Seminario de 16 semanas · Educación matemática · Pensamiento crítico sobre IA generativa
Presentación
Este seminario propone un espacio para comprender qué es la inteligencia artificial generativa, cuáles son sus posibilidades y limitaciones, y qué desafíos plantea para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas.
A lo largo de dieciséis semanas analizaremos estas herramientas desde la educación matemática, la filosofía de la tecnología y la práctica docente, evitando tanto el entusiasmo acrítico como el rechazo basado en el miedo.
El objetivo no es aprender a depender de la inteligencia artificial, sino aprender a dialogar con ella, evaluarla y utilizarla cuando realmente aporte valor al proceso educativo.
Objetivos específicos
Al finalizar el seminario, cada participante será capaz de:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y distinguir entre sus capacidades reales y las expectativas que suelen atribuírsele.
- Analizar críticamente las respuestas producidas por sistemas de IA, identificando errores, sesgos y limitaciones.
- Diseñar estrategias de enseñanza, actividades, materiales y evaluaciones que integren estas herramientas de manera responsable.
- Elaborar prompts efectivos y desarrollar criterios para verificar la información obtenida.
- Construir una postura propia, fundamentada desde la investigación y la experiencia docente, acerca del papel de la IA en la educación matemática.
Forma de trabajo
El seminario se desarrolla durante 16 semanas, combinando sesiones de discusión, actividades prácticas y trabajo independiente.
- 📁 Portafolio de aprendizaje. Cada semana los participantes elaborarán un producto que documentará su proceso de reflexión y experimentación con distintas herramientas de IA.
- ✍️ Ensayo final. El seminario concluirá con un ensayo en el que cada participante integrará los conocimientos adquiridos para proponer una visión personal sobre la enseñanza de las matemáticas en la era de la inteligencia artificial.
Evaluación
La evaluación será continua y estará orientada a documentar el proceso de aprendizaje a lo largo del seminario. Se privilegiará la reflexión crítica, la experimentación fundamentada y la capacidad para trasladar los aprendizajes a contextos reales de enseñanza.
Evidencia | Porcentaje |
Portafolio semanal de actividades y reflexiones | 40 % |
Participación en discusiones, talleres y análisis de casos | 20 % |
Actividades de aplicación (prompts, diseño de recursos, análisis de respuestas generadas por IA, planeaciones) | 20 % |
Ensayo final | 20 % |
Total | 100 % |
Estructura del seminario
Mapa general
Unidad | Semanas | Enfoque |
I. Comprender la IA | 1–4 | Conceptos, historia y ética |
II. Pensar críticamente la IA | 5–7 | Funcionamiento, errores y sesgos |
III. Enseñar matemáticas con IA | 8–13 | Aplicaciones didácticas y prompts |
IV. Hacia una postura propia | 14–16 | Reflexión y proyecto final |
Documentos de referencia
- UNESCO (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial.
- UNESCO (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación (Fengchun Miao y Wayne Holmes).
- UNESCO (2024). Marcos de competencias en inteligencia artificial para estudiantes y docentes.
- World Economic Forum (2025). The Future of Jobs Report 2025.
Investigación relevante
- Pepin, B., Buchholtz, N. y Salinas-Hernández, U. (2025). A Scoping Survey of ChatGPT in Mathematics Education.
- Pardos, Z. A. y Bhandari, S. (2024). ChatGPT-generated help produces learning gains equivalent to human tutor-authored help on mathematics skills.
- (2024). Evaluating ChatGPT-4 and ChatGPT-4o: Performance insights from NAEP mathematics problem solving.
- (2025). ChatGPT in school mathematics education: A systematic review of opportunities, challenges, and pedagogical implications.
Nota para participantes. Todo el trabajo del seminario se documenta en el portafolio. Guarda tus prompts, las respuestas obtenidas y tus comentarios críticos: son la materia prima del ensayo final.
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