Plan de Estudio STEM para Noveno Grado

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Genética (CRISPR-Cas9), biología molecular, proteómica (concepto).
Tecnología: Bases de datos (GenBank), simuladores de edición genética, bioinformática (concepto).
Ingeniería: Bioingeniería, diseño de «vectores» genéticos (conceptual).
Matemáticas: Estadística (probabilidad de herencia), análisis combinatorio (pares de bases).

Pensamiento Crítico: Analizar las implicaciones éticas, legales y sociales (ELSI) de la edición genética.
Colaboración: Debate estructurado sobre los límites de la modificación genética en humanos y agricultura.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de CRISPR (Papel): Usar secuencias de ADN de papel y «tijeras» (ARNg) para simular cómo CRISPR-Cas9 encuentra y corta una secuencia específica de un gen.
• Análisis de OGMs (Organismos Genéticamente Modificados): Investigar un OGM (ej. arroz dorado, maíz Bt) y analizar su impacto científico, económico y social.
• Debate: «Bebés de Diseño»: Organizar un debate formal sobre la ética de usar la edición genética para mejoras no médicas (terapia de línea germinal).

Evaluación Formativa

• Modelo de simulación CRISPR preciso.
• Estudio de caso/presentación sobre un OGM.
• Rúbrica de participación y argumentación en el debate ético.

Integración de Valores Éticos

Ética y Precaución: Discutir el «principio de precaución» en la ciencia.
Equidad y Acceso: ¿Quién tendrá acceso a estas terapias genéticas? ¿Ampliará la brecha entre ricos y pobres?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Climatología, ciencia de datos, química atmosférica (CO2).
Tecnología: Programación (Python con Pandas/Matplotlib), GIS (Google Earth Engine).
Ingeniería: Geoingeniería (captura de carbono, reflectividad de albedo), ingeniería de sistemas.
Matemáticas: Análisis de regresión (tendencias), modelado estadístico, análisis de series temporales.

Pensamiento Sistémico: Analizar los «bucles de retroalimentación» (ej. derretimiento del hielo -> menor albedo -> más calentamiento).
Alfabetización de Datos: Manipular y visualizar conjuntos de datos reales del clima.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Análisis de Hielo (Albedo): Medir con un termómetro cómo la luz solar afecta a superficies de diferentes colores (negro, blanco, «hielo») y cómo el derretimiento (agua) cambia la absorción de calor.
• Python para el Clima (Colab): Usar un notebook de Google Colab para cargar datos reales de CO2 (ej. de Mauna Loa) y graficar la tendencia usando Pandas y Matplotlib.
• Debate: «Soluciones» de Geoingeniería: Investigar una solución de geoingeniería (ej. «sembrar nubes», captura directa de aire) y debatir sus riesgos, costos y consecuencias no deseadas.

Evaluación Formativa

• Informe de laboratorio (Albedo).
• Notebook de Colab funcional con gráficas y análisis.
• Ensayo argumentativo o presentación sobre la geoingeniería.

Integración de Valores Éticos

Efectos Inesperados: Discutir la ética de intervenir en un sistema global (el clima) que no entendemos completamente.
Justicia Climática: ¿Quién decide si implementamos la geoingeniería? ¿Quién es responsable si sale mal?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ciencia de datos (análisis de sentimiento, modelado predictivo).
Tecnología: Programación (Python con APIs financieras), plataformas de «paper trading».
Ingeniería: Ingeniería de software (diseño de un «bot» de trading), gestión de riesgos.
Matemáticas: Estadística (media móvil, desviación estándar), análisis de riesgo/recompensa, interés compuesto.

Pensamiento Crítico: Diferenciar entre inversión (largo plazo) y especulación (corto plazo). ¿Cómo un bot elimina la emoción del trading?
Planificación: Desarrollar una estrategia de inversión y «backtesting» (probarla con datos pasados).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de «Paper Trading»: Usar un simulador de bolsa (ej. Investopedia) para gestionar un portafolio de $100,000 durante 4 semanas, justificando cada operación.
• Bot de «Media Móvil» (Python): En Colab, usar Python para descargar datos de una acción, calcular dos medias móviles (corta y larga) y generar señales de «compra» o «venta» cuando se cruzan.
• Debate: Trading de Alta Frecuencia (HFT): Investigar el HFT. ¿Proporciona liquidez al mercado o es una forma de «ventaja injusta» que desestabiliza la economía?

Evaluación Formativa

• Rendimiento y diario de «paper trading».
• Código Python funcional del bot de media móvil.
• Argumentos y participación en el debate de HFT.

Integración de Valores Éticos

Ética de Datos: ¿Es ético usar IA para analizar el «sentimiento» de Twitter y operar en bolsa antes que el público?
Riesgo y Responsabilidad: La gamificación de la inversión (ej. Robinhood) y sus riesgos.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física (propiedades de materiales a nanoescala), química (enlaces, autoensamblaje), mecánica cuántica (concepto de «pozo cuántico»).
Tecnología: Microscopios (SEM/AFM – concepto), «cuartos limpios» (concepto).
Ingeniería: Diseño de «materiales inteligentes» (ej. hidrogeles, aleaciones con memoria), nanomedicina.
Matemáticas: Relación superficie-volumen, escalas exponenciales (nanómetros).

Pensamiento Crítico: ¿Por qué las propiedades del oro (color, reactividad) cambian a nanoescala?
Creatividad: Aplicar las propiedades únicas de un nanomaterial a un problema del mundo real.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Síntesis de Hidrogel (Smart Material): Crear un polímero súper-absorbente (poliacrilato de sodio) o un hidrogel que responda a cambios de pH o salinidad.
• Investigación de Nanomateriales: En grupos, investigar un nanomaterial (grafeno, nanotubos de carbono, puntos cuánticos) y presentar su aplicación (ej. en medicina, electrónica).
• Diseño de «Nano-Robot» (Conceptual): Diseñar un «nano-robot» para una tarea específica (ej. «buscar y destruir células cancerígenas»), explicando cómo se movería y funcionaría.

Evaluación Formativa

• Informe de laboratorio del hidrogel.
• Presentación del nanomaterial (rúbrica).
• Diseño conceptual del nano-robot.

Integración de Valores Éticos

Riesgos Desconocidos: Discutir el «problema de la plaga gris» (Gray Goo) y la ética de liberar nanomateriales autoensamblables en el medio ambiente.
Privacidad: ¿Qué pasa si los «nano-robots» se usan para vigilancia?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Sensores (temperatura, luz, humedad), actuadores.
Tecnología: Programación (C++ en Arduino, MicroPython en ESP32), protocolos de red (WiFi, MQTT).
Ingeniería: Ingeniería de sistemas (diseño de una red de sensores), ciberseguridad (IoT).
Matemáticas: Calibración de sensores, análisis de datos de series temporales.

Pensamiento Crítico: ¿Cuál es el riesgo de seguridad de tener una cafetera conectada a internet?
Colaboración: «Hackathon» de IoT para construir un sistema funcional.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Estación Meteorológica IoT: Usar un ESP32 o Arduino con WiFi y un sensor (ej. BME280) para medir temperatura/humedad y publicar los datos en un «dashboard» en línea (ej. Adafruit IO).
• «Hackeo» de IoT (Ético): Usar herramientas (ej. Shodan – concepto) para encontrar dispositivos IoT inseguros. Discutir por qué las contraseñas por defecto son peligrosas.
• Diseño de «Smart City» (Simulación): En Tinkercad Circuits, simular una red de farolas «inteligentes» que solo se encienden cuando un «ciudadano» (sensor de ultrasonido) se acerca.

Evaluación Formativa

• Dashboard de Adafruit IO funcional (recibiendo datos).
• Informe sobre vulnerabilidades de IoT.
• Simulación de Tinkercad funcional.

Integración de Valores Éticos

Privacidad y Datos: ¿Quién es dueño de los datos que genera mi refrigerador inteligente? ¿Se pueden vender?
Seguridad vs. Conveniencia: El riesgo de «botnets» de IoT (ej. Mirai) que pueden derribar sitios web.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ciencia de datos (entrenamiento, validación, prueba), neurociencia computacional (concepto).
Tecnología: Programación (Python, TensorFlow/Keras en Colab), «Ingeniería de Prompts» (avanzada).
Ingeniería: «Auditoría» de algoritmos, diseño de «funciones de recompensa» (concepto).
Matemáticas: Álgebra lineal (vectores, matrices – concepto), cálculo (gradiente descendente – concepto).

Alfabetización Digital: Entender el sesgo (bias) en los datos de entrenamiento y cómo se propaga.
Pensamiento Crítico: Discutir el «Problema de Alineamiento» (Alignment Problem) y el riesgo de la superinteligencia (ej. «Maximizador de Clips»).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Entrena tu Propia Red Neuronal (Colab): Usar un notebook de Colab (TensorFlow) para entrenar una red neuronal simple que reconozca dígitos escritos a mano (dataset MNIST).
• Auditoría de Sesgo (Bias): Usar un modelo pre-entrenado (ej. de reconocimiento facial) y probarlo con un conjunto de datos diverso. ¿Falla más con ciertos grupos? Discutir por qué.
• Debate: El Problema del Alineamiento: Investigar y debatir: ¿Cómo nos aseguramos de que una IA superinteligente comparta nuestros valores? ¿Es un riesgo real o ciencia ficción?

Evaluación Formativa

• Notebook de Colab funcional (con análisis de la precisión).
• Informe de auditoría de sesgo (con evidencia).
• Ensayo argumentativo sobre el alineamiento de la IA.

Integración de Valores Éticos

Responsabilidad Algorítmica: ¿Quién es responsable de las decisiones de una «caja negra»?
Riesgo Existencial: Debatir la responsabilidad de los científicos de IA sobre el futuro de la humanidad.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física (propulsión (ion, solar sail), mecánica orbital avanzada, Delta-V).
Tecnología: Simuladores (Kerbal Space Program), diseño 3D (diseño de satélites).
Ingeniería: Ingeniería aeroespacial, minería de asteroides (concepto), diseño de misiones interplanetarias.
Matemáticas: Ecuación del cohete (cálculos), leyes de Kepler, ventanas de lanzamiento.

Creatividad: Diseñar una misión multi-objetivo con un presupuesto de Delta-V.
Pensamiento Crítico (Sistémico): Analizar los aspectos legales y económicos de la exploración espacial (Tratado del Espacio Exterior vs. Acuerdos de Artemisa).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Desafío de «Gran Tour» (KSP): Usar Kerbal Space Program (o un simulador 2D) para diseñar una misión que use «asistencia gravitatoria» (fly-by) para visitar múltiples planetas.
• Diseño de Misión de Minería de Asteroides: En grupos, seleccionar un asteroide (usando bases de datos de la NASA) y diseñar una misión (tipo de cohete, propulsión, método de extracción).
• Debate: Ley Espacial (Artemisa vs. Tratado): Investigar los «Acuerdos de Artemisa» (EE.UU.) y el «Tratado del Espacio Exterior» (ONU). Debatir: ¿A quién pertenece la Luna? ¿Se permite la minería privada?

Evaluación Formativa

• Informe de misión de KSP (con cálculos de Delta-V).
• Propuesta de misión de minería (rúbrica).
• Participación y argumentos en el debate de ley espacial.

Integración de Valores Éticos

Sostenibilidad Orbital: El problema del «Síndrome de Kessler» (basura espacial) y la responsabilidad de desorbitar satélites.
Colonialismo vs. Exploración: Discutir el lenguaje y la ética de «reclamar» recursos en otros mundos.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Metodología de investigación científica, diseño experimental, análisis de datos (estadística inferencial básica).
Tecnología: Programación (Python/JS), prototipado (Figma/Tinkercad/Arduino), GitHub.
Ingeniería: Proceso de diseño de ingeniería (Ciclo completo: I+D), gestión de proyectos (Agile/Scrum).
Matemáticas: Análisis estadístico, presupuestos, modelado de costos.

Colaboración: Gestión de un proyecto a largo plazo (semestral) en un equipo con roles definidos (Líder, Programador, Investigador, Diseñador).
Pensamiento Crítico (Sistémico): Desarrollar una solución novedosa (no solo aplicar una conocida) a un problema complejo y validarla con datos.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Fase 1: Propuesta de Investigación: En grupos, identificar un problema y formular una hipótesis o un objetivo de ingeniería. Escribir una propuesta formal (revisión de literatura, metodología, presupuesto).
• Fase 2: Sprints de I+D (Investigación y Desarrollo): Ejecutar el proyecto en «sprints» de 2 semanas, documentando el progreso (en un blog o GitHub) y adaptándose a los problemas.
• Fase 3: Simposio STEM de 9º Grado: Escribir un «paper» técnico (resumen, introducción, método, resultados, conclusión) y presentar los hallazgos en un simposio formal ante otros estudiantes, maestros e invitados.

Evaluación Formativa

• Propuesta de investigación (rúbrica).
• Repositorio de GitHub (calidad de la documentación y código).
• «Paper» técnico y presentación final en el simposio (rúbrica de calidad de investigación).

Integración de Valores Éticos

Integridad Académica: Citar todas las fuentes, reportar datos honestamente (incluso resultados negativos).
Propiedad Intelectual: Discutir licencias (Open Source vs. Patentes) para su proyecto.
Resiliencia: Entender que la investigación real es 99% fracaso y 1% éxito.