el "deepfake" de los datos
situación de aprendizaje
RETO
El alumnado debe usar IA para generar una noticia falsa basada en datos estadísticos manipulados (pero matemáticamente coherentes) y luego retar a sus compañeros a encontrar el error lógico o el sesgo utilizando herramientas de verificación.
Etapa: ESO Curso: 4º Asignatura: Matemáticas A
¿Qué es la IA Generativa?
Rama de la Inteligencia Artificial que utiliza modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) para crear contenido nuevo (texto, imágenes, audio, código o datos) a partir de ejemplos y patrones aprendidos previamente. A diferencia de la IA tradicional, que solo clasifica o predice, esta IA genera respuestas originales siguiendo las instrucciones (prompts) que le da el usuario.
¿Qué herramientas basadas en la IA utilizaremos en nuestra SDA?
1. WolframAlpha (vía plugin de IA)
2. Canva (Magic Media)
3. Claude 3.5 Sonnet
EL MOTOR
EL MEDIO
EL JUEZ
Motor de inteligencia computacional y matemática. A diferencia de otros, no “predice” la respuesta, sino que la calcula simbólicamente, ofreciendo una precisión matemática del 100%.Función en nuestra SDA: Validación matemática y cálculo simbólico. Proporciona el análisis estadístico exacto.
IA generativa de razonamiento lógico superior y análisis ético, capaz de auditar, detectar sesgos y generar informes críticos detallados sobre la veracidad de la información. Función en nuestra SDA: Análisis crítico del producto final para detectar sesgos estadísticos y visuales.
Plataforma de diseño con IA generativa integrada. Función en nuestra SDA: Representación visual de la desinformación. Permite transformar datos numéricos en infografías de alto impacto visual, donde se pueden manipular escalas de ejes para exagerar tendencias.
PROCEDIMIENTO DE LA SDA
El profesor presenta diversas noticias generadas por IA (una por grupo de trabajo), por ejemplo: "El aumento de bibliotecas en Madrid ha incrementado la criminalidad " o "El uso de smartphones ha reducido la estatura media de los adolescentes en la última década". Para cada una de ellas, les brinda un conjunto de datos, de 10-15 muestras, donde se fuerza una correlación positiva muy fuerte entre las dos variables. Con estos datos, el alumno deberá seguir los siguientes pasos:
Validación del sesgo(el engaño)
Visualización manipulada (El Diseño del "Deepfake")
• Actividad: Introducir los datos facilitados por el profesor en WolframAlpha para validar su veracidad estadística. • Prueba Contrastable: Uso del comando "Linear fit". WolframAlpha devolverá un análisis de medidas de dispersión y la recta de regresión exacta. El alumno deberá usar este "dato oficial" para justificar su noticia falsa, demostrando cómo se puede usar la matemática real para respaldar una mentira (Deepfake).
• Actividad: En Canva, los alumnos diseñan un gráfico para su noticia falsa, manipulando los parámetros visuales. • Prueba Contrastable: Utilizan la interfaz de Canva para ocultar la dispersión de los datos, cambiando escalas, usando tipos de gráficos inadecuados o truncando los ejes. La "prueba" es la comparación entre el gráfico real (paso 1) y el gráfico manipulado (paso 2).
C.E.: 5 y 7S.B.: D.3.2 y E.1.4 C.Ev.: 5.1 y 7.1
C.E.: 1, 4 y 6S.B.: D.6.1, y E.1.5 C.Ev.: 1.1, 4.1 y 6.1
informe del caso(el producto final)
Auditoría Ética (La Reflexión)
• Actividad: Los grupos intercambian sus trabajos y usan Claude 3.5 Sonnet para preguntar: "Analiza este gráfico: ¿qué sesgos de escala o de medidas de centralización detectas?".• Prueba Contrastable: Análisis de sesgos. Los alumnos documentan cómo la IA identifica, o no, sus propios trucos visuales, fomentando el pensamiento crítico y cerrando el ciclo de aprendizaje.
• Actividad: Cada grupo elabora una "Infografía Final de Síntesis" en Canva donde compara la noticia falsa creada con la realidad matemática descubierta.• Prueba Contrastable: El diseño final servirá como herramienta de concienciación, tanto para el alumnado implicado en la SDA como para el resto de la comunidad educativa.
C.E.: 8, 9 y 10S.B.: E.3.2 y F.2.1 C.Ev.: 8.1, 9.1 y 10.1
C.E.: 2 y 3S.B.: D.2.3, D.6.2. y E.3.3 C.Ev.: 2.1 y 3.1
C.E.: Competencias específicasS.B.: Saberes básicos C.Ev.: Criterios de evaluación
SENTIDO ESTOCÁSTICO
SENTIDO SOCIOAFECTIVO
SENTIDOALGEBRAICO
Autor/a: Miriam Cova Yanes
el "deepfake" de los datos
M C
Created on February 1, 2026
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el "deepfake" de los datos
situación de aprendizaje
RETO
El alumnado debe usar IA para generar una noticia falsa basada en datos estadísticos manipulados (pero matemáticamente coherentes) y luego retar a sus compañeros a encontrar el error lógico o el sesgo utilizando herramientas de verificación.
Etapa: ESO Curso: 4º Asignatura: Matemáticas A
¿Qué es la IA Generativa?
Rama de la Inteligencia Artificial que utiliza modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) para crear contenido nuevo (texto, imágenes, audio, código o datos) a partir de ejemplos y patrones aprendidos previamente. A diferencia de la IA tradicional, que solo clasifica o predice, esta IA genera respuestas originales siguiendo las instrucciones (prompts) que le da el usuario.
¿Qué herramientas basadas en la IA utilizaremos en nuestra SDA?
1. WolframAlpha (vía plugin de IA)
2. Canva (Magic Media)
3. Claude 3.5 Sonnet
EL MOTOR
EL MEDIO
EL JUEZ
Motor de inteligencia computacional y matemática. A diferencia de otros, no “predice” la respuesta, sino que la calcula simbólicamente, ofreciendo una precisión matemática del 100%.Función en nuestra SDA: Validación matemática y cálculo simbólico. Proporciona el análisis estadístico exacto.
IA generativa de razonamiento lógico superior y análisis ético, capaz de auditar, detectar sesgos y generar informes críticos detallados sobre la veracidad de la información. Función en nuestra SDA: Análisis crítico del producto final para detectar sesgos estadísticos y visuales.
Plataforma de diseño con IA generativa integrada. Función en nuestra SDA: Representación visual de la desinformación. Permite transformar datos numéricos en infografías de alto impacto visual, donde se pueden manipular escalas de ejes para exagerar tendencias.
PROCEDIMIENTO DE LA SDA
El profesor presenta diversas noticias generadas por IA (una por grupo de trabajo), por ejemplo: "El aumento de bibliotecas en Madrid ha incrementado la criminalidad " o "El uso de smartphones ha reducido la estatura media de los adolescentes en la última década". Para cada una de ellas, les brinda un conjunto de datos, de 10-15 muestras, donde se fuerza una correlación positiva muy fuerte entre las dos variables. Con estos datos, el alumno deberá seguir los siguientes pasos:
Validación del sesgo(el engaño)
Visualización manipulada (El Diseño del "Deepfake")
• Actividad: Introducir los datos facilitados por el profesor en WolframAlpha para validar su veracidad estadística. • Prueba Contrastable: Uso del comando "Linear fit". WolframAlpha devolverá un análisis de medidas de dispersión y la recta de regresión exacta. El alumno deberá usar este "dato oficial" para justificar su noticia falsa, demostrando cómo se puede usar la matemática real para respaldar una mentira (Deepfake).
• Actividad: En Canva, los alumnos diseñan un gráfico para su noticia falsa, manipulando los parámetros visuales. • Prueba Contrastable: Utilizan la interfaz de Canva para ocultar la dispersión de los datos, cambiando escalas, usando tipos de gráficos inadecuados o truncando los ejes. La "prueba" es la comparación entre el gráfico real (paso 1) y el gráfico manipulado (paso 2).
C.E.: 5 y 7S.B.: D.3.2 y E.1.4 C.Ev.: 5.1 y 7.1
C.E.: 1, 4 y 6S.B.: D.6.1, y E.1.5 C.Ev.: 1.1, 4.1 y 6.1
informe del caso(el producto final)
Auditoría Ética (La Reflexión)
• Actividad: Los grupos intercambian sus trabajos y usan Claude 3.5 Sonnet para preguntar: "Analiza este gráfico: ¿qué sesgos de escala o de medidas de centralización detectas?".• Prueba Contrastable: Análisis de sesgos. Los alumnos documentan cómo la IA identifica, o no, sus propios trucos visuales, fomentando el pensamiento crítico y cerrando el ciclo de aprendizaje.
• Actividad: Cada grupo elabora una "Infografía Final de Síntesis" en Canva donde compara la noticia falsa creada con la realidad matemática descubierta.• Prueba Contrastable: El diseño final servirá como herramienta de concienciación, tanto para el alumnado implicado en la SDA como para el resto de la comunidad educativa.
C.E.: 8, 9 y 10S.B.: E.3.2 y F.2.1 C.Ev.: 8.1, 9.1 y 10.1
C.E.: 2 y 3S.B.: D.2.3, D.6.2. y E.3.3 C.Ev.: 2.1 y 3.1
C.E.: Competencias específicasS.B.: Saberes básicos C.Ev.: Criterios de evaluación
SENTIDO ESTOCÁSTICO
SENTIDO SOCIOAFECTIVO
SENTIDOALGEBRAICO
Autor/a: Miriam Cova Yanes