Profesión Docente

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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Inteligencia Artificial de Claude para docentes. Simulador resolución de triángulos rectángulos elaborado con Claude · IA de Anthropic

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Los conceptos trigonométricos y la resolución de triángulos representan un pilar fundamental en el último curso de secundaria y bachillerato. Sin embargo, estos conceptos suelen generar dificultades de comprensión para muchos alumnos debido a su naturaleza abstracta. 

El uso de pequeñas calculadoras y artefactos digitales, como los applets interactivos o los simuladores ofrecen una interactividad y ayudan a facilitar a la comprensión a través de la representación visual, obteniendo además retroalimentación inmediata.

Apoyándome en Claude, la inteligencia artificial de Anthropic, he elaborado un simulador para mis alumnos de 4º de ESO, el cual comparto en esta entrada.

Continuando la serie de vídeos relativos al uso didáctico de la IA, en esta nueva entrada comparto un vídeo para trabajar saberes básicos relacionados con el sentido de la medida y el sentido espacial en Matemáticas B de 4º de ESO, aunque también de aplicación en 1º de Bachillerato.

B. Sentido de la medida.

1. Medición.

− Razones trigonométricas de un ángulo agudo y sus relaciones: aplicación a la resolución de problemas.

 

C. Sentido espacial.

1. Figuras geométricas de dos y tres dimensiones.

− Propiedades geométricas de objetos matemáticos y de la vida cotidiana: investigación con programas de geometría dinámica.

4. Visualización, razonamiento y modelización geométrica.

− Modelos geométricos: representación y explicación de relaciones numéricas y algebraicas en situaciones diversas.

− Modelización de elementos geométricos con herramientas tecnológicas como programas de geometría dinámica, realidad aumentada….

− Elaboración y comprobación de conjeturas sobre propiedades geométricas mediante programas de geometría dinámica u otras herramientas.

En esta ocasión vamos a presentar un simulador para resolver triángulos rectángulos. Os dejo a continuación enlace al mismo y un pequeño vídeo explicativo mostrando su uso. Espero que os guste y os resulte de utilidad para vuestras clases. Estaré encantado de leer tus comentarios aquí en el blog, en Youtube o en otras redes sociales.

Características del simulador de triángulos rectángulos y fundamento didáctico 

El simulador presenta las siguientes funcionalidades:

  • Interfaz intuitiva para introducir al menos dos valores conocidos del triángulo.
  • Cálculo automático de todos los elementos restantes del triángulo rectángulo.
  • Visualización dinámica que se actualiza según los datos introducidos.
  • Representación gráfica clara con etiquetas de ángulos y longitudes.
  • Información complementaria sobre definiciones geométricas relevantes.
  • Aplicación práctica del Teorema de Pitágoras y relaciones trigonométricas.

Simulador resolución de triángulos rectángulos elaborado con Claude · IA de Anthropic

Pulsa en la imagen o aquí para acceder y usar el simulador 

Si consideras interesante este ejemplo puedes suscribirte al blog para estar informado por correo electrónico de las nuevas publicaciones o a mi canal de Youtube donde iré publicando todo aquello que me sea posible compartir para sacarle partido a la IA en el aula.

Seguiré informando de los avances 🙂

Ya me contarás qué te han parecido estas propuestas de aprendizaje y enseñanza apoyadas en la Inteligencia Artificial Generativa, en este caso de Claude, así como en los otros de ChatGPT,…

Seguimos…

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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!!

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 congresoMATEMÁTICAS 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…

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.

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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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.

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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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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Material del Taller: «Integración de GeoGebra y Phyton: PyGgb» en el V Día Nacional Geogebra · FESPM

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Los pasados días 4 y 5 de octubre tuvo lugar en la Facultad de Educación del Campus de Cuenca de la Universidad de Castilla La Mancha, el V Día Nacional Geogebra, organizado por la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas (FESPM), con el apoyo de distintas administraciones.

Fueron dos días intensos de aprendizaje y compartiendo con colegas de todo el territorio nacional en torno a la mejora de la Educación Matemática con ayuda de esta potente herramienta digital y los excelentes recursos digitales compartidos por la comunidad docente mundial. 

Libro Geogebra. Material del Taller sobre PyGgb

 
PyGgb es una herramienta aún en estado embrionario, pero con una potencialidad didáctica increíble, como pudimos ver durante el desarrollo del taller y se puede comprobar en el libro Geogebra que elaboré expresamente para el mismo el cual os comparto a continuación:
T3-V-DNG-TALLER-PYTHON-GEOGEBRA-PYGGB-LUIS-MIGUEL-IGLESIAS-ALBARRAN-5
T3-V-DNG-TALLER-PYTHON-GEOGEBRA-PYGGB-LUIS-MIGUEL-IGLESIAS-ALBARRAN-1
T3-V-DNG-TALLER-PYTHON-GEOGEBRA-PYGGB-LUIS-MIGUEL-IGLESIAS-ALBARRAN-2
T3-V-DNG-TALLER-PYTHON-GEOGEBRA-PYGGB-LUIS-MIGUEL-IGLESIAS-ALBARRAN-3
T3-V-DNG-TALLER-PYTHON-GEOGEBRA-PYGGB-LUIS-MIGUEL-IGLESIAS-ALBARRAN-4

INTEGRACIÓN DE GEOGEBRA Y PYTHON: PYGGB. EXPLORANDO NUEVAS FRONTERAS EN LA ENSEÑANZA Y EN EL APRENDIZAJE DE LAS MATEMÁTICAS
Luis Miguel Iglesias Albarrán
lu***********@***il.com · https://luismiglesias.es
IES San Antonio (Bollullos Par del Condado – Huelva) · España

Nivel educativo: Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato

Palabras clave: GeoGebra, Python, Pensamiento Computacional, Competencias Específicas

Resumen
En el marco del V Día GeoGebra en España, presentamos PyGgb, una poderosa combinación de GeoGebra y Python que abre nuevas posibilidades para la Enseñanza y para el Aprendizaje de las Matemáticas. GeoGebra es una herramienta ampliamente utilizada por la comunidad educativa matemática, y de otras disciplinas, a nivel mundial, para visualizar y apoyar las explicaciones facilitando la comprensión e interpretación de los conceptos matemáticos, modelizar fenómenos y situaciones de la vida real,… Por otra parte, Python es un lenguaje de programación versátil y popular en la ciencia de datos y la automatización. La herramienta PyGgb es un puente que conecta estas dos potentes herramientas, permitiendo a los usuarios, en nuestro caso profesores y alumnos, aprovechar lo mejor de ambos mundos.

Libro Geogebra: https://www.geogebra.org/m/mzzmnwus

Fotos de momentos del evento y con amigos

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Las palabras de mi amigo Juan Martínez-Tébar Giménez, merecen mención especial: «De Huelva me encantan las gambas 🦐, el jamón 🐖 y Luismi 🧑‍💻» 🤗.

 
 
En resumidas cuentas, regresé con la mochila 🎒 cargada de aprendizajes, libros y buenos momentos de convivencia con los colegas de las sociedades de profesores de matemáticas del país.

Enlaces de interés

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Taller: «Integración de GeoGebra y Phyton: PyGgb» en el V Día Nacional Geogebra · FESPM

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Los próximos días 4 y 5 de octubre tendrá lugar en Cuenca el V Día Nacional Geogebra, organizado por la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas (FESPM), con el apoyo de distintas administraciones. Serán dos días intensos compartiendo con colegas de todo el territorio nacional en torno a esta potente y versátil herramienta, fundamental para el desarrollo de los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en las aulas de todo el mundo.

Además compartir buenos ratos de tertulia matemática con los compañeros, aprender en sus talleres y conferencias, tendré la oportunidad de impartir un taller, en la mañana del sábado día 5, sobre PyGGb =  Python + Geogebra

INTEGRACIÓN DE GEOGEBRA Y PYTHON: PYGGB. EXPLORANDO NUEVAS FRONTERAS EN LA ENSEÑANZA Y EN EL APRENDIZAJE DE LAS MATEMÁTICAS
Luis Miguel Iglesias Albarrán
lu***********@***il.com · https://luismiglesias.es
IES San Antonio (Bollullos Par del Condado – Huelva) · España

Nivel educativo: Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato

Palabras clave: GeoGebra, Python, Pensamiento Computacional, Competencias Específicas

Resumen
En el marco del V Día GeoGebra en España, presentamos PyGgb, una poderosa combinación de GeoGebra y Python que abre nuevas posibilidades para la Enseñanza y para el Aprendizaje de las Matemáticas. GeoGebra es una herramienta ampliamente utilizada por la comunidad educativa matemática, y de otras disciplinas, a nivel mundial, para visualizar y apoyar las explicaciones facilitando la comprensión e interpretación de los conceptos matemáticos, modelizar fenómenos y situaciones de la vida real,… Por otra parte, Python es un lenguaje de programación versátil y popular en la ciencia de datos y la automatización. La herramienta PyGgb es un puente que conecta estas dos potentes herramientas, permitiendo a los usuarios, en nuestro caso profesores y alumnos, aprovechar lo mejor de ambos mundos.

ENTRADA SOBRE PyGgb EN MATEMÁTICAS: 1,1,2,3,5,8,13,…

 

 

INFORMACIÓN DE LA FESPM SOBRE LOS DÍAS GEOGEBRA

Durante los últimos años se han venido celebrando distintas actividades de formación que tenían como tema de trabajo el uso de este software con fines didácticos, para dar a conocer las posibilidades que a lo largo de sus sucesivas versiones ha ido incorporando.

En particular han sido numerosas las actividades realizadas en torno al programa GeoGebra, tanto en cada Comunidad Autónoma como de carácter más general, entre las que cabe mencionar el Día GeoGebra Iberoamericano celebrado en Madrid en 2017, el I Congreso Internacional GeoGebra de Córdoba, en 2023, o el último Día GeoGebra estatal celebrado en Albacete en 2018.

Desde la FESPM consideramos que es el momento de retomar esta última actividad, aprovechando el éxito del pasado I Congreso internacional, que tendrá continuidad en 2025 con una nueva edición, que en este caso se celebrará en Portugal.

La convocatoria de un Día GeoGebra con carácter estatal servirá para retomar la coordinación entre los distintos Institutos de GeoGebra creados en las distintas comunidades autónomas, con el objetivo de aunar esfuerzos para lograr que se siga trabajando para generalizar el uso de este software como recurso en el aula, de manera que se puedan aprovechar las posibilidades didácticas que ofrece para promover un cambio metodológico en la enseñanza de las matemáticas en los diferentes niveles educativos, desde Educación Infantil hasta Universidad.

Con estos objetivos se propone la celebración de una nueva edición estatal del Día GeoGebra, que tendrá lugar en Cuenca, durante los días 4 y 5 de octubre de 2024.

Enlace a web FESPM: Descarga la convocatoria aquí

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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.

Playlist Youtube. Uso didáctico de la IA

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