Plan de Estudio STEM para Décimo Grado

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Farmacología (mecanismos de acción), bioquímica (plegamiento de proteínas), estadística (ensayos clínicos).
Tecnología: Software de modelado molecular (Foldit), bases de datos de proteínas (PDB).
Ingeniería: Bioingeniería (diseño de sistemas de administración de fármacos, ej. parches de nanotecnología).
Matemáticas: Análisis estadístico (valor p, significancia), dosis-respuesta, vida media.

Pensamiento Crítico: Analizar la estructura de un ensayo clínico (fase I, II, III). ¿Por qué tantos medicamentos «fallan»?
Colaboración: Simular un panel de revisión de la FDA para aprobar o rechazar un fármaco.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Plegamiento de Proteínas (Foldit): Usar el juego/software «Foldit» para competir y resolver puzzles de plegamiento de proteínas, entendiendo el concepto de «objetivo» (target) farmacológico.
• Análisis de Ensayo Clínico (Simulado): Dado un conjunto de datos (simulado) de un ensayo, usar Google Sheets para calcular la eficacia y los efectos secundarios.
• Debate: Costo vs. Cura: Investigar el costo de un medicamento innovador (ej. terapia génica). Debatir: ¿Cómo se fija el precio? ¿Quién debe pagar?

Evaluación Formativa

• Puntuación y reflexión sobre Foldit.
• Análisis estadístico y recomendación (aprobar/rechazar) del fármaco.
• Rúbrica de participación en el debate ético.

Integración de Valores Éticos

Ética en Ensayos Clínicos: Discutir el «placebo» y el consentimiento informado.
Pruebas en Animales: Debatir la necesidad y la ética de las pruebas en animales para el desarrollo de fármacos.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física (aerodinámica, fotovoltaica), química (almacenamiento en baterías).
Tecnología: Simuladores de redes eléctricas (Microgrids), software CAD (diseño de turbinas).
Ingeniería: Ingeniería eléctrica (balanceo de carga), mecánica (diseño de turbinas), civil (emplazamiento).
Matemáticas: Cálculo de eficiencia, análisis de costo-beneficio (ROI), optimización de redes.

Pensamiento Sistémico: ¿Cómo se balancea una red eléctrica cuando la fuente (sol, viento) es intermitente? El rol del almacenamiento.
Alfabetización de Datos: Leer y analizar datos de producción de energía en tiempo real.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Diseño de Aspas de Turbina: Diseñar aspas de turbina eólica (con cartón o impresión 3D) y probarlas con un ventilador y un multímetro (conectado a un motor DC) para medir la potencia generada.
• Simulación de «Smart Grid»: Usar un simulador (online o en Scratch) para gestionar una ciudad. Balancear la demanda (fábricas, casas) con la oferta (solar, eólica, gas) sin causar un apagón.
• Análisis de ROI de Paneles Solares: Usar Google Project Sunroof para analizar el potencial solar de un edificio. Calcular el costo inicial y el tiempo de «payback» (retorno de inversión).

Evaluación Formativa

• Informe de laboratorio (diseño de aspas vs. potencia).
• Rendimiento en la simulación de la «Smart Grid».
• Cálculo y presentación del ROI de los paneles solares.

Integración de Valores Éticos

Justicia Ambiental: ¿Dónde se ubican las plantas de energía (solares, eólicas, gas)? ¿Quién se beneficia y quién sufre el impacto visual/ambiental?
Extracción de Recursos: La ética de la minería de litio y cobalto para las baterías.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ciencia de datos (modelado de sistemas complejos), psicología conductual (economía).
Tecnología: Software de modelado (NetLogo), plataformas de «pitch deck» (Figma, Canva).
Ingeniería: Ingeniería de software (desarrollo de un MVP – Producto Mínimo Viable).
Matemáticas: Modelado (oferta/demanda), finanzas (valoración, capitalización de mercado, ROI).

Pensamiento Crítico: ¿Qué es una «valoración»? ¿Cómo un VC (Venture Capitalist) decide en qué invertir?
Planificación: Crear un plan de negocios y un «pitch deck» (presentación) convincente.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de Macroeconomía (NetLogo): Usar un modelo de NetLogo (ej. «Sugarscape») para simular cómo reglas simples (metabolismo, visión) llevan a resultados macroeconómicos (distribución de riqueza).
• Crea tu «Pitch Deck»: En grupos, desarrollar una idea de startup (tecnológica), definir el problema, la solución (MVP), el mercado y el equipo. Crear un «pitch deck» de 10 diapositivas.
• Simulación de «Shark Tank» / VC: Un grupo actúa como VC (inversionista) y los otros grupos «pitchean» (presentan) su startup. El VC debe decidir cómo distribuir $1,000,000 de inversión.

Evaluación Formativa

• Reflexión sobre la simulación de NetLogo.
• Calidad y viabilidad del «pitch deck».
• Rúbrica de la presentación y decisión de inversión del «VC».

Integración de Valores Éticos

Inversión de Impacto (ESG): Discutir el rol de la inversión en resolver problemas sociales/ambientales vs. solo maximizar ganancias.
Desigualdad: ¿Cómo contribuyen los modelos de VC a la desigualdad de riqueza?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física (Modelo Estándar de partículas, fisión vs. fusión, E=mc²), química (isótopos).
Tecnología: Simuladores (Cámara de Niebla virtual), análisis de datos (CERN – concepto).
Ingeniería: Ingeniería nuclear (diseño de Tokamak/Stellarator – conceptual), confinamiento (magnético/inercial).
Matemáticas: Órdenes de magnitud, balanceo de ecuaciones nucleares.

Pensamiento Crítico: ¿Por qué la fusión es tan difícil de lograr en la Tierra (vs. el Sol)? ¿Qué es un «bosón» vs. un «fermión»?
Creatividad: Explicar un concepto cuántico (ej. «sabor» de quark) con una analogía.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Análisis de Datos del CERN (Simulado): Usar una simulación de «cámara de niebla» en línea para identificar diferentes partículas (electrones, positrones, muones) basándose en sus trayectorias.
• Modelo de Confinamiento Magnético: Simular un «Tokamak» usando imanes y limaduras de hierro (o ferrofluido) para mostrar cómo un campo magnético puede «confinar» el plasma (conceptual).
• Debate: ¿Fisión Ahora o Fusión Después? Debatir la política energética: ¿Deberíamos invertir masivamente en fisión (energía nuclear actual) para combatir el cambio climático ahora, o apostar todo a la fusión (energía del futuro)?

Evaluación Formativa

• Informe de identificación de partículas.
• Explicación del modelo de Tokamak.
• Ensayo argumentativo sobre la política de energía nuclear.

Integración de Valores Éticos

Costo de la «Gran Ciencia»: ¿Es ético gastar miles de millones en el CERN o en ITER (fusión) cuando hay pobreza global?
Doble Uso: La conexión histórica entre la física nuclear y las armas.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Óptica, neurociencia (cómo ve el cerebro), ciencia de datos (clasificación).
Tecnología: Programación (Python con OpenCV – básico), IA (Teachable Machine).
Ingeniería: Robótica (integración de sensores/actuadores), algoritmos de navegación (ej. A* – concepto).
Matemáticas: Álgebra lineal (matrices para filtros de imagen), geometría (mapeo espacial – SLAM).

Pensamiento Crítico: ¿Por qué «ver» es tan difícil para una computadora? ¿Qué es el «sesgo» en un modelo de CV?
Colaboración: Entrenar un modelo de CV en equipo y analizar por qué falla.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Entrena un Modelo de CV (Teachable Machine): En grupos, entrenar un modelo (ej. «reciclable vs. no reciclable») usando la cámara web. Probarlo con nuevos objetos y analizar sus fallos.
• Simulación de Robot Autónomo (Laberinto): Programar un robot (virtual o físico, ej. Arduino con sensor ultrasónico) para que navegue un laberinto y llegue al final sin intervención humana.
• Debate: Vehículos Autónomos y el «Trolley Problem»: Discutir el «problema del tranvía» (Trolley Problem) aplicado a vehículos autónomos. ¿Cómo debe programarse un auto para decidir en un accidente inevitable?

Evaluación Formativa

• Modelo de Teachable Machine (con análisis de fallos y sesgos).
• Éxito del robot en el laberinto (o código funcional).
• Escrito reflexivo sobre el «Trolley Problem» y la ética de la IA.

Integración de Valores Éticos

Vigilancia (Surveillance): El uso del reconocimiento facial por gobiernos y empresas.
Armas Autónomas: Discutir la ética de los «robots asesinos» (LAWS).
Sesgo (Bias): ¿Qué pasa si un modelo de CV está entrenado con datos sesgados y se usa para contratar personal?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Lingüística computacional, ciencia de datos (modelos de «embeddings»).
Tecnología: Programación (Python con bibliotecas de NLP, ej. NLTK), APIs de LLM.
Ingeniería: Ingeniería de software (diseño de «agentes» de IA), arquitectura de sistemas (RAG – Retrieval-Augmented Generation).
Matemáticas: Estadística (probabilidad de «tokens»), álgebra lineal (espacios vectoriales).

Alfabetización Digital: Entender cómo el «fine-tuning» y RAG hacen que un LLM sea más inteligente.
Pensamiento Crítico: ¿Qué es un «agente» de IA (ej. Auto-GPT)? ¿Cómo podemos «confiar» en ellos?

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Analizador de Sentimiento (Python/Colab): Usar Python y NLTK/VADER para construir un analizador simple que califique reseñas de películas como «positivas» o «negativas».
• Diseño de «Agente» de IA (Conceptual): Diseñar un sistema de «agentes» (ej. «Agente Investigador», «Agente Escritor», «Agente Crítico») para realizar una tarea compleja (ej. «planear unas vacaciones»).
• Debate: ¿»Stochastic Parrots» o «Sparks of AGI»?: Debatir si los LLMs «entienden» el mundo (como argumentó Microsoft) o si son simplemente «loros estocásticos» que repiten patrones.

Evaluación Formativa

• Notebook de Colab funcional (con análisis de precisión).
• Diagrama de flujo del sistema de «agentes» de IA.
• Ensayo argumentativo sobre la «comprensión» de los LLM.

Integración de Valores Éticos

Propiedad y Plagio: ¿Es «plagio» si una IA escribe el 90% de tu trabajo?
Seguridad de LLMs: «Prompt injection», «jailbreaking» y el riesgo de que los LLMs generen código malicioso o desinformación.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Teledetección (Remote Sensing), GIS, oceanografía, ciencia de datos (análisis de imágenes satelitales).
Tecnología: Software GIS (QGIS – gratuito), bases de datos de satélites (Landsat, Sentinel).
Ingeniería: Ingeniería aeroespacial (diseño de órbitas de satélite), logística (optimización de rutas de envío).
Matemáticas: Geometría esférica, optimización (ej. «problema del viajante»).

Creatividad: Usar datos satelitales para contar una «historia» sobre un cambio en la Tierra.
Pensamiento Crítico (Sistémico): ¿Cómo un «atasco» en el Canal de Suez (logística) impacta los datos satelitales (barcos esperando) y la economía global?

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Análisis de Deforestación (GIS): Usar QGIS o Google Earth Engine (Code Editor) para comparar imágenes de Landsat (ej. del Amazonas) de 1990 y 2024. Calcular (aprox.) el área perdida.
• Optimización de Ruta Logística: Dado un mapa y 5 ciudades, calcular (manualmente o con un algoritmo simple) la ruta más corta para un camión de reparto (Problema del Viajante).
• Diseño de «Constelación» de Satélites: Diseñar una constelación (ej. para internet global o monitoreo de desastres). Debatir: ¿Cuántos satélites? ¿Qué órbita (LEO, MEO, GEO)?

Evaluación Formativa

• Mapa GIS comparativo (con análisis de deforestación).
• Cálculo de la ruta logística optimizada.
• Presentación del diseño de la constelación.

Integración de Valores Éticos

Contaminación Lumínica y Basura Espacial: El impacto de megaconstelaciones (Starlink) en la astronomía y la seguridad orbital.
Privacidad y Vigilancia (EOS): ¿Quién puede «mirar» desde el espacio? ¿Qué tan detallado?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Metodología de investigación avanzada, análisis de datos (pruebas T, chi-cuadrado).
Tecnología: Desarrollo de producto (MVP), control de versiones (Git/GitHub), publicación (web).
Ingeniería: Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), pruebas de usuario (UX/UI).
Matemáticas: Análisis estadístico, proyecciones financieras (modelo de negocio).

Colaboración: Gestión de proyectos (Agile/Scrum), roles de equipo (PM, Dev, UX, Investigador).
Pensamiento Crítico (Sistémico): Llevar un proyecto de una idea abstracta a un producto/paper tangible y defenderlo públicamente.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Track 1 (Emprendimiento): «Pitch + MVP»: Identificar un problema, diseñar una solución (Figma), construir un MVP funcional (Replit/Glitch), y crear un plan de negocios/pitch para «lanzarlo».
• Track 2 (Investigación): «Hipótesis + Paper»: Formular una pregunta de investigación original, diseñar un experimento, recolectar datos, analizarlos estadísticamente y escribir un «paper» completo.
• Feria de «Lanzamiento y Publicación» (Final): Presentar el proyecto (MVP o «paper») a un panel de jueces (maestros, profesionales locales, otros estudiantes) como si fuera un «Demo Day» o un simposio.

Evaluación Formativa

• Calidad del MVP (funcionalidad, diseño) o del «Paper» (rigor, análisis).
• Documentación del proyecto (ej. README en GitHub).
• Presentación final y defensa del proyecto (rúbrica).

Integración de Valores Éticos

Propiedad Intelectual (PI): Discutir licencias (MIT, GPL) vs. patentes. ¿Quién es el dueño del proyecto?
Filosofía de «Lanzamiento»: Debatir «Move fast and break things» (Facebook) vs. «Slow science» (ciencia rigurosa).
Resiliencia: El valor de un «fracaso exitoso» (un experimento que refuta la hipótesis).