Machine Learning

Conferencia plenaria en el XXVI ENEM. ‘IA y Matemáticas: transformar la enseñanza sin perder el sentido’

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A finales de julio tuve el privilegio de participar y disfrutar, impartiendo una Conferencia plenaria, en el XXVI Encuentro Nacional de Estudiantes de Matemáticas (ENEM), representando a la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas (FEPM). Mi intervención llevó por título “IA y Matemáticas: transformar la enseñanza sin perder el sentido”.

En la charla planteé preguntas que siguen abiertas:

 

  • ¿Puede una máquina ayudarnos a pensar mejor?
  • ¿Qué ocurre cuando la inteligencia artificial entra en el aula de matemáticas?

A partir de ellas, compartí reflexiones y ejemplos sobre cómo el pensamiento computacional, el aprendizaje automático (Machine Learning) y la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) están transformando el aprendizaje matemático. Subrayé que, más allá de automatizar tareas, la IA puede convertirse en una potente herramienta para modelizar problemas, explorar patrones, formular conjeturas, plantear nuevas preguntas y reforzar el razonamiento matemático.

Defendí, además, la necesidad de que el profesor siga siendo el guía esencial y que el alumno ocupe el centro del proceso, potenciando su intuición, su capacidad de equivocarse y de aprender del error, así como fomentar su creatividad para conectar ideas.

Quiero aprovechar estas líneas para agradecer a la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas (FESPM) la confianza en mi persona, así como a la Asociación Nacional de Estudiantes de Matemáticas (ANEM) por la excelente organización del encuentro, así como la cálida acogida que recibí. De manera especial para Paula García Linares, Directora de Actividades del ENEM, por su dedicación y atención constante antes, durante y después del evento.

Sobre el XXVI ENEM

El ENEM 2025 convirtió a Granada en el epicentro del pensamiento matemático joven, regresando a la ciudad que lo vio nacer hace 25 años. Durante una semana, más de 350 estudiantes de Matemáticas, Estadística y Ciencia de Datos participaron en una edición conmemorativa que evidenció el papel creciente de estas disciplinas en campos clave como la inteligencia artificial, la biomedicina, la sostenibilidad o la economía.

Organizado por la Asociación Nacional de Estudiantes de Matemáticas (ANEM), el encuentro ofreció conferencias plenarias, talleres y mesas redondas con expertos del mundo académico, empresarial e investigador, muchos de ellos con proyección internacional. Esta edición incorporó un formato híbrido, que permitió seguir las ponencias en línea y ampliar su impacto.

Entre los espacios más destacados estuvo el Foro de Empresas y Emprendimiento, pensado para conectar a los jóvenes con entidades públicas y privadas que demandan perfiles cualificados en análisis de datos, modelización matemática y diseño de algoritmos, favoreciendo entrevistas en directo y contactos profesionales.

La Universidad de Granada, anfitriona a través de su Facultad de Ciencias, ofreció un marco inmejorable. Reconocida entre las 100 mejores del mundo en Matemáticas y Estadística y situada en el puesto 20 global en Ciencias de la Computación, su apoyo institucional resultó clave para el éxito del congreso.

Más allá de las sesiones académicas, los asistentes disfrutaron de un programa cultural que les permitió descubrir Granada desde dentro, demostrando que las mejores ideas también surgen en los momentos de convivencia.

El ENEM 2025 dejó claro que las matemáticas son mucho más que teoría. Son motor de innovación, puente entre disciplinas, y herramienta para comprender y transformar el mundo. Haber compartido esta experiencia con tantos jóvenes talentosos ha sido muy gratificante, productivo y enriquecedor. El futuro de la educación matemática en España, está más que asegurado. 

GALERÍA DE IMÁGENES               

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

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

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

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

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

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

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

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

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

¿Qué cambia con respecto al uso habitual de ChatGPT?

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

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

Algunas funciones destacadas:

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

 ¿Y si lo aplicamos en clase de matemáticas?

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

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

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

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

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

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

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

¿Y para el profesorado?

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

Algunos usos posibles que estoy explorando:

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

Limitaciones y perspectivas

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

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

 Conclusión provisional tras la primera experiencia

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

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

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

Enlace al vídeo

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

 

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

 

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

ChatGPT ya hace los deberes, ahora toca rediseñar la educación

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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 

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

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

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

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

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

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

 
 
Reflexión

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

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

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

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

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

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

 

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

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EDUCACIÓN Con el apoyo de SEK Education Group

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

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

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

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

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

Planteamiento del problema

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

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

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

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

Abordando la resolución

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

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

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

Aplicación de estrategias

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

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

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

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

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(Vídeo) Ponencia: Inteligencia Artificial aplicada al contexto educativo y consideraciones éticas · II Congreso Internacional de Innovación Educativa de @EducaAnd

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Los días 15 y 16 de diciembre de 2023 se ha celebrado el II Congreso Internacional de Innovación Educativa de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional de la Junta de Andalucía en el Palacio de Ferias y Congresos de Málaga (FYCMA). Bajo el lema “De la innovación a la transformación”, el encuentro ha reunido a 400 docentes y grandes referentes en el sector de la educación para reflexionar sobre cómo la innovación educativa se traduce en la transformación de nuestra sociedad.

Este evento coge el relevo del I Congreso Internacional de Innovación Educativa que tuvo lugar en noviembre de 2021. El encuentro surgió como una apuesta decidida por parte de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional para que la educación siga avanzando por la senda de la innovación. Durante el congreso, que se celebró el 19 y 20 de noviembre de 2021 en Málaga, se abordó el papel que la innovación tiene en los centros educativos andaluces, así como los retos de la sociedad actual y futura.

En esta ocasión, la Dirección General de Tecnologías Avanzadas y Transformación Educativa, centro directivo encargado de organizar el evento, ha continuado este camino a través de ponencias, comunicaciones, mesas redondas y talleres en torno a los siguientes objetivos:

  1. La transformación digital educativa: desarrollo de la competencia digital, inteligencia artificial, pensamiento computacional, Objetos Digitales Educativos, etc.
  2. La promoción de entornos sostenibles y saludables: higiene digital, inteligencia emocional, educación medioambiental y para la sostenibilidad, etc.
  3. La promoción de la cultura y la alfabetización mediática: fomento de la lectura y de la escritura, la creatividad, el emprendimiento y el flamenco.
  4. La internacionalización del sistema educativo: la proyección exterior, la acreditación lingüística del alumnado menor de edad, programas de movilidad europea, etc.

Agradezco desde estas líneas la invitación de la Dirección General de Tecnologías Avanzadas y Transformación Educativa de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional para participar como ponente en este gran evento de la innovación educativa del sistema educativo andaluz, y más aún el confiarme el despliegue de un tema de candente actualidad, y de tanta relevancia para el devenir de la educación. Espero que haya sido de ayuda para los compañeros asistentes y para aquellos que vean la grabación. 

Descripción

Mi intervención ha estado enmarcada en el objetivo 1 del congreso, la transformación digital educativa.

Concretamente he tratado: 

  • el uso didáctico de la Inteligencia Artificial, para enseñar y para aprender
  • el pensamiento computacional y el aprendizaje automático como eslabones principales del proceso alfabetizador en el ámbito de la IA
  • los objetos Digitales Educativos, y de manera especial los Recursos Educativos Abiertos (REA)
  • el nuevo marco curricular vigente derivado de la implantación de la LOMLOE
  • el desarrollo de la competencia digital docente, con afectación al Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente (MRCDD), al incorporar nuevas ciber-capacidades cruciales para esta nueva era, tanto en la formación inicial como permanente del profesorado, y,
  • los aspectos éticos a tener en consideración para el abordaje de la IA en el ámbito educativo, con menores. 

Título: IA aplicada al contexto educativo y consideraciones éticas

Descripción: El desarrollo exponencial de la Inteligencia Artificial (IA) tendrá consecuencias impredecibles e imposibles de estimar en nuestras sociedades, no en las próximas décadas, sino en los próximos años. Es por ello por lo que la incorporación en los currículos educativos no puede demorarse en exceso puesto que nuestros jóvenes ya están usando la IA: sin formación, supervisión, ni control. La Unión Europea ya está en ello y, previsiblemente, hará recomendaciones a sus estados miembros en el corto-medio plazo. En esta comunicación aportaré ideas o posibles enfoques para su introducción en el ámbito educativo; apostando por un abordaje poliédrico que considere a la comunidad educativa en su conjunto, con especial énfasis en los procesos formativos de los docentes, para favorecer una construcción sólida del proceso alfabetizador dirigido a nuestro alumnado.

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Vídeo

Sobre el congreso

El II Congreso Internacional de Innovación Educativa de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional de la Junta de Andalucía se celebra el viernes 15 y sábado 16 de diciembre de 2023 en el Palacio de Ferias y Congresos de Málaga (FYCMA). Bajo el lema “De la innovación a la transformación”, el encuentro congrega a 400 docentes y grandes referentes en el sector de la educación que reflexionarán sobre cómo la innovación educativa se traduce en la transformación de nuestra sociedad.

Este evento coge el relevo del I Congreso Internacional de Innovación Educativa que tuvo lugar en noviembre de 2021. El encuentro surgió como una apuesta decidida por parte de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional para que la educación siga avanzando por la senda de la innovación. Durante el congreso, que se celebró el 19 y 20 de noviembre de 2021 en Málaga, se abordó el papel que la innovación tiene en los centros educativos andaluces, así como los retos de la sociedad actual y futura.

En esta ocasión, la Dirección General de Tecnologías Avanzadas y Transformación Educativa, centro directivo encargado de organizar el evento, continúa con este camino a través de ponencias, comunicaciones, mesas redondas y talleres en torno a los siguientes objetivos:

  • La transformación digital educativa: desarrollo de la competencia digital, inteligencia artificial, pensamiento computacional, Objetos Digitales Educativos, etc.
  • La promoción de entornos sostenibles y saludables: higiene digital, inteligencia emocional, educación medioambiental y para la sostenibilidad, etc.
  • La promoción de la cultura y la alfabetización mediática: fomento de la lectura y de la escritura, la creatividad, el emprendimiento y el flamenco.
  • La internacionalización del sistema educativo: la proyección exterior, la acreditación lingüística del alumnado menor de edad, programas de movilidad europea, etc.

Estas áreas temáticas giran, a su vez, alrededor de los centros de interés del nuevo Programa para la Innovación y Mejora del Aprendizaje, Programa CIMA, lanzado por la Dirección General de Tecnologías Avanzadas y Transformación Educativa para el curso 2023 -2024. Este programa se define como una herramienta pedagógica para impulsar la innovación y transformación del proyecto educativo del centro (PE) desde el análisis, reflexión y evaluación participativa garantizando la mejora continua y la personalización de los procesos según los centros de interés y necesidades del centro.

En este sentido, el Congreso será, además, un espacio para compartir experiencias y visibilizar la labor de los centros educativos andaluces. Por ello, más de 20 centros compartirán sus experiencias de éxito en innovación educativa. Además, durante las jornadas del Congreso se reconocerá la labor de centros y docentes a través de la entrega de Premios al Mérito en la Educación en la Comunidad Autónoma de Andalucía (curso 2022-2023) y los Premios para el reconocimiento a centros bilingües y plurilingües de Andalucía con buenas prácticas docentes en enseñanza bilingüe (curso 2022-2023).

El II Congreso Internacional de Innovación Educativa de la Consejería de Desarrollo Educativo y Formación Profesional de la Junta de Andalucía se presenta como una estrategia financiada por el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, cuyo objetivo es impulsar la transición ecológica, la transformación digital, la cohesión social y territorial y la igualdad de género.

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

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

Propuesta didáctica: Especies de iris.

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

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

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

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

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

Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir  la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.

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

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

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

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

Propuesta didáctica: ¿A qué cuadrante pertenece?

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

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

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

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

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

Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir  la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.

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

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

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