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Cuando el aprendizaje es vivencial, las matemáticas dejan de ser fórmulas abstractas para convertirse en herramientas que resuelven desafíos reales y transforman vidas.
Evergreen School · Aprendizaje por competencias
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Matemáticas del futuro en Evergreen School: tres ponencias que conectan la teoría con la revolución tecnológica
En el marco del 14.° Encuentro Juvenil de Matemáticas, organizado por el Colegio Abraham Lincoln, la delegación de Evergreen School demostró que las matemáticas dejaron de ser fórmulas sobre un papel para convertirse en el motor de la inteligencia artificial, la biónica y la computación cuántica.
A través de tres ponencias desarrolladas por nuestros estudiantes, la comunidad académica conoció proyectos que abordan desde la medicina inclusiva hasta los algoritmos que predicen nuestras decisiones diarias.
1. "Más allá del 0 y el 1: La probabilidad detrás del Qubit"
Por Samuel David Devia B.
¿Sabías que mientras una computadora tradicional debe evaluar caminos uno a uno, un computador cuántico puede evaluarlos de manera simultánea? Samuel explicó cómo la probabilidad, la geometría del círculo y la superposición permiten a los Qubits multiplicar exponencialmente la capacidad de cómputo. Con solo 20 qubits es posible procesar más de 1 millón de combinaciones al instante, abriendo la puerta a simular medicinas en minutos y revolucionar la ciberseguridad.
2. "Mano Robótica Mioeléctrica: Cuando la Tecnología Cobra Vida"
Por Laura María Morales Acosta, David Felipe Bonilla Salas y Daniela Castañeda Alfonso.
Frente a la realidad de que cada año se registran más de 100.000 amputaciones en el mundo y que el acceso a prótesis de alta tecnología sigue siendo costoso, nuestros estudiantes presentaron un prototipo funcional biónico de bajo costo. Utilizando sensores EMG para captar microseñales eléctricas de los músculos, un microcontrolador ESP32-S3 e impresión 3D en PLA, el equipo logró traducir impulsos musculares en movimientos mecánicos de precisión a través de tendones artificiales.
3. "Máquinas que aprenden y matemáticas que enseñan"
Por Sara Ramírez y Juliana García.
¿Cómo sabe TikTok o Spotify qué recomendarte? Sara y Juliana desmitificaron la inteligencia artificial explicando cómo el Machine Learning reemplaza la programación tradicional. A través de vectores, matrices y funciones matemáticas (como la recta y = wx + b), los algoritmos analizan millones de datos numéricos para encontrar patrones, predecir comportamientos y corregir sus propios errores de manera autónoma.
Aprender haciendo y viviendo: la esencia del modelo Evergreen
Estas tres investigaciones son el reflejo del aprendizaje basado en proyectos (STEAM) y del modelo de aprendizaje vivencial que promovemos en nuestra institución. En Evergreen School estamos convencidos de que las matemáticas y la tecnología no se aprenden únicamente memorizando fórmulas o teorías en un tablero, sino experimentando, construyendo prototipos, fallando, ajustando y descubriendo el impacto real de cada concepto en el mundo cotidiano.
A través de experiencias significativas y del contacto directo con desafíos reales, como diseñar una prótesis funcional o comprender el lenguaje de la inteligencia artificial, nuestros estudiantes dejan de ser espectadores para convertirse en verdaderos investigadores, pensadores críticos y protagonistas de su propio conocimiento.
Esta participación en el 14.° Encuentro Juvenil de Matemáticas rinde tributo a nuestro lema institucional: Observe Inquire Discover.
Felicitamos a Samuel, Laura María, David Felipe, Daniela, Sara y Juliana por su dedicación, su rigor científico y por demostrar cómo el aprendizaje vivencial transforma la curiosidad en innovación.
El impacto real de nuestras 3 ponencias
Con tan solo 20 Qubits, la computación cuántica evalúa combinaciones al tiempo que a un computador clásico le tomaría miles de pasos.
Amputaciones que inspiran soluciones inclusivas: nuestra prótesis con ESP32-S3 y sensores EMG traduce señales musculares en movimiento.
Una foto Full HD se convierte en tensores y matrices que los algoritmos de Machine Learning analizan para aprender y predecir patrones.
El estudio detallado de la biomecánica de la mano humana permitió diseñar tendones artificiales y servomotores de precisión funcional.
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