Educación

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

«IA para aprender mejor (también en matemáticas). Probando y explorando el nuevo modo “Estudiar y Aprender” de ChatGPT Aunque diseñado pensando en el alumnado (inicialmente universitario), el modo de estudio también puede resultar útil para docentes.»

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

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31/07/2025 por luismiglesias 2º E.S.O Aprendizaje Aprendizaje Automático Apuntes y Exámenes Asistente GPT ChatGPT Competencia matemática Competencias Clave Debate educativo Desarrollo Profesional Docente Didáctica Didáctica de la Matemática Divulgación Docencia E.S.O. Educación Escuela XXI Formación del profesorado Innovación Innovación y Experimentación Inteligencia Artificial Machine Learning Prensa y Matemáticas Profesión Docente 0

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.

«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.»

Inteligencia Artificial de ChatGPT para docentes. Generación de mapa mental. Clasificación de triángulos

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20/06/2025 por luismiglesias Aprendizaje Aprendizaje Automático Asistente GPT ChatGPT Competencia matemática Competencias Clave Debate educativo Desarrollo Profesional Docente Didáctica Divulgación Docencia Educación Entrevista Entrevistas Escuela XXI Formación del profesorado Innovación Innovación y Experimentación Inteligencia Artificial Machine Learning Prensa y Matemáticas Profesión Docente 1

Vídeo y applet GeoGebra. Producto de binomios algebraicos · Representación usando un modelo de área

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Comparto vídeo y applet interactivo de GeoGebra, diseñado para facilitar que los alumnos comprendan el producto de binomios algebraicos mediante un modelo de área. Este recurso permite construir monomios y binomios, y explorar su producto de forma visual e intuitiva.

El modelo de área ofrece una representación gráfica que ayuda a los estudiantes a visualizar cómo se combinan los términos al multiplicar binomios, facilitando así la comprensión de las propiedades algebraicas involucradas.

Los alumnos pueden interactuar con los deslizadores del applet modificando los valores de los coeficientes para construir diferentes binomios y observar en tiempo real cómo se forman los productos correspondientes. Además, el recurso se plantea preguntas abiertas que invitan a reflexionar sobre la relación entre las partes del modelo de área y el producto de los binomios, fomentando el pensamiento crítico y la autoevaluación.

Con un diseño limpio y claro, una de las principales ventajas de este recurso es que permite a los alumnos experimentar de forma lúdica y aprender sin temor a cometer errores, ya que pueden probar diferentes estrategias y recibir retroalimentación inmediata. Esto enriquece su razonamiento matemático y refuerza su confianza en la resolución de problemas.

Este recurso es muy útil para enseñar y aprender el producto de binomios algebraicos de forma interactiva y atractiva.

Os animo a usarlo, tanto a profesores como a alumnos y familias, aprovechando las oportunidades que ofrece para reforzar el aprendizaje del álgebra.

Vídeo. Producto de binomios algebraicos – Representación usando un modelo de área

Enlace al vídeo en Youtube. Canal MatemáTICas: 1,1,2,3,5,8,13,…

Applet Geogebra. Producto de binomios algebraicos – Representación usando un modelo de área

Enlace a la actividad en geogebra.org

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18/03/2025 por luismiglesias 2º E.S.O 3º E.S.O 4º E.S.O Opción A 4º E.S.O Opción B Álgebra Aprendizaje Aprendizaje basado en juegos Aprendizaje por investigación Apuntes y Exámenes Azulejos algebraicos Competencia matemática Competencias Clave Competencias Especificas Comunicación y representación (COMREP) Desarrollo Profesional Docente Didáctica Docencia E.S.O. Educación Educación 2.0 Enseñanza de las Matemáticas Geogebra Geogebra Matemáticas Matemáticas manipulativas Polinomios Razonamiento matemático Razonamiento y Prueba (RAZPRU) Sentido algebraico Sentido de la medida Sentido espacial Sentido socioafectivo Sentidos matemáticos Software matemático Vídeo educativo Vídeos 0

XIX CEAM Thales Huelva · Matemáticas y Multiculturalidad (12 al 14 de abril de 2025)

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La Sociedad Andaluza de Educación Matemática Thales, y en particular la delegación de Huelva, te damos la bienvenida a la web de XIX Congreso de Enseñanza y Aprendizaje de las Matemáticas (CEAM) que estamos preparando para celebrar entre el 12 y el 14 de abril de 2025. En el menú de esta web podrás encontrar toda la información relativa al mismo: la sede, los comités, el programa, etc.

Desde ya te invitamos a que te inscribas y a que envíes tus propuestas de comunicaciones, talleres, pósteres y/o zoco relacionadas con los tópicos del congreso para que puedan ser valoradas por el comité científico (para poder enviar trabajos es necesario estar registrado en la web). Aquí puedes consultar las instrucciones para la presentación de trabajos.

WEB del XIX CEAM

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XIX CEAM: Primer anuncio

La SAEM Thales está preparando su XIX Congreso de Enseñanza y Aprendizaje de Matemáticas (CEAM), que se celebrará en Huelva del 12 al 14 de abril de 2025 y que pondrá su foco en la multiculturalidad del quehacer matemático.

¡¡Esperamos contar con tu presencia!!

XIX CEAM: Segundo anuncio

Os presentamos el segundo anuncio de nuestro CEAM a la vez que la esta web, que usaremos para informar de todo lo relacionado con él. En este segundo anuncio justificamos el lema del congreso: MATEMÁTICAS Y MULTICULTURALIDAD. Una aproximación dinámica, presentamos los comités, los tópicos del congreso, los tipos de trabajos que pueden presentarse en él y el formulario de inscripción en la web (previo al envío de colaboraciones) y las cuotas.

Seguimos…

Matemáticas y Multiculturalidad

El tema elegido, “Matemáticas y multiculturalidad”, busca profundizar en la visión de las matemáticas a menudo demasiado positivista, centrada en nuestra Comunidad Autónoma que puede extenderse a España, y algunos países de la UE, en el que se puede afirmar que existe una cierto abandono e ignorancia de las prácticas y saberes culturales y sociales.

XIX CEAM: Tercer anuncio

Presentamos el tercer anuncio de nuestro 19 CEAM, simultáneamente en la web y en la revista EPSILON. En este tercer anuncio aparece: a) fechas y sede; b) tópicos; c) conferencias plenarias; d) programa provisional; e) programa de acompañantes; f) alojamiento; g) cena de gala; i) segunda edición premios 19 CEAM, TFG y TFM; j) cuotas e inscripción del congreso; k) comité organizador:

Ampliado el plazo de presentación de trabajos hasta el 16 de marzo

¡¡Nos vemos en Huelva!!

Te esperamos…

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01/02/2025 por luismiglesias Congresos Currículo Debate Debate educativo Desarrollo Profesional Docente Didáctica Didáctica de la Matemática Docencia Educación Enseñanza de las Matemáticas FESPM Innovación y Experimentación Matemáticas y Multiculturalidad Profesión Docente SAEM Thales Sentido algebraico Sentido de la medida Sentido espacial Sentido estocástico Sentido numérico Sentido socioafectivo Sentidos matemáticos 0

Artículo en Revista Uno de Graó · LingMáTICas. Estrategias de comunicación para fomentar el razonamiento matemático y la resolución de problemas

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Queridos amigos, asomo por aquí para compartir una buena noticia. Hace unos días recibí el nº 106 de la revista Uno de GRAÓ, especializada en Didáctica de las Matemáticas desde 1994, en el cual se incluye uno de mis últimos trabajos.

Concretamente se trata un artículo que lleva por título: «LingMáTICas. Estrategias de comunicación para fomentar el razonamiento matemático y la resolución de problemas» (pp. 44-53), estrechamente relacionado con la propuesta metodológica que vengo desarrollando en el aula desde hace casi dos décadas.

LingMáTICas. Estrategias de comunicación para fomentar el razonamiento matemático y la resolución de problemas

Este artículo presenta LingMáTICas, una metodología educativa desarrollada por Luis Miguel Iglesias que integra la competencia lingüística en el aula de matemáticas con el apoyo de las TIC. En este marco plantea una propuesta para su implantación en el aula que promueve el discurso y el diálogo como herramientas clave para mejorar la comunicación, el razonamiento matemático y fomentar un ambiente colaborativo de aprendizaje. LingMáTICas y la citada propuesta se alinean con las competencias específicas del currículo LOMLOE, facilitando la resolución de problemas, la argumentación y la representación de ideas matemáticas. A través de ejemplos de preguntas categorizadas, el artículo ilustra cómo fomentar la reflexión, la metacognición y la interacción productiva en el aula. El corolario final, a modo de llamada ala acción, invita a los profesores a implementar LingMáTICas, resaltando su eficacia en la enseñanza inclusiva y su capacidad para mejorar la comprensión matemática a través del lenguaje.

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Este tipo de noticias, recargan el tanque de combustible emocional y animan a seguir…

Sobre Uno

Uno es una revista especializada en la didáctica de las matemáticas, publicada por la editorial Graó. Su objetivo principal es contribuir al desarrollo profesional del profesorado de matemáticas, ofreciendo contenidos teóricos y prácticos que faciliten el trabajo diario en el aula. La revista sirve como un espacio para la autoformación y el intercambio de propuestas didácticas, permitiendo trasladar ideas educativas innovadoras a la práctica escolar. En sus páginas, se pueden encontrar contenidos específicos sobre matemáticas desde una perspectiva interdisciplinaria y globalizadora, así como propuestas basadas en metodologías innovadoras como STEAM o gamificación. También aborda temas como la educación matemática y el desarrollo sostenible, juegos matemáticos y la evaluación de la competencia matemática.

Uno está dirigida al profesorado de matemáticas de todas las etapas educativas, especialmente de educación secundaria y bachillerato, así como a estudiantes del Máster de Secundaria, el grado de Magisterio y el grado de Pedagogía. Además, es de interés para centros de formación del profesorado y bancos de recursos didácticos, y para todas aquellas personas que desean descubrir propuestas y recursos matemáticos innovadores.

Uno 106

Acerca de LingMáTICas

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

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

Definición de LingMáTICas. Luis M. Iglesias

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28/01/2025 por luismiglesias #CongresoIB #jovenesXXI 1º E.S.O 2º E.S.O 3º E.S.O Agradecimientos Altas Capacidades Intelectuales ANL Aprender a aprender Aprendizaje Apuntes y Exámenes Arte Arte y Matemáticas Artefactos digitales Autonomía e iniciativa personal Buenas PrácTICas 2.0 Buenas Prácticas Educativas Competencia digital Competencia en comunicación lingüística Competencia en conocimiento e interacción con el mundo físico Competencia matemática Competencias Clave Competencias Especificas Comunicación y representación (COMREP) Concursos Congresos Creatividad Cuentos matemáticos Currículo Decimales Desarrollo Profesional Docente Destrezas Socioafectivas (SOCAFE) Diagrama de barras Didáctica Didáctica de la Matemática digcompedu digcomporg Docencia E.S.O. Educación Educación 2.0 Enseñanza de las Matemáticas Escuela 2.0 Escuela XXI escuelatic2.0 Eskola 2.0 Estadística Experimentación DidácTICa Flipped Classroom Fracciones Inteligencia emocional LingMáTICas Literatura matemática LOMCE LOMLOE Matemáticas Media aritmética mlearning Mobile Learning Modelización matemática OER PDI Pedagogía PLC Primaria Probabilidad PRODIG Profesión Docente Propuesta didácTICa Proyecto Lingüístico de Centro (PLC) Proyectos Inter-Centros Publicaciones REA Recursos digitales Recursos Educativos Abiertos Resolución de problemas Resolucón de problemas (RESPRO) Retos Software matemático STEAM STEM STEM TAC Tecnología Trabajo colaborativo Tratamiento de la información y competencia digital Universidad Utilidades y Software Matemático Web 2.0 1

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.

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

Resolución de problemas y razonamiento matemático. Ejercicios vs. Problemas en Matemáticas

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15/11/2024 por luismiglesias Buenas Prácticas Educativas Competencia matemática Competencias Clave Competencias Especificas Comunicación y representación (COMREP) Congresos Desarrollo Profesional Docente Destrezas Socioafectivas (SOCAFE) Destrezas socioemocionales Didáctica de la Matemática Docencia Educación Enseñanza de las Matemáticas Eventos Educativos FESPM Formación del profesorado Geogebra Historia de las Matemáticas LingMáTICas LOMLOE Matemáticas Matemáticas manipulativas Modelización matemática NCTM Patrones Pensamiento Algorítimico Pensamiento Computacional Ponencias Razonamiento matemático Razonamiento y prueba Razonamiento y Prueba (RAZPRU) Resolución de problemas Resolucón de problemas (RESPRO) Retos SAEM Thales Sentido algebraico Sentido de la medida Sentido espacial Sentido estocástico Sentido numérico Sentido socioafectivo Sentido socioemocional Sentidos matemáticos Software Libre Software matemático STEM Youtube 0

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:

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.
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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14/11/2024 por luismiglesias Aprender a aprender Aprendizaje Aprendizaje Automático Aprendizaje por investigación Artefactos digitales Buenas Prácticas Educativas Ciencia de datos Competencia digital Competencia Digital Docente (CDD) Competencia matemática Competencias Clave Conjeturas Currículo Desarrollo Profesional Docente Destrezas socioemocionales Didáctica Docencia E.S.O. Educación Educación 2.0 Enseñanza de las Matemáticas Escuela 2.0 Escuela XXI Geogebra Inteligencia Artificial LearningML Machine Learning Matemáticas moviLMáTICas Números ODE ODEs OER OERs Patrones Pensamiento Algorítimico Pensamiento Computacional Profesión Docente Razonamiento y prueba REA Reconocimientos Rúbrica SAEM Thales Scratch Scratch 3.0 Sentido algebraico Sentido estocástico Sentidos matemáticos Situaciones de Aprendizaje (SdA) Software Libre STEAM STEM STEM Trabajo colaborativo Trabajo por proyectos Tratamiento pedagógico del error Vídeo educativo Vídeos Videos Matemáticos 0

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

Terminamos con la mesa redonda: Agustín Carrillo (Asociación Thales), J. Antonio Reyes (IES Aljanadic, Posadas), Luis Miguel Iglesias (IES San Antonio, Bollullos Par del Condado), Guillermo Cotrina (IES Mare Nostrum, Málaga), Belén Sepúlveda (CDP San José de la Montaña, Málaga) pic.twitter.com/1gc2228Zsj

— CEP de Málaga (@cepmalaga) October 29, 2024

Terminamos con la mesa redonda: Agustín Carrillo (Thales), J. Antonio Reyes (IES Aljanadic, Posadas), Luis Miguel Iglesias (IES S Antonio, Bollullos Par del Condado), Guillermo Cotrina (IES Mare Nostrum, Málaga), Belén Sepúlveda (CDP S. José de la Montaña, Málaga)@EducaAnd pic.twitter.com/HK3tSD3FnQ

— CEP Córdoba (@cepcordoba) November 4, 2024

Vídeos de la Jornadas de Córdoba y Málaga

Imágenes de ambas Jornadas

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09/11/2024 por luismiglesias Buenas Prácticas Educativas Competencia matemática Competencias Clave Competencias Especificas Comunicación y representación (COMREP) Congresos Desarrollo Profesional Docente Destrezas Socioafectivas (SOCAFE) Destrezas socioemocionales Didáctica de la Matemática Docencia Educación Enseñanza de las Matemáticas Eventos Educativos FESPM Formación del profesorado Geogebra Historia de las Matemáticas LingMáTICas LOMLOE Matemáticas Matemáticas manipulativas Modelización matemática NCTM Patrones Pensamiento Algorítimico Pensamiento Computacional Ponencias Razonamiento matemático Razonamiento y prueba Razonamiento y Prueba (RAZPRU) Resolución de problemas Resolucón de problemas (RESPRO) Retos SAEM Thales Sentido algebraico Sentido de la medida Sentido espacial Sentido estocástico Sentido numérico Sentido socioafectivo Sentido socioemocional Sentidos matemáticos Software Libre Software matemático STEM Youtube 0

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

Conversación con ChatGPT que se muestra en el vídeo

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.

Inteligencia Artificial de ChatGPT para docentes. Generación de mapa mental. Clasificación de triángulos

Playlist Youtube. Uso didáctico de la IA

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13/09/2024 por luismiglesias Aprendizaje Aprendizaje Automático Asistente GPT ChatGPT chatgpt-o1-preview Competencia matemática Competencias Clave Debate educativo Desarrollo Profesional Docente Didáctica Divulgación Docencia EBAU Educación Entrevista Entrevistas Escuela XXI Formación del profesorado Innovación Innovación y Experimentación Inteligencia Artificial Machine Learning PAU Prensa y Matemáticas Profesión Docente Prueba de Acceso a la Universidad Razonamiento matemático 0

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!

Creamos nuestro Círculo Matemático Computacional (CMC) para trabajar el Pensamiento Computacional y la Resolución de Problemas. Proyecto Situaciones de Aprendizaje del MEFP