Educación

Transformemos juntos nuestras concepciones docentes sobre la resolución de problemas matemáticos

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La transformación de nuestras concepciones como docentes es una tarea continua y esencial para mejorar la calidad educativa en el aula. Nuestras creencias y prácticas impactan directamente en cómo nuestros alumnos aprenden matemáticas y perciben su utilidad.

En el nuevo marco normativo, autonómico andaluz y estatal, derivado de la implantación de la LOMLOE, la resolución de problemas se posiciona como una herramienta metodológica clave, no solo para enseñar contenidos, sino también para desarrollar el razonamiento, la comunicación y la autonomía de nuestros alumnos.

Durante mi intervención en las Jornadas para el Impulso del Razonamiento Matemático en Andalucía, celebradas en Málaga y Córdoba hace un par de semanas, reflexionamos, entre otros aspectos, sobre cómo nuestras concepciones sobre los problemas pueden influir sobre la manera en qué los enseñamos, qué tipo de problemas enseñamos y cómo/qué aprenden nuestros alumnos.

El nuevo currículo de Matemáticas derivado de la implantación de la LOMLOE tiene como líneas principales en la definición de las competencias específicas de matemáticas la resolución de problemas y las destrezas socioafectivas. En la introducción de la materia se recoge literalmente:

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.

En este nuevo paradigma curricular, reforzado aún más si cabe en Andalucía con las Instrucciones de Razonamiento Matemático (18 junio 2024), se hace necesario poner la mirada en lo que la investigación educativa ha caracterizado como concepciones docentes sobre la resolución de problemas matemáticos.

Este artículo surge de los comentarios positivos que me han trasladado, por diferentes vías y redes sociales, muchos compañeros y compañeras de diferentes colegios e institutos de la geografía andaluza que acudieron a alguna de las jornadas o que han visto las grabaciones de las mismas, así como del interés común mostrado por la resolución de problemas y las concepciones que tenemos sobre ellas. Me reitero en mi opinión, como profesor de matemáticas e investigador en didáctica de la matemática, que este aspecto es crucial porque las concepciones afectan directamente tanto al proceso de enseñanza como al aprendizaje de nuestros alumnos.

Esta entrada en «el sitio de mi recreo», que no es otro que este blog de Matemáticas, no pretende ser más que una invitación a reflexionar, a compartir estrategias y a avanzar hacia una enseñanza más centrada en la resolución de problemas como eje vertebrador del aprendizaje matemático.

Ahora bien, como en todo proceso de transformación, debemos comenzar con una mirada instrospectiva, autocrítica y abierta al cambio, pilares básicos para construir una práctica docente más reflexiva, inclusiva y eficaz. 

A continuación planteo y ofrezco algunas respuestas y reflexiones que espero sean de utilidad para que ¡¡sigamos avanzando juntos!!

Ya me contarás tu opinión. Me interesa y mucho. 

Elaboración propia con DALL-E

PREGUNTAS, RESPUESTAS Y REFLEXIONES SOBRE LAS CONCEPCIONES DEL PROFESORADO SOBRE LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS 

1. ¿Por qué es importante estudiar las concepciones del profesorado sobre la resolución de problemas?

Es crucial porque estas concepciones determinan cómo enseñamos y cómo los alumnos aprenden. Creencias erróneas, a menudo relacionadas con una formación deficiente, pueden limitar el uso de estrategias efectivas y perpetuar prácticas poco centradas en el desarrollo del pensamiento matemático.

2. ¿Qué tipo de concepciones erróneas sobre la resolución de problemas se detectan?

Actualmente, se identifican los siguientes problemas comunes:

  • Expectativas sobre los alumnos. Subestimación de las capacidades de los alumnos para resolver problemas.
  • Gestión del aula. Dedicamos poco tiempo a la resolución de problemas, priorizando algoritmos y cálculo mecánico.
  • Diversidad cultural. La diversidad, especialmente las dificultades lingüísticas, es vista como una barrera en lugar de una oportunidad.
  • Estrategias matemáticas. Desconocemos y no enseñamos de manera explícita estrategias heurísticas, modelización o aspectos del pensamiento computacional como metodología de resolución de problemas.
  • Comunicación. Aunque reconocemos su importancia, no fomentamos que los alumnos expliquen sus procesos; ni oralmente ni por escrito.
  • Causas de las dificultades. A menudo atribuimos las dificultades a factores externos, en lugar de reflexionar sobre la metodología. 
  • Relevancia del proceso. Consideramos la resolución de problemas como secundaria, sin priorizar el desarrollo de habilidades matemáticas profundas.

3. ¿Qué factores favorecen la transformación de concepciones erróneas?

Los siguientes elementos resultan fundamentales para este proceso de transformación:

  • Toma de conciencia. Observar cómo nuestros alumnos resuelven problemas con éxito y emplean estrategias diversas.
  • Reflexión sistemática y continuada. Revisar y autoevaluar nuestras prácticas docentes.
  • Contraste de metodologías. Experimentar nuevas formas de trabajar, uso de distintas estrategias de resolución de problemas, modelización, investigación guiada, trabajo por proyectos, aprendizaje cooperativo,…

4. ¿Cómo influye la diversidad cultural en la resolución de problemas?

Aunque puede ser un reto, la diversidad cultural presente en nuestras aulas y en nuestros centros educativos es una riqueza que, bien gestionada, favorece el aprendizaje.

Las estrategias cooperativas, el trabajo en equipo en grupos heterogéneos y mixtos, la aceptación de la crítica razonada, el fomento de la perseverancia y una cultura de aprendizaje a partir del error, ayudan a superar barreras lingüísticas y promueven el intercambio de ideas desde diferentes perspectivas.

5. ¿Qué papel desempeña la comunicación en la enseñanza de la resolución de problemas?

Como se puede ver en diversos ejemplos en la presentación que usé, este es un aspecto fundamental y muy presente en mi aula, ya que considero que la comunicación es fundamental para que nuestros alumnos verbalicen sus ideas, compartan estrategias y construyan conocimiento colectivo.

Es de vital importancia dedicar tiempo para fomentar el diálogo y el debate matemático en el aula. 

6. ¿Qué estrategias didácticas mejoran la gestión del aula durante la resolución de problemas?

Entre las más efectivas destacan:

  • Asignar tiempo suficiente a la resolución de problemas.
  • Organizar el trabajo en pequeños grupos.
  • Proporcionar materiales manipulativos.
  • Enseñar estrategias específicas de resolución.
  • Fomentar el debate y la exposición de ideas.

7. ¿Es posible cambiar las concepciones del profesorado sobre la relevancia de la resolución de problemas?

Sí, es posible. Mostrar cómo la resolución de problemas introduce conceptos nuevos, desarrolla el pensamiento matemático y beneficia a nuestros alumnos puede transformar nuestra percepción y darle la importancia que merece.

Compartir nuestras prácticas de aula, en entornos presenciales (departamento, área, grupos de trabajo, jornadas, congresos,…) o virtuales (a través de blogs, redes sociales,…) es una buena opción. Doy fe de ello.

8. ¿Qué se necesita, que aspectos so para lograr una transformación de las concepciones?

Es imprescindible:

  • Espacios para reflexionar y planificar en equipo.
  • Formación continua en didáctica de la matemática.
  • Formación en gestión y dinámicas del aula, así como en aspectos cognitivos y no cognitivos del aprendizaje.
  • Un cambio en la cultura escolar que valore el análisis de la práctica docente y el desarrollo profesional.

FUENTES

  • Real Decreto 217/2022, de 29 de marzo, por el que se establece la ordenación y las enseñanzas mínimas de la Educación Secundaria Obligatoria.
  • Orden de 30 de mayo de 2023, por la que se desarrolla el currículo correspondiente a la etapa de Educación Secundaria Obligatoria en la Comunidad Autónoma de Andalucía, se regulan determinados aspectos de la atención a la diversidad y a las diferencias individuales, se establece la ordenación de la evaluación del proceso de aprendizaje del alumnado y se determina el proceso de tránsito entre las diferentes etapas educativas.
  • Instrucciones sobre las medidas para el fomento del Razonamiento Matemático a través del planteamiento y la resolución de retos y problemas en Educación Infantil, Educación Primaria y Educación Secundaria Obligatoria en Andalucía
  • Pastells, A. A. (2012). Proceso de transformación de las concepciones del Profesorado sobre la resolución de Problemas matemáticos. Enseñanza de las Ciencias. Revista de investigación y experiencias didácticas, 30(3), 71-88.

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Situación de Aprendizaje (SdA): IA para un mundo mejor. Pensamiento computacional, Scratch y Learning ML. #REA con eXeLearning

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En esta entrada quiero compartir una Situación de Aprendizaje (SdA) que elaboré hace casi dos años con la magnífica herramienta eXeLearning, para iniciar al alumnado en el uso de la IA, a través del Pensamiento Computacional, mostrando técnicas de Aprendizaje Automático, Machine Learning, haciendo uso de las herramientas Learning ML y Scratch.

SdA: IA para un mundo mejor

Mediante el trabajo en el aula con esta SdA pretendo introducir la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) al alumnado de ESO y Bachillerato. La misma presenta un enfoque práctico y guiado, paso a paso, facilitando la comprensión de conceptos complejos a través de ejemplos concretos, comprensibles por todos los alumnos, y el uso de herramientas visuales como Scratch y Learning ML. La inclusión de instrumentos de evaluación como las rúbricas presentes en el REA tienen la finalidad tiene la intención de ayudar a estimar de alguna manera, medir, el aprendizaje de los alumnos y asegurar un proceso educativo efectivo.

Se recomienda analizar con mayor profundidad todos el contenido del REA; enlaces a videos, así como explorar a fondo la SdA para obtener una visión más completa.

Quisiera destacar que el uso de la inteligencia artificial (IA), específicamente el Aprendizaje Automático (Machine Learning o ML) en Educación, a edades tempranas es posible a software educativo gratuitos; Scratch y la herramienta Learning ML.

Temas principales

  • Introducción a la programación con Scratch: Se destaca a Scratch como una herramienta ideal para iniciar a cualquier persona en la programación. Se mencionan sus características principales: lenguaje visual por bloques, comunidad online para compartir proyectos, fomento del pensamiento creativo y el trabajo colaborativo. 
  • Bloques de programación en Scratch: Se describe la función de los diferentes bloques de código en Scratch: Movimiento, Apariencia, Sonido, Control y Sensores. Se ejemplifica su uso para controlar objetos, crear animaciones, interactuar con el usuario y más. 
  • La importancia de los algoritmos: Se define un algoritmo como un conjunto de instrucciones ordenadas para obtener un resultado específico. Se menciona al matemático persa Al-Juarismi como el origen del término «algoritmo». 
  • Creación de modelos de IA con Learning ML: Se explica el proceso de generar un modelo de clasificación de datos en Learning ML, haciendo hincapié en la importancia de la cantidad y calidad de los datos. 
  • Aplicaciones prácticas de LearningML, en Matemáticas y en Biología (STEM): Se presentan dos ejemplos concretos de cómo usar Learning ML para:
  1. Predecir el cuadrante de un punto dadas sus coordenadas: Se describe el proceso de entrenar un modelo con datos de coordenadas y su cuadrante correspondiente, para luego probar su capacidad de predicción con nuevas coordenadas. 
  2. Clasificar flores Iris según sus características: Se detalla el uso de un conjunto de datos famoso sobre flores Iris para entrenar un modelo que clasifique nuevas flores en base a la longitud y anchura de sus sépalos y pétalos. 
  • Evaluación del aprendizaje: Se propone una rúbrica para evaluar el aprendizaje de los estudiantes en proyectos de IA, abarcando aspectos como la comprensión de la función de la IA, la importancia de los datos y la capacidad de desarrollar y programar una IA. 

Otros aspectos importantes del REA

  • La importancia del orden en la programación: Un algoritmo implica la realización de una instrucciones ordenadas.
  • El aprendizaje automático como reconocimiento de patrones: A partir de los datos introducidos, busca patrones entre ellos.
  • La potencia de la IA para predecir y clasificar: En los ejemplos se muestra la potencia de las herramientas sobre cómo son capaces de aprender y de obtener los patrones que les permite predecir.
  • El valor educativo de experimentar con datos erróneos: «Puede haber datos que sean erróneos, que estén contaminados. Pues ahí es donde realmente estaría la potencia didáctica y el trabajo en el aula con el alumnado».

Enlace al Recurso Educativo Abierto (REA) con la Situación de Aprendizaje (SdA)

https://luismiglesias.es/iaparaunmundomejor/SA/index.html 

Playlist en Youtube: Uso didáctico de la IA

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Presentación usada en las Jornadas de Impulso del Razonamiento Matemático en Andalucía

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El pasado martes 29 de octubre, en el Salón de Actos de la Facultad de Derecho de la Universidad de Málaga, y el lunes 4 de noviembre, en el Salón de Actos del Rectorado de la Universidad de Córdoba, se se han celebrado sendas jornadas para el profesorado de Andalucía Oriental y Andalucía Occidental.

Estas jornadas, impulsadas por la Dirección General de Innovación Educativa y Formación del Profesorado, y organizadas por los CEP de Málaga y de Córdoba han versado sobre las Instrucciones de Razonamiento Matemático (18 junio 2024),  con presentación institucional a cargo del DG de Innovación y Formación del Profesorado,  D. Francisco Javier Franco Fernández, y han constado de ponencias para las distintas etapas y mesas redondas.

En total han asistido más de 800 docentes de todas las provincias andaluzas, profesores y profesoras que imparten matemáticas en las distintas etapas educativas; Infantil, Primaria, Secundaria y Bachillerato. 

He tenido el gusto de participar en la mesa redonda moderada por D. Agustín Carrillo de Albornoz, SAEM Thales y Secretario General de la FESPM, junto a mis compañeros D.ª Belén Sepúlveda, D. Juan Antonio Reyes y D. Guillermo Cotrino.

Estoy encantando de que se potencie el razonamiento matemático y la resolución de problemas en Andalucía, muy feliz por el impulso de la Consejería de Desarrollo Educativo y la Formación Profesional con estas jornadas así como con el resto de actuaciones que desarrollarán las Instrucciones y agradecido por participar en las mismas aportando mi granito de arena.

Os comparto el material en el que he apoyado mi intervención por si fuera de utilidad, tanto para los docentes que han participado en las Jornadas, como para aquellos compañeros y compañeras que no han podido asistir.

Enlace a la presentación

Tweets de las Jornadas de los CEP de Málaga y Córdoba

Vídeos de la Jornadas de Córdoba y Málaga

Imágenes de ambas Jornadas

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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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Explorando la magia de GeoGebra y Python: PyGgb. Visualizaciones matemáticas interactivas para el aula

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En el proceso de aprendizaje de las matemáticas, la visualización y la interacción son clave para entender conceptos complejos. Asimismo facilita sobremanera la labor docente, como apoyo a las explicaciones. En los últimos meses, he estado disfrutando muchísimo de la combinación de dos herramientas poderosas: GeoGebra y Python. Juntas no solo nos permiten crear construcciones geométricas dinámicas y precisas, sino que también nos abren la puerta a explorar las matemáticas de forma más creativa e interactiva.
 

GeoGebra + Python: PyGgb

GeoGebra es ya una herramienta esencial en nuestras clases de matemáticas, conocida por su capacidad para modelar y explorar conceptos de forma visual. Pero al combinarla con Python, un lenguaje de programación accesible y potente, las posibilidades se multiplican. Esta combinación nos permite automatizar procesos, crear animaciones complejas y generar visualizaciones que de otra manera serían más difíciles de elaborar.

Fuente: @GeoGebra en X

Acceso al entorno de programación PyGgb

Basta introducir la url: https://geogebra.org/python/index.html y dar rienda suelta a tu imaginación. 

Tablero de ajedrez

8 aplicaciones prácticas para el aula

A continuación, os comparto algunos de los proyectos que he desarrollado y que he publicado en mi canal de YouTube. Cada uno de estos vídeos muestra cómo podemos usar esta combinación para crear visualizaciones matemáticas interactivas y atractivas que pueden llevar nuestras clases a otro nivel:

  • 1. Serie de polígonos regulares con GeoGebra + Python
    En este vídeo, exploro cómo generar una serie de polígonos regulares utilizando GeoGebra y Python. Es una forma excelente de mostrar la simetría y las propiedades geométricas de estos polígonos de manera visual y dinámica.

  • 2. Diseños geométricos variados con GeoGebra + Python
    Aquí podéis ver cómo usamos GeoGebra y Python para crear diseños geométricos variados y estéticamente atractivos. Es una oportunidad fantástica para que los alumnos vean cómo las matemáticas también pueden ser arte.

  • 3. Cicloide con GeoGebra + Python
    En este vídeo, construyo una cicloide, una curva generada por un punto en el borde de un círculo que rueda a lo largo de una línea recta. Es una aplicación perfecta para enseñar sobre curvas y sus propiedades tanto en cinemática como en geometría (sentido de la medida y espacial).

  • 4. Representación de rectas y tabla de valores: Ecuación explícita y=mx+n con GeoGebra + Python
    Este proyecto es ideal para mostrar la relación entre la ecuación de una recta y su representación gráfica, resaltando la importancia de las conexiones intramatemáticas, viendo el saber matemático como un todo integrado. Además, se genera automáticamente una tabla de valores, lo que facilita la comprensión de la pendiente y la intersección.

  • 5. Diseños geométricos variados: Cuadrados marchosos con GeoGebra + Python
    Aquí presento un diseño geométrico dinámico donde los cuadrados parecen «bailar» al ritmo de la programación. Es un recurso genial para captar la atención de los estudiantes y mostrar la belleza de la geometría dinámica. Un ejemplo claro del enfoque STEAM en el aula de Matemáticas

  • 6. Parábola y arte reglado con GeoGebra + Python
    Este vídeo explora cómo construir una parábola y cómo esta se puede utilizar para crear patrones geométricos atractivos. Es una excelente manera de conectar conceptos algebraicos con aplicaciones geométricas.

  • 7. Teselación hexagonal: Panal de abejas con GeoGebra + Python
    En este proyecto, exploro la teselación hexagonal, mostrando cómo se forma un panal de abejas. Es una forma perfecta de introducir a los estudiantes en conceptos de simetría, teselación y sus aplicaciones en la naturaleza.

  • 8. Diseños geométricos: Rotación de segmentos con GeoGebra + Python
    Finalmente, en este vídeo muestro cómo la rotación de segmentos puede generar patrones geométricos interesantes. Es ideal para discutir temas como la rotación y la simetría en el aula.

Ventajas pedagógicas

Incorporar Python en el uso de GeoGebra no solo añade una capa técnica interesante, sino que también introduce a los alumnos a la programación de una manera intuitiva y orientada a resultados, artefactos digitales concretos que pueden ser perfectamente el producto final de Situaciones de Aprendizaje competenciales. Esto no solo refuerza sus habilidades matemáticas, sino que también desarrolla competencias digitales que son cada vez más necesarias en el mundo actual.

 

Os animo a que veáis los vídeos que he compartido y que consideréis cómo estas herramientas podrían integrarse en vuestras clases. La combinación de GeoGebra y Python tiene el potencial de transformar la enseñanza de las matemáticas, haciendo que conceptos abstractos sean más tangibles y atractivos para los estudiantes.

Seguiré explorando nuevas formas de aprovechar esta potente combinación y compartiendo mis descubrimientos. ¡No os perdáis las próximas publicaciones y, como siempre, estaré encantado de conocer vuestras experiencias y comentarios!

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Matemáticas con herramientas digitales. Problema geométrico: dos cuadrados y un rectángulo, con Geogebra

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Navegando por la red me topé con este bonito problema:

«Dos cuadrados y un rectángulo. ¿Cuánto vale el área del rectángulo?»

Tras analizarlo con detalle y resolverlo usando un poco de trigonometría me di cuenta que era bastante más rico de lo que aparentaba y que escondía un bonito invariante geométrico relacionado con él área del cuadrado inicial, independientemente de cuales fueran las áreas de los cuadrados adyacentes dibujados. 

Y, en efecto, con ayuda de este magnífico software de geometría dinámica, Geogebra, pude certificar que era cierta mi observación. 

Es por ello por lo que he pensado que tal vez sería de utilidad para otros compañeros docentes que quieran trabajarlo en el aula. 

Bien como problema aislado, para analizar en detalle y promover un escenario de conjeturas (razonamiento y prueba), para seguir el protocolo de construcción y que los alumnos realicen construcciones del problema con diferentes tamaños, compartan sus resultados y conjeturen,…

Applet interactivo en Geogebra.org

Applet interactivo en Geogebra.org

Pulsa para colocar a pantalla completa (esquina inferior derecha) y pulsa el botón de reproducir (play)

 

Vídeo con explicación del problema e interacción con el applet

 

Espero que resulte de utilidad. Ya me contarás qué te parece y si te ha funcionado en el aula. 

Saludos y feliz domingo 😉

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Matemáticas con herramientas digitales. Posición relativa de rectas en el plano: resolución analítica (hoja de cálculo) y gráfica (Geogebra)

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En esta entrada comparto un ejercicio de estudio de la posición relativa de dos rectas en el plano, apoyado en dos herramientas digitales:

  1. Para la resolución analítica hemos usado la Hoja de cálculo de Google.
  2. Para la resolución gráfica hemos usado la archiconocida Geogebra.

Esta doble resolución favorece la comprensión por parte de nuestro alumnado, así ha ocurrido en Matemáticas B de 4º de ESO, y es por ello por lo que os lo he querido dejar por aquí. Al disponer de la representación gráfica y enfrentarla con la resolución analítica, favorece la conexión intra-matemática entre la ecuación, el significado de los distintos coeficientes y la representación gráfica de la recta. 

Posición relativa de rectas en el plano – Resolución gráfica (Pulsar para acceder a Geogebra)

Esto puede ser utilizado para enseñar, proyectando en la Pizarra Digital, o para que el alumnado elabore sus propios productos digitales, favoreciendo el aprendizaje significativo y el desarrollo competencial del mismo.

Espero que resulte de utilidad. Ya me contarás qué te parece y si te ha funcionado en el aula. 

Saludos y buen finde 😉

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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”.

Playlist Youtube. Uso didáctico de la IA

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(Vídeo) Conferencia en el XXVII Congreso Nacional de Matemática Educativa de Guatemala. Aprender y enseñar matemáticas con manipulativos virtuales

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El pasado 24 de noviembre del recién terminado 2023, disfruté impartiendo la Conferencia «Aprender y enseñar matemáticas con manipulativos virtuales» en el XXVII Congreso Nacional de Matemática Educativa, evento de referencia en nuestro querido país hermano de Guatemala, organizado por la Unidad de Modelación Matemática e Investigación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de San Carlos de Guatemala.

El evento contó con la participación de 44 ponentes de 8 países, Guatemala, México, Costa Rica, Estados Unidos de Norteamérica, Perú, Panamá, El Salvador y España, de forma virtual, con un total de 50 talleres y 6 conferencias plenarias acerca de la enseñanza y aprendizaje de esta materia en todos los niveles educativos. El mismo contó con la participación de 420 docentes.

Quiero expresar mi agradecimiento, por la confianza renovada y el respeto y cariño mostrado hacia mi trabajo, a todos los miembros del Comité Organizador del Congreso, con especial énfasis en la Dra. Mayra Castillo y el Dr. Julio Ricardo Castillo por todo el apoyo que me han dado, antes, durante y tras el evento.

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Comparto a continuación el enlace al evento en Facebook donde se encuentra en el vídeo de mi Conferencia «Aprender y enseñar matemáticas con manipulativos virtuales» donde, durante más de dos horas, reflexioné, compartí e interactué con los profesores participantes, proponiendo diferentes actividades matemáticas basadas en materiales manipulativos, simulando una situación real de clase a distancia, explicitando propuestas metodológicas, favoreciendo el razonamiento y la argumentación matemática.

Aprender y enseñar matemáticas con manipulativos virtuales

XXVII Congreso Nacional de Matemática Educativa de Guatemala

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