Matemáticas y ética: el futuro docente que estamos construyendo

A lo largo de este blog hemos platicado de muchas formas en que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a aprender matemáticas: resolver ecuaciones, entender fracciones, motivar a los estudiantes, apoyar la inclusión y hasta facilitar la planeación de clases. Pero antes de cerrar, vale la pena detenernos en un tema que no podemos dejar de lado: la ética.

Como señala Benedict du Boulay (2023), la IA en educación trae consigo grandes ventajas, pero también retos importantes. Por ejemplo, hoy las plataformas pueden dar retroalimentación en tiempo real y personalizar ejercicios, pero al mismo tiempo recolectan mucha información de los alumnos. ¿Quién controla esos datos? ¿Con qué fines se usan?

También está el tema de la equidad. Si los algoritmos no están bien diseñados, pueden reforzar desigualdades en lugar de reducirlas. Y si confiamos demasiado en las máquinas, corremos el riesgo de perder creatividad, pensamiento crítico y autonomía tanto de estudiantes como de docentes.

Por eso, hablar de IA en la escuela no es solo hablar de tecnología, sino de cómo usarla de forma responsable. Se proponen principios que suenan sencillos pero son esenciales: que la IA sirva para el bien común, que no cause daño, que sea accesible para todos, que respete la autonomía y que sea transparente.

De acuerdo con datos de la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías en los Hogares (ENDUTIH 2022), solo el 75% de los hogares tiene acceso a internet, y esta cifra es mucho menor en zonas rurales. Esto significa que, aunque la IA tenga un enorme potencial, todavía existen brechas de acceso que limitan su implementación en las aulas de matemáticas.

A ello se suma que muchos maestros no han recibido capacitación formal en el uso de herramientas digitales avanzadas. Según la Secretaría de Educación Pública (SEP, 2023), uno de los mayores desafíos del sistema educativo es preparar a los docentes en competencias digitales para que puedan integrar la IA de forma pedagógica y no solo como recurso técnico. Esto es clave: sin una formación sólida, el riesgo es que la IA se use de manera superficial, perdiendo su verdadero valor educativo.

Para que la inteligencia artificial tenga un verdadero impacto en la enseñanza de las matemáticas, los docentes necesitan desarrollar nuevas competencias. No basta con saber usar plataformas digitales, sino también tener un pensamiento crítico para cuestionar los algoritmos, habilidades didácticas para integrar la IA en proyectos y en problemas reales, y sensibilidad para promover espacios donde todos participen juntos a la tecnologia. Además, deben aprender a gestionar la información que generan estas herramientas, garantizando la privacidad y usándola para mejorar la planeación de clases. En otras palabras, el papel del profesor no desaparece; se transforma en un mediador que guía, acompaña que potencia el aprendizaje con ayuda de la tecnología.

Referencias

INEGI. (2023). Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH) 2022. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. https://www.inegi.org.mx/programas/dutih/2022/

Secretaría de Educación Pública. (2023). Informe de labores 2022-2023. SEP.  https://www.sep.gob.mx/

Du Boulay, B. (2023). Artificial intelligence in education and ethics. En S. Yu, R. Luckin, & W. Holmes (Eds.), Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning (pp. 93–108). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-2080-6_6

Tendencias y desafíos de la inteligencia artificial en la enseñanza de las matemáticas

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación matemática ha pasado de ser una idea futurista a convertirse en una realidad tangible. Hoy en día, la IA ya no se limita a simples calculadoras o programas de álgebra, sino que impulsa sistemas de tutoría inteligente, plataformas personalizadas y evaluaciones automatizadas que transforman la forma en que los estudiantes aprenden y los docentes enseñan.

Entre los programas más destacados que ejemplifican estas tendencias se encuentran Khan Academy y ALEKS™, que adaptan ejercicios según el progreso del estudiante, así como MathGPT, una herramienta reciente que utiliza modelos de lenguaje entrenados específicamente en matemáticas para resolver problemas y ofrecer explicaciones paso a paso. Estos recursos forman parte de un conjunto más amplio de sistemas de tutoría inteligente y aplicaciones basadas en procesamiento de lenguaje natural, que buscan personalizar la enseñanza y apoyar tanto a estudiantes como a docentes en el aula.

Destacan los sistemas de tutoría inteligente (ITS) capaces de adaptar la enseñanza al ritmo y estilo de cada alumno, considerando incluso factores como la motivación y las emociones. Asimismo, las plataformas de aprendizaje personalizado permiten ajustar contenidos para reforzar áreas específicas, mientras que la retroalimentación en tiempo real se ha convertido en un aliado clave para que los estudiantes comprendan sus errores y progresen de inmediato. También se observa el auge del diseño curricular asistido por IA, que identifica vacíos en los programas educativos y sugiere mejoras, así como el uso de estas herramientas en educación inclusiva, ofreciendo apoyos a estudiantes con dislexia, autismo u otras necesidades específicas.

No obstante, junto a estas oportunidades emergen importantes desafíos. Uno de los principales es la brecha tecnológica: no todas las escuelas cuentan con infraestructura adecuada ni acceso a internet de calidad, lo que limita la implementación equitativa de estas herramientas. Otro reto es la formación docente, ya que muchos profesores no se sienten preparados para integrar la IA de manera pedagógica y efectiva junto los aspectos eticos y desafios como la falta de espacios de aprendizaje para como usarla.

Referencia 

Tang, W. K.-W. (2025). Artificial intelligence in mathematics education: Trends, challenges, and opportunities. International Journal of Research in Mathematics Education, 3(1), 75–90. https://doi.org/10.24090/ijrme.v3i1.13496

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 La educación está cambiando rápidamente y la inteligencia artificial ya forma parte de nuestras aulas. En este blog hemos reunido reflexiones, ejemplos prácticos, artículos académicos y propuestas pedagógicas para entender cómo la IA puede apoyar la enseñanza de las matemáticas en preparatoria.

 

La integración de la inteligencia artificial en la planeación educativa de matemáticas

La planeación de clases es una de las tareas más importantes del docente, pues en ella se anticipan los objetivos, las estrategias y los recursos que darán forma al aprendizaje de los estudiantes. En el caso de las matemáticas, esta tarea cobra aún mayor relevancia, ya que se trata de un área en la que muchos alumnos experimentan ansiedad, dificultades de comprensión y, en ocasiones, desmotivación. Frente a este panorama, la integración de la inteligencia artificial (IA) en la planeación educativa aparece como una oportunidad para transformar la enseñanza y abrir nuevas posibilidades pedagógicas.

La IA puede convertirse en una aliada que acompaña al profesor en cada etapa del proceso. Desde el inicio de un curso, las evaluaciones diagnósticas apoyadas en IA permiten identificar fortalezas y áreas de rezago, lo que facilita diseñar actividades ajustadas a la diversidad de niveles dentro del grupo. Durante el desarrollo de las clases, estas herramientas ofrecen ejemplos personalizados, ejercicios adaptativos y explicaciones paso a paso que ayudan a que los estudiantes comprendan los procedimientos en lugar de limitarse a memorizar fórmulas. Incluso en la etapa de cierre y evaluación, la retroalimentación inmediata de los cuestionarios inteligentes convierte el error en una oportunidad de aprendizaje, mientras que los reportes automáticos permiten al docente dar seguimiento individual y grupal de manera más precisa.

La investigación reciente de Carrasco y Fuentes (2024) confirma estas ventajas al mostrar que más del sesenta y cinco por ciento de los estudiantes perciben que la IA ha mejorado su comprensión de las matemáticas, y más de la mitad señala sentirse más motivada al utilizarla. Asimismo, un sesenta y uno por ciento reconoce que estas herramientas personalizan su aprendizaje de acuerdo con sus propias necesidades. Sin embargo, también se señalan desafíos importantes: el cuarenta y dos por ciento de los alumnos reporta dificultades técnicas y cerca de una cuarta parte carece del acceso necesario a la tecnología. Estos hallazgos ponen de relieve la urgencia de diseñar políticas inclusivas y programas de capacitación docente que aseguren que la IA cumpla su verdadero potencial transformador.

En este aspecto  no debe entenderse como un reemplazo del profesor, sino como un recurso complementario que enriquece la enseñanza. Su integración en la planeación de matemáticas abre la puerta a un aprendizaje más personalizado, motivador e inclusivo, siempre y cuando se utilice bajo la guía pedagógica del docente y con un enfoque crítico y ético que garantice el beneficio para todos los estudiantes.

Referencia

Carrasco, A. C., & Fuentes, J. A. (2024). Inteligencia Artificial en el área de enseñanza a las matemáticas. En P. G. Gamboa & D. O. Nieves (Coords.), Educación 5.0: Tendencias tecnológicas educativas (Vol. 1, pp. 50–61). Editorial Racionalidades. https://doi.org/10.5281/zenodo.14783673

 

La influencia de la inteligencia artificial en la educación media y superior

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el panorama educativo. En México y en el mundo, su uso en las aulas de educación media y superior plantea tanto oportunidades como desafíos.

De acuerdo con Zepeda, Cardoso y Cortés (2024), la IA ofrece beneficios notables como la personalización del aprendizaje, la automatización de evaluaciones y la optimización de la planeación docente. Gracias a los algoritmos, los estudiantes reciben recursos ajustados a su ritmo y necesidades, mientras los profesores pueden detectar con mayor precisión las áreas donde cada alumno requiere apoyo. Esto favorece una experiencia formativa más inclusiva y eficaz .

Entre los aportes destacados se encuentran los sistemas de tutorías inteligentes, que acompañan al estudiante en sus dudas específicas; los facilitadores virtuales, que crean entornos de aprendizaje inmersivos; y la automatización de tareas administrativas, que libera tiempo para dedicarlo al acompañamiento pedagógico. Estas herramientas no solo aumentan la eficiencia, sino que también mejoran la motivación y la confianza de los estudiantes al sentirse atendidos de manera más individualizada .

Sin embargo, el artículo también advierte sobre retos urgentes: la brecha digital que limita el acceso equitativo a dispositivos y conectividad; los sesgos en algoritmos que pueden reproducir prejuicios sociales; la ciberseguridad; y el riesgo de que los alumnos usen la IA únicamente como un atajo para resolver tareas sin generar un aprendizaje real. Además, se subraya que la interacción humana sigue siendo insustituible, pues la empatía, la intuición y la formación integral no pueden ser reemplazadas por máquinas .

 En palabras de los autores, el futuro de la educación estará cada vez más influido por la IA, y el desafío consiste en aprovecharla como una aliada para mejorar la calidad y la equidad educativas, sin perder de vista el papel central del ser humano en el proceso de enseñanza-aprendizaje .

Referencia en APA 
Zepeda Hurtado, M. E., Cardoso Espinosa, E. O., & Cortés Ruiz, J. A. (2024). Influencia de la inteligencia artificial en la educación media y superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 14(28), e679. https://doi.org/10.23913/ride.v14i28.1949

La inteligencia artificial como motor de motivación y confianza en matemáticas

Las matemáticas son una de las materias que más ansiedad generan entre los estudiantes de preparatoria. El temor a equivocarse, la dificultad para comprender ciertos procedimientos y la percepción de que “no son buenos para los números” hacen que muchos abandonen el intento antes de descubrir sus propias capacidades.

La inteligencia artificial (IA) puede convertirse en una aliada para cambiar esta realidad. Diversos estudios muestran que la IA ofrece explicaciones claras, ejercicios personalizados y retroalimentación inmediata, lo que permite que los errores dejen de verse como fracasos y se conviertan en oportunidades de aprendizaje (Villena Atoche et al., 2024). Este acompañamiento constante da al estudiante la posibilidad de avanzar a su propio ritmo, reforzar conceptos y sentirse más seguro en su progreso.

Montoya Carvajal et al. (2024) destacan que la IA fomenta la autonomía cuando se utiliza con la orientación del docente, pues evita que el estudiante dependa únicamente de la tecnología y lo impulsa a reflexionar sobre los resultados. De igual forma, Cevallos Vélez et al. (2025) señalan que la integración de la IA en el aula no solo transforma el aprendizaje, sino que lo hace más atractivo y dinámico, aumentando la motivación de los alumnos.

(Maslow, 1943). En el contexto escolar, la IA puede ser un recurso que facilita este tránsito: al ofrecer un espacio seguro para equivocarse, apoyo constante y refuerzo positivo, los estudiantes encuentran confianza en sí mismos. Esa confianza los impulsa a alcanzar un nivel de motivación intrínseca, donde aprender matemáticas ya no es una obligación, sino una oportunidad de crecimiento personal.

Además, el uso pedagógico de la IA no solo brinda seguridad y confianza, sino que también despierta en los alumnos la curiosidad por crear, diseñar, buscar y solucionar problemas de la vida cotidiana. Esta experiencia les permite relacionar las matemáticas con su entorno, ampliar su conocimiento sobre distintos temas y comprender que el aprendizaje no se limita al aula, sino que tiene aplicaciones prácticas en su vida diaria.

Cevallos Vélez, K. M., Ponce Anchundia, L. S., Bravo Cedeño, E. G., & Zamora Pinargote, B. R. (2025). Innovación pedagógica mediante el uso de inteligencia artificial en el aula. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 7(3), 440–451. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v7i3.1516

Montoya Carvajal, X. T., Ponce Heredero, A. A., Miranda Montes, J. A., & Coloma Cevallos, X. R. (2024). Inteligencia artificial en el aula: nuevas estrategias para la enseñanza y aprendizaje en la educación media. Revista Ecuatoriana de Psicología (REPSI), 7(19), 507–517. https://doi.org/10.33996/repsi.v7i19.138

Maslow, A. H. (1943). A theory of human motivation. Psychological Review, 50(4), 370–396. https://doi.org/10.1037/h0054346

 

Resolviendo problemas matemáticos con IA: la busqueda de la pregunta correcta

Uno de los mayores retos en la enseñanza de las matemáticas es lograr que los estudiantes comprendan el proceso de resolución de problemas y no solo memoricen fórmulas. En su artículo, Villena et al. (2024) muestran cómo la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un apoyo pedagógico en el nivel universitario, al ofrecer retroalimentación inmediata y adaptada a cada alumno.

Aunque el estudio se realizó en la educación superior, sus hallazgos resultan muy útiles para el nivel preparatoria. Por ejemplo, los autores destacan que la IA no solo entrega respuestas correctas, sino que explica el paso a paso del procedimiento, ayudando a los estudiantes a identificar errores y corregirlos. Esto favorece un aprendizaje más reflexivo y autónomo.

Un caso típico puede ser la resolución de una ecuación cuadrática. Mientras que antes el alumno dependía únicamente de la explicación del profesor y de la práctica en clase, ahora puede usar una aplicación de IA para repasar el procedimiento: desde identificar los coeficientes hasta aplicar la fórmula general y simplificar el resultado. Este acompañamiento reduce la frustración y refuerza la confianza en el propio aprendizaje.

No obstante, Villena et al. advierten también riesgos importantes. El más común es que los estudiantes utilicen estas herramientas solo como “atajos”, sin analizar las explicaciones ni practicar por sí mismos. Aquí aparece un punto clave: aprender a preguntar correctamente a la IA. Saber plantear una pregunta problema por ejemplo: “Explícame paso a paso cómo resolver esta ecuación cuadrática y dame dos ejemplos más” se convierte en una habilidad básica dentro del aula. Cuanto mejor se formula la pregunta, mejor será la explicación y, por tanto, mayor el aprendizaje.

Además, es fundamental complementar el uso de IA con la búsqueda de fuentes confiables. No basta con quedarse con la respuesta de una sola herramienta: los estudiantes deben contrastar la información, verificar pasos en libros de texto o consultar diferentes plataformas. De esta manera, se desarrolla no solo la competencia matemática, sino también la capacidad crítica y la alfabetización digital.

En conclusión, la investigación de Villena et al. (2024) confirma que la IA puede transformar la enseñanza de las matemáticas, siempre y cuando se integre de manera crítica y pedagógica. Para la preparatoria en México, donde los resultados de PISA muestran una clara necesidad de innovación, este tipo de propuestas abre una puerta hacia un aprendizaje más accesible, motivador y significativo. La clave está en enseñar a los estudiantes que no se trata solo de usar la IA, sino de saber preguntar, analizar y verificar, haciendo de la tecnología un verdadero apoyo para aprender.

Referencia

Villena Atoche et al. (2024) – Aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas matemáticos en el nivel universitario