Aprender, sin humo.
Ciencia del aprendizaje, IA aplicada y guías honestas del equipo detrás de Maestre.
El problema de las 2 sigmas de Bloom: por qué la tutoría 1:1 siempre ganó
En 1984 Bloom midió que un alumno con tutor 1:1 supera al 98% de una clase tradicional. Qué dice el estudio, por qué no se replicó del todo y qué cambió con la IA.
Cómo aprender IA desde cero en 2026: una ruta sin humo
Una ruta de 8 semanas para aprender inteligencia artificial sin ser técnico: qué estudiar cada semana, qué entregar, qué ignorar y cómo medir si de verdad avanzás.
IA para chicos: guía honesta para padres
Tus hijos ya usan IA: 7 de cada 10, y más de la mitad para la tarea. Qué reglas funcionan, qué preguntar en casa, cómo evaluar una plataforma y qué señales mirar.
Capacitación corporativa: por qué nadie recuerda el curso del mes pasado
Se gastan entre 850 y 1.050 dólares por empleado al año y casi nadie mide qué obtuvo. Por qué falla el e-learning y cómo se ve medir comprensión de verdad.
Qué es un profesor AI y en qué se diferencia de un chatbot
Un profesor AI no es un chatbot con otro nombre: tiene programa, enseña por voz, evalúa comprensión y recuerda tu progreso. Las diferencias, la evidencia y los límites.
Aprender conversando: por qué la voz le gana al video
Entre el 5% y el 15% de los cursos online se terminan. No es pereza: es el formato. Qué dice el meta-análisis de 225 estudios sobre aprendizaje activo.
Cuánto se tarda en aprender una habilidad (y por qué no son 10.000 horas)
De dónde salió el mito, qué dice el meta-análisis sobre práctica deliberada y cuántas horas hacen falta de verdad para ser competente en algo nuevo.
El costo silencioso del miedo a preguntar (y cómo desaparece en una clase 1:1)
Nadie pregunta porque todos creen que son el único que no entendió. Cómo se acumula ese costo, por qué empeora con la edad y qué cambia sin audiencia.
La técnica de Feynman con IA: explicá para entender
Los cuatro pasos, un ejemplo completo, los errores típicos y cómo hacerla con un profesor AI que repregunta en vez de darte la respuesta.
Vibe coding: crear tu primer producto sin saber programar
Qué es el vibe coding, qué dice la evidencia sobre su productividad real, las cuatro habilidades que importan y un plan de cuatro semanas para tu primer producto.
Carga cognitiva: por qué las clases largas no entran
La memoria de trabajo es diminuta y se satura rápido. Qué es la carga cognitiva, cómo se desperdicia y qué cambia cuando se administra bien.
Prompts: lo que sirve y lo que es humo
Las fórmulas mágicas envejecieron mal. Qué mueve de verdad la calidad de una respuesta, con ejemplos comparados y los errores más caros.
La curva del olvido y qué hacer con ella
Olvidar no es una falla del sistema: es el sistema. Qué midió Ebbinghaus, qué se sostuvo de su hallazgo y cómo se frena la caída.
Dificultades deseables: cuando lo fácil no enseña
Las técnicas de estudio que se sienten mejor suelen ser las que menos rinden. Qué son las dificultades deseables y cuáles conviene agregar a propósito.
El efecto de testeo: ponerte a prueba no mide el aprendizaje, lo produce
Recuperar de memoria fija más que releer. Qué dice el experimento clásico, por qué casi nadie lo usa y cómo aplicarlo hoy mismo.
Mastery learning: aprender por dominio, no por calendario
Nadie avanza hasta demostrar que entendió. Qué es el mastery learning, qué efecto tiene medido y por qué el sistema educativo casi no lo usa.
Por qué la IA inventa datos, explicado sin tecnicismos
No es un error puntual: es consecuencia directa de cómo funciona. Qué son las alucinaciones, por qué suenan tan convincentes y cómo protegerte.
Práctica espaciada: por qué estudiar todo junto no funciona
El mismo tiempo de estudio rinde mucho más repartido que concentrado. Qué dice la evidencia, cada cuánto conviene repasar y cómo aplicarlo sin una app.
Qué es un agente de IA y qué puede hacer hoy
Un agente no responde: ejecuta. Qué los distingue de un chat, qué tan bien funcionan según la evidencia y en qué tareas conviene usarlos.
Cómo verificar lo que te devuelve una IA
Un protocolo práctico para no publicar un dato inventado: qué chequear siempre, qué se puede dar por bueno y cuánto tiempo lleva de verdad.