Muy buenas tardes a todos, es un gusto
veros presencialmente
y poneros, poneros cara y ver verlas en diferentes estaturas que tenemos
normalmente más vosotros que nosotros, porque la mayoría de vosotros no comparte,
no abre el vídeo y en eso no es diferencia,
es probablemente vuestros alumnos y de nuestros alumnos.
Pero a nosotros nos conocéis y nos habéis visto,
pues ya durante las sesiones que hemos tenido.
Entonces hoy presencialmente tenemos la suerte de contar aquí,
pues con un evento donde vamos a darle el broche,
esperemos que de oro del curso
Inteligencia Artificial, actividades para todas las edades y asignaturas.
Bueno, no me presento porque en realidad me conocéis.
Yo soy Gregorio Roble,
soy catedrático de aquí de la casa de la Universidad de Juan Carlos.
Os doy la bienvenida y las gracias por venir hasta aquí,
que sé que muchos venís desde desde muy muy lejos de.
Pues de cualquier rincón recóndito
de la Comunidad de Madrid tenemos tenemos profesores y eso hace que
que para nosotros el curso en esta 4.ª edición
sea sea una una satisfacción.
Bueno,
y y si ya sin más dilación,
pues lo que voy a hacer es ceder la
la palabra Beatriz Rodríguez Merchán, que es la directora general de Bilingüismo
y Calidad de la Enseñanza de la Comunidad de Madrid,
que ha venido aquí y que y que nos va a dar la bienvenida oficial.
Gracias.
Bueno, gracias.
Vale ya.
Gracias Bego, Muchísimas gracias.
Bueno, buenas tardes a todos.
Quiero comenzar lo primero dando las gracias a todos los docentes,
a los ponentes, a los organizadores y a todas las
todos los colaboradores que hacen posible esta 4.ª edición
de este curso, que yo creo que es tan importante.
Una Una iniciativa impulsada por la Comunidad de Madrid en colaboración
con esta estupenda universidad
que siempre que siempre nos apoyan en muchísimos cursos de formación
y que como le comentaba Gregorio, creo que es importante
que detrás de la formación del profesorado haya universidades
que avalen esos contenidos y esos cursos que hacemos.
Esta edición refleja algo muy importante que es el enorme interés
que actualmente existe por comprender y por aplicar la inteligencia artificial
en el ámbito educativo que estéis hoy aquí y todos los que no estáis, pero
que hayáis estado en el resto de sesiones dice mucho de vuestra labor docente.
Contábamos, como estábamos hablando antes, con los organizadores, con 150 plazas,
pero se han recibido más de 530 solicitudes,
lo cual siempre es indicativo de éxito.
Nos hubiera encantado poder atender a esas más de 500 solicitudes
por temas organizativos.
No siempre es posible, pero dice mucho del interés que despierta
este curso en todos los docentes, con lo cual os lo agradezco.
La inteligencia artificial creo que no tiene que entenderse
únicamente como una herramienta tecnológica, aunque lo sea,
porque además es una oportunidad para desarrollar nuevas metodologías,
fomentar sobre todo el pensamiento crítico, que
creo que es una de las principales labores que tenemos
como docentes con una herramienta tan potente como esta
y personalizar que nos ayude a personalizar el aprendizaje
y preparar sobre todo a nuestros alumnos para un mundo que obviamente cambia
con muchísima más rapidez de la
que a veces podemos cambiar nosotros en los centros.
Pero junto a las oportunidades también hay que abordar retos.
Por eso es fundamental que tanto profesores como alumnos comprendan que
qué es realmente la
inteligencia artificial, cómo evoluciona, cuáles son sus beneficios, pero también,
y sobre todo, cuáles son sus riesgos y dónde pueden estar sus límites.
Hablar de inteligencia artificial en educación
yo creo que pasa necesariamente por hablar de ética en esa inteligencia
artificial, de privacidad, de pensamiento crítico, de uso responsable
y sobre todo de formación de profesorado, que es por lo que estamos hoy aquí.
Necesitamos docentes como vosotros que estáis preparados no solamente
para utilizar esas herramientas de inteligencia artificial,
sino para enseñar a vuestros alumnos a convivir con ellas
de una manera natural, pero también segura, crítica y consciente.
Porque educar hoy no es conocimiento, que lo sabemos hacer todos,
sino también es ayudar a interpretar el mundo que nos rodea.
Entonces, bueno, no quiero, no quiero quitaros más
tiempo de estas maravillosas ponencias que vamos a tener a continuación.
Simplemente desearos una buena sesión.
Muchísimas gracias a todos por el interés y sobre todo
por el compromiso que demostráis con vuestros alumnos día a día.
Así que muchísimas gracias a todos.
Enhorabuena y espero veros en muchísimos más cursos.
nosotros desde la
Escuela Informática estamos preparando un proyecto denominado Impacta URJC, en el
que queremos vincular a estudiantes desde 4.º de Educación Primaria hasta 4.º de la
ESO en proyectos tecnológicos que tengan un impacto social.
Los equipos tendrán que tener obligatoriamente chicas
entre sus miembros.
No, no está cerrado sola chica, sino que tiene que haber chicas necesariamente.
Pensamos que vincular la tecnología con una acción más social
puede atraer a las chicas al ámbito tecnológico.
De manera que, bueno, además vamos a añadir algo más,
que es que cada equipo tendrá una mentora como Perdón, tendrá
como mentora a una profesora investigadora de nuestra escuela,
de modo que sirva de referente también a estas posibles futuros estudiantes
y contribuye a reducir los sesgos de género.
Nada más.
Enhorabuena por vuestra participación en este curso y enhorabuena
a la organización por el gran trabajo que han hecho
y a la Comunidad de Madrid colabora en esta iniciativa.
Muchas gracias.
Muy bien, Muchas gracias por tus palabras.
Y bueno, cogiendo la analogía de la cocina,
es mi segunda pasión después de la inteligencia artificial.
Hoy tenemos un menú de degustación con seis platos,
entonces vamos, son platos muy diversos.
Hay saber que hay platos
más tecnológicos, platos más pedagógicos, algunas experiencias docentes.
¿A ver, un poco de todo, no?
Quizás no todas las charlas
sean para todos vosotros, en el sentido de que lo que pasa también
cuando uno va a un menú degustación, que a veces me gusta más un plato que
otro, vamos a empezar con un plato muy tecnológico y la primera charla
la va a dar Jesús María González Barahona, de la Universidad Rey Juan Carlos,
y nos va a comentar cómo tener modelos generativos en tu ordenador.
Fijaos que siempre que hemos estado hablando hasta ahora de modelos generativos
hablábamos de utilizar modelos generativos
que estaban en la nube, que eran servicios que ofrecen las grandes tecnológicas.
Normalmente vale, y Jesús
nos va a comentar cómo hacer eso en nuestros propios ordenadores.
Entonces vamos a aprovechar el aplauso de bienvenida a Jesús también para
para el aplauso despedida aquí a la mesa, la bienvenida que nos han dado.
Muchas gracias a todos. ¡No!
Directora, vicerrectora, Director y cedo la palabra a continuación a Jesús.
Muchas gracias a todos.
para empezar,
no tengo más remedio
que agradecer que me volváis a invitar otra vez aquí Estefanía, Gregorio
y todos los demás que estáis en la organización.
Muchas gracias.
Lo cual además me da la oportunidad de ir actualizando la charla
que podéis imaginar.
A las velocidades que vamos, hace falta no cada año, sino cada mes.
Y de hecho, esta es una versión un poco más reducida,
de una versión más larga en inglés, que es la que estoy utilizando últimamente
Para hablar un poco de este tipo de modelos.
Me gusta poner
inteligencia artificial generativa que corre en tu propia infraestructura
porque no es algo que necesariamente queramos correr en nuestra casa.
A lo mejor sí, pero también es algo que se puede correr.
Por ejemplo, una empresa en la propia empresa
o en una administración pública, como al final es la educación pública.
Podría ser algo que nos ofrecerá la Consejería, por ejemplo,
o en nuestro caso,
la universidad podría ser infraestructura desplegada
dentro de la propia universidad.
La clave
es que controlas la infraestructura y como controlas en la infraestructura.
¿Está seguro de lo que hace?
Pensad un momento lo que implica.
Seguro que muchas veces lo habéis pensado, pero empezamos.
Lo que implica utilizar hoy cualquier herramienta de inteligencia artificial.
Entonces tú entras, por ejemplo, en Chile GPT y tú empiezas a escribir cosas
desde el momento, empiezas a pulsar una tecla.
Puede estar seguro, segura, de que todo lo que estás pasando
ahí se está guardando y se está almacenando en algún sitio.
Y como normalmente primero te has tenido que autenticar, se está almacenando
y se está guardando junto con tus datos, de forma que se sabe perfectamente.
¿Y ahora hay alguien en alguna parte, yo que sé, en California, por ejemplo,
que si ahora quieres saber qué preguntaste ayer, qué preguntaste hace un mes,
Qué preguntas te hace dos meses, Qué te contestó la IA?
¿Qué hiciste a partir de ahí?
Pues lo puedes saber con toda la tranquilidad del mundo,
lo cual a priori no es necesariamente malo.
De hecho, ayuda a mejorar los sistemas y otras cosas,
pero está completamente fuera de tu control.
Y hay dos cosas que están fuera de tu control fundamentalmente.
La primera es que pasa con tus datos y es importante, pero la segunda quizás
es más importante todavía y es cómo estás interaccionando
de verdad con la inteligencia artificial, con el modelo que hay detrás de todo eso.
Porque entre tú y el modelo de inteligencia artificial
hay muchas capas de software que pueden hacer cosas como cambiar
la respuesta que te da no darte según qué respuestas o incluso
darte respuestas diferentes porque está en el interés del proveedor que lo hace.
Además, hay que tener en cuenta que en nuestro caso,
muy probablemente el proveedor
está sujeto a regulaciones diferentes de las que tenemos en España o en Europa,
lo cual quiere decir que a lo mejor nos están aplicando leyes de California
y eso puede que a nosotros, que no hemos tomado parte
en la promulgación de esas leyes, pues no nos parezca interesante.
Y hay cosas que, por ejemplo, en España sea perfectamente legal,
pero no podemos hacer con la IA por ese motivo.
Y al revés, si juntáis un poco todo esto, lo que ocurre es
que estamos en una situación donde tenemos muy poca agencia,
muy poco control sobre cómo manejamos la inteligencia artificial en general,
y como ya se ha dicho, yo creo que todos somos conscientes.
Cada vez el uso de inteligencia artificial va a ser más importante,
no solo en educación, sino en todas las facetas de la vida.
Entonces, tener la posibilidad de maximizar ese control que tenemos
sobre ella, a priori al menos parece una opción interesante.
Y esta es una opción que nos permite no tener un control absoluto.
Luego explicaré también por qué,
pero si tener un nivel más alto de control de lo habitual en algunos casos.
Además, puede que tenga sentido desde el punto de vista económico,
que sabéis que todo esto no es gratis.
El que ahora podamos acceder a algunos servicios gratis
ni quiere decir que sean gratis.
Ahora estamos pagando de otras formas,
ni quiere decir que vayan a ser siempre gratis o al menos de ese precio.
¿Entonces,
desde el punto de vista económico, en muchos casos
puede que también tenga sentido, pero hoy no me voy a centrar en la parte
económica, me voy a centrar en otros aspectos
y sobre todo voy a tratar de explicarlo de una forma un poco práctica, no para
que podáis montar esto en vuestra casa, que no nos daría tiempo o si?
Ya veréis luego
con alguna de
las tecnologías que se van a comentar, sino sobre todo para que si es posible
salgáis un poco con la preocupación de a lo mejor me debería importar un poco
eso de tener control sobre el modelo de IA en
esta versión.
Como decía, es una versión en español traducida del inglés
con uno de esos modelos que hemos ido instalar en mi casa en particular.
Este no lo he instalado, no lo he utilizado en
con hardware de mi casa, digamos, pero luego os explicaré
con una de las posibilidades que tenemos de usar estos modelos
sin tener que, como diría yo,
sin tener que tener que utilizar uno de los sitios habituales que trabajáis
en un sitio que nos proporciona acceso más directo a la infraestructura.
Eso quiere decir también que la traducción tiene ratas.
La y revisa un poquito,
pero tiene alguna errata, sobre todo en la traducción de palabras del inglés,
que a veces lo hace un poco raro traducción de términos que en español
usamos de otra manera.
En cualquier caso,
vamos a repasar primero qué es lo que tiene un modelo generativo.
Bueno, naturalmente me estoy refiriendo toda la presentación
a los modelos de IA, digamos, de la última generación,
por así decirlo, que es lo que normalmente llamamos modelos generativos.
Y voy a hacer un resumen muy rápido.
La mayoría de vosotros sabéis que un modelo es fundamentalmente números
en una red neuronal.
Y simplificándolo muchísimo,
cada neurona se comunica con las siguientes, con los parámetros
y dependiendo de esos parámetros hace unas cosas o hacia otros.
Esos parámetros no son más que números.
Entonces, si alguien te pasa una red neuronal, si alguien te pasa
un modelo de lenguaje generativo, lo que te pasa es un montón de números.
Y cuando digo un montón digo miles y millones de números normalmente.
Pero eso es todo lo que hay.
Eso, más la información sobre cómo convertir esos números en algo que
funcione, que es básicamente el software que hace que esos números se animen.
Por lo tanto,
tenemos lo que llamamos la arquitectura, que es la forma de disponer las neuronas.
Por decirlo de una forma muy simple,
también tenemos los pesos, los números en inglés y en castellano.
A veces los llamamos pesos, a veces elevado, otros nombres
y el software que hace que todo eso funcione.
El software suele ser software libre, con lo cual me lo puedo descargar
tranquilamente de cualquier lado.
Casi todos los fabricantes, los grandes fabricantes, hoy por hoy
están usando programas libres para hacerlo.
Por lo tanto esa parte no es muy complicada.
La arquitectura la suelen publicar, es parte de la información técnica
y te dan por varios motivos y la clave está en si me dan o no me dan los pesos,
si me dan los pesos y tengo el software adecuado y conozco la arquitectura,
lo puedo instalar
en mi propia infraestructura y los pesos a veces me lo dan y a veces no me los dan.
Pero si hay modelos muy populares que no puedes acceder más, que
tenemos un poco retorno todavía.
Bueno, a ver, lo pueden arreglar.
Mientras tanto, decía que a veces solamente lo
puedes utilizar en el sitio del proveedor,
digamos en el que te está dando el servicio,
pero a veces te dan también la posibilidad,
si tú quieres, de descargarte esos pesos
e instalarlos en tu propia máquina, en tu propia infraestructura.
Esos son los modelos a los que me voy a referir.
Hay más cosas en las que no voy a entrar
hoy en mucho detalle para que los modelos sean realmente
libres, reproducibles, etcétera O sea, tengo un control total sobre ellos.
Necesito además otras cosas como los datos de entrenamiento,
que son fundamentales, por ejemplo, para detectar sesgos,
pero también por ejemplo para detectar puertas traseras
o para detectar determinadas intencionales intencionalidades.
En el entrenamiento.
Necesito toda la descripción del proceso de entrenamiento para poderlo replicar.
Yo después
necesito el software que permite entrenar, comparar, porque los modelos se
van, digamos, entrenando como a pasitos y cada vez que hay un pasito nuevo
se compara con el anterior para ver si hemos mejorado o no,
necesito todo eso y necesito por lo tanto todos esos modelos intermedios también.
Y necesito documentación que explique todo eso.
Cuando tenemos toda esa parte de abajo, podemos decir que tenemos control
prácticamente total sobre el modelo, porque yo podría reproducir
ese modelo único que necesito es el hardware adecuado.
Habréis oído que el hardware adecuado es un montón, que solamente
las grandes empresas lo hacen.
Es cierto que es un montón de hardware el que hace falta,
pero también es cierto que, por ejemplo, en España o en la Unión Europea
tenemos hardware más que de sobra para hacer ese tipo de cosas,
pagado en muchos casos con dinero público.
Otra cosa es que lo queramos dedicar a estas cosas o que sea rentable, habiendo
ya otra gente que lo ha hecho en empresas, pues hacerlo, pero se podría hacer.
Las cuentas se pueden echar y puedes ver cómo si eventualmente
quisiéramos tener un modelo parecido a los grandes modelos y nos hubieran dado
todos esos datos, podríamos reproducirlo y lo que es muy interesante,
reproducirlo con los sesgos o sin los sesgos que quisiéramos
y reproducirlo entendiendo exactamente cómo va a funcionar el modelo,
hasta el punto de que lo entendemos hoy día, que ya sabéis
que tampoco terminamos de entender cómo funcionan estos modelos,
pero sí sabemos que hay cierta relación, por ejemplo,
entre el conjunto de aprendizaje, los datos que se utilizan para entrenarlos
y los resultados que da el modelo.
No nos vamos a centrar en los de arriba, en los que sobre todo lo que tenemos
son pesos, aunque luego hablaré un poquito de los otros,
porque con esos de arriba mejora mucho mi situación de control.
Aunque aunque no pueda hacer cualquier cosa con ellos ni sepa todo sobre ellos.
Entonces tenemos un amplio espectro
de modelos que cumplen estas condiciones de unas o de otras formas.
Los primeros de arriba los conocéis porque son, como solemos usar los modelos,
no mayoría de las personas.
Tenemos una aplicación, normalmente una aplicación web,
y el modelo está detrás de esa aplicación, por así decirlo.
¿Cómo utilizamos la aplicación web?
No sabemos exactamente qué hace el modelo.
Luego tenemos los modelos directamente accesibles o casi directamente
Lo tenemos también algún tipo de aplicación,
pero es una proyección muy ligera donde lo que yo escribo prácticamente
va al modelo.
Son normalmente las cosas estilo GPT, donde yo prácticamente
hablo con el modelo.
Los que tenéis arriba
se refieren más a cosas más elaboradas Notebook, LM Por ejemplo,
yo le paso información y él me genera por ejemplo un podcast
y sabe hacer muy bien eso, pero hay otras cosas que no puedo hacer con él.
Luego tengo los modelos con pesos disponibles,
son los que me van a empezar a interesar de ahí en adelante
son los que me interesan, son los que he hablado antes,
donde el fabricante, el que ha entrenado el modelo, me ha dado los pesos
y luego tengo varias categorías que son donde la información que tenía antes,
donde estaba diciendo que además
puedo poder reproducir lo que tengo, el conjunto de elementos, etcétera
Pues dependiendo de cuántas de esas características tengo, los demás
abajo en la presentación completa tenéis una descripción de todos ellos.
Pero hoy no voy a entrar.
Pero sí me gustaría que entender es que lo que vamos a hablar
cuando decimos de disponer los pesos, como he dicho antes,
es solamente una cierta mejora de control que me puede ser muy interesante
pero que no es absoluta, que hay todavía más cosas que podemos conseguir
y que eso me conviene.
Este sería el esquema completo en inglés,
donde lo que tenemos en el medio, lo más verdecito,
es lo que nos encantaría tener,
O sea, modelos que controlamos casi totalmente
donde sabemos cómo está entrenado el modelo, sabemos qué ha pasado con él,
podemos reproducirlo desde cero si queremos, etcétera
Y en el extremo de arriba
tenemos los modelos que usamos detrás de aplicaciones
donde no podemos interaccionar con ellos más que de formas muy limitadas
y muy controladas.
En este contexto podemos ver que tenemos tres cosas
fundamentales que nos importan para determinar la apertura de un modelo.
Por un lado podemos hablar de que el modelo en sí mismo es abierto.
Resumiendo mucho,
pues que me den los pesos y la información necesaria para poder manejarlo.
Pero además tenemos también el software.
¿Como hemos dicho, el software en sí mismo puede ser software abierto, no?
Y me refiero al software para hacer inferencias, o sea, para
para interaccionar
con el modelo cuando ya está entrenado, pero también para entrenarlo, por ejemplo.
Y por último, tenemos lo que podríamos llamar características de ciencia abierta,
que son cosas como que todo sea reproducible desde cero.
Cada una de esas cosas que
tenéis ahí se puede estudiar por separado y en cada modelo.
Si yo quiero saber exactamente qué puede,
qué no puedo hacer con el modelo, tengo que saber para cada una de ellas
qué características tiene y qué me dan de ello y bajo qué licencia.
Porque aunque todavía la situación legal de los modelos está en mucha discusión
legal, por ahora se están usando licencias muy similares a las del software.
Por lo tanto, me pueden dar el modelo pero sin permiso, por ejemplo para uso
comercial o sin permiso para no sé qué o para no sé cuántos, por ejemplo,
sin permiso para reentrenar lo que es algo que a mí me puede interesar mucho.
Entonces a veces tengo la disponibilidad técnica de hacer algo,
pero no tengo la disponibilidad legal
porque el fabricante que ha hecho el modelo,
el que lo ha entrenado, no me da esa posibilidad.
En cualquier caso, como decía,
hacer un análisis detallado implica mirar todas esas cosas.
Solamente quiero entonces que entendáis que hablar de modelos abiertos
es una simplificación muy grande y la voy a hacer a partir de ahora.
Pero. Pero es muy grande.
Hay muchos detalles que tengo que mirar para ver qué quiere decir exactamente eso
de que el modelo sea abierto, porque para cada una de esas cosas
podemos aplicar las cuatro libertades del software libre que quizás conozcáis
que fueron definidas por Richard Stallman ya en los años 80 y que son las cuatro
cosas que se miran para saber si un programa de libre
que lo pueda usar como me dé la gana,
que lo pueda estudiar como quiera que lo pueda modificar, si me interesa
modificarlo y que pueda redistribuirlo, dárselo a otros, etcétera, etcétera.
Eso mismo se lo puedo aplicar a los modelos,
pero se lo puedo aplicar a todas las cosas que hemos visto antes de los modelos.
Lo puedo aplicar a los pesos,
se lo puedo aplicar al software de inferencia,
se puede aplicar software de entrenamiento,
solo puedo aplicar el conjunto de datos, etcétera, etcétera.
Entonces cuando yo quiero saber si un modelo es, digamos, completamente libre,
tendría que ser que cumple todas esas condiciones.
Para todo lo anterior.
Esos modelos hay algunos, pero son muy pocos por motivos
fundamentalmente prácticos, como comentaré también dentro un poquito.
Todo esto al final se concreta en unas cuantas cosas que son las que a mí
me pueden más o menos interesar saber si puedo o no puedo tener
con un modelo, por ejemplo, qué nivel de acceso tengo.
Puedo ejecutar el modelo como me dé la gana.
Eso técnicamente se llama hacer inferencias.
Puedo hacer cualquier pregunta, por decirlo de alguna manera, el modelo
o va a haber ciertas preguntas que no voy a poder hacer
o que no me va a responder el modelo, pero no porque el modelo no sepa,
sino porque están capadas.
Porque en mi acceso al modelo
ese tipo de preguntas no están permitidas y hay algo ahí en medio que las
o hay algo en medio que intercepta la respuesta y quita cosas de la respuesta
para que yo no las vea. O como decía antes, me las cambia.
Todo el mundo piensa aquí en sexo, en armas.
¿No sé qué pensar, en cosas más mundanas, pensar que preguntas Dónde doy?
Este verano voy a Valencia de vacaciones donde poder ir a dar una vuelta.
Imaginaros que el modelo captura la respuesta
y donde pone Pues vete a una vuelta por la playa.
No sé qué me dice.
Vete a tomar un café a Starbucks
porque el modelo está programado de esa manera, porque es software
que interacciona con el modelo, que cada vez que encuentra un patrón de
ese estilo me lo cambia por alguien que lo ha patrocinado, por ejemplo.
Pero son cosas que todavía no estamos viendo
desde el punto de patrocinio, pero que os puedo asegurar veremos muy pronto.
Y sobre todo, es muy difícil saber cuando están pasando, cuando no están pasando.
Entonces ese nivel de acceso es, digamos,
la primera cosa que a mí me gustaría saber.
Yo tengo acceso real al modelo y las limitaciones que yo estoy viendo
son las que tiene el modelo,
pero no la del software o de cosas que me han puesto por delante.
Segundo control el control tiene que ver con poder
modificar la forma como funciona técnicamente.
Hay muchas formas de hacerlo.
Una de las más habituales es los Hay Tunes, que aquí me ha traducido muy,
muy divertidamente.
Por fin tunear que no sé
muy bien qué significa hacer un túnel es como hacer un refinamiento del modelo.
Quiere decir coger el modelo tal como está y reentrenar
lo en parte para que haga tareas específicas.
Es una cosa muy interesante porque me permite
que un modelo generalista sea muy bueno en ciertas cosas.
Yo le doy cierta documentación.
Por ejemplo, imaginaros sobre el examen de medicina de no sé qué
y el modelo
digamos que aprende esa documentación de forma específica y es capaz
de responder mucho mejor a las preguntas que tengan que ver con esa documentación.
¿Y eso es algo que podemos hacer
todos podemos darle los apuntes de nuestra asignatura, por ejemplo,
puedo hacer yo ese tipo de cosas o no puedo hacerlas?
Puedo hacer evolucionar el modelo de formas que a mí
me interesa o no, eso es fundamental para poder utilizar el modelo
de forma realista y sobre todo de forma más fiable.
¿Después, qué control tenemos?
Sobre los datos ya he hablado y antes
pues me puedo controlar lo que yo le paso al modelo.
¿Puedo controlar los resultados? Sí, si se están guardando.
No sé si son los que realmente estoy poniendo yo.
Autonomía.
¿Cuánta dependencia tenemos?
Por ejemplo, si tú empiezas a usar un modelo en clase,
lo vas a poder disponer de él durante todo el curso académico
o a lo mejor a mitad del curso van a cambiar porque el fabricante
le interesa y lo que antes era gratis ahora pasa a ser de pago o simplemente
quita ese acceso al modelo porque ya no les interesa comercialmente.
Si yo no
tengo una
independencia mínima que me permita decir cuando quiero utilizar el modelo,
sino que voy a depender del fabricante, mi autonomía es muy limitada
y ojo, la autonomía también está ligada a la economía.
Puede que la autonomía tenga que ver con
que ahora me sale gratis, pero a medida a mitad del curso,
pues me lo ponen a tanto el pago porque ha cambiado la política del fabricante,
por ejemplo.
Entonces mi autonomía está muy limitada, sobre todo si no dispongo de esos recursos
para gastármelo en el modelo o si mis alumnos no los tienen.
Y por último, confianza. Aquí me ha comido una línea.
Lo siento.
Básicamente puedo asegurarme que el modelo hace lo que yo creo que hace.
O como decía antes, que me estén cambiando el comportamiento
del modelo de alguna manera.
¿Por qué importa todo esto?
Pues os lo podéis imaginar.
El acceso al modelo me importa porque me permite o no me permite
muchos casos de uso o haber cosas que no voy a poder hacer
si no tengo el acceso que a mí me dé la gana. El modelo.
Pero también tiene mucho que ver con las posibilidades de innovación
y con las posibilidades de integración con otras herramientas.
O sea, daros cuenta que no solamente un tema de que me engañen
o no me engañen con las respuestas, es un tema de que yo pueda
o no pueda hacer aplicaciones desde una empresa.
Por ejemplo.
El control del modelo tiene también mucho que ver con qué casos de uso
puede utilizar, si se puede utilizar, por ejemplo, desde empresas o instituciones
públicas en ciertos casos, y también con la innovación y con la integración.
El control de los datos obviamente tiene un impacto muy grande sobre la privacidad,
pero también sobre nuestra dependencia de quién nos proporciona esos modelos.
También sobre esta asimetría de conocimiento de que van a tener mucho
conocimiento sobre nosotros, mucho más que el que tienen ahora.
Y eso pues en según qué circunstancias, puede que no nos interesen.
Y ojo, de nuevo daros cuenta que esto nos afecta
no solo como individuos, sino también por ejemplo, como organizaciones.
Hay algún sitio donde van a saber todo lo que está
haciendo mi empresa o todo lo que está haciendo
mi organización
porque está teniendo todas las peticiones de mis empleados
y además muchas veces ligados directamente al nombre de la empresa, por ejemplo,
que es quien paga eso en según qué contextos puede ser muy importante.
Imaginaros el contexto de defensa, por ejemplo.
Entonces os explicaré por qué hay muchas empresas de defensa,
pues el uso de estos modelos está prohibido, por ejemplo,
aunque luego la gente usa formas para para tratar de seguirlos usando.
Bueno, la autonomía ya ha comentado también
y tiene que ver con aspectos muy básicos
como la competencia y la competitividad y la confianza, que tiene que ver
no solo con todo lo que hemos hablado, sino con la transparencia también
cuánto sabemos en lo que está haciendo el modelo frente a lo que nosotros
creemos que está haciendo.
Bueno,
ahora tenéis varias transparencias que me voy a saltar tranquilamente
y que las leyes después,
si queréis, son cada uno de los tipos de de acceso al modelo que he puesto.
¿Pues qué implicaciones tiene desde estos puntos de vista que he comentado?
Me los voy a saltar porque tenemos un cuadro por aquí abajo
y tenés por cierto, muchos enlaces.
Os podéis descargar después si queréis la presentación
y tenéis muchos enlaces y sitios donde se pueden usar todas estas cosas.
Pero me lo voy a saltar hasta una tabla que por aquí para no,
que llego a tiempo al final.
Recordar esta era el diagrama con todos los modelos
y esta es la tabla a la que me refería.
Esta es una tabla muy simplificada de cara a tipo de acceso al modelo.
¿Que puedo hacer entonces?
Una primera cosa que podemos hacer es,
por ejemplo cuando yo estoy trabajando con ella
o cuando yo estoy pidiendo a mis alumnos que trabajen con ella.
Puedo ver en cuál de esas partes estoy y si no me he equivocado
en la clasificación, pues inmediatamente vemos qué características tiene eso.
Por ejemplo, cuando le estamos pidiendo a nuestros alumnos que utilicen,
por ejemplo, un traductor automático basado en modelos de IA generativa,
pues el acceso es traducir definido por la app, nada más.
Y en todas las demás dimensiones no tenemos nada,
no tenemos ningún control sobre el modelo, no sabemos si está haciendo otras cosas
o cualquier otra historia.
No tenemos control sobre los datos
ni lo que le pedimos para traducir ni lo que nos devuelve. Traducido.
No tenemos ninguna autonomía.
Si me cortan el acceso al modelo no puedo hacer nada.
Y por último, puedo tener confianza o no en que la traducción es buena
únicamente dependiendo de cómo mire la traducción, pero es imposible
estar seguro de que traducciones concretas me las vaya haciendo bien, porque no,
no tengo ninguna información real sobre cómo funciona el modelo
en el extremo contrario, que es el que tenéis abajo del todo,
que sería, por decirlo de alguna manera, el uso más abierto
que el que llamamos reproducible, pues quiere decir que yo
podría usarlo como me de la gana porque lo usaría en mi infraestructura.
Además, yo controlaría todo el software, controlaría el modelo, sabía cómo está
entrenado el modelo, entonces también tengo un control del modelo completo,
tengo control de los datos también completo,
porque sé todo lo que le pasa al modelo y todo lo que me devuelve el modelo.
Está todo dentro de mi entorno, por así decirlo.
¿La autonomía es completa porque soy yo el propio proveedor
o es alguien de quien yo me fío, que es quien me lo está haciendo?
La provisión del servicio
y la confianza en que el modelo hace lo que debería hacer,
porque de alguna manera que modelo hace exactamente aquello
para lo que ha sido entrenado, que además sé que es, es total.
Entonces claro,
cuenta que entre esos dos extremos se nos van a mover todos nuestros modelos
y como os decía antes, en lo que me queda de tiempo,
voy a centrarme en los que tenéis modelo con pesos disponibles para abajo.
O sea, al menos vamos a
suponer que puedo ejecutar el modelo en nuestra propia infraestructura
y daros cuenta que eso
ya me da unas cuantas cosas interesantes frente a los que teníamos arriba del todo.
Me da, por ejemplo, que el acceso sí va a estar un poco condicionado,
pero ya voy a tener muchas características interesantes.
No sé todo lo que hace el modelo, pero sé que el software
que maneja el modelo, por ejemplo, lo he puesto yo,
entonces me puedo fiar de él.
El control del modelo tampoco es perfecto porque no sé exactamente
si el modelo hace lo que me han dicho que hace.
Puede estar condicionado, puede tener puertas traseras,
pero de nuevo está en mi infraestructura ejecutando con mi software.
Entonces tengo un control bastante mayor que el que tenía antes.
El control de los datos es completo y eso para temas como la privacidad y más
por ejemplo la de nuestros alumnos, que está especialmente protegida,
pues es fundamental.
En lugar de mandar los datos a una empresa que yo
me tengo que fiar o no de que haga no sé qué con ellos, yo los mando.
Imaginaros en Madrid, por ejemplo, os lo mandamos
a la Consejería, infraestructura que tengan ahí
y directamente nos fiamos de la Consejería porque han montado
infraestructura justamente para que se pueda hacer esto sin
ningún problema de privacidad y autonomía y confianza,
sin ser perfecto, pues en autonomía tengo una cierta autonomía
porque yo proporciono
el servicio y demás y tengo los pesos, entonces puedo hacer bastantes cosas.
Confianza tengo muy poca porque no sé exactamente qué hay en el modelo.
Recordar que estos son los modelos que yo no sé cómo se han entrenado,
me dan los pesos,
me dan las características del modelo, pero no sé cómo se han entrenado.
Por lo tanto ahí
puedo tener menos confianza y en medio tenemos varios grados de modelos
abiertos, uno con más características interesantes y otros menos.
Quedan abiertos muchos problemas.
De todas formas, con esto nada más quiero introduciros un poco el problema.
Por ejemplo, tenemos una relación muy compleja entre los datos de entrenamiento.
El modelo.
Reproducirlo no es trivial por muchos motivos,
no solo por el coste y la infraestructura y en muchos casos, además, no es fácil
saber un modelo exactamente qué categorías
hay que mirar Muchos detalles y no siempre.
No siempre es fácil hacerlo.
Y quizás el principal punto que hay importante es el de abajo del todo.
Si no tengo absolutamente todos los datos del modelo y nadie lo ha reproducido,
yo me puedo creer lo que me dice el fabricante o no, pero es muy difícil
saber que los datos que me están dando son correctos.
Y con esto vamos a hablar ya ahora muy rápidamente de algunos ejemplos
y de algunas implicaciones directas ya de estos modelos
y son los que yo puedo instalar.
Repito, en infraestructura al menos me tienen que dar los pesos
el software y digamos la receta, la arquitectura para poderlo ejecutar.
¿Entonces, qué es lo mínimo?
Pues volvemos otra vez a repasar el código de inferencia
con todas las bibliotecas necesarias, que afortunadamente suele ser software libre.
Por lo tanto hay en la mayoría o todos los modelos
que yo conozco que me dan los pesos, eso no es ningún problema.
Luego los pesos, incluido algunos parámetros,
etcétera, que me tienen que dar también para usar el modelo, básicamente
para que lo pueda ejecutar con el software que he escrito anteriormente.
Entonces si me lo dan perfecto, normalmente me hace falta también
como mínimo un informe técnico, al menos resumido, donde me explican cómo
tengo que hacer los prompts, qué tipo de capacidades tiene el modelo,
cosas de ese estilo.
Por ejemplo, si el modelo a entender un gráfico o no,
si el modelo es capaz de producir gráficos o solo texto, cosas por el estilo.
Y normalmente una cosa que se llama la tarjeta del modelo,
que son las características técnicas del modelo,
que me da algo más de información detallada
que me ayuda a ejecutarlo con tranquilidad.
Digamos que el mínimo, vuelvo a decir una vez, es un modelo
con pesos disponibles, tal como lo clasificamos antes.
Me salto esto porque creo que no dice nada nuevo.
Volvemos a la gráfica de antes y vamos a ver ya algún caso
donde viven estos modelos. Lo primero,
el sitio donde viven normalmente es un sitio que se llama Aging Face.
Para los que conozcáis GitHub, el mundo del software,
pues es un poco como el GitHub de los modelos.
Hay literalmente decenas de miles de modelos alojados en face.
De todos ellos me puedo descargar los pesos.
No son todos modelos de lo que llaman fundaciones a modelos
que alguien ha entrenado desde cero y demás.
Muchos de ellos son simplemente afinamiento
de otros modelos, adaptaciones, etcétera Pero hay modelos de
todo tipo para todo tipo de tareas y para todo tipo de actividades.
Entonces, si entráis en Face buscáis donde pone Modelos podéis
encontrar un listado muy completo de todos ellos.
Y las principales ventajas de estos modelos
tienen que ver con las características que hemos visto antes.
Quizás la primera es la fundamental.
Sabemos que una vez que yo tengo el modelo no me lo pueden quitar.
Voy a tenerlo disponible siempre y eso es fundamental.
Si yo quiero asegurar que puedo hacer cosas con el modelo, los puedo ejecutar.
Infraestructura, como he dicho, los puedo integrar
muy fácilmente con otras aplicaciones y de hecho, una de las cosas más notables
que está pasando ahora en este mundo es justamente
que están integrando con programas que hacen montones de cosas diferentes,
de forma que aunque no sepas nada informática, tú simplemente puedes estar
el modelo, perdón, el programa que es muy rápido.
Te descargas el modelo que suele ser transparente
porque te lo hace el propio programa y lo empiezas a utilizar directamente.
Hay una gran competencia en el mercado porque todos ellos al final
los puede instalar
cualquier empresa y proporcionar acceso a ellos mediante Internet.
Y si decides, tú eres quien decide si los quieres ejecutar o bien en la nube
en alguna infraestructura que te ve alguien, o bien en tu ordenador,
o bien a veces incluso en tu móvil, dependiendo ya del modelo,
tienen también desventajas,
te lleva un poco más de trabajo utilizarlos.
Suelen no ser tan avanzados como los más avanzados que hay.
Ahora mismo se suele hablar de que hay un retraso, como entre un año, año y medio.
Si quiere decir que los modelos abiertos de ahora,
pues a lo mejor equivalen a los de no sé, enero del año 25,
aunque otra gente dice que eso se ha reducido mucho y que ahora
estamos entre seis y nueve meses.
Pero depende mucho del modelo y de la tarea que te interese. Y
hemos visto ya las
ventajas de auto alojar, o sea, de montarlo en tu propia infraestructura.
Así que esas me las voy a saltar.
Me voy a centrar un momento en las desventajas, que también las hay,
recordar que están ejecutándose en infraestructura que pongo yo.
Entonces entrada no me van a salir gratis,
voy a tener que comprar o pagar de alguna manera la infraestructura
y pensar una cosa cómo puede ser que si cuesta tanto la infraestructura
y es cierto que cuesta tanto, me estén dejando ahora acceso gratis a ella
porque todo el que usa, por ejemplo esa
GPT, pues sabe que dentro de unos límites pues lo tienes gratis.
Pero empezar a pensar enseguida si no te ha ocurrido ya o conoces gente
que sea al que le ha ocurrido que esos límites
ya los ha sobrepasado y ha empezado a comprarlo,
porque cuando empiezas a usarlo pues lo usas muy poquito,
pero con el tiempo lo vas usando más y probablemente te hacen falta más cosas.
Y sobre todo pensar a ver si los precios se van a mantener de esa manera
o si hay incentivos para que los precios no se mantengan de esa manera.
En cualquier caso, tenemos que mantenerlo y tenemos que pagarlo.
Y además el hardware disponible es caro y especialmente ahora,
donde hay mucha necesidad de muchas empresas
de adquirir ese hardware, entonces no está bajando de precio
a la misma velocidad que baja otro hardware.
En informática
tienes que encargarte del mantenimiento aunque sea poco y sobre todo
tienes que tomar muchas decisiones para mantenerte al día.
Este mundo muy rápido y el que modelo que era mejor hace un año
hoy es de los peores, entonces tienes que estar muy al tanto de
cómo van evolucionando las cosas.
En otras palabras, hoy por hoy todavía esto es un mundo en el que te va a hacer
falta sobre todo conocimiento y un poco de recursos, no muchos recursos
sin mucho conocimiento, ojo, no conocimiento técnico especial de saber
un montón de informática,
sino entender muy bien qué herramientas son las mejores aquí ahora.
Y qué modelos son los mejores y luego saber manejarlos.
Pero entender que hay mucha gente metido en esto
que no tienen una formación específica en informática lo que tiene es una
formación específica en cómo funcionan este tipo de modelos.
Si nos da tiempo, luego pondré un ejemplo los requisitos de equipamiento
ya nos vamos entrando, pues dependen mucho de qué quieres hacer.
Muy probablemente un ordenador de gama alta
con una GPU de gaming de estas que utilizan los chicos para jugar sea más
que de sobra para ejecutar
la mayor parte de los modelos y hacer cosas bastante interesantes.
Poco a poco las cosas van cambiando también y cada vez
hace falta menos hardware.
Hay ahora modelos que corren incluso en móviles.
Lo que ocurre es que a lo mejor no te van a dar las mismas capacidades
que te da un modelo que corre la nube con un montón de GPUs.
Pero en principio, según la tecnología va avanzando.
Vamos teniendo también modelos pequeños que caben en dispositivos
más pequeños, con menos hardware específico y más baratos.
Me salto un poquito de esto, solamente me quedo con la última línea.
Al final tienes que echar cuentas si tú lo quieres montar en tu casa, pero hoy día
esto está, yo diría que especialmente pensado,
como decía antes, para quien le guste el tema
y se lo convierte en su hobby y quiere hacer estas cosas, o para organizaciones
que se lo plantean
como una forma de mejorar o bien la economía o bien la autonomía, o
bien cualquier otro de estos valores de los que hemos estado hablando antes.
Y tenemos una opción muy interesante
que es utilizar los modelos auto hables vía APIs.
¿Qué quiere decir esto?
Quiere decir que alguna empresa monta el modelo como
es un modelo que pueden alojar
en cualquier lado, que cogen y lo alojan y me dan el servicio de acceder a él,
yo no tengo que utilizar la infraestructura,
pero yo tengo que desplegar mi infraestructura,
uso la de ellos y ellos me cobran un tanto por hacerlo.
Pero esas cantidades suelen ser muy razonables y me permiten utilizar
muchas aplicaciones de las que he comentado antes
sin tener que hacer nada de despliegue en mi propia infraestructura.
Como queda muy poquito tiempo, ya se me ha levantado aquí Gregorio.
Voy a mencionar muy rápidamente
un par de ejemplos para que veas que esto es mucho más sencillo de lo que parece.
Luego, si queréis, descargáis las transparencias y miráis todos los enlaces.
Pero quería mencionar Civitas.
Civitas es un sitio donde gente que la mayoría de los de informática
intercambian modelos para producir imágenes, imágenes y vídeo.
Echar un vistazo, un vistazo si queréis.
Hay un programa que utiliza todo el mundo en esa comunidad.
Bueno, de hecho hay varios
que me permiten descargar un modelo y hacer fine tuning para ciertas tareas.
Por ejemplo, para que me haga dibujos estilo manga, por ejemplo,
y se cogen modelos y los especializan en eso y vuelven a subir el modelo que ellos
han generado, de forma que la gente comparte modelos y hace cosas con ellos.
Y repito, son gente que, por ejemplo, interesa mucho la generación de imágenes
o la generación de vídeos, pero que no necesariamente
tienen formación informática.
Y por otro ejemplo muy interesante,
esta es la forma de instalarte un modelo en tu propia infraestructura.
Si quieres hay una aplicación que se llama Llama o Lama,
que es una interfaz que la puesta en Windows o Linux
con el comando de arriba básicamente tele instalas
y con el comando del medio básicamente la ejecutas
y lo que te da es un navegador,
un servidor que al que conectas tu navegador
y puedes ponerte a hacer inferencias muy parecidas a como lo harías con el GPS.
Obviamente si no tienes GPU, si tienes una infraestructura limitada,
va a ir lento, pero se puede usar y al menos vale como demo
si quieres enseñar cómo eso funciona con ese modelo en concreto que tenéis ahí.
Gema 3D
lleva 31V, que es un modelo de 1 millón de parámetros
muy pequeñito para lo que movemos
ahora, que normalmente son cientos o miles de millones de parámetros.
Sin embargo, hace cosas
que puedes hablar con él, le puedes decir hola y te dice
le puedo decir cuéntame un chiste y te lo cuenta.
Bueno, el chiste será de aquella manera,
pero te lo cuenta y puedes interaccionar con él.
Y realmente
si os fijáis estáis como diez minutos de hacer eso en vuestro propio ordenador
si queréis.
Si además tenéis una CPU
un poco potente o una GPU un poco mejor, podéis hacer muchas más cosas.
Las demás transparencias cuentan muchos más ejemplos de esto
que hoy no tenemos tiempo de ver el tratado, de meteros
las ganas de que veáis el resto de las transparencias.
No sé si os habéis dado cuenta.
Entonces si queréis descargarlas y por supuesto me hacéis
cualquier pregunta que queréis al respecto.
Pero creo que lo principal, antes de que me echéis
lo principal es que os creáis que esto lo puede hacer cualquiera.
Es mucho más fácil de lo que parece mirar.
La gente que está haciendo esto por ahí no es gente que tenga conocimientos
técnicos del copón,
es gente que simplemente le gusta hacer vídeos y quiere encontrar una manera
de hacer vídeos con inteligencia artificial, por ejemplo.
Se puede,
Es cuestión de ponerse y es como cualquier joven,
te metes en él, aprender lo que hay que aprender y lo haces.
Muchas gracias.
Se pregunta.
Vale, tenemos
tiempo para un comentario con una pregunta si queréis hacerlo,
pues si no, dejamos al siguiente día algo que te dio tiempo.
¿Quería preguntar un poco acerca de los modelos
asiáticos, sabes algo acerca de ellos?
Su infraestructura Son muy parecidas.
Los modelos que está haciendo todo el mundo son muy parecidos.
Quiero decir que cada, cada, cada proveedor, digamos de modelos,
suele hacer algún tipo de cambio con su modelo de distintas maneras,
pero no tienen unas características de ningún tipo, al menos especiales
los que vienen de China o de Corea, que también alguno
tenemos algunos en Europa, la mayoría vienen, bueno, la mayoría,
muchos otros vienen de Estados Unidos también.
Digamos que la arquitectura básica en todos ellos es muy similar.
Luego tienen sus cositas, pero la arquitectura básica en todos
es muy similar y todos usan básicamente el mismo software con pequeñas variantes.
Y son más
potentes en cuanto a a que se vuelven.
Por ejemplo, el usar un punto de vista profesional.
¿Son más costosos los modelos americanos que los asiáticos?
Son más perdón, más que más más costosos
en cuanto al uso que es en cuanto al precio que te cobren.
Bellos quieres decir.
Bueno, tened en cuenta que los precios, como trataba de explicar antes,
los precios que nos están cobrando no son necesariamente los precios de coste,
son los precios que las empresas les interesa poner para que los usemos.
Y eso tiene la implicación de que si, por ejemplo,
tu empresa tiene un montón de capital y se ha comprometido con sus accionistas
a tener 1.000.000.000 de usuarios el año que viene,
pues va a poner una forma muy barata de poder acceder dependiendo como quieras.
Aún así nos encontramos un poco de todo.
Hay modelos chinos muy baratos y hay proveedores,
de hecho chinos que utilizan algunos casos, modelos libres muy baratos.
Y los hay también en Europa y los Estados Unidos.
Por poner un ejemplo,
uno de los que ahora son menos conocidos, de los muy baratos
Nvidia que varios de sus modelos que son abiertos también.
O sea que los puedes descargar en su infraestructura, no te cuestan nada
y los puedes usar hasta ciertos límites razonables a coste cero.
Obviamente alguien está pagando eso
y en este caso es Nvidia, que tendrá sus compromisos
con sus accionistas para asegurarse de que tiene tantos miles
o millones de usuarios el año que viene o cualquier otra cosa.
Pero recordar que no hay una relación entre el coste que nos cobran
y el coste que ellos tienen por dar la infraestructura.
Gracias, gracias.
Bueno, pues muchas gracias a todos.
Muy bien.
La segunda ponencia corre a cargo de Natalia Galván,
que viene del Colegio de Educación Especial El Molino de Navarra
y nos va a hablar de tecnología y pedagogía, pensamiento computacional,
inteligencia artificial al servicio de la inclusión, Todo eso.
Gracias. Bueno.
A ver con esto.
A ver, yo creo que he visto que está ahí.
¿Lo tenemos, no? Bueno, pues muchas gracias.
Buenas tardes a todos y bueno, primero daros las gracias por la invitación,
Estefanía María, por invitarme y traerme aquí a contaros un poquito
el proyecto de innovación educativa que comentamos en un.
En el colegio en el que yo trabajo, que es un colegio de educación especial
que se llama El Molino de Pamplona.
Entonces nada, os comentaré el proyecto de innovación,
el cómo llegamos a él y sobre todo lo que me interesa
es compartir aquellas actividades que a nosotros nos sirvieron para arrancar
en esto del pensamiento computacional y la inteligencia artificial.
Pero antes de eso, sí que me gustaría
trasladaros igual algunas inquietudes sobre el contexto actual
que tenemos en educación.
Como veis, cada vez supongo que estáis de acuerdo conmigo en que cada vez
tenemos aulas más diversas a las que tenemos que dar respuesta.
Y sí que es cierto que también constantemente
tenemos una presión muy potente en cuanto a la digitalización,
las herramientas nuevas, los robots que nos dan todo esto.
Al final sí que es cierto que impacta en la inclusión del alumnado,
porque sí que tenemos que intentar proveer que el alumnado
se integre a través del progreso, es decir, que aprenda,
que participe, validar cualquier forma de participación
y que esa participación y ese progreso orientado al logro
le haga sentir bien y que forme parte del aula como cualquier otro
alumno, al margen de su diversidad.
Entonces, cuál es el reto actual que tenemos
o que por lo menos es el que, el que a nosotros,
por lo menos como centro, nos nos inquieta y es como integramos la tecnología
sin que generemos una barrera más en el acceso al aprendizaje del alumnado,
sin importar que tenga discapacidad o no,
Entonces esto es
al final la llave que tenemos desde la propia competencia docente.
Se trata de hacer un buen diseño didáctico,
proveyendo los apoyos ya desde el inicio y que tenga una buena base de intención
pedagógica.
Es decir, exactamente que queremos que aprendan, ya no tanto que nos importe
qué herramienta vamos a usar, sino que queremos que aprendan.
En todo esto veis y compartiréis que al final
como docentes nos recae una carga muy potente, porque ya no es solamente
lo que muchas veces no podemos controlar lo que pasa en el aula, sino porque afuera
también tenemos una digitalización que nos está continuamente apabullado.
Entonces, al margen del peso que tenemos y del rol que tenemos de mediadores
entre la tecnología y el alumnado que tenemos en el aula,
sí que nos impacta el poder hacer una situación de aprendizaje accesibles.
Es decir, que todo el alumnado con el que contamos en el aula,
al margen de su casuística personal, puede acceder, expresar y participar,
no bajo el diseño del diseño universal de aprendizaje.
Y todo ello a través de una intención pedagógica, como decía antes,
de las herramientas digitales
con las que contemos o pensemos que sean igual las
más adecuadas para el punto en el que está el alumnado que tengo en cuestión.
Obviamente no nos vamos a cargar también todos nosotros y nosotras,
sino que también tenemos muchas barreras contextuales
que va a depender un poco
del tipo de centro, de lo que estemos, de la formación que podamos contar.
¿Pero bueno, con este panorama, cómo lo hacemos?
Pues bueno, a nosotros sí que se nos abrió un poco la luz
cuando a través del pensamiento computacional,
bajo ese enfoque STEM,
vimos que era el el punto de partida
para cualquier aprendizaje digital con el alumnado
y que en consonancia nos iba a permitir trabajar el desarrollo
de la competencia digital, porque a día de hoy se ha convertido
en una forma de participar más, casi en muchos casos hasta la única.
Y en el alumnado que teníamos sí que veíamos que al final trabajo
en el pensamiento computacional, nos permitía trabajar con ellos
el propio proceso reflexivo de aprender a aprender,
que es fundamental para ya no solamente para aprender inteligencia artificial,
sino para realmente hacerlo transferible
a la vida diaria, a la autonomía.
En todo este sentido, veíamos que el pensamiento computacional
se nos convertía en una herramienta poderosísima
para que el alumnado, al nivel que esté, pueda ejercer una ciudadanía activa.
Y como antes se comentaba al inicio, a través de un pensamiento lógico y crítico.
Hablamos del pensamiento computacional.
¿Pero la inteligencia artificial cómo?
¿Cómo le insertamos en todo esto o que tiene que ver?
Bueno, recientemente
se ha publicado el Marco europeo de las competencias digitales.
Este que tenéis aquí es el de la 5.ª edición de este año pasado.
Y bueno, veis que habla de cinco competencias que las tenéis ahí puestas.
Búsqueda, evaluación y manejo de información, Comunicación y colaboración.
Creación de contenidos, seguridad, bienestar y uso responsable
y resolución de problemas.
Estas cinco dimensiones o competencias se han transformado en 21 competencias
en las que no sé si veis ahí, pero la flechita.
Esa pensamiento computacional se ha convertido
en una competencia fundamental con con ente propio.
Y la novedad es que al final la inteligencia artificial
la convierten en una competencia completamente transversal entre el resto
y que se centra básicamente en que tenemos que alfabetizar
en el tratamiento de datos o en saber qué son los datos a nuestro alumnado
y sobre todo, a interactuar con IA de forma crítica y responsable.
Bueno, no sé si se ve, pero cuando se ha dejado ahí el el código QR.
¿Vale, Y ahora bien, de qué manera no?
¿Por ejemplo, en mi caso con alumnado con discapacidad intelectual,
de qué manera integramos el pensamiento computacional,
la inteligencia artificial y estas necesidades especiales?
Bueno, pues a través del pensamiento computacional os decía antes,
a través del desarrollo de las habilidades de pensamiento computacional,
estamos hablando de descomposición, de reconocimiento de patrones,
de abstracción, de pensamiento algorítmico y de evaluación y depuración de errores
que nos permiten trabajar con muchos de ellos
el desarrollo de funciones ejecutivas.
Que sí que es cierto que hay evidencia y estudios que confirman
que en muchos perfiles de los que tenemos en atención a la diversidad
sí que muestran muchos desafíos en estas funciones,
Nos van a permitir trabajar la metacognición, no que muchas veces
al nivel que ellos tengan, pero que sean capaces de reflexionar
sobre su propio aprendizaje y por tanto, el desarrollo de habilidades adaptativas.
Y por el otro lado,
nos acercamos al concepto de inteligencia artificial,
entendiendo el algoritmo como una secuencia de aprendizaje,
como una secuencia de sí, como una rutina que al final nos va a permitir
que acceda al aprendizaje y que sea de manera más autónomo y pueda participar.
En nuestro caso, nos acercamos también
desde una de las ramas de la inteligencia artificial,
que es el machine Learning o aprendizaje automático,
para el cual es fundamental una tarea manipulativa o muy costosa
y que no suele gustar, o por lo menos nos decían que es el de datos.
Hablamos de clasificación etiquetado de un conjunto de datos
y revisión siguiendo las instrucciones que nos pidan. Son.
Se tratan de tareas estructuradas,
repetitivas, con reglas muy estrictas y que tienen muy poca carga cognitiva.
Al final es un nivel muy básico de la taxonomía de Bloom
y que, como os decía al final son todos los modelos
que tenemos de aprendizaje automático con los que contamos a día de hoy.
Requieren de estas tareas para poder entrenar al modelo, con lo cual es
dentro de la cadena de valor de la inteligencia artificial.
Es un valor poderosísimo y ahí es donde vimos el nicho un poco para poder
empezar con la inserción sociolaboral del alumnado con discapacidad intelectual.
En consecuencia,
hemos podido ir viendo cómo podemos ir generando una competencia
profesional nueva, que nosotros la hemos bautizado así un poco
en nuestro contexto,
que es la competencia profesional
en tareas auxiliares de tareas y revisión de datos.
Y este ha sido el resultado final del proyecto de innovación
educativa que hemos llevado en mi colegio.
Bueno, os decía que vengo de Pamplona.
Esa es una foto de mi colegio que está muy cerca del casco antiguo y
bueno,
es un colegio de educación especial y está concertado con Gobierno de Navarra
y pertenece a la Fundación Ciudadana Ferrer.
Contamos con servicio educativo, servicio Ocupacional,
Centro de Orientación Familiar y Club Deportivo, que también es muy importante
y actualmente contamos con 76 estudiantes.
Veis que tenemos concertadas con las etapas desde Infantil
hasta la FP Especial y lo que os decía, esa competencia profesional
la hemos convertido en un curso de especialización
que nos ha hablado del Departamento de Educación,
que es el curso de Especialización de Inteligencia Artificial
para personas con discapacidad intelectual que acaban de acceder y no
sé qué pasa la matriz, pero por lo menos en Navarra acaban la app
y hay muy poca formación accesible para personas con discapacidad intelectual.
Pues bueno, veis ahí para mayores de 22 años y dura un año.
Vale.
¿Cómo llego este curso de especialización?
Pues a través del proyecto
de innovación educativa que os comentaba, que arrancamos en el curso 21 22, o sea,
recién venidos de la pandemia.
Un buen susto nos llevamos cuando nos dijeron que oye,
que nos proponían al colegio participar en la semana de de Inteligencia artificial
para centros educativos que gobierna Navarra está haciendo un pilotaje
y además, precisamente también comenzamos con una ley nueva de educación
y a través de la Lomloe hablaban ya explícitamente de pensamiento
computacional por el ámbito sociolaboral.
Nuestra fundación, a la que pertenecemos
como colegio, estaba empezando a organizarse
junto con otra entidad navarra, que está a su línea, que tiene
centros especiales de empleo para personas con discapacidad intelectual.
Estaban empezando a conformar Fundación Teresa, que es una fundación
que intenta buscar nichos de empleo en tecnología
para personas con discapacidad intelectual.
Por lo tanto, la necesidad estaba ahí.
Teníamos que dar respuesta a una demanda formativa
para laboral de las personas con discapacidad intelectual
en el ámbito digital y de las tecnologías digitales.
¿Y cómo empezamos?
Ahora sí que es cierto, hace cinco años.
Igual parece que no ha pasado tanto,
pero yo me acuerdo hace cinco años cuando vinieron a contar esto.
Yo sé que algunos compañeros míos del cuerpo hubiesen corrido
y hubiesen dicho
pasamos de esto, no queremos saber nada porque tampoco se oía tanto.
Estaba empezando un poquito el tema de inteligencia artificial,
no sabíamos por dónde empezar,
Veíamos que estaba el pensamiento computacional,
el currículum, pero no, ni idea de por dónde empezar.
Entonces, bueno, estuvimos dos compañeros formándonos
en pensamiento computacional para después replicar la formación al claustro
y para empezar a generar actividades previas
que anticipara el alumnado a la semana de la IA que íbamos a tener
una semana de la IA, que teníamos objetivos claros, que
el alumnado tuviera un rol activo que dejaran.
Está muy bien ver vídeos de YouTube y tener, pero.
Pero queríamos que fuesen generadores de tecnología
con conceptos muy básicos de introducción a lo que es un algoritmo
y a la programación por bloques.
Y también muy importante, con nuestro alumnado.
En cuanto a ciberseguridad, el alumnado que tenemos en el colegio
es muy vulnerable a a cualquier estafa, cualquier cosa.
Entonces, bueno, nos parecía fundamental
el tema de las cuentas falsas y la identidad digital.
Y todo esto
lo desarrollamos a través de aplicaciones digitales, principalmente con Code.
Pues si no conocéis, bueno, seguro que sí, vale.
Esto es un pantallazo del del Symbaloo
que preparamos con estas actividades para cada pareja de alumnado.
Este, este es malo.
Estaba dedicado para el alumnado de la Formación Profesional Especial
y era Veis que al final está muy secuenciado.
Empezábamos con un curso de code simple.
Había para todas las habilidades, incluso simplemente
acercarnos a la pantalla y arrastrar desde ahí.
Estábamos trabajando competencia digital para luego saltar
y ese iba escalando a pequeños programaciones por bloques.
Luego escala.
Vamos al concepto de la IA a través de un curso que
tienen muy sencillo de y para los océanos, que es clasificar basura.
Y luego ya íbamos ya para la parte de ciberseguridad,
sobre todo con intentar descifrar ya no tanto.
Queríamos que descifran, pero bueno, es una aplicación.
La de fase
es una aplicación que te aparecen dos imágenes y tratábamos de jugar
a ver si sabía cuál era hecha por IA y cuál no,
simplemente un poco por concienciar a Andrew, que me la ha saltado.
Hablando un poco del reconocimiento de patrones y de machine
para entender un poco cómo poder hacer ellos en poquito rato
podían hacer su propio modelo de aprendizaje automático.
Bueno, aquí
veis unas imágenes y sí que es cierto que la semana de la
IA estaba de momento orientada para el alumnado más mayor para el de FP.
Sí que estamos muy orgullosos porque conseguimos que al final traspasara
todas las etapas educativas desde infantil que veis ahí,
hasta secundaria, etc.
Incluso también fue una semana muy rica porque además de la formación
del alumnado, también se dio formación a familias y formación a los profes.
Y luego además también venía acompañada con una exposición muy interesante,
un poco de los conceptos clave de inteligencia artificial
y de las personas muy igual, un poco referentes que habían
que habían ido saliendo con esta tecnología, tuvo en prensa local.
La verdad es que tuvo mucho impacto y la verdad es que fue una semana de mucho
aprendizaje, mucho trabajo, pero que se disfruta un montón.
¿Paso
la semana de la IA y ahora dijimos ahora qué hacemos entonces?
Bueno, lanzamos un una evaluación a todos los profes para que nos dieran
un poco de feedback, de cosas a mejorar o que podíamos hacer a partir de ahora.
Y bueno, llevamos a cabo otra formación
que nos parecía importante sobre inserción curricular y desarrollo matemático.
¿Es decir, vale pensamiento computacional, pero donde está el currículum?
Y luego sí
que es cierto que nos pareció importante para poder continuar un poco
con el trabajo que habíamos hecho en la semana de la IA.
Sistematizar en todas las etapas, en todas, desde infantil
hasta pequeñas sesiones de pensamiento computacional
e inteligencia artificial.
Por tanto, nos tocaba bien entender
dónde veíamos el pensamiento computacional
Por nuestra parte, bueno, desde el ámbito matemático
y el ámbito de conocimiento del médico del medio, perdón,
del ámbito social, para poder trabajar competencia digital y competencia,
aprenderá de aprender a aprender personal y social.
Sobre todo lo que os decía, lo pusimos en horario
semanal o quincenal en función de las necesidades del grupo.
Y sí que nos parecía importante
que lo que os decía antes para que tuviese realmente un trasvase,
un trasvase positivo y tangible, es que hicieran algo, o sea,
no solamente estar en la pantalla, sino que al final tenía que hacer
algún tipo de mural o algún tipo de juego de clasificación
y a través de transversalidad de elementos de contenidos clave
que trabajamos en todas las etapas, como puede ser el manejo del dinero,
las compras, educación vial y centros de interés propios del alumnado.
Y sí que nos anclamos mucho en el pensamiento matemático,
porque al final nuestro alumnado sí que está en diferentes
fases de aprendizaje y veíamos que es el desarrollo de este pensamiento
el más temprano,
a través de los juegos y el y los sentidos del desarrollo sensorial, vaya.
Y que el entorno al final actúa como una fuente de aprendizaje para todos ellos.
Continuamente.
Todos, desde que somos pequeños,
estamos continuamente haciendo representaciones mentales que al final
las hacemos para intentar observar y comprender el mundo que nos rodea,
para poder resolver situaciones cotidianas que podamos tener en el día a día
y que esta construcción de aprendizaje
que hacemos con esas representaciones mentales
nos genera un pensamiento autónomo.
Para todo ello, y os comentaba a través del desarrollo de habilidades,
sobre todo de las funciones ejecutivas, y es un poquito por dónde empezamos.
Hablábamos de razonamiento
lógico, de medida de números, de resolución de problemas,
de conocimiento geométrico y de representación y comunicación.
Y sí que hicimos
una separación.
Lo que os comentaba que al final hemos alumnado
en diferentes niveles de aprendizaje y sí que hicimos una clasificación
un poco del alumnado que teníamos.
Por un lado
teníamos alumnado que estaba todavía en una fase muy temprana de aprendizaje
y que para ellos íbamos a dedicar unas actividades llamadas prerrequisitos,
que al final es trabajar por esos cognitivos y el pensamiento matemático.
Y luego otra que ya veréis después que es el pensamiento computacional
como tal, con inteligencia artificial para los tres requisitos de actividades
tipo que empezamos desde las aplicaciones de causa efecto,
serie, reconocimiento, identificación,
clasificación, categorización, secuenciación, juguetes,
construcciones, tangram, sopas de letras, laberintos, Unir puntos
Encuentra las diferencias Inferencias Intruso, Memories lotos,
Juegos corporales No a través de imitación.
Baldosas Mesa.
Poquita tecnología.
Ya veis qué hace falta para empezar a trabajar
ese pensamiento matemático, ese pensamiento computacional
que es la base de cualquier tecnología digital.
Un pequeño pantallazo Al final estas actividades
estaban destinadas al alumnado infantil y de hecho uno de Primaria
y a al programa de tránsito a la vida adulta.
Personas mayores ya con mayores necesidades,
con las que empezamos un poquito que igual nos pudieran servir.
Descargamos esta aplicación
que está gratuita en la página del CREA
que el que es el Centro de Recursos para la Equidad Educativa de Navarra,
o sea de libre de disposición para descargar.
Y es una aplicación estupenda porque además te permite trabajar
cualquier tipo de área de área educativa.
Y hay una parte que sí que tiene de pensamiento computacional.
También utilizamos mucho la aplicación Pica, que es para iOS
y porque permite personalizar las actividades de asociación de iguales,
de categorización, de secuenciación precisamente
con fotos del alumno o con cosas.
Las permite personalizar con cosas muy específicas
que al final sabemos que motivar al alumnado.
Y luego con Symbaloo.
Ahí veis un poco la estructura del uno al nueve o o del uno al que sea un poco.
Que cada uno de los ítems del símbolo directamente abre a un recurso digital.
Pues de lo que os decía, con actividades tipo a esos sitios que hemos ido
hablando, al final intentamos trabajar ese
aprendizaje autónomo del alumnado.
Ya para alumnado más mayor
en entre el debo uno y llevo dos, que es primaria y secundaria
y con el ciclo de formación Profesional
sí que para el pensamiento computacional
hicimos como cuatro categorías de actividades las actividades enchufadas
de tablero de suelo y tablero de mesa, también en papel.
Y luego había unas directamente que era ya con robots
y el panel que venía con el robot tablero de mesa directamente
al ordenador a través de tablet o software con aplicaciones
y luego ya uniendo las dos partes y el robot y y ordenador.
Vale, aquí veis un
poco ejemplo en todas las aulas y que es importante.
Luego nos riñeron bastante, pero bueno, en todas las aulas pintamos con un sello
las cuadrículas, que me imagino que ya está diciendo,
pero en todas pintamos a la escala que pudimos esa cuadrícula.
Entonces bueno, las catalogamos en movimiento
porque al final era la parte que más motiva al alumnado,
porque empezamos a mover sillas y mesas y empezamos a movernos y a trabajar
la cuadrícula que se convertía en el tablero de juego,
el código que teníamos para poder movernos en ese tablero de juego que ya veis.
Las flechas son direcciones de arriba a abajo, derecha, izquierda,
para que luego ellos pudieran ir construyendo la secuencia de pasos
o el algoritmo para conseguir cualquier reto que proponíamos
En en el tablero de juego de esta zona, los.
Los contenidos que trabajamos
dependía muchísimo del de la programación en la que estaba cada grupo,
pero bueno, trabajamos el sistema solar, manejo del dinero, reciclaje, vocabulario,
habilidades y hábitos saludables y al final el rol que tenía uno
era el programador y otra era el robot y los demás que estaban en clase
tenían que ir anotando el código que iban apuntando o ir depurando los errores
del compañero que estaba programando o otro que iba clasificando un poco
o completando ese producto final que les tocaba hacer y variadas de apoyos.
Cada alumno, cada alumno, necesitaba un apoyo distinto
que podía ser visual a través del código gestual oral.
Bueno, íbamos, ellos iban aprendiendo, pero nosotros también.
Este es otro ejemplo de actividad en movimiento que en este caso
teníamos un alumno que en vez de dejar
simplemente el código en el suelo, el código de mando
necesitaba ir poniendo el código directamente sobre la cuadrícula
o si no a través de de la tutora iba apoyando construyendo el mapa.
¿Ya está con con los más mayores lo mismo, no?
Un poco el mismo esquema y contra.
La verdad es que al final te permitía trabajar un montón de contenidos
y también aquí al final lo que hace falta es muchísima creatividad y mucho tiempo.
A veces para poder adaptar todo y y ver un poquito en qué punto
está cada grupo para poder darles actividades significativas.
Pero bueno, bajo el esquema de mis el código de programación,
el tipo de dinámica que hacíamos y una especie de resolución de retos,
la verdad es que disfrutaron muchísimo, iban enganchando, manchándose cada vez más
porque elegimos ese código que veis ahí al fondo de las flechas, porque al final
veíamos que era la transferencia más significativa que van a poder
hacer, por ejemplo, una programación visual como puede ser Scratch
y antes si no a la programación visual que utilizamos en Code, que
supongo que conoceréis que son flechas que indican flechas y demás.
Entonces bueno, la idea era un poco desoír del suelo para luego poder escalar
hacia un entorno de programación más tecnológico.
También hicimos varias fichas de estas que al final no viene a ser más
que laberintos que tienen que ir superando obstáculos
para conseguir, en este caso coches, y permite ir escribiendo el código.
Sí que es cierto que permite
algo más reflexivo, pero ya os digo que no nos trufa nada.
O sea, dábamos fichas y
poco interés.
Bueno, atrás
de revisar.
Alante
es tierra
alante.
¿No quieres?
Bueno, al final involucramos a todo el centro
y hasta los de educación Física también trabaja en pensamiento
computacional de la manera más sencilla, en vez de con cuadrícula con aros
para trabajar todo el tema de esquema corporal y lateralidad.
En primaria ya
estoy, por ejemplo, en el ejemplo de un aula con perfil TEA.
El tablero de juego ya estaba sobre mesa
con otro robot, pero de estos sencillos que son como de de suelo.
Y sí que es cierto que aquí la adaptación que hicimos o el ajuste fue dar el
código a través de historia social, que al final también,
porque ya no es tanto muchas veces que no pueden hacer, sino que sí
pueden hacer y nosotros tenemos un poco que mediar ahí.
Entonces sí que vimos que al final simplemente pone una historia social
con el código de color y la secuencia típica de 123.
El alumnado comprendía enseguida con un modelaje
directamente cómo funcionaba el robot
y de esta manera sí que podía entender qué actividad se le estaba planteando.
Además, también nos permitirá trabajar el
habilidades sociales.
Al final el turno, la espera.
Y la verdad es que esto fue un un trabajo muy,
muy interesante y tuvo muchísimo, muchísima aceptación por el alumnado.
Y ya yéndonos con los más mayores, bueno, esto es lo que os decía
en la primera foto, se ve ahí la programación de Codec.
¿Al final es una programación visual con flechas
para poder hacer la escala que os decía antes en el medio Veis?
Está Maite haciendo una actividad que comprime, que es un poco
os la planteaba también para niveles más inferiores, pero
que también al final se puede trabajar según el sentido pedagógico que le demos.
Se puede trabajar con con otras necesidades.
También introducimos el robot Blue bot, que al final es muy parecido al de vivo
que me imagino que conoceréis, pero bueno, con una vertiente
un poco más adulta que al final también suele ser a veces difícil encontrar
que nos permitía trabajar desde tablet, desde ordenador y desde tablero de mesa.
Aquí a otro alumno, empezando a trabajar con Minecraft,
con algo de programación mucho más complicada y otro alumno con picto blogs.
Bueno, pues al final
íbamos un poco lo que decía, ellos nos iban enseñando el camino.
Hasta que este primer año que estuvimos con este proyecto de innovación
educativa conseguimos formular un currículo propio
para el ciclo de Formación Profesional especial
para el módulo de Inteligencia Artificial, que es lo que implantamos
el curso siguiente.
En el 22 23.
Empezamos ya con este módulo nuevo en la FP que tuvo mucho éxito.
Nos lanzamos a participar en la Feria de Tecnociencia,
que es una feria que hacen allí en Navarra, con diferentes
colegios para mostrar sus proyectos STEM.
Y también nos parecía importante dar visibilidad a
al trabajo de personas con discapacidad intelectual
que por qué no pueden tener sitio en este en este marco.
Y conseguimos trasladar esta inserción
que habíamos hecho en la app en el resto de etapas educativas
en el curso 23 24.
Viendo el éxito tan bueno,
bueno, la respuesta tan buena que había tenido el alumnado, lanzamos la educación,
la sugerencia de crear el curso de especialización que os comentaba antes,
un curso de especialización.
Porque sí que es cierto, caía la FP normal, mal llamada,
sí que tiene la opción del alumnado de hacer cursos de especialización
porque no van a tener opción también a poder tener las personas
con discapacidad intelectual un curso de formación especializada.
Bueno, lanzamos el curso que nos lo aceptó el Departamento de Educación.
Estamos muy, muy agradecidos y se generó a través del Departamento de Educación.
Se generó una red de colegios de de pensamiento computacional y
en la que formamos parte.
El año pasado
continuamos con la segunda
edición del curso de Especialización en Inteligencia Artificial.
Hemos introducido en la impresión 3D, que también es una maravilla
como trabajan con la impresión 3D a final de pensamiento computacional,
secuenciando las instrucciones dentro de la red
que os comentaba de centros educativos, se ha generado una red de trabajo para
para necesidades educativas especiales y sí que lanzamos muchísimas.
Hemos ido dando formación a a otros profesores de la comunidad,
hemos tenido la oportunidad de participar en jornadas de divulgación
y bueno, este año que estamos inmersos ya en la tercera edición del curso,
dentro de un mes tendremos la semana de la IA que ha nacido.
Hemos tenido el beneplácito del Departamento de Educación
en que nos den la opción de diseñarla a nuestro gusto.
Y bueno, y como novedad, este año acabamos de la mano de Gobierno Navarra.
Hemos empezado un proyecto nuevo que se llama Inclusiva,
que así como nuestro curso de especialización,
al final nuestro alumnado puede hacer prácticas en centros especiales
de empleo y ocupacionales que tengan esta línea tecnológica.
El compromiso que tenemos a través de este proyecto,
que es un proyecto de cooperación transfronteriza con Francia,
es que podamos dar el salto en nuestro alumnado de
el salto a unas prácticas en empresa real, con apoyo y demás.
Pero bueno, ese es el gran reto que tenemos.
¿Pero bueno, al margen de todos estos hitos,
de todo este camino que hemos ido desarrollando en la innovación educativa,
con el pensamiento computacional y la IA, realmente tiene todo esto?
Tiene éxito, tiene valor cuando ves que hay dos personas como son Ana
y ahí no son dos alumnas que hemos tenido el curso de especialización,
que han firmado ya sus contratos y que están ya trabajando en unidad
de nuevas tecnologías en un centro especial de empleo
y con lo cual les ha supuesto un impacto en su vida,
en su proyecto de vida y la mejora de su de su futuro.
Y antes de despedirme,
que no sé qué tal voy de tiempo, creo que un poco medio bien,
os dejo estas recomendaciones que a mí me en su día nos vinieron muy bien,
que al final es seguro que conoceréis, pero echar un vistazo
a la página del INTEF del Ministerio, que es una maravilla.
Hay muchísimas cosas.
El Observatorio de Tecnología Educativa programamos que es maravilloso.
Nosotros nos abrió un mundo
cuando teníamos ni idea de qué hacer y además
tienes un curso de inteligencia artificial y educación
estupendo, plena inclusión que también es fundamental.
A día de hoy.
Cuentan con muchísimos manuales de educación digital y de competencias
digitales para digitales, para personas con discapacidad intelectual.
Los recursos educativos TIC que veis ahí es la página directamente del
CREA que os comentaba antes que la atención a la diversidad en Navarra
y hay muchísimas aplicaciones y recomendaciones.
Los juegos de mesa que creo que nosotros vamos a convertir la semana de la
IA de nuestro centro en juegos de mesa, que te permite trabajar
todas las habilidades de pensamiento computacional.
Y sí que es cierto que haya ICAS nueva, que es la sección digital
del departamento, está poniendo mucho empeño que al final
para quitarnos un poco
de la parte de esta tecnológica y luego tenéis ahí y que al final
son entidades de profesorado y demás internacionales que tenéis
ahí también muchísimo material, desde programas con IA directamente
estructurados, súper sencillos de parte de ética
y la verdad que muchísimas cosas súper interesantes.
Así que nada, con esto termino y nada.
Espero que os haya motivado.
Inspirado para que por lo menos os animéis a seguir haciendo cosas en el aula.
Así que nada, muchas gracias.
Muy bien.
Después de Natalia, es el turno de Chema.
Entonces ella sigue subiendo. Entonces.
No sé si es José María. José Manuel. Nunca lo he sabido.
José María González Morón, del del CEIP Gonzalo Fernández de Córdoba,
nos va a comentar su experiencia
con inteligencia artificial y con con los niños y las niñas.
Muy bien, Gracias por estar aquí.
Bueno, pues nada, Primero, en primer lugar, gracias a Gregorio,
a Estefanía, María por por la invitación,
otro año más aquí a a este evento.
Gracias por dar también palabra a la gente de primaria.
Que parece que la inteligencia artificial se queda para niños más mayores
y en primaria también.
Hace tiempo, ya que estamos haciendo alguna cosilla interesante y
sobre todo porque digo que tenemos que educar a esos niños del futuro
que son del presente, no son de futuro, son del presente y tenemos que llevar eso.
Entonces yo voy a contar un poquito
cómo empezamos en nuestro colegio a trabajar
un poquito con con la entidad artificial, cómo, cómo arrancamos
y os cuento que exactamente empezamos a trabajar en el 19 20
a través de la Escuela Pensamiento Computacional e Inteligencia Artificial
que organizaba el INTEF.
Era un curso online
que se apuntaba un profesor de toda España y que yo tuve la suerte de ser tutor,
que justamente cambió porque justamente el año anterior era escuela de pensamiento
relacionado con las matemáticas.
Entonces estuvo súper interesante.
De hecho,
ya veis que incluso hasta la normativa hoy en día,
pues permite que trabajemos precisamente computacional dentro de matemáticas
o de conocimiento del medio según la ley.
Aunque bueno, en Madrid como tenemos otras áreas
pues cambia, pero bueno, que sería ahí y justamente en este momento,
pues fue el momento en que conocí,
tuve mi primer contacto con la antiguedad artificial y igual que
ha dicho la compañera que la artificial reúne a todo,
a pesar de que cuando sea yo en ese día
y no fui un visionario, seguro que mucha gente lo pensó, que yo
me di cuenta de que la inteligencia artificial
iba a comer al pensamiento computacional, porque claro, ¿evidentemente lo recoge
todo y lo lo coge y lo abarca, no?
Y yo pensaba que iba a tardar más tiempo, pero me equivoqué en eso
que mucho más rápido de lo que pensaba.
¿Ya se lo ha ya se lo ha comido, no?
Justamente en ese curso empezamos a trabajar
y empezamos a trabajar con Machine Learning for Kids.
Del famoso Doyle
y empezamos a trabajar con ella y tenía una serie de problemillas.
Lo primero que teníamos que utilizar registro para para entrar en ella,
cosa que ya estamos topando con la Ley de Protección de Datos.
Y bueno, pues en el primer momento
pues lo que hicimos fue crearnos una cuenta de profesor
y dejar que los alumnos trabajar en tu cuenta.
Crearon sus modelos dentro de la de tu cuenta,
pero al final había un problema de de datos.
Ahí sí que tuvimos la intención de hacerlo
solamente con con datos textuales, que no hubiera imágenes.
Pero claro, ya encima si dos imágenes, las mismas son una nube
que pertenecía a este señor, pues todavía era un poco más complicado.
Entonces bueno, con con serie de datos pues empezamos a crear
los primeros modelos
siempre entendidos desde la manera al principio de de
cómo funcionaban esas máquinas
de aprendizaje de la tijera artificial y cómo llegarles a ellos.
Pensar que el 19 20 casi los niños de primaria
no sabían lo que era artificial como lo saben hoy en día.
Entonces. Bueno,
pues intentamos entrar en las tripas de la entidad artificial a ver cómo.
Cómo funciona, no cómo aprende la tijera artificial, cómo, cómo crea esos modelos.
Bueno, pues como nuevas texturas.
Y luego el primer ejercicio que tuvimos, que si lo conocéis, el típico de
poder trabajar con
machine learning, se conectaba perfectamente con Scratch.
Se podía crear modelos con Scratch que en vez de trabajar
con las tediosas listas de Scratch, que a veces por una cosa
que fallaba, o sea, no funcionaba, sin embargo, sí que funcionaba.
Entonces podemos crear la típica acción de encender
o apagar una luz o encenderlo, apagar el ventilador
que aunque tuvieras una errata o que hubiera ventilador con V
funcionaba perfectamente porque la tijera artificial
estaba detrás de eso y permitía que funcionaba.
Una lista de clases no hubiera funcionado entonces Bueno,
pues aprendimos esos primeros modelos y bueno, aquello, aquello iba,
iba funcionando y entonces en mi colegio tenemos muchos proyectos de a nivel
un poco también, como decía, por cierto que
le tengo que hablar con él y a mi tocayo, a mi hijo Manuel, No,
esos proyectos me interesan a mí, que van a hacer
universidad porque nosotros hacen mucho por esta sociedad con tijera artificial.
Cuento este proyecto
que estaba relacionado con
con los temas del deporte, la ecuación física y las niñas,
niños y niñas de este equipo crearon un proyecto
para animar a la gente a hacer deporte utilizando inteligencia artificial.
Bueno, voy a poner el pequeño vídeo que ellos mismos crearon para
explicando su propio proyecto, ya utilizando artificial y utilizando Machine
for Kids.
Estuvimos investigando y descubrimos
que los vecinos de nuestro barrio hacen cada vez menos ejercicio.
Por ello hemos estado hablando con médicos y nos han comentado que las principales
enfermedades sedentarias son artrosis,
obesidad y tensión y diabetes.
Nosotros queremos acabar con las enfermedades
para que las personas adultas se vean sanas
y para ello hemos creado una aplicación para dispositivos móviles
llamada Escape de Body que se basará en un escape room.
Hablando con deportistas
de nivel, nos dijeron que el tiempo adecuado
de ejercicio diario está entre 30 y 45 minutos.
Primero, para diseñar nuestro skate, miramos nuestro barrio
y elegimos una serie de zonas
para hacer nuestro script
y. Pero hay una especial que no necesitas ir a ninguna parte para hacerla.
Y esto es un programa de Scratch.
Esto lo hicimos principalmente en una web llamada Machine Learning for Kids.
Desde ahí enseñamos a nuestros ordenadores para que si tú
le mandabas una foto, él supiera distinguir a qué pasos se parecía más.
Luego todo esto lo pasamos a un juguetito de Scratch y ahí
lo que tienes que hacer es importante que esté vea de cabeza a pies
y hay un muñeco y tú tienes que seguir el mismo paso que él.
Y depende de lo rápido que hagas y lo seguro que esté.
De que te refieres a ese paso, esa será la puntuación que te dará.
Hemos hecho 11 pruebas
desde aproximadamente tres minutos cada una.
Para nuestras pruebas.
Hemos utilizado el mobiliario urbano.
Por ejemplo, una de las pruebas es elíptica, situada en la calle cine
que hemos hecho una elíptica que está puesta allí.
Otra de las pruebas es Escaleras, que está situada en la
Avenida de los Poblados y tendrán que subir y bajar las escaleras
durante tres minutos.
Estuvimos un tiempo investigando y encontramos el proyecto TNN de seis
Network.
Esto nos lo enseñó Juan Félix Mateos.
Habíamos pensado que pudiésemos
usarla para nuestra aplicación porque gracias a un pulsador
que pondremos en todas las pruebas, localizaremos a los usuarios.
Nosotras utilizaremos una red denominada Lora.
Esta red en una cobertura muy buena en nuestro barrio
y en nuestro colegio, que la utilizamos para un proyecto que se llama Pájaros
en la nube con un nido sensor para ver si algún pájaro en él.
Hemos hecho un prototipo
de nuestra aplicación en una aplicación que se llama App Pop.
Podréis ver este diseño al final de nuestra presentación.
Es que cada vez que un usuario haga pruebas
se sumarán puntos, que esos puntos irán a un ranking.
Que haremos nosotros para ganar un premio nuestra aplicación
Haremos un ranking mensual para el primer premio que ganarán un bono
gratis para el que podrían hacer patinaje sur
en ocasión, etcétera.
Bueno, pues este es el proyecto que se inventaron.
¿Habéis visto que trabajaron el tema de la inteligencia artificial
a través del deporte?
Hay una pequeña parte, la otra parte también social.
Es un proyecto que al final trabajamos a lo largo de todo el curso
y al final hay más cosas además de la tijera artificial, pero al final
es parte de ese proyecto de proyecto y que ahí está empezando a utilizarla.
Y ves que evidentemente empezamos en esos cursos
porque la pandemia estaba con la mascarilla.
Se ve claramente que empezamos en ese curso a trabajar con ello.
Pues justamente después de la pandemia,
igual que la compañera que había mencionado Code, pues en Code
empezaron a aparecer los primeros cursitos de inteligencia artificial.
Aquí podéis ver alguno codificando a través de la licencia
artificial, el impacto de
la energía artificial, generativa y demás.
¿Pero a mi especialmente cómo funciona la IA?
Todo es un poquito más.
A mí el que me gustó mucho es el tema de y para los océanos.
¿El medio S para primaria creo que es fundamental para que ellos
entiendan cómo,
cómo la inteligencia artificial va aprendiendo de los modelos, cómo,
cómo se equivoca, porque no tiene,
no ha entrenado bien o no tiene bastantes modelos, no?
Entonces, a través de ese programa que yo lo aconsejo, leía por los océanos,
Ellos van aprendiendo cómo funciona desde dentro.
La IA es como agregando cosillas
machine y luego vemos esto de code, vamos, vamos intentando.
Entonces sobre todo vamos adelantando sonidos.
Y visto esto, pues ya con esto se puede, en 5.º, en 4.º se puede empezar a trabajar
y ellos empiezan a entender cómo funciona la la IA desde dentro.
Hoy en día no sé si has visto Code ya
cuando arrancó Code.org con el famoso
Jesús de de Obama vamos a aprender en el 2025.
Creo que era 2000 tal que no sé cuántos programadores en el mundo
ha cambiado totalmente.
Y ahora si veis, es la IA está en el mundo
y ahora ya no se busca que los niños aprendan a programar,
sino que los niños aprendan inteligencia artificial.
La mayoría de los cursos ahora están enfocados,
sigue estando en contacto,
pero casi todos los cursos están enfocados
ya para que los niños aprendan artificial.
Yo también quiero, quiero también lanzar la
ESA de que siempre decimos que son los niños
no son nativos digitales y demás, y creo que los niños son actuales y entonces soy
artificial
usarlo igual que sale cualquier muñequito nuevo
en el bazar y el día siguiente está en el colegio y te enseñan a ti
que es ese muñequito que no le conoces porque no sabes lo que es.
Pues en esto está un igual.
Es que ellos al final
recurren a la IA como nosotros recurrimos a cualquier otra cosa.
¿Es que están ahí, es que están en el mundo, entonces son
chicos de ahora y chicas de ahora y llegan y lo y lo conocen, no?
Bueno, pues en el cole, después de este rollo que acabo de soltar,
conocimos a Learning Ml y Juanda y esto cambió.
También nos cambió. ¿Por qué?
Porque Machine Learning for Kids
teníamos esos problemas del macho todos los datos y de y del registro.
Y claro, el ml ya nos ofrecía otra manera de ver las cosas,
porque era abierto, podíamos utilizarlo, no había que registrarse.
Incluso podrías descargarlo, tenerlo en el escritorio y podías trabajar
desde tu modelo y no tienes que salir los datos a ningún sitio.
¿Claro, eso al final para un centro educativo es beneficioso, no?
Sí, me imagino que ya lo conocéis, que habéis visto la nieve.
No tengo que explicar nada de lo que es esto.
Lo conocéis perfectamente. Pero bueno, fue un mundo.
De hecho ya no se veía así.
Ya se ve más bonito.
Ahora ya esta imagen es del anterior modelo, ahora se ve mucho,
mucho más bonito.
Entonces empezamos a utilizar Learning ml en el colegio y
bueno,
no lo no lo he contado, pero nosotros llevamos mucho tiempo
trabajando el tema de la tecnología, la robótica y demás.
Entonces a partir de tercero todo lo bueno que
incluso a partir de primero, pero ahora mismo, pero a partir de cero,
todo lo que en la clase hace un proyecto que luego presentamos
en una feria de ciencia que va a ser dentro de 15 días en el cole,
que en mayo la hacemos a finales de mayo en una feria de la ciencia y todos
presenta su pequeño proyecto o su gran proyecto.
Hay algunos que tienen que ver con el ejercicio, algunos que nos valen.
¿Uno de los que salieron fue este que se que que era para un
una especie de robot submarino que reciclaba los mares, no?
Si veis en el modelo ellos diferenciar entre animales marinos.
Porque claro, si su robot cogía por error un animal marino
lo tenía que devolver al mar.
Y luego pues los residuos que ellos vieron que más
había en el mar, plástico, caucho y demás.
Hicimos fotografías con pequeños.
¿Bueno, ellos recogieron bastantes datos,
pero aparte también hicieron fotografías de pequeños modelos de plástico y de cosas
que que entraban por la clase para para manejarlo, no?
Aquí está la parte plástica también, que también es muy importante.
Ellos hicieron su propio fondo marino
con papiroflexia
y luego en la parte superior
lo que hicieron fue aquí
lo que habéis con las piezas de Lego fue su propia máquina.
Pero todo aquello iba dirigido con una máquina de China
que ahora seguro Jorge Lobo va a hablar muchísimo de ella cuando venga
y programamos como machine learning porque se puede conectar
el machine learning a China y trabajar con ella.
Entonces, para que al identificar
un animal marino hecho con papiroflexia o
plástico caucho,
el robot que vais a ver aquí en la siguiente imagen veis que estaba aquí,
nos dejará permitir introducir
residuo en su correspondiente espacio
y si no, el animal marino era justo de la izquierda
que tiene un agujerito y volvería al fondo marino.
Pero como lo cuentan mejor ellos que yo.
Os voy a poner el vídeo y lo vais.
Empezamos este súper reto
e investigando sobre la extinción de peces.
Y decidimos que queríamos acabar
con la basura de los océanos,
Comenzar nuestra maqueta.
Vimos unos tutoriales para hacer a animales
marinos de papiroflexia.
Continuación
empezamos a pintar el fondo del mar.
En esto se va a estar
nuestro submarino, que va a llevar a nuestro clasificador la basura
único que nos faltaba para completar
nuestro proyecto eran las áreas.
Cuando terminamos la
parte de la manualidad empezamos a emprender
Inteligencia artificial, la base de nuestro invento.
Este es nuestro proyecto acabado.
Este es nuestro submarino acabado y este es nuestro depósito
para calificar basura.
El submarino va bajo el mar
y después el robot va cogiendo los residuos que después
va a nuestro clasificador, que es donde clasificamos todos los residuos.
Así funciona el programa que reconoce
los residuos con inteligencia artificial.
Y ahora mi compañera enseñó una botella y reconoce que es plástico
y ahora enseña un pez y reconoce también.
Después,
utilizando la placa china y Scratch,
conseguimos que los residuos de nuestro robot se clasifiquen.
Como veis, es un animal marino y lo devolvemos
el mar.
Como veis aquí mi compañera enseña una rueda scratch.
¿Lo reconoce?
Lo tiramos en el sitio correcto.
Y la misma corre con la botella.
Como veis, los residuos quedan clasificados
perfectamente y el mar queda más limpio
y menos contaminado.
Bueno, pues aquí veis, es otro proyecto
que ya sí que estaba, que estaba hecho con con el machine learning.
Y bueno, pues cada proyecto tiene su su temática y su eso.
Pues justamente después de toda esa pandemia, pues también
aparece normativa que regula la IA.
No sé si la conocéis, pero tenemos la suerte en Madrid
de tener el Decreto 61 2022, que es el currículum
de la etapa de Educación Primaria, donde los centros
tenemos la posibilidad de incluir el área de tecnología
robótica.
Que igual que la segunda
lengua extranjera en todos o en uno de los.
En los cursos de educación primaria o en el que queramos,
realmente podemos incluir este área desde primera, 6.º
o en todos los cursos o en los que queramos.
Se puede incluir en este en este área
dice que responde a una serie de
de necesidades de la sociedad y tiene como tres áreas importantes
que la electricidad,
la mecánica del experimento computacional y otras disciplinas que en una de ellas
es la inteligencia artificial, que es la que se aborda además de la Y, o y demás.
Pues fijaros ya en el 2022, ya en Madrid tenemos algo que habla
de la inteligencia artificial en primaria, de cómo empezar a trabajarlo,
qué es lo que nos pide o qué es lo que nos dice esa,
ese decreto que hay que trabajar, Pues fijaros conocer y valorar
las posibilidades que tienen
artificial para actuar con las máquinas o sistemas
de manera que faciliten el trabajo y mejore gradualmente.
¿Realmente lo que
lo que nos pide es que que
que los niños puedan conocer desde dentro de esas máquinas virtuales
de la inteligencia social y cómo funcionan, no?
Aparte de eso, viene
a ver si veis la gente de evolución, pues conocer
aplicaciones informáticas o tecnologías digitales emergentes
o antígeno artificial, integrar programaciones
en las máquinas o sistemas de que permitan su autonomía de forma responsable.
O sea que nos pides que utilicemos máquinas de aprendizaje
y luego los conciertos y destrezas que aprendamos los principios
de la utilización de la IA.
Ahí trató el tema de la ética, de los sesgos, de todas las cosas que
que creo que a lo mejor de una manera sencilla, los niños pueden llegar a
entender de que hay gente detrás de la IA y creo que deben de saberlo
porque ellos lo utilizan de manera libre y sin que nadie
esté detrás de ellos y tienen que saber que que hay algo ahí detrás.
¿Que no, que no las cosas no, a veces no son gratis, no?
Luego la estrategia de la primera automático.
Cómo aprenden, cómo aprende, cómo aprenden de sus datos.
¿Y por eso también creo que es importante que aprendamos de estos sistemas
para que metan datos y vean cómo se generan la, la, la,
los datos que no dan no?
Y luego, bueno, pues eso.
¿La serie de aplicaciones para Introducción a la agencia artificial
Introducción o poner algo que sea que hagamos
lo decía para una temas más complicado, no?
No tienen que aprender cosas básicas de cómo de cómo funciona la IA.
Si te des cuenta, tampoco habla de IA generativa.
Estamos hablando más de modelos de aprendizaje
más que generativa, evidentemente.
¿Al final lo vamos a tener que trabajar, pero no es el fin de de esto no?
¿Y para qué?
¿Para qué más utilizamos la IA en el cole?
Pues al final nosotros también.
En 5.º y 6.º, con estos proyectos que decíamos
al final le damos un enfoque de que por eso decía
que me interesaba mucho lo de José Manuel, que ha dicho de los temas
de sociales de trabajar, por lo tanto trabaja mucho esto.
Sobre todo trabaja mucho los ODS y al final
queremos que todo el niño de 5.º y 6.º hagan un proyecto por equipos
que tengan algo que ver con con alguno de S.
En 5.º no les obligamos a que sea tecnológico,
pero en 6.º les obligamos a que se tecnológico
sea que a veces también en 5.º sale alguno que sea tecnológico y
salen proyectos tan chanchullos creo yo, como puede ser este.
Pensando en la discapacidad puedes mirar que proyecto más chulo.
A veces no nos damos cuenta de que hay personas que tienen
más dificultades para moverse y encuentra muchos obstáculos.
Esto a nosotros nos preocupa mucho y queremos ayudarlos.
Hemos estado investigando y hemos llegado a la conclusión
de que los mayores problemas que tienen
estas personas son de movilidad y comunicación.
Por eso hemos creado una aplicación móvil llamada Discapacidad
que ayudará a estas personas en todo lo que necesiten.
La aplicación
está diseñada para ser muy accesible para todo tipo de discapacidades.
En nuestro menú principal, cada persona seleccionará su discapacidad
en cada una de ellas.
Recibir la ayuda necesaria.
Por ejemplo, las personas como medida reducida tendrán
una especie de Google Maps.
Les irá avisando de las calles más anchas, con menos peatones,
incluso les avisará de posibles barreras arquitectónicas,
obras o similares con las que deberán tener cuidado.
La app mandará avisos igual que lo hacen las aplicaciones de navegación para coches
y les organizará los mejores trayectos para ir al destino deseado.
Ahora vamos a ver cómo funciona nuestra app con una persona con movilidad
reducida.
Necesito ir a la panadería por el sitio más rápido, por favor.
Todo recto.
Gira a la izquierda en 50 metros.
Lo verás.
Ahora vamos a ver cómo funcionan los grados
con una persona invidente.
¿Por dónde puedo seguir?
Gire 90 grados a la izquierda.
Cuidado, Hay un pequeño bordillo.
Avance.
Seis metros.
¡Cuidado!
Hay otro pequeño bordillo.
Tiene una rampa.
Avance dos metros.
Gire a la derecha.
Ahora Tiene una calle ancha y sin gente donde puede pasar.
Tranquilo.
También hemos visto que las personas son de modas.
Tienen muchos problemas de comunicación en esta de saludar a.
No te puedo ayudar.
No te entiendo.
No entiendo lo que me quieres decir.
Nuestra app traducirá, interpretará
sus signos y nos permitirá mostrarles las respuestas.
El mensaje de signos.
También dentro de nuestra app
hablado con funding para recaudar dinero para la fabricación de prótesis.
Donaremos ese dinero a asociaciones como Ayúdame 3D con las que colaboramos,
que se dedican a fabricar prótesis
con empresas 3D y enviarlas a países con pocos recursos de África.
Nuestra app ya está disponible en la Play Store.
Ayúdanos a darla a conocer, ya que con ella haremos un poquito más
fácil la vida de las personas que tenemos a nuestro alrededor.
Además, al utilizar los datos de movilidad de nuestros teléfonos,
necesitamos muchas descargas para que nuestro sistema
sea cada día un poquito más fiable.
Descarga discapacidad y colabora con nosotros
en ayudar a las personas que lo necesitan.
Una vez cada vez que nos da disponible.
La app de la app estaba hecha.
Así la habían hecho 1/1 de Google mano que es muy complicada, pero la
del lenguaje, sino sí que la habían hecho, sabían, habían hecho
como se traduce todas las imágenes en texto,
la parte que la habían hecho, que cuando hicieron el vídeo no todavía
no le funcionaba, pero sí que los símbolos lo pasaba a texto.
Eso sí que lo conseguimos hacer.
Y luego, con estas cosas locas de los proyectos,
sí que me gustaría ya para finalizar,
mostrar este proyecto
que me parece muy interesante, porque hay veces
cuando hacemos proyectos en el cole que hay temáticas que dices
no sé qué, no sé qué va a salir de aquí.
Este grupo pensó sobre suicidio
y yo dije no sé qué proyecto vamos a sacar de aquí.
Entonces, bueno, os voy a poner el vídeo porque salió algo bastante interesante.
Somos de las y venimos a hablar sobre un tema del
que se habla mucho últimamente Este tema son los suicidios
y no es que haya muchas soluciones para prevenirlo.
Una de las soluciones es el teléfono de la esperanza.
Si un suicida llama este número tendrá ayuda de un psicólogo,
pero con ellas intentamos prevenir el suicidio de una forma amistosa.
Nos hemos dado cuenta
de que en España hubo 4.3 suicidio.
Por lo menos.
España está en el nivel 59 de la lista de suicidios
de todos los países con Groenlandia en el primer puesto.
Y esperemos que estos números tan altos bajen.
¿Bueno, bueno,
mucho hablar de los suicidios, pero qué hay de nuestro proyecto con velas?
Queremos que la gente suicida hable por chat con personas de sus mismos gustos
y se hagan amigos.
¿Pero como conseguiremos eso?
Lo primero, investigamos y encontramos que muchos suicidas publican
que se quieren quitar la vida
en redes sociales como Instagram, las detectaría ciertas publicaciones
y le enviaría un mensaje al suicida que ha publicado ese mensaje en las redes
de ese mensaje le llevaría el que tiene un cuestionario
con preguntas sobre sus gustos.
Si vemos que otra persona que también ha hecho el cuestionario
tiene gustos similares a la otra, meteríamos a los dos en un chat privado
para que hablen entre sí, se conozcan de esa forma.
Sabían en voz y con suerte, vicaría, los dos suicidios.
Esperamos que este vídeo os haya servido
de información.
Veis que al final
parece que de una cosa tan así salió un proyecto interesante
porque vieron que había un bot que podía descubrir dentro de las redes sociales
que comentarios y estaba Está bastante chulo, vamos.
Y ahora que andamos trabajando esto, voy a hacer una primicia.
Esto lo vamos a presentar dentro de poco la Federación y la feria que tenemos
ahora en junio.
Pero mira, ahora estamos trabajando en un reciclador, pero este año,
esta vez con una cinta de transporte que luego tiene ese contenedor
a la derecha que gira y caen las cosas a Estaba totalmente automatizado.
El de la pecera era era manual.
Vamos a hacer todo así. Todavía estamos en ello.
Hoy hemos cambiado la papelera de reciclaje porque se ha pesado bastante.
Creo que hablábamos hacia la final de cartón, pero bueno,
ahí andamos y están trabajando en ello.
Igual con China, Ml con y con la placa china.
Estamos trabajando con ella para poder conectarnos a todo esto.
Y luego también estamos trabajando
en un proceso muy chulos, que es lo que esto lo conoceréis create
de IA de Microbit, que para trabajar el tema de la
con la plaquita de Microbit
y sobre todo en proyectos de movimiento como el que visto al principio,
pues ahora se pueden trabajar porque te ponen la microbit en la muñeca,
en la pierna y puedes controlar una serie de movimientos que haga tu cuerpo
y a ver si lo hacen bien o no, o hacer más ejercicio de menos ejercicio.
Y hay una superchulo
que estamos trabajando que es un botón anti violencia machista.
¿Entonces, según el movimiento que haga una mujer puede tener la pulsera,
la microbit y el movimiento que haga como él sabe qué patrona ha hecho la pulsera?
Pues podría estar llamando a
a una de emergencia para avisar de que hay una violencia de género.
Entonces digo que salen proyecto muy chulo,
de esas cosas que parece que no es nada, pero salen cosillas muy chulas.
Y nada.
Por mi parte
he dado las gracias a todos por escuchado
y que espero que os haya gustado los proyectos.
Tenemos tiempo para.
Muy bien.
Muchas gracias Chema.
Tenemos tiempo para algunas preguntas.
Mira aquí en el pasillo de mi derecha, en la 5.ª fila.
María.
Yo soy de primaria y hay veces que me supera un poco
cómo llegar a los alumnos de primaria y me han encantado todos los proyectos
que habéis hecho. En horabuena.
Lo que pasa que me me genera un poco de duda,
con todas las limitaciones que la Comunidad de Madrid nos está poniendo
con el tema de las de las del uso, del de los ordenadores y de las pantallas.
¿Cómo lo lleváis a cabo?
Porque a mí lo que me genera es que lo que nos están haciendo es frenar
todos estos proyectos, es decir, solo una vez a la semana, utilizarlo.
A mí lo que me están haciendo es déjalo,
porque no os damos la oportunidad de hacer todas estas cosas.
Entonces, como con todos estos límites, vosotros sacáis adelante estos proyectos,
pues con el área de tecnología robótica, porque está fuera de ahí,
te permite estar también tener como una sesión
más de poder trabajar esto dentro del área.
Estamos fuera de esa normativa, esa que podemos trabajar en sesión,
aparte de lo que trabaja en clase y bueno, luego regularlo demás.
Pero bueno, con esas ahora trabajo en equipo, compartiendo dispositivos y demás.
Al final sí que salen el tiempo,
pero básicamente del área de tecnología robótica básicamente desde ahí.
Cuántas horas tenéis una sesión a la semana
en la sesión a la semana
en sí esto tenemos dos, porque los mismos proyecto,
pero vamos, una sesión a la semana es pero empezamos desde primero
le vamos encarcelando desde primero hasta hasta 6.º.
Por ahí contamos con todo lo que también hay muchos programas de prevención
emocional, es todo un poco más bajos y lo que hacemos vamos creando.
Estábamos enseñando estos inteligencia artificial, diseño 3D y demás.
Para cuando lleguen a esto os enseñamos proyecto de artificial,
pero en el proyecto virtual salen proyectos de impresión 3D,
salen proyectos de cada uno, sale de la temática,
de lo que se han ido trabajando, salimos ahí.
Yo que soy muy partidario de usar la tecnología,
pero de que creen cosas con tecnología, porque
creo que no deben ser tanto usuarios sino creadores con la tecnología.
Entonces por ahí un poco la idea de que ellos al final
acaban teniendo un proyecto que al final es que cambia.
Le vais a hablar aquí,
pero cuando hacemos en la feria de ciencia en el cole veis en los está en la mesa.
Los niños cuando comentan un proyecto suyo es que es
hablan de una manera diferente.
Te lo te lo llevan, se lo llevan allí al proyecto y te enamoran.
Él sabe que es lo bueno,
pero con el área ya te digo, el área es fundamental para esto,
sobre todo porque fíjate,
lo ya lo introduces dentro del currículum y tienes una hora segura.
La semana de lo trabajas, pero cuando no está dentro de un área es
que el profesor de matemáticas, que el que de naturaleza
lo quiera trabajar o no lo quiera trabajar,
entonces también incluso puede pasar que hay algunos cursos que se trabaje,
otros que no en el así porque el profesor, la profesora
le gusta más en el bebé a lo mejor menos porque la tecnología robótica
yo volvemos a mi cole, pero nos aseguramos que todos pasan por ahí.
Creo que es algo, algo bueno por eso.
Bueno, bienvenidos de nuevo.
Después del del descanso, tengo aquí a Jorge Lobo que nos va a hablar.
También es primaria y nos va a hablar ahora aquí nos vamos a salir
un poco del tiesto porque vamos a meter robótica y placas que es esta placa.
Es hechiza, creo que nos la quedan en la en la comunidad es otra.
Lo importante es coger la idea y luego eso
hacéis la la transferencia de conocimientos a las placas
que os dan en la Comunidad Madrid, que son muy parecidas en realidad.
Está claro.
Jorge ha cogido de China porque él diseñó colaboró en el diseño de esa placa.
Así que robótica e inteligencia artificial con e-learning
como nosotros, pues está Jorge Lobo.
Gracias, gracias.
Bueno, pues
buenas tardes y lo primero agradecer
estar aquí otra vez.
Y efectivamente yo voy a hablar un poquito de
una capa más sobre la programación y la inteligencia artificial
y es meter esa capa de robótica.
Lo que voy a hacer es hablar primero de herramientas,
las que utilizo yo normalmente en el cole.
¿Luego mostraré algunos proyectos
que hemos llevado a cabo Y por último, contestar a una pregunta
que suele surgir, que es cómo de difícil es esto?
Normalmente, como dice Gregorio,
pues yo utilizo las placas de China
porque, entre otras cosas porque las hemos
diseñado entre tres compañeros
una persona que es de secundaria, José Pujol,
otra persona que es de ciclos formativos, Xavier
Rosas y yo que soy de primaria y metimos en esta placa
todo lo que creíamos que era interesante para trabajar en robótica y programación.
Y como software contamos con él, que es un clon de Scratch
en el que se puede trabajar también
con machine learning gracias a Learning Ml.
¿Qué es lo que
tiene la placa?
Pues un montón de sensores y actuadores, lo cual nos permite trabajar
desde primaria hasta secundaria.
Ya os comento que
mis compañeros lo han utilizado en secundaria y en ciclos formativos.
Entonces tenemos desde un yo distintos diodos LED,
leds RGB, tenemos sensor de luz,
pulsadores, acelerómetro que nos permite saber en qué posición
está la placa para moviéndola, poder también trabajar con ella.
Micrófono, es decir, un montón de dispositivos,
con la ventaja de que ya están integrados en una placa,
que es uno de los problemas que veíamos principalmente
cuando trabajábamos, que yo empecé hace ya bastante.
Creo que era el año 2013 2014.
Trabajaba con Arduino y con placas protoboard, que son unas placas
con agujeritos donde tú metes los cables y vas montando ahí el circuito,
lo cual es muy interesante porque te permite fijarte en
hacer ese trabajo de precisión,
de mucha concentración para saber dónde tienes que conectar.
Pero es verdad que eso llevaba bastante tiempo
a la hora de montar el circuito y con esta placa, que en principio
era un escudo para Arduino, es decir, se clavaba encima de la placa Arduino,
pues lo que queríamos era centrarnos en la programación
y dejar un poco más de lado el tema de montar
el circuito.
Con el tema del software.
A mí me gusta siempre empezar así.
¿Cuando hablo de inteligencia artificial
en el aula, dos preguntas antes de empezar a trabajar Es pertinente
trabajar con inteligencia artificial en el aula Y es adecuado cuando
vamos a utilizar una herramienta?
Creo que es importante tener claro que
esa herramienta tiene una justificación, una justificación que nos ayude a trabajar
los contenidos que queramos desarrollar y a trabajar
esas competencias que queremos que nuestro alumnado adquiera.
Esto es a lo que me refiero con la pregunta de si es pertinente.
Y luego, por otro lado, si es adecuado.
Aunque hay algunas herramientas que pueden ser muy interesantes
para trabajar en el aula, tenemos que tener en cuenta también
que las directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial
debemos tenerlo
en cuenta porque puede que una herramienta
sea muy interesante pero no cumpla,
pues a lo mejor la protección de datos que necesitamos.
Entonces siempre parece curioso
que venga a decir esto en una charla
sobre inteligencia artificial, que es contraintuitivo.
No es bueno, pero nos vas a hablar de inteligencia artificial, no de no usarla.
Nada más lejos de mi intención.
Yo estoy muy de acuerdo en utilizarla, pero también teniendo en cuenta estos dos
aspectos, no utilizarla por utilizarla, que
es verdad que en estos últimos años ha habido una expansión
y quizás nos dejamos a veces cegar por la brillantina
y por los destellos
que nos dan estas aplicaciones.
Y a veces hay cosas que podemos lograr para trabajar
esas competencias que no necesitamos la inteligencia artificial.
Y a veces hay herramientas que quizás
no deberíamos usar porque no cumplen las condiciones.
Aquí como vais a tener luego las presentaciones,
voy a pasar esto un poquito rápido para ir a los proyectos,
pero bueno, tenemos que tener en cuenta
todas estas características
de las aplicaciones que vayamos a utilizar.
Y uno de los primeros
documentos en los que se habló de la adecuación
a la hora de utilizar estos estas aplicaciones en el aula
es el Consenso de Beijing, que también lo tengo aquí enlazado.
Un pequeño resumen por si es interesante, pero que básicamente
lo que nos habla es que la IA en el proceso de enseñanza aprendizaje
debería fomentar un uso justo e inclusivo de la inteligencia artificial.
Garantizar que la inteligencia artificial
promueve la equidad entre géneros y contribuya a la igualdad de género.
Velar por la aplicación ética
transparente y verificable de la IA en el contexto educativo.
Esto se me ha cortado al hacer el PDF, pero me imagino que luego saldrá bien
y realizar un seguimiento, una evaluación e investigación constante al respecto.
Y bueno,
pues a la hora de hablar de la adecuación
de una herramienta, a mí me parece muy interesante
un documento que partió del INTEF en el año 2024,
que también tenéis aquí enlazado, que nos habla de
cómo de adecuado es utilizar una herramienta o no
en función de la perspectiva de la protección de datos.
Tenemos aquí un pantallazo para que veáis un poco cómo lo organiza.
Viene el nombre de la herramienta, una pequeña descripción
si es software libre o privativo, si requiere registro, una serie de notas
y bueno, una clasificación que como veis es muy intuitiva.
Si es verde, pues es que se puede utilizar con confianza,
si es rojo es que no se recomienda utilizar.
Si es amarillo, pues hay que tener ciertas precauciones o
tener en cuenta algunos factores.
Una vez dicho esto,
no os voy a hablar mucho de Learning ml
porque ya ha sido bastante mencionado y lo conocéis perfectamente,
pero es la herramienta que yo he elegido
desde hace muchos años para trabajar con inteligencia artificial en el aula.
Igual que comentaba antes.
Chema Pues yo empecé con Machine Learning for Kids,
teníamos ciertos problemas que él ya ha comentado
y en un momento dado Juanda Rodríguez pues dijo Oye,
pues yo puedo crear una herramienta que
que puede solventar estos problemas
y las razones para trabajar con esta herramienta.
Con Learning Ml es primero que está basada en software libre,
que a mí es una elección que me interesa mucho.
De hecho, ahora al intentar poner la presentación,
yo he tardado más que cualquier otra persona, porque al
ser un ordenador con Windows yo no me manejaba.
Yo suelo utilizar software libre para todo,
entonces eso es una elección personal muy importante.
Se puede utilizar sin registro, no rastrea ni usa datos de los usuarios,
tiene versión de escritorio aquí en la Comunidad de Madrid.
Está integrada dentro de Max.
¿El sistema operativo que se distribuye gratuitamente y de software libre
y tiene
un entorno basado en Scratch, lo cual es un
un avance o es un paso más
cuando hemos trabajado con programación en Scratch?
Pues es simplemente añadir unos bloques más.
El alumnado se siente de alguna manera en un sitio seguro, reconocible.
Ya sabe cómo funciona todo el flujo de trabajo y es simplemente
dar un pasito más para integrar estos bloques
de machine learning.
Y tenemos la suerte de que hay un software disponible
para estas placas hechiza que integra ya Learning ml,
con lo cual tenemos un conjunto que nos permite trabajar
programación, robótica e inteligencia artificial.
Las dos patas que tiene es, por un lado hechiza blocks,
que sería toda la parte de control del hardware de estas placas
y Learning ml, tal y como lo conocéis, está
totalmente integrado dentro de del software.
Entonces la parte de Learning ml es exactamente igual,
pero cuando hacemos clic en el y
Blocks nos lleva a este clon de Scratch
igual que el de Learning ml, pero con unos bloques específicos
que lo que nos permiten es trabajar con los diodos LED, con el LED RGB,
con el sensor de
temperatura, el sensor de luz
entrada
mk, MK, que tiene la misma funcionalidad que las placas Mackey, Mackey.
En fin, que tenemos un sistema bastante amplio en
en una sola placa y con un ecosistema bastante integrado en lo que podemos
en el que podemos trabajar estas tres cosas programación
robótica e inteligencia artificial.
Después de esto, pues os voy a mostrar
algunos de los proyectos desarrollados en el cole.
Yo no lo he dicho, ahora mismo estoy en el programa Código
Escuela 4.0, pero mi cole es el de Vega en Carabanchel
y estos son algunos proyectos que hemos hecho allí.
Este es una
versión un poquito
antigua de algo que ya os ha enseñado Chema.
A ver si
esto se acaba.
El anuncio.
Esto era la primera versión de un clasificador de
de basuras como el que enseñado Chema, pero con una versión bastante más antigua
y con un cubo hecho con cosas de reciclaje,
con una simple caja de pan de cartón que tiene un servomotor que se mueve
a un lado o al otro para poder clasificar distintos tipos de residuos.
Quitarlo.
Este es uno de los
proyectos que más he repetido,
porque tiene algo que a mí
me interesa mucho y es la conexión de
el área de de Plástica
con la tecnología.
Muchas veces y antes Chema lo ha comentado, es muy interesante
tener el área de tecnología
porque tienes un momento que está dedicado
a la programación, a la robótica,
a cosas muy concretas, pero a mí me parece también muy interesante.
Cuando tú aplicas esa robótica, esa inteligencia artificial
o esa programación dentro de otras áreas, y el área de plástica
es fantástica para esto, porque puedes trabajar
en muchísimos proyectos que luego animas de alguna manera.
En este caso lo que hicimos
fue maquetas de unas habitaciones y si recordáis la habitación
que nos han puesto antes, en la que se decía enciende el ventilador
o tengo calor o no puedo ver
y mediante un modelo de texto
nos iba encendiendo la luz en Scratch o apagándolo o lo que sea.
¿Pues eso lo llevamos al mundo físico
a través a través de esta
plataforma en la que
tenemos un asistente que dice Qué puedo hacer por ti?
¿Tengo calor, vale?
Enciendo el ventilador y tenemos las creaciones del alumnado.
Como podéis ver, sus distintas habitaciones,
cada cual con su estilo,
en la que un servomotor se convierte en el ventilador
y un diodo LED se convierte en la lucecita que va a iluminar la habitación.
Esto nos permite que cada persona se exprese
artísticamente creando la habitación como quiera.
Tenemos por un lado la fase de dibujo,
por así decirlo, en la que decora su habitación.
Tenemos otra fase en la que, como veis, crea
mobiliario en 3D con cartulina o cartón.
Voy a parar esto un momento porque me parece también interesante.
Si os dais cuenta, aquí tenemos una habitación doble con dos pisos.
¿Por qué?
Pues porque a esta alumna en concreto esto era una alumna,
le pareció interesante que su casa tuviese dos pisos.
Es decir, también tenemos esa posibilidad
de ampliar, de personalizar,
de que cada persona pueda hacerlo muy a su gusto.
Vamos a ver luego otro ejemplo
en el que
en vez de tener dos pisos, pues tiene dos habitaciones
pero están un al lado de la otra, creo que es el siguiente.
Bueno, aquí
veis que también lo que nos permite trabajar
con estas tecnologías es
que las adaptaciones de ampliación son muy sencillas.
Antes veíais que teníamos un proyecto con Solo el gatito,
que era nuestro asistente, y este equipo están formados por dos personas.
Como acabó antes, pues decidió que podía poner un fondo
a la habitación, cambiar algunas cosas y decorarlo de otra manera.
La ampliación viene dada, pues de una manera súper sencilla.
¿Ya has acabado el Proyecto mínimo viable?
Pues ahora puedes mejorarlo como metiendo fondos, metiendo sonidos,
metiendo lo que tú quieras.
Aquí se ve bastante bien.
Estos son unos pequeños soportes que hicimos con la impresora 3D
para sujetar los los servomotores
y aquí es donde iba el LED.
Todo esto fue una mejora.
Este era del segundo año que lo hacíamos porque en el primero
iban insertados en la propia habitación
y luego con la práctica pues ya te das cuenta de que sí
puedes hacerlo más sencillo, en este caso
con los soportes para simplemente encajarlos en la habitación.
Te ahorras tiempo, te ahorras también
que tengan que hacer cortes y
que tengan que romper de alguna manera sus habitaciones.
Y bueno, pues son pequeñas mejoras que también se van haciendo
con con las distintas iteraciones.
Aquí se ve lo que os comentaba.
Otra de las habitaciones más representativas,
que en este caso eran dos, una al lado de la otra
y que tenían una puertecita para comunicarse.
En fin, lo que os decía son cosas bastante
bastante personalizables.
Esto es otro proyecto.
Este es llevó el año pasado a la Feria de la Ciencia y lo que tenemos
pues es un modelo de imagen en el que otra vez la.
La educación artística, la plástica tiene mucho que ver.
Aquí tenemos dos animalitos, un perro y un gato.
Esta es una práctica que hicieron en parejas.
Se pusieron de acuerdo en cada pareja para ver quién hacía el perro,
quien hacía el gato y luego se entrenaba un modelo con comida que era para perros
o era para gatos, mostrando el alimento
en cuestión a la cámara.
Se ponía contento el perro moviendo la cola o movía la cola el gato.
Y aquí tenemos.
Exponiendo su trabajo en la Feria de la ciencia.
Y lo interesante de esto,
como ya os imagináis, es no solo hacerlo,
sino tener estos puntos de encuentro en el que el alumnado presenta su trabajo
y se lo expone a personas, en este caso a adultos.
Y es fantástico porque es un
un proyecto tan suyo y
tanta seguridad, porque es algo en lo que han trabajado
que es que merece la pena verlo.
Otra de las cosas que hacemos en el cole desde hace tiempo
lo digo porque a lo mejor sirve como idea es
pequeñas exposiciones para las familias con todas estas cosas,
no solo con las cosas de ciencia y tecnología,
sino con contenidos que han trabajado durante el curso
en vez de hacer el festival típico
que durante muchos años hemos hecho.
Lo que hacemos son exposiciones de sus trabajos de clase
y creo que merece mucho la pena
porque están exponiendo sus trabajos
en los que han invertido mucho tiempo.
Además, en nuestro caso, elige el alumnado lo que quiere exponer.
De hecho, hay algunos años en los que se quedan
proyectos de estos de tecnología que a mí me interesan más
y que creo que son como muy chulos y ponen otros como enseñar sus cuadernos.
Creo que es muy interesante dejarles esos espacios de exposición
porque nos dice también cuáles son sus intereses
y como decía antes, como son sus propios trabajos
en los que han invertido tiempo, están felicísimo de
exponerlos y
nos damos cuenta de que han entendido las cosas
y de que han sabido luego transmitirlo a los demás,
lo cual nos nos lleva a saber que realmente
ese proceso de enseñanza aprendizaje ha sido muy fructífero.
Otro de los proyectos,
un una barrera de parking
que reconoce matrículas,
en este caso tuvimos que cambiarlo y en vez de números
lo que hicimos fue cambiarlo por formas geométricas,
porque el
el modelo con números no acababa de funcionar bien.
Y llegamos a esta solución de compromiso
que también nos sirvió bastante bien.
Y uno de los últimos proyectos
en los que estamos utilizando también
piezas de Lego hay.
A ver, no se me pone en pantalla completa, pero creo que lo veis bastante bien.
Es una caja hecha con piezas de Lego que cuando detecta la cara
con la que ha sido entrenada se abre y si no, pues se cierra.
¿Y ahora,
como os decía, cómo de difícil es esto?
Pues es tan difícil como queramos que sea.
Por un lado, lo importante es lo que hay detrás de estas prácticas.
Es decir, es muy interesante
que cuando hacemos un proyecto, estos artificios
o estos artefactos que creamos sean como el colofón,
Pero hay un trabajo previo que es donde realmente
se conectan los aprendizajes
y donde realmente se está dando ese proceso.
Ahora hemos visto cosas relacionadas con la robótica porque es un poco
lo que pedía la ponencia, pero si nos vamos a otros ejemplos,
por ejemplo, un de los trabajos que normalmente hacemos
es inteligencia artificial para el medio ambiente.
¿Para qué?
Para lo que quieran.
Tienen una fase de investigación para decir cómo podemos hacer
que la inteligencia artificial nos ayude a mejorar el medio ambiente.
¿Algo que sale muchas veces porque es recurrente
es el tema del reciclaje, pero ha salido temas como vehículos,
cuáles son los más contaminantes y los menos contaminantes?
¿Cómo podemos ayudar a reducir
la capa de ozono, es decir, de proyectos libres?
Van creando
a través de
esas investigaciones su proceso de aprendizaje y la integración
con la robótica, la programación o la inteligencia artificial.
Es como el punto final.
¿Esto lo quiero enlazar porque antes preguntábamos o preguntaba
a una compañera cómo compagino todo esto de la tecnología con la nueva normativa?
Pues es verdad que no se compagina bien porque sí tenemos menos horas
de pantallas y menos horas donde podamos aplicar la tecnología.
Vamos a tener menos tiempo efectivo, pero tenemos que pensar también
que hay una parte importante que no tiene por qué ser con pantallas.
Cuando estamos haciendo este tipo de trabajos
hay unos pasos previos de investigación, de creación de contenidos
que se pueden hacer sin pantallas, incluso cuando estamos trabajando con Learning
ml y vamos a crear un modelo de texto, un modelo de imagen en primaria.
Yo no hago modelos de números, pero también podría ser.
Podemos incluso escribir y buscar esas fotografías
o hacer esos dibujos previamente, para lo cual no necesitamos pantallas
y que sea ese tipo de pantallas el tiempo efectivo
en el que terminamos de dar forma a ese proyecto.
Entonces,
todo ese trabajo previo nos podemos liar todo lo que queramos
y la parte de crear un modelo y de robotizar
en realidad es bastante corta,
que es lo que os quería enseñar.
Esto en algún momento.
Yo lo he hecho en directo con Programando la placa
y viendo cómo se hace en cinco minutos.
Pero como aquí tenemos la problemática de que tienen que ser
estos ordenadores y demás, pues aprovecho
un vídeo de una
un evento en el que lo hice también a través de videoconferencia,
que os lo voy a dejar para que veamos que en nada cinco minutos
detecte cuando hay un pájaro para que nuestro
podemos tenerlo, fijaros lo lo pueda espantar.
Así que vamos a añadir
una clase de imágenes que va a ser pájaro, voy a poner ver
y otra que va a ser
no ver.
Y ahora directamente pues con la cámara.
A ver si me abre a
y pues no sé, Si te conectas de tu cámara,
desconecta la cámara y te funcionará seguro.
¿Vale?
Es lo que iba a decir.
Digo, igual se está peleando con.
Exactamente.
Vale,
pues aquí vamos a tomar unas cuantas fotografías sin pájaro en este caso.
Pues voy a ser yo. A ver, han salido 21.
Pues está muy bien.
Y ahora vamos a tomar unas cuantas fotografías
para cuando sí que haya un pájaro, que en este caso
pues también seré yo.
Pero con esta máscara.
Así que vamos a tomar también
un número similar de fotografías.
Y directamente le vamos a dar a que aprenda.
Al ser un modelo de imagen, pues tarda un poquito más
que si fuese de texto, pero no demasiado, como podéis apreciar.
Entonces el siguiente para la cámara de de la clase, que lo mismo
te va a dar problema con la cámara. Ah, sí, sí, sí, gracias.
El siguiente paso va a
ser probar nuestro modelo.
Lo vamos a hacer a través de la cámara
y en este caso dice que no hay ningún pájaro.
¿Y si tuviese la máscara?
Pues detecta que sí, que hay un pájaro.
Una vez que ya tenemos el modelo, pues directamente voy a pasar
la cámara al cámara.
Vale, gracias.
Me salen aquí los controles
y me despista porque no puedo cambiar fácilmente.
Vale, pues voy a
crear un proyecto muy sencillito
que será al presionar la bandera verde
por siempre.
Si detecta que hay un pájaro,
que eso lo vamos a hacer con los bloques de
de Learning ml.
En este caso con clasificar una imagen
que vamos a obtener desde el vídeo,
le vamos a decir que si lo que clasifica.
Está dentro de la
categoría de la categoría pájaro ver
tiene.
Es muy importante pues, que usamos la la misma nomenclatura,
la misma, el mismo nombre que le hemos dado a la clase.
Vamos a proponer que se mueva el.
Donde estas aquí el servo
que vaya a
35 grados.
Por ejemplo
durante un poquito de tiempo
0,2 segundos
y que luego.
Vaya a por ejemplo 135.
Vale, pues lo que voy a hacer ahora es añadir
la cámara.
Vamos a ponerle.
Que se vea bien.
Y. Ahora sí
podemos ver también al
espantapájaros.
¿Y si aparece un pajarito?
Nuestro espantapájaros
agita su escoba para echarlo.
Bueno, y como veis,
toda la programación tanto del modelo como
del programa de Scratch, pues han sido en realidad cinco minutos.
¿Es verdad que con el alumnado
es un poco más, pero qué es lo importante en este trabajo?
Ese trabajo previo de plástica en el que han hecho
la creación del espantapájaros, que es lo que al final nos lleva más tiempo
en una sola sesión lo podemos programar,
pero las sesiones de plástica,
pues han sido dos sesiones invertidas en unos trabajos
que implican recortar y pegar, que implican la planificación del
espantapájaros y que implican ese diseño, con lo cual,
bueno, el tiempo efectivo de pantallas lo tenemos reducido,
pero es verdad que hay un trabajo previo que podemos trabajar en otras clases
y en primaria, que es donde doy clase yo.
Tenemos la suerte de que como podemos ir integrando
todo de alguna forma más libre que en secundaria,
podemos hacer nuestros ajustes
y trabajar de esta manera de una manera más global.
Y esto es todo lo que os quería contar.
Os dejo un par de enlaces también a la web de China
y a la web de Learning Ml, aunque ya la tenéis bastante vista.
Y bueno, si tenéis alguna pregunta.
Encantado de contestar.
¡Hola!
hola, buenas tardes.
Me ha encantado lo de la posibilidad de integrar robótica, programación,
inteligencia artificial, pero me está dando la sensación de que depende del uso
de este tipo concreto de placas de China y en Código Escuela.
Lo que hemos recibido en los institutos ha sido Arduinos y Microbit.
Entonces.
No sé, enlazo un poco con lo que ha dicho
la compañera de antes, que yo estoy viendo dificultades.
En cuanto hay que tener cuidado con protección de datos,
hay que tener cuidado y limitar las sesiones con pantallas.
Hay que usar un tipo determinado de placas
que no se que no se nos han enviado con el código escuela.
Entonces Bueno, esto no es una queja, es simplemente un comentario.
¿Pero me gustaría preguntarte hay una posibilidad de poder integrar fácilmente
los kits que nosotros tenemos como código escuela con esto que nos propones?
¿Es decir, no estaría integrada la parte de robótica?
¿Cómo podríamos hacerlo?
Obviamente lo
lo mejor y lo optimizado sería
tener las placas, pero
la tecnología que
hay detrás de las placas hechiza.
¿Vamos a ver, se pueden programar igual que un Arduino?
Es decir, tú puedes utilizar una placa Arduino,
tienes que instalarle el firmware estándar firmada
que viene directamente en la ID de Arduino, la puedes encontrar.
¿Y el problema? Que
el problema, la dificultad que hay
es que el software está pensado para trabajar
con esos sensores y actuadores que ya habían integrados en la placa,
pero sí que tienes la posibilidad de utilizar algunos
de los pines de Arduino, las entradas y salidas.
Con los sensores que tú quieras y con los actuadores que tú quieras.
Es decir, vas a tener un uso limitado,
pero sí que puedes utilizarlo con placas Arduino.
Vale, gracias.
¿Y otra preguntita, aprovechando en el tema de evaluación,
como si nos nos puedes comentar un poquito cómo evalúas esto?
Si, esto
En mi cole no tenemos la asignatura de tecnología y robótica,
entonces yo estas actividades las
no lo tengo aquí para enseñaros, pero yo suelo
utilizar una rúbrica de evaluación que es conjunta,
viene con las partes
de los contenidos y con las partes, por así
decirlo, de programación, de robótica o de inteligencia artificial.
Son unas rúbricas muy sencillas que lo que hago es preguntar.
Digo preguntar porque aparte de hacerlas yo,
cada persona se auto evalúa
con la misma rúbrica un poco simplificada.
Entonces con, por ejemplo, en la que veíamos
que me gusta a mí mucho de las habitaciones,
pues las preguntas que además yo se las adapto mucho,
llegando a ser pues cosas
como la habitación me ha quedado muy bien, un poco regular podría estar mejor,
o sea, con un lenguaje súper llano y súper sencillo
para que cada alumno pueda identificar
el estado de su.
De su creación.
Y lo relacioné con una palabra
que hay algunas eso que son
como muy del día a día y cada una tiene una puntuación.
Pues sí, ha sido la habitación, me ha quedado muy bien,
son tres puntos y me ha quedado regular dos puntos
si se puede mejorar un punto, luego otra que es.
¿En cuanto a el programa de Scratch
con Learning ml has incluido
mejoras como audios como es que te estoy hablando de memoria
y ahora mismo no recuerdo exactamente, pero eso has incluido
mejoras como audios, otros personajes, una serie tal?
Si bastantes, algunos o no, no lo he hecho.
Y entonces según esa rúbrica se van
evaluando de una de una manera bastante sencilla.
Muchas gracias. Nada.
Todo esto teniendo en cuenta
que la evaluación no es de la práctica
solamente, sino de todo integrado, y que estas notas,
por ejemplo, van para educación artística.
En ese caso.
Más tiempo.
Tenemos tiempo para una pregunta más, si la hubiera,
gracias que.
¿Habilidades de pensamiento?
¿Puede repetir la pregunta para que quede grabado? Sí.
Buenas tardes, Si dentro de la rúbrica que planteas también evalúas habilidades
de pensamiento de orden superior, las rúbricas son muy sencillas.
La respuesta rápida es no,
porque las rúbricas.
Lo que me interesa es que también
el alumnado sea quien se evalúe.
Entonces
hay algunas cuando sí
que hacen trabajos en equipo, por ejemplo, sí que
se hacen preguntas sobre cómo han estado en ese equipo,
el nivel de participación, pero son todo preguntas como muy orientadas
a calificar o a evaluar su trabajo desde el objeto que han creado.
Muchas gracias.
Muchas gracias, José.
Pues nada.
Vemos las gracias otra vez a Jorge.
Muchas gracias.
Muy bien.
Y vamos a pasar de de.
Hemos tenido dos presentaciones de de primaria
y ahora vamos a pasar a secundaria.
Bueno, lo primero, muchas gracias por llamarme
para presentar el proyecto.
Yo vengo de un instituto,
El Burgo Ignacio, que está en Las Rozas
y tenemos alumnos que son.
Tenemos este centro precedente.
TGD es centro también de de FP, de Ciclos
Formativos, de de Electricidad, Electrónica, Informática y Comunicaciones.
Y luego también es dentro que tiene aulas de excelencia.
Entonces tenemos ahí una mezcla
que es muy mezcla de alumnado, pero que a la vez también
para hacer proyectos de tecnología.
Es muy interesante porque
porque tenemos alumnado muy bueno, alumnado,
tenemos mucho alumnado TEA que parece que no,
pero para el tema de programación, inteligencia artificial y tal,
luego está relacionado que se le da especialmente bien.
Y luego además con el tema de los ciclos formativos, tenemos profesorado,
creo yo que muy técnico, no solo no
tanto de de tecnología, que yo soy de tecno,
pero luego hay mucho profe, eso de electrónica, de electricidad,
gente que te puede ayudar con muchas cosas de tecnología,
entonces es muy interesante.
A mí me gusta mucho este centro y de hecho llevo poco tiempo en él,
pero me gusta mucho por eso.
Entonces, a principio de curso
yo cogí 4.º de la ESO
y bueno, a mí me encantan las metodologías activas y
y bueno, que los niños hagan proyectos reales
que luego puedan aplicar a resolver problemas de la sociedad.
Entonces se nos ocurrió que participan en retoque, que seguro que lo conocéis.
El concurso de ES de la Fundación Endesa
es un concurso de tecnología
que en el que el formato final es una feria
en la que tipo la Feria de la Ciencia que hablaban antes, en la que
los alumnos llevan sus proyectos y
y los exponen tipo feria, van pasando profesores de distintos
institutos y colegios y entonces los los alumnos tienen que ir vendiendo su su
el producto que han creado y convencer a
a los profesores que van pasando que luego van a ser los que votan al final para
la votación final porque dan
distintos tipos de premios según el
la categoría, distintos premios
y entonces ellos tienen que convencer, enseñar su proyecto,
hace unos folletos, hacer carteles y luego que la cosa enseñarla
bien y explicarla bien.
Entonces bueno, se nos ocurrió participar en el
en el concurso de Endesa y.
La idea es ir a meter el aprendizaje servicio,
que es hacer proyectos de tecnología pero que sirvan
para resolver un problema social.
Entonces en.
¿Pues empezamos a pensar bueno, qué vamos a hacer
Entonces el tema actual es la inteligencia artificial,
los humanoides que van a venir dentro de muy poco, bueno, que ya están ahí,
pero que parece que van a llenar la sociedad en pocos años y luego también,
Pero cómo
podíamos conectar el humanoide y la inteligencia artificial
con que nos pueda aportar a nosotros y ellos?
Bueno, al final los lo van a contar ellos porque he ido
recopilando distintos vídeos, pero hago un breve resumen.
¿Bueno, pues cómo podían ayudar?
¿Cómo podía ayudar un humanoide en un instituto?
Entonces salió el tema del bullying, el tema del acoso escolar y.
Y no solo la
sino las emociones que puede experimentar un adolescente en un instituto.
Y entonces la idea que tuvimos un poco entre toda la clase
fue hacer un humanoide
que sirviera para acompañar al al estudiante de educación secundaria.
Bueno, también podría valer para colegios,
de forma que
los estudiantes le pudieran hacer preguntas relacionadas.
Es que estoy nervioso.
No sé por qué estoy sintiendo esto y que la humanoide les contestará lo mejor.
¿Estás nervioso porque?
Porque no estás gestionando bien esto
como respuestas relacionadas con sus emociones.
Entonces.
Bueno, de ahí en el tema,
primero mandar un vídeo del equipo y tal
y luego ya como a mitad te mandan
que mandes un vídeo como de de lo que se ha hecho al final.
Bueno,
esto es el 16, la feria es el 16 de junio, entonces todavía nos queda por terminar.
Pero bueno, esto es lo que hemos mandado de momento
ahí espero que os.
¿Así un mini vídeo de la idea, no?
Sabemos que uno de cada tres niños y niñas han sufrido
bullying en algún momento de su vida y una de cada diez lo sigue sufriendo.
Ciberbullying a día de hoy.
Por eso, desde luego.
Etxeberria, un colegio público de Las Rozas de Madrid.
Estamos muy concienciados sobre este asunto.
Hemos querido combinar una inteligencia artificial que sea capaz
de ayudar a todos los alumnos con sus problemas psicológicos.
Por ello,
nuestro proyecto se puede conectar directamente con un montón de objetivos
de desarrollo sostenible. La Agenda 2030.
Pues bien,
este proyecto se puede aplicar a institutos tanto públicos
como concertados, como privados,
porque es una ayuda para todo tipo de estudiantes que lo necesiten.
Pero también se puede extrapolar a un montón de empresas como
para las que necesiten ayuda para sus empleados.
Concursos, retos.
Queremos participar
y es Ignacio Echeverría, Seguro va a destacar con el mío tecnológico.
Queremos demostrar que todo reto que tengamos lo vamos a superar.
Mate Rap para
este último es el
profesor de matemáticas que encima afea las matemáticas.
Entonces lo metió ahí. Bien, entonces.
Bueno, este es el mini vídeo que entregas.
Como este va a ser el producto que vamos a crear.
Entonces
luego hicimos un poquito más largo como para que este no lo hemos entregado.
Pero bueno, para que entienda, más de tres niños y niñas
han sufrido bullying en algún momento de su vida
y uno de cada diez los sitios sufriendo ciberbullying a día de hoy.
Por eso
desde luego que nació Echeverría, un colegio público de Las Rozas de Madrid.
Pintarlos en la careta.
Perdonadme, que es que me he equivocado de vídeo.
Este era bueno.
Os lo cuento primero un poco resumen Básicamente es la idea del proyecto.
Era eso, generar no solo la guía que hablara,
que eso la hacemos con Scratch, cuando no Scratch Stretch, que es una especie
de Scratch pero modificado.
Pero para
ello la queríamos meter en algo físico, en un cuerpo.
¿Vale?
Entonces se nos ocurrió la idea de proyectarlo
con un proyector en una superficie medio translúcida.
Vale.
Entonces, a raíz de ahí.
Teníamos que generar la cara
que han utilizado ya para generar la cara
para hacer la programación en Scratch, que, que
que han tenido que ir generando cada cada expresión de la cara
la han tenido que generar con ella, pero luego la programación de la boca
y lo que va diciendo lo tienen que conectar con los servicios
web, estos, los AWS, los Amazon Web Services para que lo pase a texto speech
y luego que lo vaya sincronizando con la boca y esas imágenes de la boca
que en realidad son las vocales que están asociadas a cada sílaba,
pues también han tenido que ir haciéndolas con
y luego programar que mediante listas en Scratch.
Vaya asociando esas sílabas que va diciendo a la imagen de la palabra ellos.
Lo explica muy bien ahí vale, ahora, luego os lo pongo entonces bueno.
Entonces
ellos le han metido IA en la parte de la cara, esa cara que luego proyecta.
Luego tienen que meter cosa física, óptica, porque le ponen un proyector
y del proyector
tienen que utilizar una lente angular y de ahí un espejo
para que no fuera tan larga la distancia y luego la.
Luego la IA en la generación de la cara, la programación de la cara
y luego además ella tiene que entender lo que tú le preguntas.
Entonces, para ese entendimiento de lo que le estás preguntando, utilizamos
Google Teachable Machine.
Con el dicho del machine.
Ellos generan generar una lista de preguntas
que pueda hacer un adolescente a la especie de psicóloga
y luego una batería de respuestas
que los programas con las caras con el texto de los Amazon Web Services.
Además, la
idea también era como el concepto este en psicología que
que se les ocurrió también a uno de ellos en el que se imitan los gestos
del paciente para que se sienta mejor cuando les estás hablando.
Entonces ahí se les ocurrió meter el tema de los servos
que asintiera y negara copiando a a
a la persona que estaba hablando con él.
Entonces ahí metieron la IA con Arduino y entonces para ello sí
que les tuve que hacer yo como un un una receta de cómo meterlo.
Esto sí, si os metéis en Google, el Machine te explica cómo hacerlo
para integrar
ese link de Google Matching, que tú lo puedes integrar con Scratch fácilmente
para integrarlo con la tarjeta Arduino, pues tienes que meter entremedias
JavaScript. Y
yo les hice como una guía, pero luego ellos la amplifican muchísimo más
porque les enseñas cuatro cosas y dices Madre mía, cuánto aprenden.
Y lo estuvimos haciendo y luego ellos lo hicieron mucho más.
Entonces, bueno,
os enseño a ver.
Esto y
eso. Pues eso, la
los Amazon Web Services, el machine, el tema de la óptica física,
que ya lo he comentado, Scratch,
el tema de la óptica para poder hacer ese vídeo mapping de la cara
en una superficie y luego la creación de la superficie
la hicieron con impresión 3D, el borde del marco de la cara y
luego estuvimos trabajando el temario de plásticos,
que también en tercero, en 4.º se ven plásticos en tecnología.
Entonces lo hicieron con polipropileno, intentaron deshacer los moldes,
luego al final lo dejaron plano.
Bueno, al final
trabajamos muchas más cosas de tecnología, no solo la inteligencia artificial,
los motores del cuello para sentir y para negar y
y luego la IA que se mete en la cara.
Y esos son los conceptos básicos.
Luego este folleto y todo lo hicieron ellos también.
Con IA nada vale.
Vale.
Entonces, recopilado de lo que del trabajo que hemos ido haciendo en clase,
pues videos caseros de que hemos estado haciendo con ellos,
entonces os los pongo para que lo hagáis viendo y al final
os pongo dos más dos pequeñas partes que ya se ve un poquito cómo funciona.
Que nos queda todavía un poquito hasta el 16, pero pero ya está.
Casi casi.
Sabemos que uno de cada tres niños y niñas han sufrido
bullying en algún momento de su vida y una de cada diez lo sigue sufriendo.
Ciberbullying a día de hoy.
Por eso desde el Google nació Echeverría,
un colegio público de Las Rozas de Madrid.
Estamos muy concienciados sobre este asunto.
Hemos querido combinar una inteligencia artificial que sea capaz
de ayudar a todos los alumnos con sus problemas psicológicos.
En el proyecto que hemos creado se llama terapia
para poder ayudar a las personas que tengan cualquier dificultad o problema
en el instituto. Ahí, combinando humanoides
con inteligencia artificial desde una forma sensible.
Empresas como con Sofía
o Optimus de Tesla están demostrando que este es el presente
principal con este proyecto es desarrollar una psicóloga robótica humanoide
para ayudar a los alumnos de un instituto de secundaria
con sus problemas, principalmente con el acoso escolar,
fomentando así la el
la conciencia sobre el acoso escolar.
Utilizar diferentes ramas de la tecnología
para en un proyecto real
y aplicando los conocimientos de tercero y 4.º de la ESO en un proyecto real.
También
Actualmente las. Los.
Los robots y los humanoides se están
desarrollando un montón y más aún con la inteligencia artificial.
Un ejemplo de ello son los robots de Tesla,
los de Hanson Robotics o los de figura y.
Por otro lado,
también el acoso escolar continúa y es un grave problema
para las instituciones escolares de todo el mundo.
Según la UNESCO, en 2024 se realizó un informe que más o menos
uno de cada tres alumnos han sufrido, ha sufrido acoso escolar
y esto es algo bastante preocupante.
Ya no es mucho
para la creación de la placa de proyección.
Hemos atravesado varios procesos y en este vídeo vamos a enseñar alguno.
Bueno, todos ellos.
En el primero usamos una placa de polipropileno
color carne translúcida y mate que intentamos derretir
con una pistola de calor sobre un molde cerámico.
Este aquí.
Sin embargo, esto no nos dio resultados, ya que
el calor no se distribuyó uniformemente
y no se retira bien.
El segundo paso por el que pasamos
fue muy parecido con otro trozo de polipropileno.
Esta es blanco, translúcido y mate que quisimos calentar
en un horno de casa para de esa manera alcanzarlo en un horno.
El calor se distribuía esta vez uniformemente, pero nos encontramos
con algunos inconvenientes, ya que el plástico
al cantar local en su composición, la translucidez se pierde por completo.
El acabado mate
se va y además aparece en burbujas.
El tercer y último paso consistía en una malla de cobre flexible
que colocamos sobre el molde de cerámica y colocando resina epoxi encima con.
Si conseguimos que se endurece y se adaptarse a la forma de nadie.
Sin embargo,
ya no quedaba translúcida y brillaba demasiado.
Nos queda un poco lejos, pero bueno, estamos usando esa cara
para polipropileno esquelético.
¿Está viendo si se saca Enrique?
No, no.
Como resultado final,
hemos decidido optar por esta placa plana de polipropileno
con un borde de plástico Verge reciclado de botellas recicladas,
diseñado en el programa Blender impreso en nuestra impresora 3D.
Al final,
hemos decidido con los métodos disponibles que teníamos, dejar la cara plana
utilizando una placa rosada de polipropileno enmarcada en una base 3D
de PC.
De esta manera tenemos garantías de que la imagen se va a ver nítida y clara,
ya que el polipropileno es un material que es bastante translúcido.
Vamos a ver, este es el camino de.
Media.
Pues entonces sobre todo que nos la podemos llevar.
Esta placa, claro, esta tiene que ser más lavada.
Para para permitir
una imagen óptima del humanoide sobre la careta.
Nuestro proyecto tenía que estar a una distancia de entre 0,8 metros
a 2,5 metros, lo cual era una distancia abismal,
así que decidimos acortarlo utilizando lentes.
Iniciamos utilizando lentes divergentes, pero estas no funcionaron
ya que se paraban los daños de la luz y nos quedaba una imagen mucho más alejada.
Así que decidimos utilizar lentes convergentes,
las cuales permiten agrandar la imagen
y por lo tanto acercarlo a la careta.
Pero nos quedaba, nos seguía quedando una distancia muy grande, así
que decidimos utilizar un espejo plano
que permitía una proyección.
Qué me enrollo. Paso.
Tenemos la cabeza cortar el cuello.
¿Cómo va esto? Así, proyectando bien,
pero no solo por.
Lo que tienes que tienes que
el ángulo recto
con los ojos cerrados, con unos movimientos.
Tenía que ser la misma cara.
Con los ojos en la misma posición, porque si no se vería como cerrando el ojo
más abajo. Sería muy raro.
Y por ejemplo, si nos vamos a todo lo que es la boca,
ahí ya se requiere una complejidad muchísimo mayor,
porque la misma vota por lo mismo, dientes,
etcétera, etcétera Y además teníamos que tener disfraces para
sonriendo boca siria, boca cerrada y boca abierta, naturalmente.
Entonces,
claro, para que la IA conceptualizada, como es una boca naturalmente abierta,
tenemos que darle pasando por razón de Google Ratón,
cyberbullying, ciberbullying,
diferencias, tipos,
porque se encarga de pasar la serie.
Cambia de disfraz de boca seria boca sonriente para que sea más dinámica y luego
intentaba pensar aquí un poco y flexible.
Y también hemos añadido Vale.
Y al final, bueno, ya termino, perdón,
sale ahí un poquillo, ya empieza a funcionar
cuando aparece una situación de acoso, como están en fase de prueba
todavía les queda un mes.
Es más comunes son insultos, burlas,
empujones o exclusión social
y el movimiento,
que ya lo consiguen también.
Está en periodo de prueba.
Es un momento que si lo dejamos algo mal.
Así que nada, si queréis verlo completo.
Se animó a venir al reto Tec el 16 de junio.
Cierra.
Perdón.
Y tenemos aquí a Antonio Prieto Sánchez
dar la murga y ves un proyecto no es aprendizaje
basado en proyectos de
primero de la ESO, Lengua Castellana
y Literatura, así que va a estar interesante.
Muchas gracias.
Bueno, buenas tardes a todos.
En primer lugar,
gracias a toda la organización del curso por haberme invitado a dar esta ponencia.
En segundo lugar, teniendo en cuenta la hora que es.
Voy a intentar ser lo más breve posible.
Además, todos los datos están en la base de datos del curso
y un poco utilizando la analogía que hacía Gregorio al inicio.
¿Pues yo creo que después de haber visto aquí todo lo que hemos visto de
placas, de humanoides, de robótica, etcétera, etcétera,
creo que este plato creo que va a ser mucho más liviano y espero además
pues arrancar alguna risa, por lo menos dentro del auditorio, no?
Lo más importante de este proyecto básicamente
es que es una situación de aprendizaje, porque sitúa a los alumnos
de primero de la ESO del centro donde imparto
la asignatura de Lengua y Literatura en un contexto real como es el Carnaval
y lo vincula al género lírico y a los conocimientos previos que
hemos estado dando a lo largo de la segunda evaluación.
Pero precisamente para fomentar el espíritu crítico ante las ventajas
e inconvenientes de la inteligencia artificial,
esa básicamente es la fundamentación de esta situación de aprendizaje.
Este es el índice que voy a seguir en mi presentación de la propuesta didáctica.
En algunos momentos iré muchísimo más rápido, pero vuelvo a repetir
porque toda la información al detalle está en la ficha de la actividad
y todas las evidencias, fotografías, imágenes,
etcétera que están linkado precisamente en esa ficha.
En cuanto al contexto, hay que tener en cuenta que la clase,
o sea el centro donde imparto es el arte y Gasset es un centro público.
En concreto imparto esta asignatura en la sede M87.
Es una sede que está especializada en deportistas de alto rendimiento,
concretamente especialmente, sobre todo de disciplinas
de acuáticas, de deportes, sobre todo de agua.
Hay otras dos sedes, otras está la sede que están en Consejo
Superior de Deportes y la principal que está
en la sede de Santa Fe en Puente de los Franceses.
Y precisamente por esto
tiene unas características bastante particulares que iré contando.
En principio, bueno, la propuesta estaba diseñada
para unas diez o 11 horas, aproximadamente diez, 11 sesiones.
Finalmente fueron 12
y tenemos en este aula concretamente, porque aquí además
las ratios van de una forma totalmente contraria.
Aquí el embudo va ampliándose a medida que van
avanzando los cursos y solo tenemos 15 alumnos.
Básicamente dentro de la programación
estamos en el segundo trimestre.
La materia de Lengua Castellana y Literatura, que conecta todo lo que
es el género lírico y todos sus elementos rima,
tipos de versos, estrofas, recursos retóricos, etcétera
Y el proyecto está diseñado sobre todo
pensando en el desarrollo competencial del alumnado.
Como objetivos didácticos hay Son todos estos.
Básicamente
queremos poner en práctica precisamente todos los conocimientos del género lírico,
pero vinculando al vinculándolas a la fiesta del Carnaval.
Valoramos también
todos los avances tecnológicos, sobre todo en lo que tienen que ver
con el desarrollo de la inteligencia artificial, al mismo tiempo que vamos
practicando y conociendo herramientas de IA generativa,
pero tanto de creación de textos, imágenes y sonido.
Por supuesto, analizamos en el proceso los sesgos, impactos tal
y como hemos aprendido en el curso
y también al final, lo que queremos, sobre todo
y principalmente, es desarrollar el espíritu crítico precisamente
de los pros y los contras que tiene esta tecnología.
¿Por qué es un proyecto competencial?
Pues la competencia lingüística, sobre todo si la tuviéramos que trocear
o dividir, se divide
en cuatro destrezas básicas como sabéis hablar, escuchar, leer y escribir.
En este caso, sobre todo haciendo especial hincapié en la valoración crítica,
pues de las diversas fuentes en las que obtienen información los alumnos.
Y en este caso concreto, en aquellas que
aquellas a las que acceden a través de la inteligencia artificial.
La competencia digital, sobre todo, está fundamentada en la
ventajas e inconvenientes que encontramos en la era digital, pero
también aquí, pues en el uso no solo creativo de estas herramientas,
sino también en fomentar el espíritu crítico de las mismas,
la competencia social o personal de aprender y aprender.
Un poco, como vais a ver en la mecánica de talleres que se ha desarrollado
el proyecto, en la propia autonomía, que se va poco a poco
fomentando en el alumnado la competencia ciudadana.
¿Por qué?
Básicamente porque queremos formar o creo, como profesor.
Esto es una premisa personal.
Yo siempre les digo que tenemos que formar a
buenas personas, buenos ciudadanos y buenos futuros profesionales
y en este caso ese estudio de las ventajas e inconvenientes de la IA
se conectan con el desarrollo de los objetivos de la Agenda 2030
y en cuanto a conciencia y expresiones culturales, porque
bueno, pues el conocimiento de la diversidad
artística y cultural de España, en concreto de una fiesta
tan popular como el Carnaval, pues tiene aquí básicamente
una especial importancia en su conexión además con el propio género lírico.
Tal y como hemos comentado antes.
Respecto a los contenidos, están
todos desglosados en la ficha, pero básicamente lo recoge
de estos tres bloques de contenido del currículo de la asignatura.
En cuanto a la metodología, es un aspecto importante porque porque han
se han utilizado varias metodologías,
el aprendizaje por debate
también el Visual Thinking ha sido muy importante
a lo largo de toda la puesta en marcha del proyecto,
pero además la propia, el propio método de científico
de todo el mismo, que es al final
observar, analizar, formular hipótesis.
Esas hipótesis se convierten en premisas
y esas premisas luego llevan a determinadas
planteamientos diagnósticos que han puesto en marcha
a lo largo de todo el proyecto
que colaborativo, porque no es un proyecto colaborativo
y por supuesto que ha tenido como resultado un producto final
en cuanto a la atención de la diversidad, pues aquí tenemos que tener en cuenta que
hay un denominador común y es que todos estos alumnos son
deportistas de alto rendimiento.
Esto quiere decir que muchos de ellos se levantan a las 06:00,
que llegan a clase a las 10:30, que comen en el comedor del centro,
pero que luego muchos vuelven otra vez a entrenar.
Es decir, no tienen apenas tiempo
y sus fines de semana se centran sobre todo en entrenar o competir.
Por lo tanto, la mayor parte de ellos apenas tienen tiempo.
A eso se suma el agotamiento y el cansancio
y las grandes presiones que tienen, no solo las propias de ellos mismos,
su propia autoexigencia, sino también las que en muchos casos
ejercen sobre ellos sus propios entrenadores,
clubes o federaciones, no siempre con un trato muy humano,
algo que no se dice muchas veces y también las de sus propias familias.
Y este es un elemento muy a tener en cuenta porque son alumnos con
realmente dificultades a la hora de poder llevar
un aprendizaje a lo largo de toda su etapa educativa normal.
Es muy complicado, por supuesto.
Luego también hay algunos alumnos
con atención, con necesidades especiales, en las que, sobre todo
en este caso el Visual Thinking, creo que era bastante importante.
Respecto a la evaluación se han utilizado distintas herramientas,
pues cuál es el proceso que hemos seguido a lo largo de toda
de todas las sesiones, en el que ha habido una interacción continua con todo el
alumnado, tanto en las clases magistrales, pero que esas clases magistrales
han ido también teniendo muchísima retroalimentación por parte del alumnado.
También la absorción de todo el proceso, el uso de herramientas digitales,
pero también el cuaderno del libro de texto, de los apuntes y por supuesto, la
retroalimentación que hemos ido dando no solo yo,
sino también una alumna que estuvo conmigo en práctica del Máster de Profesorado
para encauzar precisamente el trabajo y los momentos.
Pues todos.
Es que todo el proyecto ha sido precisamente cada momento
ha sido mirado con lupa,
todo el proceso ha sido evaluado a través
de todo lo que han ido haciendo poco a poco.
Ha estado muy pautado y organizado en Talleres
y hemos evidentemente valorado también su evolución.
Elementos que hemos valorado todos están en esta rúbrica.
Básicamente han sido estos cuatro elementos, aunque luego introducidos.
Introdujimos un cambio que luego contaré, que es el trabajo en equipo,
el proceso y organización, la adecuación al contenido, es decir, que
han seguido todo lo que se le ha pasado y la expresión oral al
que es la presentación final de sus proyectos, tanto oral
como en una presentación que tenían que maquetar en la última sesión.
En cuanto al cronograma, está
a partir de ahora os presento la presentación que realicé
y que es el eje vertebrador de todo el proyecto a lo largo de todas las sesiones.
Esto es lo que han ido viendo, ella
intentado resumirlos en algunos momentos, pero debéis tener en cuenta,
sobre todo en cuanto a las circunstancias de estos alumnos y también del centro.
Muy importante.
Es un centro público, pero no tenemos gimnasio, no tenemos
apenas recreo, no tenemos sala de informática,
no tenemos biblioteca, la sala de profesores enanas,
utilizar ordenadores en este centro porque no hay sala de tecnologías
a través de un carro.
Cuando no están desconectados, el sistema operativo no funciona
o se conectan a otro sistema operativo que no conocen.
O básicamente meter en el carro,
bajar el carro porque está en una segunda planta
y bajar a la nuestra que está en una primera.
Es una tarea quijotesca también
Muchas veces es asumir una actividad de pleno
riesgo el meter un ordenador en el aula porque nunca sabes lo que va a pasar.
Por lo tanto, quiero decir que
aquí nos tenemos que olvidar de salas de tecnologías y evidentemente, después
de todo lo que se ha visto aquí, sino que es otro contexto totalmente distinto.
¿Qué es lo que hacemos en la primera sesión?
Hay básicamente seis talleres.
El primero es el de la presentación, en lo que en el que intentamos
sobre todo introducir a los alumnos en el mundo del Carnaval.
¿Qué es el Carnaval?
Y al final esta es la Ley Motiv un poco que sigue y el concepto paraguas
del proyecto que Carnaval y poesía son exactamente la misma cosa.
Voy introduciendo poco a poco a los alumnos en el argot del carnaval,
en los distintos términos que deben tener en cuenta
para poder desarrollar óptimamente este proyecto.
Hablamos, pues, evidentemente, de la historia del Carnaval.
¿De dónde proviene?
¿Qué es una gota, qué es una murga, qué es una comparsa?
¿Por qué el Carnaval se ha convertido en una fiesta tan popular
y tan importante en aquellos himnos?
Bueno, aquí no está disponible.
Era básicamente el carnaval de Celia Cruz, la canción Y ya
una vez que introducimos estos conceptos vamos a dar la murga.
¿Por qué?
Porque lo que queremos precisamente es que nuestra voz sea escuchada
y vamos a intentar, a pesar de que estamos hablando de inconvenientes o ventajas,
pasárnoslo bien.
¿Qué es lo que tienen en común todas estas agrupaciones carnavalescas?
Pues que persiguen una parodia, una sátira social de algún elemento de actualidad.
Y qué es lo que.
De qué parte se componen precisamente estas agrupaciones
que en diferentes lugares de España realizan concursos
que son más o menos actuaciones de media hora en la que dedican muchísimo
tiempo y dinero y que además son fiestas de gran interés turístico y cultural,
pues se explicamos que todas estas partes son en las que se dividen esas voces.
¿Ellos qué van a hacer?
Pues van a hacer un popurrí de estribillos, básicamente seleccionando
tres estribillos de canciones y adaptándolas a una temática elegida.
Pero ponemos muchos ejemplos.
Aquí está el visual.
Fijaros, quiero solo reproducir este porque me parece representativo,
sobre todo por la relación que tiene con la asignatura, pues.
Vivo en un planeta
que habla la lengua de nuestra abuela.
Lenguas de Jaén,
lenguas diferentes con su identidad.
Que son deshoras
súper importantes, me han dicho en la escuela
y que nadie tiene derecho a imponer su manera de hablar
borrando el mensaje
de la libertad.
Escalerillas.
Escalera en Cancún, en su tienda
en Galegos a una marinera campiña
y las palabras Canta la, la, la, la la libertad
y la morirán y la lengua de muchas
generaciones de mi planeta.
La gente se pierde que la muchas los corazones
los corazones de los más.
Este es un ejemplo, por ejemplo, de esa conciencia
y expresiones culturales, no
en cuanto a la diversidad lingüística de España y que tienen además,
pues que fomentar esos valores de de respeto de nuestra diversidad lingüística.
Pero al mismo tiempo,
como veis también la introducción le vamos introduciendo poco a poco
en lo que es el concepto de tipo y lo importante, que no es solo la letra,
porque de hecho se les habla de que hay muchas personas en la comba del teatro
López de Ayala o en la COAC del Teatro Falla de Cádiz, que se dedican
todo el año simplemente a vivir precisamente de estas letras que componen.
Para estas agrupaciones y a lo largo de muchos ejemplos
que ponemos tienen distintos tipos, pues por ejemplo, en la introducción
de esta chirigota pues vemos simplemente lo importante
que es la puesta en escena y por supuesto también el lenguaje no verbal.
De ello solo pongo el principio porque no podemos.
Vivo con una pareja
que en la cama muy traviesa
muchas noches grita Antonio.
David hace un niño Teresa,
por favor, no hace más niño
que no caben en la mesa.
La señora Bueno, son muchos ejemplos
recogidos de distintas fiestas del Carnaval a lo largo de España.
Vale más actuales, menos actuales también.
Les ponemos además, pues alguna versión que hacen de alguna canción conocida
con este fenómeno de la hostería,
aunque ellos tienen ahora mismo todo el día en la boca y luego ya,
pues una vez que pasamos en esta presentación
de lo que es concretamente el Carnaval y de lo que son estas agrupaciones,
pues vamos ya a explicarles qué es lo que tienen que hacer en este momento.
Poneros en contexto, ellos solo tienen una.
Básicamente su cara es un poema y es un poema porque dos están esperando
saber si ellos van a tener que hacer
una estación de este sentido porque no tienen tiempo.
Y dos, saber con quién.
Como saben que es un proyecto en equipo, saber con quién van a tener que reunirse.
Y eso, pues claro, es básicamente su única inquietud en este momento.
Entonces, bueno, se les explica que es un
qué es un proyecto basado, o sea que es un proyecto colaborativo
basado en proyecto, en un producto final en el que tienen que relacionar
y poner en marcha todos los conocimientos sobre el género lírico
que van a trabajar en equipos y que al final
el objetivo es que compongan o adapten las canciones de tres estribillos
de canciones populares a una temática que elijan a través de un taller
que vamos a ir haciendo al principio, que les ayudará a decidir sobre cuál
es el tema y que por supuesto se les enseña la rúbrica.
Y evidentemente lo importante aquí está básicamente
todo lo que tienen que hacer es escoger los tres,
versionar y adaptar la letra de los mismos,
pero que tienen que relacionarlo con un tema de cómo afecta
el desarrollo de la inteligencia artificial
a los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las 2030,
que luego se la van a musicalizar con su uno, que luego, además de
con esa letra
en la que tienen que incorporar también y respetar la métrica y la rima
aproximadamente de esos estribillos, tienen que.
Editar
audiovisualmente esa letra a través de otra herramienta, como un vídeo,
y luego tienen que presentarlo, tienen que presentarlo y exponerlo todos,
participando más o menos en el mismo tiempo
y teniendo en cuenta todos los requisitos que tienen que cumplir.
Se les pone, por ejemplo, un vídeo de una de la serie Muga del Temple,
en este caso del de Gran Canaria, en el que bueno, pues si voy al estribillo
lo que hago yo con todos los residuos,
la canción de Luis Fonsi,
cada cosa en su sitio, depósito lo has dicho
si latas al cubo amarillo y el contenedor verde solo para el vidrio,
deposito en el cubo azul todos los papelitos
y como yo vea que no haces lo mismo te voy a obligar a recoger trocitos
Paso para que no.
Bueno, formamos los equipos, lo comunicamos.
Aquí ya se relajan caras de enfado, algunos de alegría
se les explica a todos los talleres.
Hasta ahora hemos estado en la presentación del proyecto.
Continuamos ahora con el taller de investigación.
Luego tenemos en el taller de Escritura Creativa, posteriormente musicalización,
el taller de edición audiovisual y las últimas son las actuaciones
en cuanto al taller de investigación.
Empezamos y esto lo vais a reconocer todos rápidamente, a hablar de qué es la IA.
Bueno, sigo un poco el proceso que hemos visto en el curso en primer lugar.
Bueno, pues primero como atiendo a su definición en la RAE
y aclaro que estamos hablando de un lenguaje informático.
Posteriormente les hablo de los principales recursos
tecnológicos que avances tecnológicos que han dado lugar
a esos modelos fundacionales como el de GPT, que son los que ellos conocen.
Y hablamos de esos conceptos como red neuronal y algoritmos
al mismo tiempo, porque se lo voy ejemplificando
además con cuestiones o cosas muy sencillas que ellos entienden.
No sé si se ven muy bien,
pero bueno, en las pautas de análisis morfológico que damos en lengua
pues hago un poco
esa red neuronal en la que estamos ante una palabra variable sí o no,
y esa palabra variable tiene grado si pues un adjetivo no, pues el resto.
O sea que quiero decir para que entiendan perfectamente cómo funciona.
Pero también bueno, aplicamos el learning ml, o sea, hacemos,
ya sabéis, la tarea que hemos visto todo de gatos, perros, blancos, negros.
Hablamos de cuáles son los procesos básicos de la inteligencia artificial
entrenar, aprender y probar que esto ellos como deportistas lo entienden muy bien.
Probamos un momento el Aquinate.
Posteriormente hablamos de un buen pron, de lo importante que
es además, para obtener una información lo más fiable posible.
A pesar de que tenemos sesgos e impactos, esto lo relacionamos con los elementos
de la comunicación, cosa que es importante y que ya han visto desde el principio
de curso. Y
por último, hablamos también de sesgos, impactos entre ellos.
Aquí pues simplemente el tema de las profesiones.
Ya sabéis que esto no los nos lo mostraron en el curso y a esto
y esto realmente le llamó mucho la atención.
El objetivo básicamente es que luego establezcamos un debate sobre estos
objetivos de la Agenda 2030 y veamos cuáles son los pros
y los contras en cuanto a las mismas de la inteligencia artificial.
Vamos apuntando en el pizarra todo lo que van
elaborando, vamos dialogando, resolviendo dudas al final.
Bueno, pues llegamos un poco a esto.
Hablamos, insisto, tanto de las ventajas como de los inconvenientes.
¿Pero qué es lo que ha pasado y que ha sido lo sorprendente del proyecto?
Pues que básicamente en ello finalmente decidieron hablar de las desventajas
en todas sus agrupaciones, quizás porque eran las que más entendían o quizás
porque ya en el ámbito de profesional las ventajas cuando se van mes y ellos,
bueno, para ellos es una ventaja, es poder copiar a través de la IA,
pero saben que no les trae nada bueno, claro.
En esta primer taller de escritura creativa
ellos no tienen ninguna herramienta tecnológica, no tenemos ordenadores
y simplemente les pido que tienen que pensar qué temática
quieren decidir y tienen que elegir tres estribillos de canciones populares.
Insisto además en que no es que no escojan por favor reguetón o ninguna música,
porque normalmente estas letras, bueno, pues adaptarlas no es tan fácil y
las van apuntando.
Son tres sesiones de taller de escritura creativa.
En la primera, básicamente
el objetivo es que al menos logren adaptar un estribillo.
Una vez que ya tienen adaptado ese estribillo, vamos más hacia adelante
y a través de la herramienta Notebook LM con una contraseña
de una cuenta que creamos directamente con la chica de prácticas,
creamos cuatro cuadernos, cada uno tiene una
un cuaderno y en la segunda sesión ya les ofrezco un ordenador a cada grupo
con el pro maestro que recordaréis
que nos ofrecieron en el curso, pero adaptado a este proyecto.
Bueno, aquí no está, no lo he incluido, pero claro que
en el que se tienen que comportar como murgas de carnaval, básicamente les
tiene que dar el contexto, cuál es el rol, etcétera
Todos los elementos importantes de un pron y para mi sorpresa, en la segunda sesión
empieza a escuchar cómo cuando van interactuando con la herramienta
y son críticos con ella como la mayor parte de las opciones
que le propone Notebook.
LM pues no se ajustan al esquema silábico de los estribillos originales.
En cuanto a lo que quieren, hay cosas que no entiendo.
Empieza a escuchar.
Para mi sorpresa la IA no me hace caso, La IA no vale para nada,
Es mucho más divertido que lo hagamos nosotros.
¿Para qué vamos a usar la IA si vamos más rápido nosotros?
En definitiva, excepto un grupo de los cuatro que formé, básicamente
todos adaptaron la letra de su propio, de su propio puño y letra.
Posteriormente, ya cuando teníamos todas esas letras,
porque este proceso de escritura creativa lo controlaba mucho, entonces tenían
que dejarme todo en un pincho, en un pen, no se lo podían llevar a casa.
No quería además que hicieran nada en casa, todo tenía que ser en el aula.
Pues ya empezamos con la herramienta de
una vez que teníamos ya todas las letras a musicalizar aquí.
El hito era que le pidieran distintas versiones de distintos géneros musicales
electrónica, pop, rock, música española, flamenco, es decir, lo que quisieran,
pero tenían que hacer pruebas con distintos géneros musicales.
Y luego os cuento cuál fue la sorpresa de las elecciones.
Y por último, el taller de edición audiovisual.
Una vez que ya tenían musicalizados sus estribillos,
pues utilicé la herramienta en vídeo.
Hoy aquí ya sabía que no iba a conseguir
ninguna actuación, evidentemente, como la que hemos visto del teatro
Manuel de Falla o de López de Ayala, era imposible, pero
quería que ellos se dieran cuenta de que la herramienta de inteligencia artificial
evidentemente era siempre mucho más potente si tenían versión de pago.
De hecho, cuando utilizaron sus créditos aquí en vídeo ahí o comprobaron que todos
tenían imágenes iguales en todas las letras,
pues dijeron que esto es un engaño, esto es un timo.
¿Cómo puede ser?
Pero ese era el objetivo que pretendía con esto.
¿Y qué pasó al final?
Pues que precisamente aquí comuniqué que iba a dar un punto extra
en la rúbrica para aquellas equipos
que decidieran esa letra que al final adaptaban musicalizados.
Actuar como una gota.
Es decir, no tenían que hablar simplemente mientras que sonaba la música, hacer
como una especie de delito o o actuación para ponerlos
en contexto de qué es lo que había decidido.
Porque había un alumno que no, cuya madre no quería
que ofreciéramos.
No he pedido autorización a la familia,
pero lo importante al final del proyecto
han sido los resultados.
¿Y qué resultados hemos tenido?
Pues de los cuatro equipos.
Para que hagáis una idea, el primer equipo a veces soy capaz de averiguarlo.
Su murga o su chirigota se llamaban Los Copian y su tema.
El tema principal ha sido el uso inadecuado de la IA para copiar.
No os voy a decir cuáles son los estribillos que han utilizado,
pero sí que a ver si alguien lo divino luego lo dijo.
¿Este es el resultado, vale?
Ti. Copié las respuestas
de mi chivato,
copié y pillaron a Olivia,
Copié.
Me pilló con el papel en las manos,
copié y me quedo solo un suspenso
porque.
Y mi madre me cubrió de palos.
Copié, copié y la charla nunca se me fue.
Copié, copié y la bronca no se la había
recordado.
Otra canción.
Me los volveré de piedra
para recoger mi tren.
Y aunque los profes
operación,
soy siempre el tipo que se copia.
Pero nunca sale bien replicar
para seguir cambiando.
Soportaré los partes y jamás me rendiré.
Y aunque el examen se rompa en cacharros, repetiré,
repetiré.
Voy a usar esta plantilla con la chuleta.
Que no me pillen mal al confiar.
Soy como la trompa que me engaña.
La misma nota y quiero probar.
Me da pena tanta biología, quiero un poquito de facilidad,
pero a ver, mírame y dime
profe, no veo mi nota y no puedo pasar.
Recordaré la bronca frente a todos.
Me los volveré de piedra.
Vale, La podéis escuchar completa dentro del
aula virtual, pero básicamente aquí han utilizado.
Se fue de Laura Pausini Resistiré del dúo anímico y Zapatilla del Canto del Loco.
Esta es la versión realmente más larga porque decidieron alargarla.
Las demás son de minuto y poco.
Lo digo porque ya aquí nuestro los humanos se ha levantado, Así que
en la siguiente chirigota, El amigo sin alma,
el tema elegido básicamente era la deshumanización de la IA
y de mi punto de vista
era uno de los más interesantes, sobre todo porque muchos entendían
que al final había un humano detrás de ellos.
Y yo que soy, pues evidentemente lengua castellana y literatura.
Lo que quiero es que entre ellos y que dejen las máquinas
o los móviles ordenadores todo el día de lado.
Y esto es lo que hicieron al final de esta canción
se nombran los estribillos que han utilizado.
Dale a tu código un poco de energía,
que no eres humano ni tiene alma mía,
no tiene vida ni siente empatía e.
Fría.
No tiene ni conciencia ni un poquito de ser,
ni te puede doler.
Dime.
Y ambos eran Que pretendes hacer
engañando a.
Ojo de nada.
El timador lo va La inteligencia artificial, Un trato internacional.
Un amigo que no es real está en la IA.
Todos se fían.
Está en la IA o no lo hemos hecho.
Cuidado La Macarena de los del Río y yo de la luna de Mecano.
La perla de Rosalía.
Pongo la tercera.
Dejamos la 4.ª para que lo
se parece bien para que la descubran en la base de datos.
Aquí en este caso se llamaban las ligas profesionales
y ellos el tema que habían utilizado
es básicamente que la IA está entrenada para darnos la razón, como veis aquí,
pues como han hecho
todas las presentaciones, pues nos ponen tanto las canciones
adaptadas y originales con su esquema métrico,
la justificación del proyecto, los problemas que han encontrado,
cómo lo han solucionado.
Y aquí tenemos pues el popurrí
de esta.
Yo ya estuve
por la vida y no me vuelvo a meter.
Y hace siete aquí, Piti, no me vuelvo a meter.
Me creí todo como un niño y no me vuelvo a meter.
Todas me dieron la razón, no me vuelvo a meter.
El me dice que todo es de rosa.
Yo le digo que no me diga eso.
Él me dice que no le importa mentirme.
Siempre tengo razón, no me va a torcer.
Y si me acerco a la hija
y me dice mentira, si me da la razón.
¿Qué puedo hacer yo?
El mundo es que me pilla.
Si hago plaza y
las ideas nubladas que no sirven de nada
y ya.
Básicamente es guitarreo, o sea que no es importante.
Y bueno, las conclusiones del proyecto y que son para mí
las más importantes,
es que he tenido que darle más tiempo, algo que ya preveía, pero
porque además han estado muy involucrados a lo largo de todo el proyecto.
También me ha sorprendido que ellos mismos, además, a través de todo
ese razonamiento deductivo, después del análisis en la investigación
de lo que es la IA, han decidido precisamente hablar de las desventajas.
También que el uso de los prompts es algo que les ha llamado muchísimo la atención.
¿Es algo que no hacían porque muchos de ellos me han copiado,
de hecho en las clases y me he dado cuenta por qué?
Porque el registro en el que hablaban no era nada adecuado a lo que
están acostumbrados y también que
los sesgos en
la exposición de las que hemos identificado en la
exposición de todos los proyectos han sido claros, porque al ponerlos
todos en conjunto y todos los registros musicales
que ellos les habían pedido la herramienta,
básicamente todos han elegido ritmos latinos, flamencos o reggaetón.
¿Por qué?
Porque claramente la música castellana seguramente
para estas herramientas es eso.
No es por no es rock o también otros ecos como que no
castellanizar estas GPT, estas GPT.
O sea que algunas de estas cosas les ha hecho también ver perfectamente
cuáles son estas, estos sesgos y impactos que era también
uno de los de los objetivos de este proyecto.
Así que bueno, eso sería todo y gracias por escuchar.
Gracias.
No te voy a poner.
Ya está, ya.
Muy bien.
A ver, a ver, a ver.
Dejo aquí luego, si quieres.
Voy a cerrar rápidamente porque ya estamos fuera.
Fuera de tiempo de
Y María con esto, con esto acabamos el curso.
Yo creo que ya pendiente.
Solo queda que a nuestros compañeros de la Comunidad de Madrid
les demos las hojas de firma, que a la salida
no hay que firmar, confirmarte, no hay que firmar la hoja de firma y
y en algún momento os harán llegar el certificado.
Entonces yo espero.
Espero que hayáis disfrutado de este curso.
Ya sabéis que intentamos hacerlo lo más diverso posible en edades, en asignaturas.
Eso es complicado, pero por lo menos que os hayáis
llevado unas cuantas ideas fuerza y que
y que haga que vuestras clases tan divertidas como las de las de Antonio.
Yo no tuve esa suerte.
Literatura.
La uni era mucho más clásico, entonces es así.