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

 

La inteligencia artificial como recurso en el aprendizaje en red en la enseñanza de matemáticas

Frente a este panorama, la inteligencia artificial (IA) surge como una oportunidad de innovación pedagógica que puede transformar la manera en que los estudiantes aprenden.

 La IA como apoyo en el aprendizaje matemático

Un estudio reciente de Nursanti et al. (2025) mostró que los estudiantes perciben la IA como útil y fácil de usar en matemáticas. Entre los beneficios más valorados se encuentran:

Retroalimentación inmediata, que permite detectar errores y corregirlos al instante.

Aprendizaje personalizado, ajustado al ritmo y nivel de cada alumno.

Disponibilidad continua, con recursos accesibles en cualquier momento.

Estos elementos favorecen que los estudiantes avancen con mayor confianza, fortalezcan la comprensión de conceptos abstractos y tengan un papel más activo en su aprendizaje .

Sin embargo, los mismos estudiantes señalaron riesgos como la dependencia excesiva de la tecnología, la falta de interacción humana y la desigualdad de acceso. Estos aspectos recuerdan que la IA no debe reemplazar al profesor, sino complementar su labor, asegurando un acompañamiento crítico y humano.

El aprendizaje en red: el conectivismo

Una de las teoría que podria aportar a este contexto seria la  del conectivismo, desarrollada por Siemens y explicada por Kropf (2013), sostiene que en la era digital el conocimiento se construye mediante redes de nodos interconectados: plataformas, comunidades virtuales y herramientas tecnológicas. En este contexto, la IA puede considerarse un nodo más dentro de la red educativa: ofrece información, guía y recursos, pero exige que el estudiante desarrolle la capacidad de distinguir lo confiable de lo irrelevante .

De este modo, la IA no es un sustituto del razonamiento humano, sino una pieza en un ecosistema donde los alumnos aprenden a filtrar, organizar y conectar información. El reto está en fomentar el pensamiento crítico para que los jóvenes no acepten acríticamente todo lo que la tecnología les ofrece.

La incorporación de la inteligencia artificial en la enseñanza de matemáticas abre un panorama de oportunidades y desafíos. Por un lado, potencia la personalización y la motivación; por otro, plantea riesgos que deben atenderse con estrategias pedagógicas sólidas. La clave está en reconocer a la IA como un recurso valioso dentro de un aprendizaje en red, donde el estudiante no es un receptor pasivo, sino un actor que construye, selecciona y conecta conocimiento.

Referencias

Kropf, D. (2013). Connectivism: 21st century’s new learning theory. European Journal of Open, Distance and e-Learning, 16(2), 13–24.

Nursanti, Y. B., Sujadi, I., Kurniawati, I., Andriatna, R., & Wulandari, A. N. (2025). The emergent role of artificial intelligence in Mathematics education: Examining students’ acceptance and perception. Journal of Educational Management and Instruction, 5(2), 249–264. https://doi.org/10.22515/jemin.v5i2.11242

 

La inteligencia artificial y el aprendizaje matemático en preparatoria

Se analizara cómo el uso de la inteligencia artificial (IA) tiene implicaciones directas en la enseñanza y aprendizaje de las matemáticas en la preparatoria, influyendo en la motivación, la comprensión y el desarrollo de habilidades lógicas de los estudiantes.

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Impacto pedagógico de la inteligencia artificial en el aula

Martínez (2025) indica que la integración de estrategias innovadoras con IA, como el aprendizaje basado en proyectos, puede mejorar la comprensión y las habilidades prácticas en matemáticas. De manera similar, Villena et al. (2024) señalan que la IA ofrece retroalimentación inmediata y adaptada, lo que aumenta la motivación y el rendimiento académico de los estudiantes.

No obstante, Montoya et al. (2024) advierten que un uso poco crítico de estas herramientas puede fomentar dependencia tecnológica, reduciendo la capacidad de razonamiento autónomo. A pesar de ello, cuando se aplica con acompañamiento docente, la IA puede favorecer un aprendizaje más inclusivo y personalizado, como destacan Cevallos et al. (2025).

En mi opinión, cuando los estudiantes usan IA de manera adecuada, ocurre un cambio importante: pasan de ser receptores pasivos a convertirse en exploradores de su propio aprendizaje. Sin embargo, también se observa que muchos alumnos aprovechan la inteligencia artificial como un atajo para obtener respuestas rápidas sin desarrollar su pensamiento crítico ni revisar fuentes confiables.

Este es un desafío actual: necesitamos enseñar a los estudiantes técnicas de verificación y evaluación de contenidos, de manera que puedan distinguir si la información generada por la IA es precisa, confiable y realmente les permite aprender. Esto implica diseñar estrategias pedagógicas en las que el docente guíe el proceso y el estudiante pueda demostrar, mediante actividades de evaluación, que comprendió el contenido más allá de copiar una respuesta.

La IA es una herramienta de actualidad, todavía en construcción, con bases que apenas comienzan a consolidarse en el ámbito educativo. Sus limitaciones deben ser reconocidas y trabajadas con una actitud de constante cuestionamiento: ¿qué se necesita reforzar?, ¿qué debemos mejorar en la manera de usarla?, ¿cómo garantizar que no sustituya sino complemente el aprendizaje?

El uso de la inteligencia artificial en la educación abre nuevas posibilidades, pero también genera tensiones y dilemas pedagógicos. A continuación, se desglosan sus principales riesgos y beneficios.

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Riesgos y beneficios

Uno de los principales riesgos del uso de la IA en matemáticas es la dependencia tecnológica. Muchos estudiantes pueden verla como un atajo para obtener respuestas rápidas, dejando de lado el desarrollo de habilidades de razonamiento y de pensamiento crítico. A esto se suma que la IA no siempre ofrece información verificada: en ocasiones “alucina” o inventa datos, lo que obliga a los alumnos a aprender técnicas de evaluación y verificación de fuentes. Además, si el docente no orienta su uso, el estudiante corre el peligro de copiar soluciones sin realmente comprenderlas.

Por otro lado, los beneficios son significativos. La IA puede brindar retroalimentación inmediata y explicaciones personalizadas, adaptándose al nivel de cada estudiante y permitiendo que quienes tienen rezago se integren mejor al ritmo de la clase. Asimismo, puede convertirse en un motor de motivación, ya que hace que los alumnos sientan mayor confianza al enfrentarse a las matemáticas. Finalmente, la IA no solo apoya al estudiante, también al docente, pues automatiza ciertas explicaciones básicas y libera tiempo para enfocarse en acompañar y guiar procesos de razonamiento crítico.

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Referencia

Martínez, D. (2025). Innovación pedagógica en la enseñanza de la Inteligencia Artificial. Revista Internacional de Pedagogía e Innovación Educativa, 5(1). https://doi.org/10.51660/ripie51226

Villena, C. A., Calsin, W., Espinoza, D. I., & Rengifo, J. A. (2024). Aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas matemáticos en el nivel universitario. Revista Social Fronteriza, 4(5). https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)458

Montoya, X. T., Ponce, A. A., Miranda, J. A., & Coloma, X. R. (2024). Inteligencia artificial en el aula: nuevas estrategias para la enseñanza y aprendizaje en la educación media. Revista Psicopedagógica (REPSI), 7(19). https://doi.org/10.33996/repsi.v7i19.138

Cevallos, K. M., Ponce, L. S., Bravo, E. G., & Zamora, B. R. (2025). Innovación pedagógica mediante el uso de inteligencia artificial en el aula. Pentaciencias, 7(3). https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v7i3.1516

Aprender Matemáticas con IA

¡Bienvenidos a este espacio! Aquí exploraremos cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la enseñanza de las matemáticas en la educación media superior en México, analizando tanto los beneficios pedagógicos como los retos y riesgos de su integración en el aula.

En la actualidad, las matemáticas representan un desafío importante para los estudiantes de preparatoria. De hecho, el nivel de matemáticas en México se considera bajo a nivel mundial, con los resultados más recientes del informe PISA 2022 que sitúan al país en el puesto 35 de los 37 miembros de la OCDE evaluados, muy por debajo del promedio de esta organización. Esto refleja la urgencia de explorar estrategias innovadoras que motiven a los estudiantes y fortalezcan su aprendizaje.

OBJETIVO

El avance tecnológico y la incorporación de herramientas de IA abren la posibilidad de cambiar esta percepción. Este blog tiene como objetivo analizar el impacto que el uso de la IA tiene en el aprendizaje de las matemáticas, resaltando cómo puede mejorar la comprensión y motivación de los estudiantes, así como los riesgos asociados a un uso poco crítico o dependiente de estas tecnologías.

La IA ya ocupa un lugar importante en el entorno educativo actual. Aplicaciones como ChatGPT, Photomath o Wolfram Alpha permiten explicar problemas paso a paso, generar ejercicios personalizados y brindar retroalimentación inmediata. No obstante, no todos los usos de estas herramientas son adecuados, pues existe el riesgo de que los estudiantes las utilicen solo para obtener respuestas rápidas sin reflexionar sobre el proceso.

La investigación reciente confirma estos puntos:

• Martínez (2025) señala que la innovación pedagógica con IA debe integrar también dimensiones éticas y sociales, para que no solo se enfoque en la técnica, sino en el desarrollo integral de los estudiantes.

• Montoya et al. (2024) destacan que la IA en educación media puede personalizar el aprendizaje y motivar a los alumnos, pero advierten que el reto es promover pensamiento crítico y autonomía, evitando una dependencia excesiva.

• Villena et al. (2024) muestran que la IA, aplicada en problemas matemáticos, ofrece retroalimentación inmediata y adaptada, lo que incrementa la motivación y el rendimiento académico.

• Cevallos et al. (2025) enfatizan que para aprovechar plenamente la IA es necesario un enfoque pedagógico equilibrado, que articule lo tecnológico, lo cultural y lo educativo.

Por este blog se enfoca  en selecionar , diseñar tecnicas  que permitan el uso  de calidad de la IA en matemáticas siendo una pieza clave en la actualidad como nueva herramienta de enseñanza.Una bien utilizada, la IA puede convertirse en una poderosa herramienta para fortalecer la comprensión, la motivación y la autonomía en los estudiantes de preparatoria. Por ello, es fundamental que docentes y estudiantes aprendan a usarla con un enfoque crítico y responsable, orientado siempre a un aprendizaje significativo.

Referencias

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

Martínez Cardero, D. (2025). Innovación pedagógica en la enseñanza de la Inteligencia Artificial. Revista Internacional de Pedagogía e Innovación Educativa, 5(1), 47–58. https://doi.org/10.51660/ripie51226

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

Villena Atoche, C. A., Calsin Berríos, W., Espinoza Gaona, D. I., & Rengifo Osorio, J. A. (2024). Aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas matemáticos en el nivel universitario. Revista Social Fronteriza, 4(5), e458. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)458

OECD (2023), PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/53f23881-en.