Contenido 2027-1

Concepto

• El seminario aborda el uso de la inteligencia artificial (IA) como herramienta para la enseñanza de las matemáticas, no como un curso técnico de IA ni un curso puro de didáctica.
• El enfoque central es el análisis crítico: evaluar qué produce la IA, cómo usarla y hasta qué punto conviene implementarla en contextos educativos.

Lo que entendí

Estructura del curso

• Duración: 16 semanas con el siguiente ciclo semanal:
• Lunes: revisión de lectura previa en sesión síncrona
• Martes: actividad práctica tipo taller o reto (en vivo)
• Miércoles: actividad individual asíncrona (tarea)
• Jueves: revisión de dudas y cierre del tema
• Viernes: tiempo de lectura para la semana siguiente

Evaluación

• No hay exámenes; la evaluación se basa en un portafolio de evidencias construido en Notion a lo largo del semestre.
• Al final se hace una presentación de cierre con revisión retrospectiva de todos los trabajos.
• La asistencia y participación son importantes; faltar ocasionalmente es subsanable, pero ausencias prolongadas complican el proceso.

Herramientas del ecosistema del curso

• Notion: plataforma principal para el portafolio de evidencias; se recomienda usar la cuenta institucional de Ciencias para obtener Notion Plus gratuito.
• Telegram: canal de comunicación principal; se prefiere sobre el correo electrónico.
• MathIAs: chatbot en Telegram para dudas frecuentes, links y avisos; no tiene IA, es un bot de flujos prediseñados.
• Zoom: sesiones síncronas; las grabaciones están disponibles solo para situaciones de emergencia, no como sustituto de asistencia.

Equipo docente

• Pilar Piñones (Pili): profesora, matemática con posgrado en historia y filosofía de la ciencia, trabaja en la Secretaría de Ciencia.
• Emma: segunda ayudante, licenciada en matemáticas por la Facultad de Ciencias.
• David: primer ayudante, con interés en enseñanza y matemáticas.

Otras preguntas de interés

¿Qué es exactamente el "análisis crítico" que se enfatiza tanto?

• La profesora lo repite como el punto más importante del curso. En la práctica significa: no aceptar los resultados de la IA sin cuestionarlos. Implica preguntarse si la IA realmente ayuda a aprender o solo a resolver una tarea inmediata.
• Ejemplo concreto dado en clase: si la IA responde una pregunta de opción múltiple y luego la explica, ¿eso es suficiente para aprender? Esa es la pregunta que el seminario busca responder.

¿Por qué Notion y no Google Classroom u otra plataforma?

• Notion permite segmentar permisos por usuario (cada estudiante ve solo su portafolio, pero la profesora y ayudantes ven todos), subir archivos, escribir directamente y se actualiza en tiempo real sin botón de guardado.

¿Qué no cubre el curso?

• No se trabajará con APIs, machine learning avanzado ni desarrollo técnico de IA.
• Los prompts se elaborarán, pero solo como medio para analizar resultados de enseñanza, no como fin en sí mismos.

Must know

Este seminario no tiene exámenes tradicionales, pero estos son los puntos conceptuales clave que podrían evaluarse en actividades o en la presentación final:

• Distinción entre usar IA y aprender con IA: la herramienta puede resolver sin generar aprendizaje real.
• La IA en educación se analiza desde dos perspectivas: el docente (diseñador de experiencias) y el estudiante (aprendiz).
• El seminario no es un curso de IA técnica; el core es la enseñanza.
• Análisis crítico = evaluar los resultados que produce la IA, no solo usarla.
• MathIAs no tiene LLM; es un bot de reglas. Esto ilustra que no todo lo que parece IA lo es.
• La IA es una herramienta más; su uso no es obligatorio ni universal en la enseñanza de matemáticas.
• Implicaciones éticas y cognitivas del uso de IA (analogía con diseño adictivo de redes sociales).

Concepto

• El seminario aborda el uso de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de las matemáticas, con énfasis en desarrollar criterio docente para evaluar, implementar y cuestionar estas herramientas.
• La IA no es una novedad absoluta; tiene una trayectoria larga, pero experimentó un boom masivo a partir de 2022 con la llegada de ChatGPT.

Lo que entendí

• Rigor disciplinar sobre la herramienta: No basta con que la IA sea buena; lo determinante es cómo se usa. "Si le metes basura, te genera basura más adornada."
• Evaluación debe transformarse: Las herramientas de IA generativa producen productos (respuestas, procedimientos) fácilmente, lo que invalida esquemas de evaluación tradicionales centrados solo en el producto final.
• Pensamiento crítico vs. pensar: Pensar es relacionar ideas; pensar críticamente es cuestionar esas ideas y juzgar si el resultado obtenido es realmente el adecuado.
• Sesgos de entrenamiento: Los primeros modelos mostraban sesgos evidentes (género, cultura, errores históricos, fallos en operaciones matemáticas básicas como la ley de signos).
• Mejora progresiva de la IA en matemáticas: Hoy los modelos realizan operaciones generales correctamente; los errores persisten principalmente en demostraciones largas o argumentos complejos.
• Portafolio en Notion: Herramienta central del curso. Cada estudiante tiene un portafolio personal con 16 semanas de bitácora; nunca se borra lo ya escrito.
• Declaración de uso de IA: Obligatoria en todas las entregas; debe especificar qué herramienta se usó y para qué.

Otras cuestiones de interés

• ¿Por qué la pregunta inicial no puede responderse hoy? La idea es que sea una hipótesis de trabajo para todo el semestre, anclada a la práctica docente y a un contenido matemático concreto — no una pregunta de opinión general sobre si la IA es buena o mala. 1617
• ✅ Ejemplo válido: "¿Tiene sentido que evalúe la respuesta de un límite si mis estudiantes pueden pedírsela a la IA?"
• ❌ Ejemplo inválido: "¿La IA reemplazará a los maestros?" — no es construible con evidencia del semestre.
• Códigos personales en el formulario de entrega: Aún no existen porque los portafolios se acaban de crear; se asignarán una vez que los estudiantes confirmen su correo en el bot (MathIAs).
• Cuenta Notion Education Plus: Debe activarse desde la configuración de la cuenta con el correo de ciencias. Si aparece un miembro externo en el espacio, bloquea la activación del plan Plus.

Must know

• Distinción clave: Pensar ≠ Pensar críticamente ≠ Juzgar/Elegir — son tres niveles distintos de procesamiento cognitivo.
• Argumento central del seminario: Un docente que no sabe que la IA existe no puede rediseñar su evaluación ni sus criterios pedagógicos.
• Historia de la educación como adaptación tecnológica: Ábaco → calculadora → computadora → IA; cada herramienta transformó qué y cómo se enseña.
• Problema de la evaluación con IA generativa: La IA puede dar respuestas correctas y procedimientos creíbles, por lo que el producto ya no garantiza aprendizaje.
• Filtro de información: Con la IA, ya no basta "ver para creer"; los vídeos e imágenes generados son indistinguibles de los reales.
• Pregunta esencial del curso: ¿Qué significa realmente aprender cuando el acceso al conocimiento y su replicación son triviales?

Concepto

• El seminario aborda el uso crítico de la inteligencia artificial en la educación, analizando tendencias actuales, normativas emergentes y herramientas tecnológicas relevantes para docentes y estudiantes.

Lo que entendí

Noticias y tendencias de IA educativa

• Se presentó un modelo educativo AI-driven implementado en Madison, Nueva Jersey, orientado a grados básicos, como ejemplo de prototipo educativo privado impulsado por la moda de la IA.
• GPT Edu es una versión de ChatGPT para instituciones (no usuarios individuales), enfocada en estudiantes y docentes, con mayor protección de privacidad de datos y sin entrenamiento de modelos con información académica.
• ChatGPT for Teens fue lanzado el 18 de agosto, dirigido a adolescentes de 13 a 17 años; detecta automáticamente si el usuario es adolescente mediante perfilamiento, sin necesidad de declararlo explícitamente.
• Bloquea: coqueteo con la IA, temas de suicidio/autolesiones y contenido psicológicamente riesgoso.
• Incluye mecanismos de control parental y enfoque de tutor socrático (preguntas guiadas en lugar de respuestas directas).
• Lanzamiento global y paulatino, incluyendo cuentas gratuitas; Australia con retraso hasta septiembre.

Normativa y contexto regulatorio

• La Ley de IA de la Unión Europea entró en vigor el 2 de agosto; obliga a revelar cuando un texto fue generado artificialmente.
• Anthropic implementó marca de agua oculta en textos generados, en respuesta al artículo 50 de dicha normativa.
• México carece de legislación robusta; solo existen los Principios de Chapultepec como referencia inicial.
• La SEP mexicana convocó una consulta el 24 y 25 de agosto (Consejo Técnico Escolar) para que docentes opinen sobre el uso de dispositivos digitales en aulas, diferente a la encuesta previa del Tec de Monterrey sobre impacto de IA.

Reflexiones del grupo

• Una participante (docente de preparatoria) señaló que sus alumnos tienen dificultad para autorregularse frente a la IA, usándola incluso ante consecuencias negativas.
• Se debatió que la IA no es neutral: refleja estructuras económicas, sociales e ideológicas dominantes, y su adopción puede ser síntoma de problemas más profundos en el modelo educativo.
• El enfoque del seminario es pensamiento crítico: ni defender ni atacar la IA, sino analizar sus implicaciones.

Otros datos de interés

• ¿Cómo detecta ChatGPT que habla con un adolescente? Lo hace mediante perfilamiento del tipo de preguntas e interacción del usuario, sin que nadie lo declare. Esto implica que todos los usuarios están siendo perfilados de alguna forma, independientemente de su edad.
• ¿Diferencia entre la consulta SEP y la encuesta del Tec? La encuesta del Tec midió el impacto y uso de IA; la consulta SEP se enfoca exclusivamente en dispositivos digitales en aulas y busca definir una postura normativa (posible prohibición), no solo recomendaciones.
• Marca de agua de Anthropic: Es una señal oculta insertada en textos generados por IA para identificar su origen artificial, en cumplimiento de la normativa europea. No es visible para el usuario común.

Must Know

• GPT Edu vs. ChatGPT regular: GPT Edu es para instituciones, no entrena modelos con datos de usuarios, mayor privacidad académica.
• ChatGPT for Teens: rango de edad 13–17 años, detección automática por perfilamiento, bloqueos específicos de contenido, modo tutor socrático.
• Ley de IA UE: vigente desde el 2 de agosto; artículo 50 exige revelar contenido generado artificialmente.
• Autorregulación y ética docente: el uso compulsivo de IA por estudiantes plantea dilemas éticos sobre la responsabilidad del docente.
• MatIAs(chatbot del seminario): usa flujos predefinidos, no inteligencia artificial real; responde según palabras clave.