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Curso de Matemáticas IB
Matemáticas del IB · AI y AA
Contenidos de Matemáticas IB por asignatura y nivel
Elige primero la asignatura (Applications and Interpretation (AI) o Analysis and Approaches (AA)) y después el nivel (NM o NS). A partir de ahí podrás desplegar los bloques de Álgebra y números, Geometría · Trigonometría · Vectores, Análisis (funciones, límites, derivadas, integrales) y, siempre al final, Estadística y Probabilidad.
Mathematics: Applications and Interpretation (AI)
Enfoque aplicado, modelización y estadística.
Mathematics: Analysis and Approaches (AA)
Enfoque más teórico, análisis y álgebra avanzado.
Mathematics: Applications and Interpretation (AI) · Nivel Medio (NM)
1. Álgebra y números
›1.1. Números reales y notación
- Conjunto de los números reales y subconjuntos habituales.
- Representación en la recta real.
- Intervalos, desigualdades y notación de intervalos.
- Valor absoluto e interpretación gráfica.
- Notación científica, redondeos y cifras significativas.
1.2. Expresiones algebraicas básicas
- Simplificación de expresiones algebraicas.
- Factorización elemental: factor común y productos notables sencillos.
- Expresiones racionales sencillas y restricciones de dominio.
1.3. Ecuaciones y sistemas
- Ecuaciones lineales de una variable.
- Ecuaciones cuadráticas básicas: identificación y resolución.
- Resolución gráfica de ecuaciones.
- Sistemas lineales 2×2: resolución algebraica y gráfica.
1.4. Sucesiones y finanzas
- Sucesiones aritméticas: término general y suma de n términos.
- Sucesiones geométricas: término general y suma de n términos.
- Interés simple e interés compuesto.
- Depreciación y crecimiento porcentual.
1.5. Exponenciales y logaritmos
- Funciones exponenciales: base, crecimiento y decrecimiento.
- Definición de logaritmo y propiedades fundamentales.
- Modelos exponenciales realistas en población y finanzas.
2. Geometría · Trigonometría · Vectores
›2.1. Geometría básica en el plano
- Distancia entre dos puntos y punto medio.
- Pendiente de una recta.
- Ecuaciones de la recta en diferentes formas.
- Perímetros y áreas de figuras planas sencillas.
- Volúmenes básicos: prismas, cilindros, pirámides.
2.2. Trigonometría básica
- Razones trigonométricas en triángulos rectángulos.
- Identidades trigonométricas elementales.
- Ley de los senos y ley de los cosenos.
- Aplicaciones a ángulos de elevación, navegación y problemas de contexto.
2.3. Vectores en 2D
- Representación de vectores en el plano.
- Suma, resta y producto por escalar.
- Interpretación de vectores como desplazamientos.
- Aplicaciones sencillas a fuerzas y movimientos.
3. Análisis: funciones, modelización y cálculo básico
›3.1. Concepto de función
- Definición de función y notación.
- Dominio, rango e interpretación gráfica.
- Funciones definidas a trozos: lectura del gráfico y dominio.
3.2. Familias de funciones
- Funciones lineales y afines.
- Funciones cuadráticas: parábola, vértice, eje de simetría.
- Funciones exponenciales y logarítmicas (visión gráfica).
- Funciones trigonométricas básicas: seno, coseno, tangente.
3.3. Transformaciones de funciones
- Traslaciones horizontales y verticales.
- Escalados en los ejes y reflexiones.
- Interpretación de parámetros en la gráfica.
3.4. Regresión y modelos
- Ajuste lineal por mínimos cuadrados con tecnología.
- Interpretación de pendiente y ordenada en contexto.
- Uso de modelos lineales y exponenciales sencillos.
3.5. Cálculo diferencial e integral básico
- Pendiente de la recta tangente como tasa de cambio.
- Derivación elemental de funciones sencillas con apoyo tecnológico.
- Interpretación de la derivada en contextos reales (velocidad, crecimiento).
- Área bajo una curva como acumulación.
- Aproximación de integrales con tecnología.
4. Estadística y Probabilidad
›4.1. Estadística descriptiva
- Tipos de variables y escalas de medida.
- Tablas de frecuencia discretas y continuas.
- Diagramas de barras, sectores, histogramas y diagramas de caja.
- Media, mediana, moda, cuartiles.
- Rango y desviación estándar.
4.2. Probabilidad básica
- Experimentos aleatorios y sucesos.
- Probabilidad clásica y frecuentista.
- Diagramas de árbol sencillos.
- Probabilidad compuesta y probabilidad condicional simple.
4.3. Distribuciones
- Distribución binomial: parámetros y cálculo de probabilidades.
- Distribución normal: parámetros y uso de tecnología.
- Interpretación de resultados en contexto.
Mathematics: Applications and Interpretation (AI) · Nivel Superior (NS)
1. Álgebra y números
›1.1. Modelización algebraica y ecuaciones
- Ecuaciones exponenciales y logarítmicas más complejas.
- Uso de tecnología para resolver ecuaciones no algebraicamente abordables.
- Modelos algebraicos con parámetros en contextos reales.
1.2. Matemática financiera avanzada
- Rentas y anualidades: valor actual y valor futuro.
- Tipos nominales y efectivos, comparación de productos financieros.
- Amortizaciones y préstamos estructurados.
1.3. Sucesiones y series aplicadas
- Revisión de progresiones aritméticas y geométricas.
- Series finitas en modelos de inversión y ahorro.
- Interpretación de parámetros en contextos financieros.
2. Geometría · Trigonometría · Vectores
›2.1. Geometría aplicada
- Modelos geométricos de localización en el plano.
- Uso de ecuaciones de la recta para describir trayectorias.
- Problemas geométricos en contexto (navegación, mapas, planos).
2.2. Trigonometría en modelización
- Funciones trigonométricas como modelos periódicos.
- Ajuste de modelos trigonométricos a datos reales.
- Interpretación de amplitud, periodo y desplazamientos de fase.
2.3. Vectores y aplicaciones
- Revisión de operaciones vectoriales en dos dimensiones.
- Modelización de fuerzas y movimientos con vectores.
- Componentes de vectores y descomposición en ejes.
3. Análisis: funciones, modelos y cálculo
›3.1. Modelos de funciones avanzados
- Regresiones no lineales: potencia, logarítmica, exponencial, logística.
- Uso de tecnología para ajustar modelos a datos.
- Interpretación detallada de coeficientes en contexto.
3.2. Composición e inversa en aplicaciones
- Composición de funciones para procesos encadenados.
- Funciones inversas en modelos de conversión y escalado.
3.3. Cálculo diferencial aplicado
- Derivación de modelos construidos con tecnología.
- Tasa de cambio en múltiples contextos (economía, ciencia, población).
- Optimización de funciones que modelan situaciones reales.
- Análisis cualitativo de puntos de inflexión.
3.4. Cálculo integral aplicado
- Integración como acumulación de cantidades.
- Métodos numéricos (trapecios, Simpson) con ayuda tecnológica.
- Aplicaciones avanzadas: distancia, coste acumulado, crecimiento acumulado.
4. Estadística y Probabilidad
›4.1. Inferencia estadística
- Idea de población y muestra, error muestral.
- Intervalos de confianza para medias y proporciones usando tecnología.
- Contrastes básicos de hipótesis en contexto real.
4.2. Pruebas estadísticas y modelos
- Test de chi-cuadrado de independencia y de ajuste.
- Grados de libertad e interpretación de resultados.
4.3. Regresión y análisis multivariante
- Regresión múltiple asistida por tecnología.
- Interpretación de coeficientes y significación en contexto.
4.4. Probabilidad avanzada
- Probabilidad condicionada en escenarios complejos.
- Uso de modelos binomial y normal en profundidad.
- Conexión entre probabilidad y modelos estadísticos.
Mathematics: Analysis and Approaches (AA) · Nivel Medio (NM)
1. Álgebra y números
›1.1. Álgebra fundamental
- Números reales, intervalos y desigualdades.
- Potencias y exponentes (incluidos exponentes racionales).
- Radicales: simplificación y racionalización.
1.2. Polinomios y factorización
- Definición y grado de un polinomio.
- Operaciones con polinomios.
- Factorización básica y productos notables.
1.3. Ecuaciones algebraicas
- Ecuaciones cuadráticas: distintas técnicas de resolución.
- Ecuaciones racionales sencillas.
- Ecuaciones exponenciales y logarítmicas elementales.
1.4. Sucesiones y series
- Sucesiones aritméticas y geométricas.
- Término general.
- Suma de series finitas y aplicaciones básicas.
2. Geometría · Trigonometría · Vectores
›2.1. Geometría analítica en el plano
- Ecuación de la recta en diferentes formas.
- Pendiente, paralelismo y perpendicularidad.
- Distancia de un punto a una recta (casos básicos).
2.2. Trigonometría
- Identidades trigonométricas fundamentales.
- Ley de los senos y ley de los cosenos.
- Ecuaciones trigonométricas básicas.
- Gráficas de funciones trigonométricas: amplitud, periodo y fase.
2.3. Vectores en dos dimensiones
- Representación y operaciones con vectores.
- Producto escalar y ángulo entre vectores.
- Aplicaciones geométricas sencillas en el plano.
3. Análisis: funciones, límites, derivadas e integrales
›3.1. Funciones
- Definición formal de función.
- Dominio, recorrido y representación gráfica.
- Tipos de funciones: lineales, cuadráticas, polinómicas sencillas, racionales, exponenciales, logarítmicas y trigonométricas básicas.
- Transformaciones de funciones: traslaciones, escalados y reflexiones.
- Función inversa cuando existe.
3.2. Límites y continuidad
- Concepto intuitivo de límite.
- Cálculo de límites sencillos por sustitución y factorización.
- Continuidad de una función en un punto y en un intervalo.
- Tipos de discontinuidad: removible, de salto e infinita.
3.3. Derivadas
- Definición de derivada y recta tangente.
- Reglas de derivación: suma, producto, cociente.
- Derivadas de funciones exponenciales, logarítmicas y trigonométricas sencillas.
- Máximos y mínimos locales.
- Crecimiento y decrecimiento mediante la derivada.
- Aplicaciones a problemas de optimización sencillos.
3.4. Integración
- Antiderivación básica.
- Cálculo de áreas bajo la curva y entre curvas sencillas.
- Interpretación geométrica y aplicaciones elementales.
4. Estadística y Probabilidad
›4.1. Probabilidad
- Conceptos básicos de probabilidad.
- Probabilidad compuesta y diagramas de árbol.
- Probabilidad condicional.
- Teorema de Bayes básico.
4.2. Distribuciones
- Distribución binomial: parámetros y función de probabilidad.
- Distribución normal: parámetros y uso de tablas/tecnología.
- Relación entre binomial y normal en contextos sencillos.
Mathematics: Analysis and Approaches (AA) · Nivel Superior (NS)
1. Álgebra y números
›1.1. Números y expresiones algebraicas
- Clasificación de los números y recta real.
- Intervalos, desigualdades y valor absoluto.
- Potencias y exponentes, incluidos exponentes racionales.
- Radicales: simplificación, racionalización y restricciones de dominio.
1.2. Polinomios y teoremas básicos
- Definición, grado y operaciones con polinomios.
- División de polinomios.
- Teorema del resto y teorema del factor.
- Idea básica del teorema fundamental del álgebra.
1.3. Ecuaciones y desigualdades
- Ecuaciones cuadráticas: técnicas de resolución y discriminante.
- Suma y producto de raíces: fórmulas de Viète.
- Extensión de Viète a polinomios de grado mayor.
- Desigualdades lineales, cuadráticas y racionales.
- Desigualdades con valor absoluto.
1.4. Progresiones, series y combinatoria
- Progresiones aritméticas y geométricas: término n y suma.
- Series geométricas infinitas y criterios básicos.
- Secuencias definidas recurrentemente.
- Números combinatorios y triángulo de Pascal.
- Teorema del binomio y generalizaciones.
1.5. Números complejos
- Definición y representación en el plano complejo.
- Forma binómica, módulo y argumento.
- Forma polar y forma exponencial.
- Operaciones, conjugado y propiedades.
- Potencias y raíces mediante la fórmula de De Moivre.
1.6. Exponenciales, logaritmos y ecuaciones
- Propiedades formales de los logaritmos.
- Ecuaciones exponenciales y logarítmicas avanzadas.
- Estrategias generales de resolución (mismo número, cambio de variable, etc.).
1.7. Demostración matemática
- Naturaleza y estructura de una demostración.
- Demostración directa, por contradicción y por contraejemplo.
- Demostración por inducción matemática.
2. Geometría · Trigonometría · Vectores
›2.1. Geometría y trigonometría en el plano
- Vectores en el plano: componentes, módulo y operaciones.
- Producto escalar y ángulo entre vectores.
- Ecuaciones de la recta en el plano.
- Pendiente, paralelismo y perpendicularidad.
- Ángulo entre dos rectas.
- Distancia de un punto a una recta y entre rectas paralelas.
- Razones trigonométricas y sus signos por cuadrantes.
- Identidades trigonométricas fundamentales y fórmulas de adición.
- Ecuaciones trigonométricas y resolución de triángulos.
2.2. Geometría y vectores en el espacio
- Vectores en el espacio: definición, módulo, vector unitario.
- Producto escalar y producto vectorial.
- Ecuaciones de la recta en el espacio.
- Ecuaciones del plano y vectores normales.
- Ángulos entre rectas, recta–plano y entre planos.
- Posiciones relativas de rectas: paralelas, secantes, alabeadas.
- Distancias: punto–plano, recta–plano, recta–recta, planos paralelos.
- Volumen y área de sólidos sencillos: poliedros y cuerpos redondos.
2.3. Sistemas lineales y matrices (visión geométrica)
- Sistemas de ecuaciones lineales y su clasificación.
- Métodos de resolución: Gauss y Gauss–Jordan.
- Interpretación geométrica de las soluciones (única, infinitas, ninguna).
3. Análisis: funciones, límites, derivadas e integrales
›3.1. Funciones y clasificación
- Definición de función real de variable real.
- Dominio, recorrido y representación gráfica.
- Funciones polinómicas, racionales, exponenciales, logarítmicas y trigonométricas.
- Transformaciones de funciones: traslaciones, estiramientos y reflexiones.
- Función inversa: existencia y cálculo.
3.2. Límites y continuidad
- Cálculo de límites por métodos algebraicos.
- Asíntotas verticales, horizontales e inclinadas.
- Continuidad e identificación de discontinuidades.
3.3. Cálculo diferencial
- Derivada como límite y recta tangente.
- Reglas de derivación: suma, producto, cociente y regla de la cadena.
- Derivadas de funciones polinómicas, racionales, exponenciales, logarítmicas y trigonométricas.
- Derivadas de orden superior.
- Derivación implícita, logarítmica y paramétrica.
- Estudio de funciones: crecimiento y decrecimiento.
- Extremos relativos y absolutos.
- Concavidad, puntos de inflexión y curvatura.
- Regla de L’Hôpital para límites indeterminados.
- Aproximación mediante polinomios de Taylor y Maclaurin (visión básica).
- Problemas de optimización y razones de cambio relacionadas.
3.4. Cálculo integral
- Integral indefinida y primitivas.
- Técnicas de integración: sustitución, integración por partes e integración de racionales (fracciones simples).
- Integral definida y propiedades.
- Cálculo de áreas bajo una curva y entre curvas.
- Volúmenes de sólidos de revolución.
- Integrales impropias en casos básicos.
- Aplicaciones físicas y geométricas (desplazamiento, distancia, trabajo, etc.).
- Ecuaciones diferenciales de primer orden sencillas (separables y lineales) como aplicación de la integración.
4. Estadística y Probabilidad
›4.1. Estadística descriptiva
- Tipos de muestreo y diseño de estudios.
- Tipos de variables estadísticas.
- Frecuencias y tablas para datos agrupados y no agrupados.
- Representaciones gráficas: barras, sectores, histogramas, ojivas, diagramas de tallo y hoja.
- Medidas de centralización: media, mediana, moda.
- Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación típica.
- Efecto de cambios lineales en la media y la desviación típica.
4.2. Regresión y correlación
- Distribuciones bidimensionales y nube de puntos.
- Parámetros estadísticos en dos dimensiones.
- Correlación lineal y coeficiente de correlación.
- Recta de regresión y coeficiente de determinación.
4.3. Probabilidad
- Conceptos fundamentales de probabilidad y espacio muestral.
- Operaciones con sucesos y diagramas de Venn.
- Frecuencia relativa y definición axiomática de probabilidad.
- Probabilidad condicionada y propiedades básicas.
- Teorema de Bayes y experimentos compuestos.
- Diagramas de árbol para estructurar problemas de probabilidad.
4.4. Variables aleatorias y distribuciones
- Variable aleatoria discreta: función de probabilidad, esperanza y varianza.
- Distribución binomial: modelización y cálculo de probabilidades.
- Variable aleatoria continua y función de densidad.
- Distribución normal y normal tipificada.
- Cálculos de probabilidad con la distribución normal.
- Aproximación binomial–normal en contextos adecuados.
¿Quieres que preparemos tu IB con calma y buena estrategia?
Si tú o tu hijo estáis con Mathematics AI o AA (NM o NS) y queréis trabajar el IB de forma estructurada, podemos comentar vuestra situación y ver qué tipo de acompañamiento tiene más sentido.