Educación e inteligencia artificial: desempeño de chatbots y profesores de matemática en la resolución de problemas geométricos

Autores/as

  • Ana Rosa Corica Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina
  • Patricia Sureda Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina
  • Verónica Parra Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina
  • Silvia Schiaffino Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, ISISTAN, CONICET, Tandil, Argentina
  • Daniela Godoy Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, ISISTAN, CONICET, Tandil, Argentina

Palabras clave:

Geometría clásica, Geometría fractal, IA Generativa, Educación, Profesores de matemática

Resumen

La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) ha surgido como una tecnología disruptiva cuya amplia adopción impactó rápidamente en el contexto educativo. Este trabajo tiene por objetivo analizar el desempeño de tres chatbots en la resolución de cuatro problemas geométricos, dos de geometría clásica y dos de geometría fractal. Además, se comparan las soluciones a tres de los problemas con las aportadas por ocho profesores de matemática en servicio. El análisis y comparación de soluciones se realizan según el tipo de soluciones matemáticas proporcionadas, el rigor, procedimiento y justificación matemática empleados.  El método general de análisis es exploratorio y para cada tipo de problemas se presentan categorías específicas de análisis. Los resultados obtenidos dan cuenta de las dificultades de los chatbots en resolver problemas geométricos, sobre todo, en las representaciones gráficas y ubicaciones espaciales, así como también de una clara diferencia a su favor en las validaciones matemáticas. Se concluye en la potencialidad de la IAGen en la resolución de problemas siempre y cuando se analicen críticamente las respuestas que ofrecen.

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Biografía del autor/a

Ana Rosa Corica, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina

Investigadora Independiente del CONICET (Argentina) y Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA (Tandil, Argentina). Es Doctora en Ciencias de la Educación (2010), Licenciada en Educación Matemática (2005) y Profesora en Matemática y Física (2002). Directora y fundadora del Núcleo de Investigación en Educación Matemática (NIEM) de la UNCPBA. Tiene más de 20 años de experiencia en el área de Educación Matemática y Física y en la formación universitaria inicial y continua de profesores de matemática. Sus publicaciones más recientes son: “Can generative AI solve Geometry problems? Strengths and weaknesses of LLMs for geometric reasoning in Spanish”; e “Inteligencia Artificial Generativa en la formación de Profesores de Matemática en servicio”.

Patricia Sureda, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina

Investigadora Asistente del CONICET (Argentina) y Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas UNCPBA (Tandil, Argentina). Doctora en Enseñanza de las Ciencias. Mención Matemática (2012), Licenciada en Educación Matemática (2006) y Profesora en Matemática (2005). Integrante y fundadora del Núcleo de Investigación en Educación Matemática (NIEM) de la UNCPBA. Tiene 20 años de experiencia en el área de Educación Matemática y en la formación universitaria inicial y continua de profesores de matemática. Publicaciones recientes: “Can generative AI solve Geometry problems? Strengths and weaknesses of LLMs for geometric reasoning in Spanish”; e “Inteligencia Artificial Generativa en la formación de Profesores de Matemática en servicio”.

Verónica Parra, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, NIEM, CONICET, Tandil, Argentina

Investigadora Adjunta del CONICET (Argentina) y Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas UNCPBA (Argentina). Doctora en Enseñanza de las Ciencias. Mención Matemática (2013), Licenciada en Educación Matemática (2008) y Profesora en Matemática (2005). Integrante y fundadora del Núcleo de Investigación en Educación Matemática (NIEM) de la UNCPBA. Tiene 20 años de experiencia en el área de Educación Matemática y en la formación universitaria inicial y continua de profesores de matemática. Publicaciones recientes: “Can generative AI solve Geometry problems? Strengths and weaknesses of LLMs for geometric reasoning in Spanish”; e “Inteligencia Artificial Generativa en la formación de Profesores de Matemática en servicio”.

Silvia Schiaffino, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, ISISTAN, CONICET, Tandil, Argentina

Investigadora Principal de CONICET (Argentina) y Profesora Asociada con Dedicación Exclusiva en la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA (Tandil, Argentina). Es Magíster en Ingeniería de Sistemas (2001) y Doctora en Ciencias de la Computación (2004). Posee más de 20 años de experiencia en el área de Inteligencia Artificial. Sus publicaciones más recientes son: “Can Generative AI Solve Geometry Problems? Strengths and Weaknesses of LLMs for Geometric Reasoning in Spanish”,  “An approach for explaining group recommendations based on negotiation information” y “A Lightweight Approach for Building User Mobility Profiles”.

Daniela Godoy, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad Cs. Exactas, ISISTAN, CONICET, Tandil, Argentina

Investigadora Principal de CONICET (Argentina) y Profesora Asociada con Dedicación Exclusiva en la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA (Tandil, Argentina).  Es Magíster en Ingeniería de Sistemas (2001) y Doctora en Ciencias de la Computación (2005).  Posee más de 20 años de experiencia en el área de Inteligencia Artificial. Sus publicaciones más recientes son: “Can Generative AI Solve Geometry Problems? Strengths and Weaknesses of LLMs for Geometric Reasoning in Spanish”, “A Study on Influential Features for Predicting Best Answers in Community Question- Answering Forums”, y “I Want to Break Free! Recommending Friends from Outside the Echo Chamber”.

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Publicado

2024-10-18

Cómo citar

Corica, A. R., Sureda, P., Parra, V. ., Schiaffino, S., & Godoy, D. . (2024). Educación e inteligencia artificial: desempeño de chatbots y profesores de matemática en la resolución de problemas geométricos. Areté, Revista Digital Del Doctorado En Educación, 10(ee), 119–139. Recuperado a partir de http://caelum.ucv.ve/ojs/index.php/rev_arete/article/view/29456