Profesores de ReflexIA ganaron el tercer lugar del LATAM Challenge de Gemini

Ximena Torres 

La primera vez que la profesora Teresa Floriano Casillas fue a un laboratorio de física a observar las matemáticas fue en 2019. Lo hizo mientras estudiaba el Diplomado en Enseñanza para las Matemáticas del ITESO. César Lozano, su colega y entonces profesor, organizó la visita para mostrarle la simulación de la Ley de Enfriamiento de Newton, aquella que permite calcular el tiempo que una taza de café o hasta un cadáver tardan en enfriarse.  

Gracias a su trabajo como docente, Teresa tiene claro que para muchos jóvenes recién llegados a la universidad es difícil entender y resolver problemas de cálculo relacionados con este tipo de leyes científicas. De ahí que su visita al laboratorio resultara tan significativa, pues la dejó ver una nueva oportunidad para mostrar a los alumnos las aplicaciones de las matemáticas en el mundo real. Sin embargo la experiencia también sembró en ella algunas preguntas: ¿qué pasa con los laboratorios que no tienen estas herramientas de simulación (sensores y software de análisis de datos en tiempo real)?, ¿qué sucede cuando las variables de un fenómeno no se pueden replicar? 

Las semillas de esas inquietudes han germinado y ahora Teresa Floriano, César Lozano Díaz y David González Chávez fueron reconocidos por desarrollar una solución educativa basada en una tecnología que ya forma parte de nuestras conversaciones cotidianas y flujos de trabajo: la inteligencia artificial (IA). Los tres profesores del ITESO, integrantes del proyecto ReflexIA, consiguieron el tercer lugar del 1st AI and Education - LATAM Challenge de Gemini de Google.  

Su propuesta “Ecosistema de laboratorios de modelación matemática asistidos por IA” compitió con las de otras 34 universidades de América Latina y el Caribe durante el Google LATAM AI Higher Education Latam Summit. El encuentro se llevó a cabo en abril pasado en las oficinas de Google y la Universidad de Stanford, en California. 
Para describir el proyecto premiado, González expone la evolución que ha tenido la enseñanza de las matemáticas en las aulas universitarias. Antes, los profesores dibujaban esquemas y gráficas en el pizarrón para exponer los detalles de un fenómeno; luego, como Teresa lo vivió, pasaron a las simulaciones en los laboratorios; ahora, la inteligencia artificial se convierte en el soporte clave para transitar de la explicación teórica al lenguaje matemático.  

Pero no solo se trata de la observación de las matemáticas detrás de una taza de café que se enfría, es la comprensión integral de las teorías para que los estudiantes construyan sus propios experimentos.  

Cuando se utiliza en el aula, la propuesta premiada de ReflexIA comienza en NotebookLM. Esa herramienta de investigación de Google es alimentada por los profesores con un corpus de documentos verificados sobre la información necesaria para que los alumnos construyan un modelo matemático que se ajuste al fenómeno estudiado.  

“En la actividad el alumno le pregunta [a NotebookLM] cómo conectar el sensor o a qué se refiere una pregunta [del reporte de laboratorio], pero fue ‘promteada’ para que no les dé la respuesta directa, sino que los haga reflexionar, cuestionarse y los oriente para replicar la actividad con sensores físicos”, explica César Lozano, coordinador de ReflexIA. 

En un siguiente paso, los estudiantes utilizan la visión por computadora para que Gemini Canvas —el asistente de IA de Google— les ayude a verificar sus procedimientos y si el modelo matemático obtenido es correcto, y pongan en marcha la simulación en la misma plataforma tecnológica.  

“La inteligencia artificial permite generar diferentes escenarios que en el laboratorio no puedes reproducir, como la temperatura del medio ambiente. Tampoco puedes tener diferentes materiales para observar cómo cambian las curvas de enfriamiento (en el caso de la Ley de Newton). [...] Es una herramienta muy flexible, es visual y un experimento que en el laboratorio nos toma aproximadamente 20 minutos, lo podemos recrear en menos de un minuto”, explica Floriano. 

Aprendizaje significativo y acompañado 

González asegura que la propuesta permite un aprendizaje con los atributos que el ITESO alienta; es decir, significativo, contextualizado y transferible. “Buscamos que los chavos pasen de una transcripción a una construcción. Esta práctica mueve el cuerpo y los hace más sensibles porque la experiencia es más profunda”, dice el profesor del Departamento de Matemáticas y Física (Dmaf) del ITESO. 

Los académicos aseguran que, al utilizar la herramienta en las sesiones de clase, la energía de los estudiantes se direcciona a un logro concreto y conducido, a la vez que la carga de trabajo disminuye para los profesores. Ahora la inteligencia artificial se encarga de las tareas repetitivas y de resolver dudas ajenas al punto esencial de la actividad (como la configuración de los equipos de laboratorio).  

Eso no modifica la centralidad del trabajo docente en la formación universitaria. Como Teresa Floriano explica, los profesores siguen siendo quienes construyen los escenarios educativos propulsadas por la IA, para luego convertirse en los intermediarios que aportan la calidez humana entre los estudiantes y la tecnología. 

César Lozano fue quien presentó el proyecto de ReflexIA en el 1st AI and Education - LATAM Challenge. Para los jueces —empleados de Google, profesores universitarios y estudiantes—, la propuesta resaltó por “mostrar que la inteligencia artificial sí puede ser implementada en la educación, no como un sustituto, sino como una herramienta de acompañamiento”. 

Con el propósito de presentarse en el reto de Google, el “Ecosistema de laboratorios de modelación matemática asistidos por IA” fue construido para una simulación de la Ley de Enfriamiento de Newton, pero la herramienta es escalable y personalizable para funcionar con diversos principios científicos y disciplinas. La idea es introducirla cada vez más en la universidad y aprovechar otras oportunidades de innovación tecnológica. Los reconocimientos como este le sirven a ReflexIA para asegurarse de que la exploración crítica de la inteligencia artificial va por buen camino en el ITESO.