Laura Badella

Entrenando a Arboris Vol. II

Área

Química

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

¿Cómo cuidar árboles en la ciudad?

En esta actividad, las niñas ayudan a Arboris, un robot social, a resolver nuevos desafíos para aprender a plantar y cuidar árboles nativos. A través de experimentos, observación y registro de datos, descubren qué condiciones necesita una planta para crecer bien y cómo esa información sirve para entrenar una inteligencia artificial. Luego, transforman esos datos en instrucciones claras para que Arboris pueda tomar decisiones correctas.

Resolver desafíos con Arboris.
Observar cómo crecen las plantas.
Registrar datos importantes.
Analizar agua, luz y suelo.
Crear instrucciones para el robot.

Qué es la inteligencia artificial.
Cómo se entrena una IA con datos.
La importancia de observar y registrar.
Qué necesitan los árboles para crecer.
Cómo dar instrucciones claras y ordenadas.

Información para las sedes:
Para descargar los materiales, las sedes deben iniciar sesión

¿Te interesa esta actividad?

Si querés implementar esta propuesta en tu institución educativa, escribinos para recibir asesoramiento y el material completo: fichas de trabajo, guía paso a paso y video tutorial.

¡También podés registrarte como sede y formar parte de esta red que crece cada año en toda Latinoamérica!

Romina Biotti
También conocida como GaBiOTa. Profesora de Química (FIQ-UNL), Especialista en Educación en Ciencias Naturales (Univ. de San Andrés) y estudiante de la Maestría en Docencia Universitaria (FHUC-UNL). Juega con tierra en el Laboratorio de Química Vegetal y del Suelo (FIQ-UNL). Docente del Laboratorio de Ciencias en la Escuela Primaria UNL, un espacio creativo donde niñas y niños aprenden ciencias de forma lúdica y experimental. Apasionada por sembrar vocaciones científicas en niñas y adolescentes a través de la química, la tecnología y la divulgación.

Eve Araujo Sola
Licenciada en Biodiversidad (FHUC-UNL) y estudiante del Doctorado en Ciencias Biológicas (FBCB-UNL). Chica FIQ (UNL), JTP en el Laboratorio de Microbiología. Fascinada por la vida en toda su diversidad, de lo invisible a lo imponente. Guiada por la curiosidad, mi misión es contagiar el amor por la ciencia y la naturaleza a niñas y adolescentes, aunque los ivirás pitá aún no me han agradecido.

Brenda Rivera
Licenciada en Diseño de la Comunicación Visual (FADU-UNL). Estudiante de la escuela 42 Madrid, Fundación Telefónica. Forma parte de extraPola, colectivo de divulgación matemática (FIQ-UNL). Apasionada por la intersección entre tecnología, diseño y comunicación científica.

¡Qué densos estos líquidos!

Laura Badella

Área

Química

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Descubrir por qué algunos líquidos se mezclan y otros no.

En esta actividad, las niñas experimentan con agua, aceite y alcohol para observar qué sucede cuando se combinan. A través de la comparación entre masa y volumen, descubren que cada sustancia tiene una densidad diferente y que eso influye en cómo se ordenan o se mezclan. También analizan cómo cambian estos resultados al modificar cantidades o combinaciones de líquidos.

Mezclar agua, aceite y alcohol.
Observar qué líquidos se separan.
Comparar qué líquido pesa más.
Probar cambios en las mezclas.
Descubrir qué es la densidad.

Qué es la densidad.
Cómo se relacionan masa y volumen.
Por qué algunos líquidos no se mezclan.
Cómo cambian las mezclas al variar cantidades.
Cómo observar fenómenos de forma científica.

Información para las sedes:
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María Cecilia Bertero
Especialista en Didáctica de la Matemática (FHUC – UNL). Profesora en Matemática (FHUC – UNL). Docente en UNRaf, UCSE – DAR e ISP N°2 (Rafaela). Responsable del área de Matemática y Estadística de la Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo de la Universidad Nacional de Rafaela. Becaria de CONICET (Doctorado en Educación en Ciencias Experimentales FBCB – UNL).

Emilio Moscardo

Ana María Falchini
Ingeniera en Construcciones (UTN -FRSF). Posgrado Internacional en “Ciudad y Municipio” (EPOCA – Universidad de Firenze y Universidad Carlos III). Ex-Docente de la UTN-FRR. Participante del área de Matemática y Estadística de la Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo de la Universidad Nacional de Rafaela, a través de la ejecución de Proyectos de Articulación con la Comunidad.

Dibujos sin dibujar

Laura Badella

Área

Matemática

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Crear dibujos con instrucciones claras y precisas.

En esta actividad, las niñas trabajan en equipos para reproducir un dibujo sin verlo directamente. Un grupo recibe la imagen original y debe escribir las instrucciones para que otro equipo pueda dibujarla siguiendo solo esas indicaciones. A través de este juego, descubren cómo funciona un algoritmo y cómo una computadora necesita pasos ordenados, claros y precisos para realizar una tarea correctamente.

Trabajar en equipos.
Escribir instrucciones para un dibujo.
Seguir reglas y pasos ordenados.
Reproducir imágenes sin verlas.
Probar cómo piensa una computadora.

Qué es un algoritmo.
Cómo dar instrucciones claras.
La importancia del orden en los pasos.
Que todo programa tiene inicio y final.
Cómo funciona un programa de computadora.

Información para las sedes:
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M. Soledad Fernández.
Doctora en Ciencias Biológicas (UBA). Profesora Adjunta en el Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Investigadora Adjunta de CONICET.

Pablo Turjanski.
Doctor en Ciencias de la Computación (UBA). Profesor Adjunto en el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Investigador Adjunto de CONICET.

Actividad adaptada para nivel primario a partir de otra ya desarrollada en la materia “La programación y su didáctica”, de la FCEyN-UBA. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires.

Enviando fotos sin Whatsapp

Laura Badella

Área

Matemática

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Descubrir cómo una imagen viaja usando ceros y unos.

En esta actividad, las niñas exploran cómo es posible enviar fotos de un lugar a otro a través del celular. A partir del juego ¿Quién es quién?, descubren estrategias para hacer mejores preguntas y reducir opciones de forma más eficiente. Luego, relacionan ese proceso con la transmisión digital de imágenes, comprendiendo cómo una foto puede transformarse en información binaria que una computadora puede interpretar.

Jugar al ¿Quién es quién?
Crear preguntas de sí o no.
Buscar estrategias para ganar mejor.
Descubrir qué es un bit.
Entender cómo se envían imágenes.

Qué es una estrategia ganadora.
Cómo hacer mejores preguntas.
Qué es el sistema binario.
Cómo una imagen se convierte en datos.
Cómo viajan las fotos digitalmente.

Información para las sedes:
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extraPola FIQ-UNL

Departamento de Matemática. Facultad de Ingeniería Química.
Universidad Nacional del Litoral. Santa Fe, Argentina.

Marcelo Actis
Doctor en Matemáticas (UNL). Profesor Adjunto en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL. Investigador Adjunto de CONICET.

Andrea Bergesio
Doctora de la UBA, área Ciencias Matemáticas. Profesora Adjunta en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL.

Tomás Gerbazoni
María José Llop
Licenciada en Matemática (UNL). Jefe de trabajos prácticos en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional del Litoral. Becaria doctoral de CONICET.

Mariel Lovatto
Magíster en Estadística (UNR). Jefe de trabajos prácticos en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional del Litoral. Becaria doctoral de CONICET.

Pablo Quijano
Mara Pérez

Brenda Rivera
Licenciada en Diseño de la Comunicación Visual (FADU-UNL). Estudiante de la escuela 42 Madrid, Fundación Telefónica. Forma parte de extraPola, colectivo de divulgación matemática (FIQ-UNL). Apasionada por la intersección entre tecnología, diseño y comunicación científica.

Agustín Riveros
Estudiante de las licenciaturas en Matemática Aplicada y Ciencia de Datos. Forma parte de ExtraPola, con quienes busca divulgar conceptos matemáticos al público en general de forma creativa.

Uma Tedesco
Teo Valencia

Itatí Zocola
Licenciada en Matemática Aplicada. Becaria doctoral en Matemática en Conicet. Docente del Departamento de Matemática (FIQ-UNL). Investiga métodos estabilizados para problemas de advección dominante. Forma parte de extraPola, participa en divulgación matemática y proyectos de extensión con perspectiva de género.

Ingenieras aeronáuticas por un día

Laura Badella

Área

Estadística

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Diseñar y probar aviones como una ingeniera aeronáutica.

En esta actividad, las niñas exploran cómo trabajan las ingenieras aeronáuticas a través del diseño y prueba de aviones de papel. A partir de la observación, la comparación y el registro de datos, descubren qué características influyen en el vuelo y cómo pequeños cambios pueden modificar los resultados. Así, aprenden a analizar información y tomar decisiones basadas en la evidencia.

Construir aviones de papel.
Probar distintos diseños de vuelo.
Medir distancias y resultados.
Comparar qué aviones vuelan mejor.
Registrar datos y sacar conclusiones.

Cómo trabaja una ingeniera aeronáutica.
La importancia de observar y medir.
Cómo comparar resultados con datos.
Que pequeños cambios modifican el vuelo.
Cómo tomar decisiones con evidencia.

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Mariela Sued
Doctora en Matemática por el Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (Brasil). Profesora Asociada en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) y Profesora Asociada de la Universidad de San Andrés. Investigadora Independiente de CONICET.

Constanza Sánchez de la Vega
Guillermo Solovey.

¡La compu también puede aprender!

Laura Badella

Área

Computación

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Enseñar a una computadora a reconocer objetos.

En esta actividad, las niñas usan KinderNet, una aplicación interactiva que permite sacar fotos de distintos objetos para entrenar una inteligencia artificial. A través de imágenes y pruebas, descubren cómo una computadora puede aprender a reconocer objetos a partir de ejemplos, igual que en un proceso de entrenamiento. También exploran qué pasa cuando la IA se equivoca y cómo mejorar ese aprendizaje agregando más datos o más neuronas.

Sacar fotos de distintos objetos.
Entrenar una inteligencia artificial.
Probar si la compu reconoce bien.
Corregir errores y volver a entrenar.
Descubrir cómo aprende una IA.

Qué es la inteligencia artificial.
Cómo aprende una red neuronal.
La importancia de entrenar con buenos datos.
Que una compu aprende con ejemplos.
Que la IA también puede equivocarse.

Información para las sedes:
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¡También podés registrarte como sede y formar parte de esta red que crece cada año en toda Latinoamérica!

Georgina Stegmayer
Doctora en Ingeniería (Politecnico di Torino-IT). Profesora Adjunta en el Departamento de Informática de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la Universidad Nacional del Litoral. Investigadora Principal de CONICET.

Pamela Llop
Doctora en Matemática (UNL). Profesora Asociada en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional del Litoral. Investigadora Adjunta de CONICET.

Diego Milone
Bioingeniero (UNER) y Doctor por la Universidad de Granada. Es Profesor Titular de la UNL e Investigador Principal del CONICET. Fue Director del Departamento de Informática y Secretario de Ciencia y Técnica en la FICH-UNL. Fue fundador y primer Director del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc(i) (UNL-CONICET).

Leandro Bugnon

¿Qué ves cuando ves?

Laura Badella

Área

Física

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Descubrir cómo la luz se transforma en colores

En esta actividad, las niñas exploran qué es la luz y cómo está formada por distintas ondas electromagnéticas. A través de la observación de un prisma o un disco compacto, descubren cómo la luz blanca puede descomponerse en diferentes colores, como sucede en un arcoíris. Luego, construyen un espectroscopio casero para investigar cómo funciona este fenómeno y aprender a observar la luz de otra manera.

Observar cómo se descompone la luz.
Experimentar con prismas y discos compactos.
Identificar colores del espectro visible.
Construir un espectroscopio casero.
Analizar distintas fuentes de luz.

Qué es una onda electromagnética.
Cómo está formada la luz blanca.
Qué es el espectro visible.
Cómo funciona un espectroscopio.
Cómo observar la luz de forma científica.

Información para las sedes:
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¿Te interesa esta actividad?

Si querés implementar esta propuesta en tu institución educativa, escribinos para recibir asesoramiento y el material completo: fichas de trabajo, guía paso a paso y video tutorial.

¡También podés registrarte como sede y formar parte de esta red que crece cada año en toda Latinoamérica!

Jorge Luis Navarro
Licenciado en Física (Universidad Distrital, Bogotá Colombia), doctor en Física (UNR), Magíster en Ingeniería Biomédica (UNER), estudiante de la maestría en docencia universitaria de la FHUC UNL. Docente investigador del departamento de Física de la FIQ UNL desde 2018.

Brenda Rivera
Licenciada en Diseño de la Comunicación Visual (FADU-UNL). Estudiante de la escuela 42 Madrid, Fundación Telefónica. Forma parte de extraPola, colectivo de divulgación matemática (FIQ-UNL). Apasionada por la intersección entre tecnología, diseño y comunicación científica.

María Cecilia Bertero
Especialista en Didáctica de la Matemática (FHUC – UNL). Profesora en Matemática (FHUC – UNL). Docente en UNRaf, UCSE – DAR e ISP N°2 (Rafaela). Responsable del área de Matemática y Estadística de la Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo de la Universidad Nacional de Rafaela. Becaria de CONICET (Doctorado en Educación en Ciencias Experimentales FBCB – UNL).

Ana María Falchini
Ingeniera en Construcciones (UTN -FRSF). Posgrado Internacional en “Ciudad y Municipio” (EPOCA – Universidad de Firenze y Universidad Carlos III). Ex-Docente de la UTN-FRR. Participante del área de Matemática y Estadística de la Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo de la Universidad Nacional de Rafaela, a través de la ejecución de Proyectos de Articulación con la Comunidad.

Emilio Moscardo
Bioingeniero (UNER). Maestria en Prevencion de Riesgos Laborales». Maestría en Big data y e-health. Profesor en «Licenciatura en Gestión de la Tecnología», en la «Lic. en Automatismo y Robótica» y Postgrado en «Inteligencia artificial y transformación organizacional» (UNRAF). Profesor en Gestión de Ingeniería Clínica (UNAJ). Profesor en la Lic. en Seguridad e Higiene (ITEC).

Leandro Sarmiento

Entrenando a Arboris Vol. I

Laura Badella

Área

Química

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

¿Cómo plantar y cuidar árboles en la ciudad?

En esta actividad, las niñas ayudan a Arboris, un robot social, a aprender cómo plantar y cuidar árboles nativos en la ciudad. A partir de preguntas, experimentos y observaciones, descubren qué necesitan las plantas para crecer: agua, luz y buenos nutrientes en el suelo. Luego, con esa información, construyen instrucciones para entrenar a Arboris y enseñarle a tomar buenas decisiones.

Resolver desafíos para entrenar a Arboris.
Hacer experimentos con agua, luz y suelo.
Observar cómo crecen las plantas.
Registrar y ordenar datos importantes.
Crear instrucciones claras para el robot.

Qué es la inteligencia artificial.
Cómo se entrena una IA con datos.
La importancia de dar instrucciones claras.
Qué necesitan los árboles para crecer.
Cómo resolver problemas paso a paso.

Información para las sedes:
Para descargar los materiales, las sedes deben iniciar sesión

¿Te interesa esta actividad?

Si querés implementar esta propuesta en tu institución educativa, escribinos para recibir asesoramiento y el material completo: fichas de trabajo, guía paso a paso y video tutorial.

¡También podés registrarte como sede y formar parte de esta red que crece cada año en toda Latinoamérica!

Romina Biotti
También conocida como GaBiOTa. Profesora de Química (FIQ-UNL), Especialista en Educación en Ciencias Naturales (Univ. de San Andrés) y estudiante de la Maestría en Docencia Universitaria (FHUC-UNL). Juega con tierra en el Laboratorio de Química Vegetal y del Suelo (FIQ-UNL). Docente del Laboratorio de Ciencias en la Escuela Primaria UNL, un espacio creativo donde niñas y niños aprenden ciencias de forma lúdica y experimental. Apasionada por sembrar vocaciones científicas en niñas y adolescentes a través de la química, la tecnología y la divulgación.

Eve Araujo Sola
Licenciada en Biodiversidad (FHUC-UNL) y estudiante del Doctorado en Ciencias Biológicas (FBCB-UNL). Chica FIQ (UNL), JTP en el Laboratorio de Microbiología. Fascinada por la vida en toda su diversidad, de lo invisible a lo imponente. Guiada por la curiosidad, mi misión es contagiar el amor por la ciencia y la naturaleza a niñas y adolescentes, aunque los ivirás pitá aún no me han agradecido.

Brenda Rivera
Licenciada en Diseño de la Comunicación Visual (FADU-UNL). Estudiante de la escuela 42 Madrid, Fundación Telefónica. Forma parte de extraPola, colectivo de divulgación matemática (FIQ-UNL). Apasionada por la intersección entre tecnología, diseño y comunicación científica.

Arturito y el camino al Halcón milenario

Laura Badella

Área

Computación

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Programar es dar instrucciones claras para resolver un desafío paso a paso.

En esta actividad, las niñas resuelven tres desafíos para ayudar a Arturito a llegar al Halcón Milenario. A través de distintos recorridos y consignas, deberán seguir y crear secuencias de instrucciones para cumplir un objetivo específico. De esta manera, descubren cómo funciona el pensamiento computacional y comprenden que, para resolver un problema, es necesario organizar pasos claros, precisos y en orden.

Resolver desafíos para ayudar a Arturito.
Seguir recorridos con instrucciones dadas.
Crear nuevos caminos paso a paso.
Trabajar en equipo para probar soluciones.
Entender cómo piensa una computadora.

Qué es un algoritmo.
Cómo ordenar pasos de forma lógica.
La importancia de dar instrucciones claras.
Cómo resolver problemas paso a paso.
Cómo funcionan los programas de computadora.

Información para las sedes:
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¿Te interesa esta actividad?

Si querés implementar esta propuesta en tu institución educativa, escribinos para recibir asesoramiento y el material completo: fichas de trabajo, guía paso a paso y video tutorial.

¡También podés registrarte como sede y formar parte de esta red que crece cada año en toda Latinoamérica!

M. Soledad Fernández
Doctora en Ciencias Biológicas (UBA). Profesora Adjunta en el Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Investigadora Adjunta de CONICET.

Pablo Turjanski
Doctor en Ciencias de la Computación (UBA). Profesor Adjunto en el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Investigador Adjunto de CONICET.

Esta actividad es una adaptación de la propuesta de Bordignon, F. y Iglesias, A. (2020) titulada Introducción al Pensamiento Computacional, publicada por Educar y UNIPE. Corresponde a la Tarea 1: “¿Por dónde va?”, páginas 55 a 57.
Se recomienda la lectura de la actividad original para una comprensión más profunda del enfoque didáctica.

¿Qué vemos hoy? Netflix ya lo decidió

Área

Matemática / Estadística

Edad

10 a 12 años

Duración

60 min.

Cantidad

30 a 35 niñas

DE QUÉ SE TRATA

Actividad lúdica para explorar cómo funcionan los sistemas de recomendación a partir de datos.

En este taller exploramos cómo hace Netflix para recomendarnos una película o serie. A través de un juego con tarjetas, las participantes organizan información, detectan patrones en los datos que generamos como usuarias y construyen su propio sistema de recomendación. Luego compiten con el algoritmo real de Netflix y, al final, lo usan para predecir si les gustarán títulos que todavía no vieron.

Calificar películas o series según sus preferencias
Comparar sus elecciones con las de otros compañeros
Organizar la información en tablas de datos
Detectar patrones en las elecciones del grupo
Simular un sistema de recomendación
Poner a prueba sus resultados frente a otros grupos

Cómo funcionan los algoritmos de recomendación
Uso de datos para tomar decisiones
Identificación de patrones y relaciones
Construcción y lectura de tablas
Pensamiento crítico sobre plataformas digitales

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extraPola FIQ-UNL

Departamento de Matemática. Facultad de Ingeniería Química.
Universidad Nacional del Litoral. Santa Fe, Argentina.

Itatí Zocola
Licenciada en Matemática Aplicada. Becaria doctoral en Matemática en Conicet. Docente del Departamento de Matemática (FIQ-UNL). Investiga métodos estabilizados para problemas de advección dominante. Forma parte de extraPola, participa en divulgación matemática y proyectos de extensión con perspectiva de género.

Pablo Quijano

Marcelo Actis
Doctor en Matemáticas (UNL). Profesor Adjunto en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL. Investigador Adjunto de CONICET.

Ana de Orellana

Brenda Rivera
Licenciada en Diseño de la Comunicación Visual (FADU-UNL). Estudiante de la escuela 42 Madrid, Fundación Telefónica. Forma parte de extraPola, colectivo de divulgación matemática (FIQ-UNL). Apasionada por la intersección entre tecnología, diseño y comunicación científica.

Andrea Bergesio
Doctora de la UBA, área Ciencias Matemáticas. Profesora Adjunta en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL.

Autor: Laura Badella

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?

Recursos

Equipo de trabajo

Laura Badella

Área

Edad

Duración

Cantidad

¿Qué vamos a hacer?

¿Qué se aprende?