Física en Pedales

Proyecto Educativo: La Cancha de la IA
Cuando el movimiento se convierte en conocimiento

Un proyecto piloto de innovación educativa del Instituto Data Science Argentina

Aprender ciencia con los pies en los pedales

En la escuela, muchas veces la Física se enseña desde el pizarrón, con fórmulas que parecen flotar lejos del mundo real. Pero ¿qué pasa si esa teoría la podemos sentir, medir y analizar mientras pedaleamos?
De esa pregunta nació Física en Pedales, un proyecto piloto desarrollado por el Instituto Data Science Argentina que busca transformar la forma en que los estudiantes aprenden ciencia en el nivel secundario.

A través de bicicletas equipadas con sensores, los estudiantes miden su propia energía, velocidad, aceleración y fuerza. Es decir: ellos mismos se convierten en su propio experimento.
Lo que antes era una fórmula en un libro ahora se transforma en datos reales que pueden observar, graficar y analizar.

De la experiencia al conocimiento

Durante cuatro meses, el proyecto propone un recorrido de aprendizaje por etapas, como un “tour científico” donde cada desafío representa una nueva conquista:

Etapa 1: Observar el fenómeno.
¿Qué hace que una bicicleta se mueva o se detenga? Los estudiantes identifican variables y aprenden a mirar con ojos de científico.
Etapa 2: Medir y graficar.
Con los datos de posición y tiempo, descubren que la velocidad se esconde en la pendiente de una recta.
Etapa 3: Subir la montaña.
Con pendientes y aceleración, aparece el concepto de cambio y las bases del pensamiento matemático profundo.
Etapa 4: Las fuerzas y la energía.
Comprenden de manera intuitiva la ley de Newton y la conservación de la energía, pero no porque alguien se las explicó, sino porque la vivieron.
Etapa 5: El desafío final.
Diseñan una pista de BMX ideal, combinando ciencia, creatividad y trabajo en equipo.

Una cancha para aprender haciendo

“Física en Pedales” forma parte de La Cancha de la IA, el ecosistema educativo del Instituto Data Science orientado a desarrollar el pensamiento científico y la inteligencia analítica desde la escuela secundaria.
En este entorno, la IA funciona como una entrenadora digital, que formula preguntas, sugiere hipótesis y acompaña a los equipos en su proceso de descubrimiento.

El rol del docente también se redefine: deja de ser un transmisor de fórmulas para convertirse en un estratega pedagógico, guiando la exploración y el razonamiento de los estudiantes.

Una iniciativa con sello patagónico

El proyecto se implementará inicialmente en escuelas de la Patagonia como parte del programa Inclusión Digital Patagónica, una línea de trabajo del Instituto orientada a acercar ciencia, tecnología y datos a las aulas de la región.
Más que una experiencia de laboratorio, “Física en Pedales” es una invitación a repensar la enseñanza desde la curiosidad, el movimiento y la emoción de descubrir.

Por qué importa

Porque promueve el aprendizaje activo y el pensamiento científico.
Porque introduce a los adolescentes en el análisis de datos reales desde su propia experiencia.
Porque impulsa la equidad educativa, llevando innovación a territorios donde pocas veces llega la tecnología educativa avanzada.
Porque forma una nueva generación de mentes curiosas que entienden la ciencia como herramienta para transformar su entorno.

Un mensaje del equipo

“Queremos que los estudiantes de la Patagonia descubran que la ciencia no está en los libros: está en sus manos, en su energía, en cada pedalada.
Si logran sentir la Física antes de calcularla, habremos dado un paso enorme hacia una educación más viva, más humana y más relevante.”
— Javier Ona, Director del Proyecto

Proyecto Piloto de Innovación Educativa: “Física en Pedales”

Instituto Data Science
Dirección del proyecto: Javier Ona

1. Fundamentación y Contexto

La enseñanza de la Física en el nivel secundario enfrenta un desafío persistente: su desconexión con la realidad cotidiana del estudiante. La mayoría de los adolescentes perciben la Física como una materia abstracta, cargada de fórmulas, alejada del entorno tangible y de su vida diaria. Esta percepción limita la motivación, la comprensión conceptual y el desarrollo de pensamiento científico.

En el contexto patagónico, caracterizado por una geografía natural privilegiada, comunidades con alto potencial creativo y un entorno propicio para el aprendizaje experiencial, surge la oportunidad de implementar un modelo pedagógico innovador: “Física en Pedales”.

El proyecto propone integrar aprendizaje activo, ciencia ciudadana y tecnología a través del diseño y construcción de bicicletas instrumentadas con sensores (velocidad, aceleración, fuerza, energía generada, etc.), como recurso didáctico para la enseñanza de los principios fundamentales de la Física (movimiento, energía, trabajo, fricción, dinámica).

La propuesta se enmarca en la línea institucional del Laboratorio de Innovación Educativa del Instituto Data Science, orientada a desarrollar proyectos piloto que promuevan el pensamiento científico, la alfabetización digital y la formación de competencias STEM aplicadas a contextos reales.

2. Propósito del Proyecto

Desarrollar un entorno de aprendizaje activo y significativo donde estudiantes de educación secundaria comprendan los principios físicos mediante la experimentación práctica y la indagación científica, utilizando la bicicleta como laboratorio móvil de aprendizaje y la inteligencia de datos como herramienta de análisis.

3. Objetivos Específicos

Motivar el aprendizaje de la Física mediante experiencias prácticas que vinculen el movimiento, la energía y la tecnología.
Desarrollar habilidades científicas: formulación de hipótesis, toma de datos, análisis, interpretación y comunicación de resultados.
Introducir nociones básicas de Ciencia de Datos aplicadas al análisis de los registros obtenidos por sensores.
Promover la alfabetización tecnológica y el trabajo colaborativo entre docentes y estudiantes.
Evaluar el impacto pedagógico mediante indicadores de comprensión conceptual, motivación y transferencia de aprendizaje.

4. Metodología

El proyecto se desarrollará bajo el enfoque de Aprendizaje Basado en Indagación (Inquiry-Based Learning) y Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), integrando ciencia, tecnología y creatividad.

Fases del proyecto (4 meses de implementación piloto):

Fase	Duración	Actividades principales
1. Diseño y preparación	3 semanas	Selección de docentes participantes, armado de kits de sensores y materiales. Capacitación inicial en IBL y Ciencia de Datos.
2. Implementación experimental	6 semanas	Desarrollo de experiencias en torno a conceptos de energía cinética, trabajo y fricción utilizando bicicletas. Recolección de datos con sensores.
3. Análisis y visualización de datos	3 semanas	Los estudiantes procesan los datos obtenidos, elaboran visualizaciones simples y presentan conclusiones.
4. Evaluación e impacto	2 semanas	Encuestas de motivación, pruebas de comprensión conceptual y entrevistas docentes. Elaboración del informe de impacto educativo.

5. Innovación y Base Científica

Integración de física y datos reales: Los estudiantes analizan datos generados por su propio movimiento, comprendiendo cómo los modelos teóricos se reflejan en el mundo físico.
Ciencia ciudadana y pensamiento computacional: Introduce la lógica de la medición, el registro y el procesamiento digital, acercando los principios de la Ciencia de Datos al aula secundaria.
Aprendizaje significativo y contextual: La bicicleta, como símbolo cultural y cotidiano, genera un entorno emocional positivo que facilita la conexión con el conocimiento.
Evaluación con evidencia: Se utilizarán instrumentos de evaluación pre y post intervención, basados en modelos validados de medición del pensamiento científico (HOTS) y de motivación intrínseca.

6. Actores Involucrados

Instituto Data Science (coordinación académica y tecnológica)
Docentes de Física de escuelas secundarias (implementación pedagógica)
Estudiantes del nivel medio (participantes activos)
Laboratorio de Datos Educativos (análisis de resultados y documentación científica)

7. Resultados Esperados

Incremento del 30% en la comprensión conceptual de las leyes del movimiento.
Incremento del 40% en la motivación y autopercepción de competencia científica.
Desarrollo de materiales replicables (guías didácticas, datasets y reportes de análisis).
Publicación de un informe técnico con base en evidencia educativa.

8. Proyección y Escalabilidad

Finalizado el piloto, los resultados serán sistematizados y publicados en el Laboratorio de Datos Educativos del Instituto Data Science.
En una segunda fase, el modelo se ampliará a otras áreas STEM (energías renovables, robótica y mecánica aplicada) y podrá ser replicado por docentes en toda la región patagónica a través de una comunidad de práctica impulsada por el Instituto.

9. Cronograma Resumido

Mes	Actividades principales
Mes 1	Diseño, selección de docentes y talleres de capacitación.
Mes 2	Implementación de actividades experimentales.
Mes 3	Análisis de datos y presentación de proyectos.
Mes 4	Evaluación de impacto, sistematización y difusión pública.

10. Cierre y Significado Institucional

“Física en Pedales” simboliza la misión del Instituto Data Science: construir puentes entre la ciencia, la tecnología y la educación con impacto real en la comunidad.
Es un proyecto que transforma la curiosidad en conocimiento, el movimiento en datos y la experiencia cotidiana en aprendizaje significativo.

¿Querés que te prepare ahora también la versión comunicacional para la web institucional o el Laboratorio de Datos, con un tono más narrativo y cercano al público general (sin perder rigor)? Puedo dejarla lista como nota o página pública.

Objetivos de Aprendizaje

Conceptuales: Comprender los conceptos de movimiento, fuerza, fricción, energía y potencia a través de la experimentación con una bicicleta.
Procedimentales: Desarrollar habilidades para medir, registrar datos, identificar variables, generar gráficos, buscar patrones y derivar modelos matemáticos.
Actitudinales: Fomentar la curiosidad, la perseverancia ante problemas abiertos y la colaboración para resolver desafíos complejos.

Estructura de la Unidad Didáctica

El «Tour» es una temporada dentro de «La Cancha de la IA». Se divide en «Etapas» (módulos), cada una es un desafío que construye sobre la anterior.

Etapa 1: La Salida – Observando el Fenómeno (Semana 1-2)

El Partido/Desafío: «¿Qué hace que una bicicleta se mueva, acelere, frene y finalmente se detenga?»
Herramientas: Videos de ciclistas, simuladores interactivos simples (como los de PhET Interactive Simulations), sensores de teléfono (acelerómetro, GPS).
Tarea de los Estudiantes (Equipos):
1. Observar y listar todo lo que influye en el movimiento de la bici (quien pedalea, el viento, la pendiente, el peso, si los frenos rozan, etc.).
2. Clasificar las variables: ¿Cuáles podemos controlar? ¿Cuáles medimos? ¿Cuáles son constantes? (Aquí surge el método científico de manera natural).
Rol de la IA (Compañera de Equipo): El DT (profesor) puede usar la IA para generar preguntas socráticas para los equipos: «Si cambiamos el peso del ciclista, ¿qué variable crees que se verá más afectada: la velocidad máxima o el tiempo que tarda en alcanzarla?»

Etapa 2: El Pelotón – midiendo y Graficando (Semanas 3-4)

El Partido/Desafío: «¿Podemos predecir la posición de la bicicleta en cada momento?»
Herramientas: Simuladores más avanzados que permitan exportar datos de posición vs. tiempo. Hojas de cálculo (Google Sheets, Excel).
Tarea de los Estudiantes:
1. Para un caso simple (movimiento en línea recta a velocidad constante), medir y registrar datos de posición y tiempo.
2. Graficar los datos. ¡Descubrirán la línea recta!
3. La pendiente de la recta (cambio de posición / cambio de tiempo) ¡es la velocidad! (Surge el concepto matemático de pendiente y la función lineal x(t) = v * t + x0 de manera orgánica).
Rol de la IA: La IA puede ayudar a los equipos que tengan problemas para configurar la gráfica o para entender por qué la pendiente representa la velocidad.

Etapa 3: La Montaña – Introduciendo la Aceleración (Semanas 5-6)

El Partido/Desafío: «Ahora hay una pendiente. ¿Cómo cambia la velocidad? ¿Podemos encontrar una nueva ‘fórmula’?»
Herramientas: Simulador con pendientes. Datos de velocidad vs. tiempo.
Tarea de los Estudiantes:
1. Graficar velocidad vs. tiempo en una pendiente. ¡Descubrirán otra línea recta!
2. La pendiente de esta nueva recta (cambio de velocidad / cambio de tiempo) ¡es la aceleración! (Surge el concepto de derivada de manera intuitiva: la aceleración es la tasa de cambio de la velocidad).
3. El área bajo la curva de la gráfica de velocidad… ¡es el desplazamiento! (Surge el concepto de integral).
Rol de la IA: La IA puede generar pequeños quizzes personalizados para verificar la comprensión de estos conceptos gráficos.

Etapa 4: El Sprint Final – Las Fuerzas y la Energía (Semanas 7-8)

El Partido/Desafío: «¿Por qué cuesta tanto pedalear en la montaña? ¿De dónde sale la energía?»
Herramientas: Simulador que muestre fuerzas (vectorialmente) y energía.
Tarea de los Estudiantes:
1. Relacionar la aceleración (concepto previo) con una nueva variable: la fuerza aplicada por los pedales (Ley de Newton F = m*a, que surge como una herramienta de predicción).
2. Introducir el concepto de energía. Medir la energía cinética y potencial en diferentes puntos del recorrido. Descubrirán que la suma se mantiene (approx.) (¡Ley de conservación de la energía!).
Rol de la IA: La IA puede actuar como un «libro de texto interactivo», explicando conceptos como Julios o Newtons cuando el estudiante lo necesite, a petición suya.

Etapa 5: La Meta – Proyecto de Síntesis (Semanas 9-10)

El Gran Desafío: «Diseñen la pista ideal para una competencia de BMX. Debe tener saltos, curvas y ser desafiante pero segura. Justifiquen su diseño usando los conceptos y modelos matemáticos aprendidos.»
Esta es la evaluación final auténtica. Los equipos presentan su diseño, sus cálculos de velocidades esperadas, fuerzas G en los saltos, etc.

Cómo Encaja en La Cancha de la I.A.

La Metáfora Deportiva: Es perfecta. Cada etapa es una «etapa del tour», los equipos son «equipos ciclistas», los problemas son los «perfiles de montaña» a superar.
El Rol de la IA: Es el «director deportivo» que desde el coche escolta da datos al equipo (ciclista) y le sugiere estrategias, pero no pedalea por él.
La Plataforma: Sería un módulo específico dentro de «La Cancha de I.A.», con simuladores integrados y dashboards para visualizar datos.
El Rol del Docente (DT): Su trabajo ya no es explicar Forma, sino guiar a los equipos con preguntas: «Ok, tu gráfico de velocidad tiene esta forma, ¿qué nos dice sobre las fuerzas en juego?». Se convierte en un facilitador de alto nivel.

Conclusión

Este enfoque transforma la Física y las Matemáticas de un conjunto de fórmulas a memorizar en un deporte intelectual emocionante. Los estudiantes no «aprenden» la segunda ley de Newton; la descubren porque es la herramienta que necesitan para ganar el «partido» y diseñar la mejor pista de BMX. Es la materialización perfecta de la filosofía de «La Cancha de la I.A.».