Problemas de edad: un modelo, cinco versiones
De las edades 40 y 30 al caso 69–65: deducir el modelo (4k, 3k) y resolver cinco variantes con IA.
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Inteligencia artificial y pensamiento
Ensayos sobre razonamiento, formación y trabajo en la época de la inteligencia artificial.
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El programador en la época de la inteligencia artificial
De MOSAICO a la programación guiada por la intención: experiencia, arquitectura, verificación y responsabilidad.
LeerLas matemáticas en la época de la inteligencia artificial
¿Qué enseñar cuando una máquina resuelve los ejercicios? Un ensayo sobre razonamiento escolar, con ejemplos y lecciones simuladas.
LeerSi pido ayuda, ¿por qué debería tardar más?
Una lección con IA: por qué la media de los tiempos es incorrecta y cómo obtener t = (a × b) ÷ (a + b) sin mínimo común múltiplo.
LeerLas castañas, las edades y las hipótesis ocultas de la IA
Una lección simulada: 770 castañas, tres niñas y una pregunta decisiva. Distinguir razones, edades posibles e hipótesis añadidas por la IA.
LeerSi podemos preguntárselo todo a la IA, ¿por qué debemos seguir estudiando?
Un debate simulado: soluciones incompletas, nuevas preguntas y reutilización del código. Obtener una respuesta no significa comprenderla.
LeerLa respuesta no es el final: explorar las matemáticas con la IA
Una lección simulada: de Pitágoras a los porcentajes, las preguntas sucesivas convierten las respuestas de la IA en exploración matemática.
LeerEl código funciona. Pero ¿quién gobierna la complejidad?
De las vistas SQL a la documentación automática: por qué una colaboración más estrecha entre IA y diseñador convierte código funcional en software de calidad.
LeerCuando una solución correcta está mal diseñada
Una lección sobre IA, números aleatorios y MOSAICO: de RandomNumero a RandomRange, entre corrección, reutilización y responsabilidad.
LeerPensamiento computacional
El pensamiento computacional en la vida cotidiana
Once situaciones cotidianas para organizar actividades, coordinar personas y comprobar las hipótesis. Con preguntas explicadas y un laboratorio interactivo.
LeerDel problema al algoritmo: secuencias, decisiones y bucles
Construir instrucciones ordenadas, elegir con SI/SI NO y repetir con REPETIR o MIENTRAS. Ejemplos humano/máquina y laboratorio Guía al robot.
LeerEl pensamiento computacional: de la intuición a la precisión de los algoritmos
De ver la respuesta a explicar el procedimiento: 17 ejemplos con cifras, tres aplicaciones resueltas y un método para diseñar, comprobar y reutilizar algoritmos.
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