publicada aquí: “ChatGPT ya hace los deberes. Ahora toca rediseñar la educación” – Huelva Información.

ChatGPT ya hace los deberes, ahora toca rediseñar la educación

La irrupción de la inteligencia artificial es una oportunidad ahora para afrontar una transformación del trabajo escolar

Luis Miguel Iglesias Albarrán – Licenciado en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Sevilla, profesor y director del IES San Antonio de Bollullos Par del Condado.

Durante generaciones, los deberes escolares han sido una extensión del aula. Copiar definiciones, resolver ejercicios rutinarios o memorizar fechas, han ocupado tardes enteras. Pero el mundo ha cambiado. Hoy, en cuestión de segundos y sin apenas esfuerzo, proporcionando una simple instrucción (prompt) a ChatGPT, Gemini o similares, un alumno puede obtener: una redacción, un problema resuelto o un resumen, con una sorprendente corrección formal y un estilo adaptado a su nivel. Pero lo más inquietante, o fascinante, es que la IA seguirá mejorando, haciendo cada vez más difícil saber si una tarea la ha hecho un alumno o una máquina.

¿Tienen sentido entonces los deberes tal como los conocemos? La irrupción de la IA ha cuestionado una práctica que parecía intocable. Pero el problema no es la tecnología, sino el tipo de tareas. Si siguen siendo repetitivas y mecánicas están abocadas a la obsolescencia, porque la IA las resuelve más rápida, mejor, sin cansancio… y con cero estrés.

Tal vez no deban desaparecer, o quizás sí, si solo contribuyen a agravar desigualdades de partida por razones socioeconómicas, o por circunstancias personales o familiares del alumnado. Pero ese es otro debate, muy necesario, vinculado a la equidad y al papel de la educación como verdadero ascensor social.

Lo que sí urge es transformarlos. En lugar de una veintena de operaciones combinadas o una ficha de ecuaciones sin contexto, se podría pedir una explicación didáctica, enriquecida con voz e imágenes, que evidenciara comprensión y capacidad de aplicación en situaciones reales (presupuestos, recetas, estadísticas…). Dicha explicación incluiría, además del proceso seguido, su utilidad y aplicación en varias situaciones problemáticas de la vida cotidiana. Este tipo de tareas no pueden ser resueltas ni defendidas en clase por una IA, porque exigen pensar, comunicar, conectar ideas y emocionar al explicar. Se trata de pasar de la ejecución mecánica al aprendizaje competencial: saber, saber hacer y saber ser, de forma integrada. En este contexto, enfoques como LingMáTICas, que vinculan lengua, matemáticas y TIC, se antojan de gran valor para formar alumnado que razone y se exprese de forma crítica y creativa.

«(Acerca de los deberes escolares) Tal vez no deban desaparecer, o quizás sí, si solo contribuyen a agravar desigualdades»

Este nuevo paradigma, lejos de restar valor al profesorado, realza su papel como mediador imprescindible entre el saber y el verdadero sentido de la educación. Con la formación específica adecuada y el compromiso profesional históricamente demostrado, basta recordar el extraordinario esfuerzo desarrollado en el contexto pandémico de la Covid-19, estará más que capacitado para asumir este reto.

No se trata de competir con la IA, sino de usarla como aliada, con criterio pedagógico y sentido ético, en la atención a la diversidad del alumnado y en la realización de tareas administrativas. Yerran quienes, por desconocimiento o con una intención insana, reducen el debate a IA vs. profesorado. Porque la IA puede corregir una redacción, pero no detectar la inseguridad con la que fue escrita; puede resolver una ecuación, pero no saber si se comprendió el problema; puede sugerir ideas, pero no contagiar entusiasmo. Esta tarea, profundamente humana, sigue estando en manos de quienes educan desde la cercanía, el conocimiento y la vocación.

«La IA puede sugerir ideas, pero no contagiar entusiasmo, como quien educa en la cercanía»

Eso sí, conviene lanzar una advertencia. El uso de estas tecnologías exige formación a la par que prudencia. Son herramientas potentes que llevan aparejadas riesgos éticos, sesgos o usos perjudiciales. Las grandes corporaciones tecnológicas deben garantizar la privacidad y regular su funcionamiento y, desde la escuela, debemos trabajar con alumnado y familias en un proceso alfabetizador para incidir en los aspectos éticos y legales derivados de su uso, promoviendo una cultura digital crítica, segura y responsable para aprovechar todo su potencial, sin desviarnos de los fines educativos que deben guiar su uso.

Para las familias, esta transformación supone también una oportunidad. Durante décadas, los deberes han sido fuente de conflictos y ansiedad en los hogares. La IA podría aliviar esa tensión y ayudar a pasar del control al acompañamiento y del deber impuesto al interés compartido por aprender. Se trata de recuperar la conversación, la curiosidad, así como el valor de preguntar y de descubrir juntos.

Más que hablar del fin de los deberes deberíamos hablar de su renovación profunda. No aporta nada seguir pidiendo al alumnado deberes que una máquina ya realiza en segundos y que bastaría con copiar las respuestas a prompts sencillos con una IA, sin que medie ningún proceso real de comprensión ni de aprendizaje. Hay que proponer desafíos auténticos, tareas abiertas, proyectos en los que se impliquen emocionalmente, que les permitan pensar, comunicarse y poner en juego lo aprendido.

Hace más de medio siglo, Paulo Freire escribió que “enseñar no es transferir conocimiento, sino crear las posibilidades para su producción o construcción”. Esa idea, plasmada con mucha antelación a que contáramos con una IA conversacional como ChatGPT u otras análogas, cobra hoy día más sentido que nunca. La Educación no consiste en acumular respuestas, sino en aprender a hacer preguntas. Y eso, por mucho que avance la tecnología, seguirá dependiendo de la inteligencia humana: de la que piensa, siente, duda, comunica… y educa.

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Solo el ejercicio mantiene vivas las capacidades mentales.
Las matemáticas no son solo números: son una forma de pensar, de entender el mundo… de abordar sus problemas y proponer soluciones.
Porque aprender a pensar también es aprender a vivir.
 

Video 🎞️

La capacidad 🧠 de los cuervos 🐦‍⬛ para resolver problemas es 🔝
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Música y matemáticas se dan la mano en el cuadrado infinito (The infinite square)

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Una partitura que parece un juego. Un dibujo que suena. Un cuadrado que no acaba nunca…

Así es The Infinite Square (1975), una obra del compositor cubano-estadounidense Aurelio de la Vega, al que descubrí hace algún tiempo. Aurelio es una de esas mentes que supo entrelazar arte, azar y abstracción con una libertad que parece nacida del mismo espíritu que impulsa a un matemático cuando imagina infinitos caminos en un tablero finito.

Nacido en La Habana en 1925 y fallecido en California en 2022, De la Vega forma parte de esa constelación de creadores que apostaron por una música gráfica. Entre 1975 y 1977 dibujó, coloreó a mano y diseñó un conjunto de partituras que son auténticos paisajes sonoros por descubrir.

The Infinite Square no está compuesta para una formación concreta, sino “para cualquier número de instrumentos y/o voces”. En la versión que puedes escuchar aquí, el cuadrado cobra vida gracias a una flauta, un oboe, un saxofón alto y un clarinete bajo, dibujando un espacio sonoro cambiante, libre, casi como un plano de una ciudad donde las rutas se improvisan.

Y ahí están las matemáticas, sin necesidad de que se aparezcan en foma de números.

  • El cuadrado, representando simetría y estructura.
  • El infinito, concepto matemático que tanto inquieta, al tiempo que seduce.
  • La indeterminación, tan propia de las matemáticas como de la música aleatoria.

Cada interpretación es distinta. Como en la matemática combinatoria, las posibilidades crecen y se expanden. No hay dos cuadrados iguales. No hay un único infinito.

Sin duda alguna nos invita a mirar con los oídos y a escuchar con los ojos convirtiendo al intérprete en creador, y al oyente en coautor, cómplice, de esta nueva creación.

Como ya he comentado en otras entradas de este blog, nos recuerda que las matemáticas también son una forma de arte, y el arte, una forma de pensar con precisión… aunque el camino sea incierto.

🎼 The Infinite Square (1975), de Aurelio de la Vega.🎼 

🎷 Interpretado por Simon Desorgher (flauta), Catherine Pluygers (oboe), Adrian Northover (saxofón alto) e Ian Mitchell (clarinete bajo)

Ya lo veis, cuando matemáticas y música se dan la mano, surgen caminos inesperados. El cuadrado infinito (The infinite square) es un buen ejemplo de ello.

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Estrenando el nuevo modelo de OpenAI: o1-preview. Resolviendo con ChatGPT un problema de Matemáticas II de la Prueba de Acceso a la Universidad EBAU

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En los dos últimos años he ido compartiendo diversas entradas sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo. Entradas relacionadas con materiales y propuestas didácticas o presentaciones de ponencias realizadas en distintos foros educativos. 
 
Tomando como punto de partida la necesaria alfabetización básica en Pensamiento Computacional y Algorítmico, continuando con el Aprendizaje Automático, aspectos éticos y legales, hasta llegar a propuestas educativas de uso de la IA Generativa, principalmente para docentes por razones obvias de limitaciones de uso para edades tempranas, reflexionando continuamente sobre el camino andado, atento a su evolución y a sus posibilidades didácticas. 
 
En este artículo sobre la #InteligenciaArtificial en el ámbito educativo, publicado a de finales de abril de este mismo año en el Periódico Magisterio: La IA en las aulas, una nueva ecuación para modelar el futuro educativo, presentaba la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las aulas como un desafío similar a la resolución de un problema matemático abierto, destacando cómo la IA puede revolucionar la educación mediante la personalización del aprendizaje, la reducción de la carga burocrática de los docentes y facilitar la creación de entornos educativos más accesibles. Al mismo tiempo, señalaba algunos de los retos que conlleva esta desafío, como la brecha digital, los sesgos inherentes a los algoritmos y la importancia de mantener la interacción humana en el proceso educativo.
 
En esta entrada comparto la primera de mis interacciones con el nuevo modelo lanzado hace unos días por OpenAI, el cual da un salto cualitativo importante en el apartado de razonamiento, crucial para el trabajo en nuestra materia. 
 
Ejemplo práctico. Resolviendo un problema del examen de Acceso a la Universidad con el nuevo modelo de OpenAI: o1-preview

Como he comentado, OpenAI ha lanzado recientemente un nuevo modelo llamado o1, el primero de una serie de modelos centrados en el «razonamiento». Este modelo ha sido entrenado para resolver preguntas complejas de manera más rápida que un humano, y se acompaña de una versión más ligera, llamada o1-mini, que es más económica y accesible. Si habías oído hablar o leído sobre el modelo Strawberry, ya está aquí. Este es el tan esperado modelo.

Para OpenAI, o1 representa un paso importante hacia la inteligencia artificial de tipo humano. Según indican en las notas de prensa publicadas, en términos prácticos, ha demostrado ser más eficaz en la escritura de código y en la resolución de problemas multietapa, comparado con modelos anteriores. Sin embargo, este modelo es más caro y más lento de utilizar en comparación con GPT-4o. OpenAI ha decidido denominar este lanzamiento como una “vista previa” (de ahí lo del 1 y preview) para resaltar lo incipiente que aún es.

Para ilustrar el potencial de o1-preview, vamos a ponerlo a prueba con un problema real de matemáticas extraído de la EBAU 23-24, del examen de Matemáticas II de Acceso a la Universidad de la Comunidad de Madrid. El problema es el siguiente:

Fuente: ebaumatematicas.com
Os comparto un vídeo con la interacción que he tenido y comentando cómo ha abordado la resolución y, también, el enlace a la conversación que he mantenido con ChatGPT: o1-preview.
 

 
 
Reflexión

El modelo o1-preview ha sido capaz de resolver este problema planteando y resolviendo un sistema de 3 ecuaciones con 3 incógnitas, paso a paso, aplicando técnicas de resolución y detallándolo completamente, para acabar incluso comprobando la validez de las soluciones obtenidas. Y todo ello, en 14 segundos. Sí, puede parecer demasiado tiempo desde el punto de vista computacional, y lo saben en OpenAI. Pero no me digáis que no es prometedor. Este resultado no solo demuestra la capacidad del modelo para manejar problemas matemáticos de distintas etapas educativas y categorías, sino que también subraya su utilidad como herramienta de apoyo en la enseñanza y en la preparación y aprendizaje de nuestros estudiantes, en su día a día, y para este tipo de exámenes.

El lanzamiento de o1-preview marca un hito importante en el uso de inteligencia artificial para la resolución de problemas complejos, acercándonos cada vez más a un futuro donde las máquinas puedan asistir de manera más natural a los humanos en tareas intelectuales avanzadas.

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Artículo en Periódico Magisterio · La IA en las aulas, una nueva ecuación para modelar el futuro educativo

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Hoy quiero compartir con vosotros e invitaros a leer este artículo sobre la #InteligenciaArtificial en el ámbito educativo, una colaboración que he realizado para el Periódico Magisterio: La IA en las aulas, una nueva ecuación para modelar el futuro educativo 👨‍💻👩‍💻, decano de la prensa educativa española, desde 1866 informando sobre el sector de la educación.
 
En él presento la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las aulas como un desafío similar a la resolución de un problema matemático abierto, destacando cómo la IA puede revolucionar la educación mediante la personalización del aprendizaje, la reducción de la carga burocrática de los docentes y facilitar la creación de entornos educativos más accesibles. Al mismo tiempo, señalo alguno de los retos que conlleva, como la brecha digital, los sesgos inherentes a los algoritmos y la importancia de mantener la interacción humana en el proceso educativo.

Para abordar este desafío, recomiendo desglosar el problema en subproblemas más manejables, identificar fortalezas y obstáculos, y analizar las necesidades individuales de los estudiantes. Subrayo que la implementación de la IA requiere una estrategia multidimensional que involucra: la adaptación de currículos, la formación docente y la mejora de la infraestructura/dotación tecnológica, así como la necesidad de establecer políticas de privacidad de datos.

Finalmente, hago hincapié en que la integración de la IA no debe verse como un punto final, sino un proceso continuo que requiere la participación de todos los actores educativos. A través de la evaluación constante de los resultados, las estrategias deben ajustarse para equilibrar la innovación tecnológica con las necesidades humanas y mantener un enfoque abierto.

 

Periódico Magisterio · La IA en las aulas, una nueva ecuación para modelar el futuro educativo

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EDUCACIÓN Con el apoyo de SEK Education Group

La IA en las aulas, una nueva ecuación para modelar el futuro educativo

El profesor de Educación Secundaria de Matemáticas y director del IES San Antonio, Luis Miguel Iglesias Albarrán, aborda el desafío, y plasma las oportunidades, de la integración de la IA en educación.
 
REDACCIÓN Jueves, 25 de abril de 2024
 

La irrupción de la Inteligencia Artificial nos ha situado ante una era de cambio y exploración global. La Educación no puede ni debe mantenerse al margen. Hay que aprovechar esta coyuntura para seguir dando pasos en el proceso de transformación educativa y digital, mediante escenarios de innovación controlados, y avanzar tanto en calidad como en equidad educativa.

“Abordar la integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo puede compararse con la resolución de un interesante problema matemático abierto” cita el profesor de Matemáticas Luis Miguel Iglesias Albarrán. Desde su experiencia explica como “en matemáticas estamos habituados a enfrentar desafíos que requieren no solo de conocimientos y destrezas, sino también de creatividad, ciertas dosis de perseverancia e ingenio y de una visión integral para encontrar soluciones eficaces a los mismos”.

Como ya se ha anticipado, la adopción e integración con aprovechamiento de la IA en Educación plantea un problema que moviliza un amplio conjunto de variables. Estas hay que identificarlas, interpretarlas y combinarlas para maximizar su potencial, al tiempo que hay que trabajar para minimizar, e incluso neutralizar, algunos de los riesgos asociados.

Planteamiento del problema

La ecuación resultante de la modelización matemática para la resolución de este problema nos presenta a la IA como una herramienta potencialmente revolucionaria para: personalizar el aprendizaje, atender a las diferencias individuales de los alumnos, reducir la carga burocrática de los docentes, automatizar tareas administrativas, facilitar nuevos escenarios de enseñanza-aprendizaje y hacer la educación más accesible para todos.

Sin embargo, no podemos obviar que el otro miembro de la ecuación incluye factores como: la brecha digital, los sesgos que presentan estos sistemas de aprendizaje automático, la veracidad y fiabilidad de la información que proporciona, la privacidad y autoría de los datos e información que maneja, así como la ética de la IA.

La clave estará en equilibrar la innovación tecnológica con las necesidades humanas

“Por si fuera poco, a todo ello hay que añadir la necesidad de mantener una interacción humana significativa en el proceso de aprendizaje ya que, aunque la IA tiene el potencial de transformar y enriquecer el aprendizaje de muchas maneras, la interacción humana sigue siendo un pilar fundamental de la Educación”, añade Albarrán. Cuidar y mantener este aspecto humano del aprendizaje asegura una experiencia educativa más enriquecedora, “preparando a nuestros jóvenes estudiantes no solo académicamente sino también como miembros empáticos y agentes de cambio de la sociedad”.

Abordando la resolución

“Una vez planteado el problema y con la ecuación por delante, para abordar la resolución de este desafío, debemos desglosar el problema en subproblemas del mismo tipo pero de menor tamaño. A su vez, en cada subproblema o etapa debemos identificar las fortalezas que podamos aprovechar, los obstáculos que debamos superar, así como estar preparados para los que puedan surgir durante el proceso”, aclara Albarrán.

Tenemos ante nosotros un camino repleto de oportunidades para innovar y transformar cómo aprendemos y cómo enseñamos

A la hora de abordar la implantación de la IA en un contexto educativo, hay que tratar de conseguir metas intermedias. Esto implica analizar las necesidades individuales del alumnado, la infraestructura tecnológica disponible, tanto en los centros educativos como en los hogares, así como las competencias digitales de todos los agentes implicados. Todo ello, teniendo presente permanentemente las limitaciones de edad para usar estas herramientas, atendiendo a la legislación vigente.

Aplicación de estrategias

De igual manera que en un problema matemático diferentes enfoques o abordajes pueden llevarnos a la solución, la implementación de la IA en el ámbito educativo requiere de una estrategia multidimensional. Esto incluye desde la adaptación de los currículos a itinerarios de formación docente, pasando por el desarrollo de una infraestructura tecnológica, hasta la creación de políticas de privacidad y seguridad de datos.

La integración efectiva de la IA en Educación no debe ser vista como un punto final, sino como un proceso continuo e iterativo de aprendizaje.

Las administraciones educativas, los claustros de profesorado y las comunidades educativas en su conjunto, deben participar en este nuevo horizonte educativo.

Para conseguir este balance, Albarrán explica que “la revisión y evaluación constante de los resultados, en el seno de los órganos colegiados y de gobierno de nuestros centros educativos, son esenciales para asegurarnos de que estamos en el camino correcto. Así como durante la realización de las tareas matemáticas revisamos nuestros razonamientos y cálculos y ajustamos nuestras estrategias según sea necesario, en la implementación de la IA en Educación debemos tener una mentalidad abierta”.

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Diagramas de cinta y ecuaciones asociadas. Sentido algebraico. Desmos

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En esta entrada comparto una actividad para practicar la asociación entre una representación mediante un diagrama de cinta y varias ecuaciones asociadas al mismo.

La actividad la elaboré hace bastante tiempo con Desmos. Hoy la recupero en esta entrada por si fuera de utilidad en tu aula.  

Concreción curricular

· Competencias específicas: Conexiones intra-matemáticas (CE5) y Representación (CE7)

· Saberes Básicos: Sentido algebraico 

Actividad en Desmos activities

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Acceder a la actividad en Desmos activities: https://student.amplify.com/join/#/MRGKU9?lang=es 

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Cita: Transformación del error en oportunidad de aprendizaje

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En el aula de Matemáticas, un alto porcentaje del tiempo estamos cometiendo errores.

Aprovechemos ese valioso tiempo para establecer un diálogo matemático constructivo, perderle el miedo, y transformarlo en oportunidad de aprendizaje.

Luis M. Iglesias (2023) · MatemáTICas: 1,1,2,3,5,8,13,…

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Álgebra de sucesos con Desmos. Sentido Estocástico. Animación

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En esta entrada comparto un gif animado sobre el álgebra de sucesos, obtenido a partir de un applet interactivo que elaboré hace algún tiempo con Desmos.

Concreción curricular

· Competencias específicas: Conexiones intra-matemáticas (CE5) y Representación (CE7)

· Saberes Básicos: Sentido estocástico 

Descripción

Animación

Álgebra de sucesos. Realizado con Demos por Luis M. Iglesias bajo licencia CC BY SA 4.0

Álgebra de sucesos. Realizado con Desmos por Luis M. Iglesias bajo licencia CC BY SA 4.0

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