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Primeras conclusiones del Séptimo Congreso Uruguayo de Educación Matemática

Entre el 20 y el 22 de mayo se celebró el séptimo Congreso Uruguayo de Educación Matemática.

Contó con la presencia de profesionales en educación matemática reconocidos internacionalmente, como Abraham Arcavi (Israel), Ricardo Cantoral (México), Carmen Sessa, Patricia Sadovsky, Betina Duarte (Argentina), Cecilia Calvo (Uruguay-España), Celina Abar, Claudia Oliveira (Brasil), Isabel García Martínez (Uruguay-Chile) o Cristina Ochoviet y Mónica Olave (Uruguay).

Algunas de las ponencias más destacadas han sido:

  • Ricardo Cantoral habló de cómo México mejoró en las pruebas PISA y qué acciones han llevado a cabo para lograr este cambio.
  • Abraham Arcavi se refirió a la educación primaria en Japón y a aspectos centrales de las clases de aula y las tradiciones docentes.
  • Carmen Sessa relató su investigación sobre la incorporación del ordenador al trabajo con funciones en secundaria.
  • Betina Duarte habló de la resolución de problemas en la clase de matemáticas.

También hubo 30 talleres y minicursos. Algunos trataron sobre la inclusión de la tecnología en el aula, en concreto sobre cómo usar software educativo y nuevas plataformas.

El evento ha sido organizado por la Sociedad de Educación Matemática Uruguaya (Semur), una sociedad sin fines de lucro con más de 20 años de existencia y personalidad jurídica otorgada por el Ministerio de Educación y Cultura.

Fuente:

https://ladiaria.com.uy/articulo/2017/6/primeras-conclusiones-del-septimo-congreso-uruguayo-de-educacion-matematica/

 

Robot chino aprueba examen nacional de matemáticas

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Un robot ha realizado un examen de matemáticas en Chengdu (suroeste de China) durante el examen nacional de acceso a la universidad.

Terminó dos versiones del examen de matemáticas. El robot terminó el examen de papel de Beijing en 22 minutos y sacó 105 de 150 puntos sin ayuda de Internet. En la otra versión de la prueba llegó a 100 puntos.

En febrero, el mismo robot logró 93 puntos en una prueba de matemáticas, ligeramente superior al mínimo de 90 puntos para aprobar.

El robot ha enfrentado 12.000 preguntas de matemáticas, pero un estudiante de preparatoria de media resuelve 30.000 problemas antes de realizar el gaokao. Aunque la inteligencia artificial trabaja con los números más rápido que los humanos, no es buena procesando el lenguaje.

Leer más:

http://spanish.xinhuanet.com/2017-06/08/c_136348074.htm

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