Fractal de Koch: análisis de respuestas de IA generativa y un profesor de matemática

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24215/18509959.37.e8

Palabras clave:

IA generativa, Chatbots, Profesor de Matemática, Fractales

Resumen

En este trabajo se presentan resultados de explorar, analizar y comparar las respuestas que modelos de inteligencia artificial generativa (IAG) (ChaGPT 3.5, Bard y Bing Chat) y un profesor de matemática en servicio ofrecen a un problema en el que se involucra un fractal, y que podría ser estudiado en el nivel secundario argentino. El problema requiere del cálculo del área y el perímetro de un fractal particular, como lo es el copo de nieve de Koch. Este fractal tiene la particularidad de ser una curva con perímetro infinito, que encierra una región del plano de área finita. Para cada respuesta analizamos diferencias y similitudes de las resoluciones a partir de las siguientes categorías: Construcción del fractal, Cálculo de su perímetro y  Cálculo de su área. Se concluye que hay diferencias significativas entre los procedimientos, representaciones gráficas y validaciones de las respuestas obtenidas de los chatbots y el profesor. Alentamos el uso de recursos provenientes de la IAG siempre y cuando se analicen críticamente las respuestas que ofrecen.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Ana Corica, CONICET-NIEM-UNCPBA

Doctora en Ciencias de la Educación (UNC). Investigadora Adjunta del CONICET. Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas (UNCPBA). Directora del NIEM (UNCPBA).

Verónica Parra

 Doctora en Enseñanza de las Ciencias. Mención Matemática (UNCPBA). Investigadora Adjunta del CONICET. Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas (UNCPBA). Integrante del NIEM (UNCPBA).

Patricia Sureda

Doctora en Enseñanza de las Ciencias. Mención Matemática (UNCPBA). Investigadora Asistente del CONICET. Profesora Adjunta de la Facultad de Ciencias Exactas (UNCPBA). Integrante del NIEM (UNCPBA).

Silvia Schiaffino

Doctora en Ciencias de la Computación (UNCPBA). Investigadora Principal del CONICET. Profesora Asociada de la Facultad de Ciencias Exactas (UNCPBA). Integrante del ISISTAN UE (UNCPBA/CONICET).

Daniela Godoy

Doctora en Ciencias de la Computación (UNCPBA). Investigadora Principal del CONICET. Profesora Asociada de la Facultad de Ciencias Exactas (UNCPBA). Integrante del ISISTAN UE (UNCPBA/CONICET).

Citas

D. Chavil, I. Romero, J. Rodríguez, “Introducción al concepto de fractal en enseñanza secundaria usando realidad virtual inmersiva”, Desde el Sur, vol. 12, no. 2, pp. 615-629, 2020.

D. Crespo, Mandelbrot. En busca de la geometría de la naturaleza. Barcelona: RBA, 2018.

B. Mandelbrot. La Geometría Fractal de la naturaleza. Barcelona: Tusquets, 1997.

M. Binimiles, Una nueva manera de ver el mundo. España: EDITEC, 2010.

S. Chen, S Herron, J. Ding, R. Mohn, “Assessing United States and Chinese secondary mathematics teachers` interest in fractal geometry,” Journal of mathematics education. vol. 11, no. 2, pp. 17- 34, 2018.

F. Karakus, “Assessing Grade 8 Elementary School Mathematics Curriculum and Textbooks within the Scope of Fractal Geometry,” Elementary Education Online, vol. 10, no. 3, pp. 1081-1092, 2011.

F. Karakus, “A Cross-Age Study of Student´s Understanding of fractals,” Bolema, vol. 27, no. 47, pp. 829-846, 2013.

N. Sinclair, M. Bartolini Bussi, M. de Villiers, K. Jones, U. Kortenkamp, A. Leung, K. Owens, “Geometry education, including the use of new technologies: A survey of recent research,” in Proceedings of the 13th International Congress on Mathematical Education, ICME-13, Monographs, 2017, pp. 277-287.

Dirección General de Escuelas de la Provincia de Buenos Aires (2011), Diseño Curricular para la Educación Secundaria Matemática. Dirección General de Cultura y Educación [Online]. Disponible en: https://abc.gob.ar/

Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (2019), Artes. Artes Visuales. Formación general del ciclo orientado. Imágenes fractales. 4.° año. Ministerio de Educación e Innovación/Subsecretaría de Planeamiento Educativo, Ciencia y Tecnología [Online]. Disponible en: https://biblioteca-digital.bue.edu.ar/

F. Fusi, N. Sgreccia, “¿Por qué enseñar la noción de fractal en el último año de la escuela secundaria? Opiniones de especialistas en Geometría,” Épsilon, no. 105, pp. 31-50, 2020.

J. Carrasco, P. Peralta, “Fractales en el aula de secundaria”, en Actas del 4° Congreso Uruguayo de Educación Matemática, Montevideo, 2012, pp. 22 - 25.

A. Cañibano, P. Sastre, M. Gandini, “Ideas para Enseñar: Dimensión fractal en la enseñanza secundaria,” UNIÓN, vol. 7, no. 28, pp. 191 - 196, 2011.

N. Martín, Diseño e implementación de una Actividad de Estudio e Investigación a partir de la pregunta ¿Cómo se construye un fractal teórico?, tesis de licenciatura en Educación Matemática. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.

J. Flores-Vivar, F. García-Peñalvo, “Reflections on the ethics, potential, and challenges of artificial intelligence in the framework of quality education (SDG4). [Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4)], ” Comunicar, vol. 74, pp. 37-47, 2023.

T. B. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, S. Agarwal, A. Herbert-Voss, G. Krueger, T. Henighan, R. Child, A. Ramesh, D. M. Ziegler, J. Wu, C. Winter, C. Hesse, M. Chen, E. Sigler, M. Litwin, S. Gray, B. Chess, J. Clark, C. Berner, S. McCandlish, A. Radford, I. Sutskever, D. Amodei. Language models are few-shot learners, in Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS’20), 2020, pp. 1877–1901.

OpenAI (2023). GPT-4 technical report. ArXiv, abs/2303.08774.

A. Chowdhery, S. Narang, J. Devlin, M. Bosma, G. Mishra, A. Roberts, …, and N. Fiedel, N, “ PaLM: Scaling language modeling with pathways,” Journal of Machine Learning Research, vol. 24, no. 240, pp. 1–113, 2022.

H. Kataoka, K. Okayasu, A. Matsumoto, E. Yamagata, R. Yamada, N. Inoue, A. Nakamura, Y. Satoh, “Pre-training without Natural Images,” International Journal of Computer Vision, vol. 130, pp. 990–1007, 2022.

I. Alabdulmohsin, V. Tran, M. Dehghani, “Fractal Patterns May Unravel the Intelligence”. arXiv:2402.01825. 2024.

P. Shakarian, A. Koyyalamudi, N. Ngu, L. Mareedu, “An independent evaluation of ChatGPT on mathematical word problems (MWP),” in Proceedings of the AAAI 2023 Spring Symposium on Challenges Requiring the Combination of Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE), 2023.

S. Frieder, L. Pinchetti, A. Chevalier, R.-R. Griffiths, T. Salvatori, T. Lukasiewicz, P. C. Petersen, J. Berner, “Mathematical capabilities of ChatGPT”, arXiv:2301.13867. 2023.

J. Gao, R. Pi, J. Zhang, J. Ye, W. Zhong, Y. Wang, L. Hong, J. Han, H. Xu, Z. Li, L. Kong, “G-LLaVA: Solving geometric problem with multi-modal large language model”. arXiv:2312.11370. 2023.

Descargas

Publicado

2024-05-22

Cómo citar

[1]
A. Corica, V. Parra, P. Sureda, S. Schiaffino, y D. Godoy, «Fractal de Koch: análisis de respuestas de IA generativa y un profesor de matemática», TEyET, n.º 37, p. e8, may 2024.