Plan de Estudio STEM para Undécimo Grado

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Biología sintética (BioBricks), genética (circuitos genéticos), biología celular.
Tecnología: Software CAD para SynBio (Tinkercad for Bio, Benchling), bases de datos (iGEM Registry).
Ingeniería: Bioingeniería, diseño de «bio-robots» (Xenobots – conceptual), ingeniería de tejidos.
Matemáticas: Lógica booleana (circuitos genéticos AND/OR/NOT), modelado de sistemas biológicos.

Pensamiento Crítico: ¿Cuál es la diferencia entre «editar» vida (CRISPR) y «crear» vida (SynBio)?
Colaboración: Diseñar un «circuito genético» en equipo para una nueva función (ej. bacteria que detecta arsénico).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Diseño de «BioBrick» (Simulado): Usar Benchling (gratuito) para diseñar un plásmido simple (un circuito genético) combinando «BioBricks» (Promotor + RBS + Gen + Terminador) de la base de datos iGEM.
• Simulación de Xenobots: Analizar el paper y los videos de los «Xenobots». Diseñar conceptualmente un «bio-robot» para una tarea (ej. «limpiar microplásticos»).
• Debate: «Dual Use» (Doble Uso) en SynBio: Debatir los riesgos de la biología sintética. ¿Cómo evitamos que se use para crear patógenos o armas biológicas?

Evaluación Formativa

• Diseño del circuito genético en Benchling.
• Propuesta de diseño del «Xenobot».
• Ensayo argumentativo sobre la regulación del «doble uso».

Integración de Valores Éticos

Ética de «Crear Vida»: Discutir las implicaciones filosóficas y morales de crear organismos desde cero.
Bioseguridad: La responsabilidad de «contener» organismos sintéticos para que no escapen al ecosistema.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ecología de sistemas, genética de poblaciones, biotecnología (clonación, CRISPR).
Tecnología: Software de modelado de ecosistemas (NetLogo), bases de datos genómicos.
Ingeniería: Ingeniería de ecosistemas, «rewilding» (re-asilvestramiento), geoingeniería (avanzada).
Matemáticas: Modelado de poblaciones (depredador-presa), análisis de viabilidad de poblaciones (MVP).

Pensamiento Sistémico: ¿Qué pasaría si reintroducimos al Mamut Lanudo (o un proxy) en Siberia? ¿Cuáles son los efectos en cascada?
Alfabetización de Datos: Analizar la viabilidad genética de una especie en peligro.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de «Rewilding» (NetLogo): Usar el modelo «Wolf Sheep Predation» de NetLogo. Modificar parámetros (crecimiento de hierba, tasa de reproducción) para simular el «rewilding» y ver si el ecosistema colapsa o se estabiliza.
• Panel de «De-extinción»: Cada grupo defiende un candidato para la «de-extinción» (Mamut, Dodo, Bucardo). Argumentar el «por qué» (rol ecológico) y el «cómo» (tecnología).
• Diseño de Intervención Ecológica: Diseñar una intervención de ingeniería para un ecosistema local (ej. arrecife artificial, corredor de vida silvestre) y analizar su impacto.

Evaluación Formativa

• Informe de laboratorio de NetLogo (análisis de estabilidad del ecosistema).
• Presentación/defensa del candidato a la «de-extinción».
• Propuesta de diseño de intervención ecológica.

Integración de Valores Éticos

Jugar a ser Dios: ¿Deberíamos resucitar especies? ¿Tenemos la sabiduría para gestionar un ecosistema?
Asignación de Recursos: ¿Es mejor gastar dinero en salvar especies existentes o en revivir extintas?
Bienestar Animal: ¿Es ético crear un Mamut que vivirá en un zoológico sin manada?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ciencia de datos (distribuciones de cola larga), ciencia de sistemas complejos.
Tecnología: Software de modelado basado en agentes (NetLogo, Mesa – Python).
Ingeniería: Ingeniería financiera (diseño de portafolios «antifrágiles»).
Matemáticas: Estadística (no-normal, ley de potencias), teoría del caos (conceptual), simulación de Montecarlo.

Pensamiento Crítico: ¿Por qué los modelos financieros (basados en campana de Gauss) fallan en predecir «Cisnes Negros» (eventos raros e impactantes)?
Planificación: Diseñar un sistema (financiero o personal) que se beneficie del desorden (Antifragilidad).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de «Riqueza» (NetLogo): Usar un modelo simple de «Agent-Based Economy». Demostrar cómo reglas simples de intercambio pueden llevar a una distribución de ley de potencias (desigualdad).
• Simulación de Montecarlo (Hojas de Cálculo): Simular el retorno de un portafolio usando funciones de aleatoriedad (RAND) en Google Sheets. Ver la amplia gama de posibles resultados.
• Debate: ¿Antifrágil o Robusto?: Analizar un sistema (ej. sistema eléctrico, internet, la propia escuela). ¿Es robusto (resiste shocks), frágil (falla) o antifrágil (mejora)? Proponer un rediseño.

Evaluación Formativa

• Análisis de la simulación de NetLogo (distribución de riqueza).
• Hoja de cálculo de Montecarlo funcional (con análisis).
• Análisis de sistema (frágil/robusto/antifrágil).

Integración de Valores Éticos

Equidad Sistémica: Si los sistemas económicos tienden naturalmente a la desigualdad (ley de potencias), ¿qué intervención ética (impuestos, RBU) es necesaria?
Riesgo Moral (Moral Hazard): ¿Es ético que los bancos sean «frágiles» y tomen riesgos, sabiendo que serán rescatados?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física cuántica (superposición, entrelazamiento, decoherencia), algoritmos cuánticos (Shor, Grover – conceptual).
Tecnología: Programación (IBM Quantum Composer, Qiskit – básico), simuladores cuánticos.
Ingeniería: Ingeniería de hardware cuántico (qubits, criogenia – conceptual), ciberseguridad.
Matemáticas: Álgebra lineal (vectores, matrices), números complejos (básico).

Pensamiento Crítico: ¿Qué problemas puede resolver una computadora cuántica que una clásica no puede?
Creatividad: Explicar un «qubit» (en superposición) usando una analogía (moneda girando).

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Programación Cuántica (IBM Composer): Usar el «IBM Quantum Composer» (interfaz gráfica de arrastrar y soltar) para construir un circuito cuántico simple (ej. una puerta de Hadamard para crear superposición, o una CNOT para entrelazamiento).
• Simulación del Algoritmo de Grover: Usar un simulador simple para entender cómo el algoritmo de Grover puede «encontrar» un ítem en una base de datos desordenada más rápido que una búsqueda clásica.
• Debate: Criptografía Post-Cuántica (PQC): Investigar cómo el algoritmo de Shor (cuántico) romperá la criptografía actual (RSA). Debatir la urgencia de migrar a la «Criptografía Post-Cuántica».

Evaluación Formativa

• Circuito cuántico funcional en IBM Composer (con explicación).
• Explicación del algoritmo de Grover (comparativa).
• Ensayo argumentativo sobre la urgencia de la PQC.

Integración de Valores Éticos

Carrera Armamentista Cuántica: ¿Qué nación romperá primero la criptografía? ¿Cuáles son los riesgos para la seguridad global?
Acceso y Equidad: ¿Quién tendrá acceso a esta tecnología? ¿Creará una «brecha cuántica»?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Biología (comportamiento de enjambres: hormigas, abejas), sistemas complejos (emergencia).
Tecnología: Programación (Python, NetLogo), simulación de multi-agentes.
Ingeniería: Robótica (diseño de robots simples y baratos), algoritmos de enjambre (ej. optimización por cúmulo de partículas).
Matemáticas: Estadística (distribución de tareas), modelado de redes.

Pensamiento Crítico (Sistémico): ¿Cómo reglas locales muy simples (ej. «evita al vecino», «sigue al de adelante») pueden llevar a un comportamiento global complejo (un enjambre)?
Colaboración: Programar un «enjambre» donde cada estudiante es un «agente» siguiendo reglas.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Simulación de Enjambre (NetLogo): Usar modelos de NetLogo (ej. «Ants», «Flocking») para experimentar con las reglas locales y ver cómo cambia el comportamiento global del enjambre.
• «Enjambre Humano» (Unplugged): Los estudiantes actúan como «robots» en el patio. Cada uno debe seguir 3 reglas simples (ej. «mantente a 1m de los demás», «muévete hacia el promedio del grupo»). Ver si «flockean».
• Diseño de «SwarmBots»: Diseñar (conceptual o con robots simples como mBots) un enjambre para una tarea: ej. «buscar sobrevivientes» en un desastre, «limpiar un derrame».

Evaluación Formativa

• Informe de laboratorio de NetLogo (reglas vs. emergencia).
• Análisis del «enjambre humano».
• Propuesta de diseño de la misión «SwarmBot».

Integración de Valores Éticos

Conciencia Emergente: Si un enjambre se vuelve lo suficientemente complejo, ¿podría ser «consciente»? ¿Cómo lo sabríamos?
Armas de Enjambre: La ética de los «drones de enjambre» autónomos en la guerra.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Ciencia cognitiva, filosofía (teoría de la mente), ciencia de datos (escalado de IA).
Tecnología: IA (LLMs, modelos de Agentes), seguridad de IA (AI Safety).
Ingeniería: Ingeniería de software (IA interpretable, «cajas negras»).
Matemáticas: Lógica (formalización de valores), teoría de juegos (IA vs. IA).

Alfabetización Digital: Diferenciar entre IA «estrecha» (ANI), IA «general» (AGI) e IA «súperinteligente» (ASI).
Pensamiento Crítico: Analizar el «Problema del Alineamiento» (Alignment Problem). ¿Cómo le decimos a una AGI lo que «realmente» queremos?

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Experimento: «Maximizador de Clips» (Unplugged): Simular una IA simple con un objetivo (ej. «hacer clips»). Debatir cómo, si se vuelve súperinteligente, podría lógicamente convertir todos los recursos (incluidos los humanos) en clips.
• Auditoría de «Caja Negra» (Conceptual): Discutir cómo auditaríamos una IA que toma decisiones (ej. médicas, legales) si no podemos entender «por qué» (Interpretabilidad).
• Debate: ¿Acelerar o Pausar?: Investigar y debatir las posturas de «e/acc» (aceleracionismo efectivo) vs. «decel» (desaceleración/pausa) en la investigación de AGI.

Evaluación Formativa

• Escrito reflexivo sobre el «Maximizador de Clips» y el alineamiento.
• Propuesta de un método de «auditoría» de IA.
• Ensayo argumentativo (Acelerar vs. Pausar).

Integración de Valores Éticos

Riesgo Existencial (x-Risk): Discutir la IA como un posible «Gran Filtro» y nuestra responsabilidad hacia el futuro a largo plazo (Longtermism).
Valores Humanos: ¿Cómo «codificamos» la moralidad, la compasión y los valores humanos en una IA?

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Física (propulsión (ion, EmDrive, velas solares), astrofísica, exoplanetología).
Tecnología: Simuladores (Kerbal Space Program – avanzado), análisis de datos (SETI@home – concepto).
Ingeniería: Ingeniería aeroespacial (diseño de misiones interestelares – conceptual).
Matemáticas: Ecuación de Drake, relatividad especial (dilatación del tiempo – conceptual).

Creatividad: Proponer una solución novedosa a la Paradoja de Fermi.
Pensamiento Crítico (Sistémico): Analizar las variables de la Ecuación de Drake. ¿Cuál es la variable «cuello de botella»?

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Cálculo de la Ecuación de Drake: En grupos, investigar y asignar valores (optimistas y pesimistas) a cada variable de la Ecuación de Drake. Calcular y comparar los resultados.
• Diseño de Misión Interestelar (Conceptual): Diseñar una misión a Próxima Centauri. Elegir un tipo de propulsión (ej. «vela láser», «fusión») y calcular el tiempo de viaje.
• Debate: Soluciones a la Paradoja de Fermi: Cada grupo defiende una solución (ej. «Hipótesis del Zoológico», «El Gran Filtro», «Estamos solos», «No podemos verlos»).

Evaluación Formativa

• Hoja de cálculo de la Ecuación de Drake (con justificación de variables).
• Propuesta de la misión interestelar.
• Ensayo argumentativo sobre la Paradoja de Fermi.

Integración de Valores Éticos

Protocolo «METI» (Messaging ET): ¿Deberíamos enviar mensajes activamente al espacio? ¿O es mejor «escuchar» (SETI) y permanecer en silencio?
Humildad Intelectual: Aceptar los límites de nuestro conocimiento sobre el universo.

Disciplinas STEM y Habilidades

Ciencia: Metodología de investigación avanzada (diseño experimental, análisis estadístico riguroso).
Tecnología: Programación (desarrollo de software original), control de versiones (Git/GitHub).
Ingeniería: Prototipado (hardware/software), redacción técnica (documentación de patente).
Matemáticas: Análisis estadístico (pruebas de hipótesis), modelado predictivo.

Colaboración: «Peer review» (revisión por pares) del trabajo de otros equipos antes de la presentación.
Pensamiento Crítico (Sistémico): Producir un trabajo original (un «paper» o un prototipo) que aporte conocimiento nuevo o una solución novedosa.

Actividades Prácticas («Hands-on»)

• Track 1 (Investigación): «Publicación en ArXiv»: Realizar una investigación original completa (basada en una unidad anterior), escribir un «paper» técnico en formato LaTeX y publicarlo en ArXiv (o un servidor escolar similar).
• Track 2 (Ingeniería): «Solicitud de Patente»: Desarrollar un invento o software novedoso, realizar una «búsqueda de arte previo» (Google Patents) y redactar una solicitud de patente provisional (PPA).
• Simposio de Investigación de 11º Grado: Presentar y defender el «paper» o la «patente» ante un panel de jueces (maestros, profesionales, ex-alumnos) en formato de conferencia.

Evaluación Formativa

• Calidad y originalidad del «paper» de ArXiv (rúbrica).
• Calidad y viabilidad de la solicitud de patente (rúbrica).
• Defensa oral en el simposio.

Integración de Valores Éticos

Integridad Académica y Autoría: ¿Quién va primero en el «paper»? ¿Qué constituye una contribución intelectual?
«Publicar o Perecer»: Discutir la presión en la academia para publicar.
Propiedad Intelectual: El debate entre «patentar» (proteger) y «publicar» (compartir) el conocimiento.