Aplicaciones de ChatBots con Appinventor usando inteligencia artificial

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Grafimo: Epcia IA
Obtenida de: elaboración propia

Docente: Javier González

Curso: 4º de Educación Secundaria Obligatoria

Asignatura: TIC

Objetivo de tu propuesta

  1. Crear contenidos multimedia con la integración de elementos de texto, imagen y sonido
  2. Respetar el derecho a la intimidad en la red, la propiedad intelectual de las creaciones digitales y respetar la propia identidad digital y la de los demás.
  3. Realizar programas simples definidos para diferentes dispositivos  y aplicarlos  a la resolución de problemas del entorno inmediato.
  4. Familiarizarse con los conceptos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning aplicados a la creación de algoritmos de aprendizaje automático.
  5. Incorporar el uso de plataformas en la nube de entrenamiento de IA e integrarlas en la programación de aplicaciones con Appinventor.

Desarrollo de las sesiones

La propuesta se basa en la creación de chatbots con aplicaciones para dispositivos móviles, usando Appinventor, y recursos de Inteligencia Artificial. La temática de los chatbots será libre pero se valorará que sean de aplicación en el currículum y necesidades de los alumnos de 4º de la ESO, como por ejemplo:

  • Chatbot de orientación académica (Bachillerato, ciclos formativos, entorno laboral, …)
  • Chatbot sobre un repaso de un tema de una materia concreta: Historia, Lengua castellana, matemàtica, tecnología, etc.
  • Chatbot de visitas virtuales al colegio.

La propuesta se aplicará con alumnos de 4º de la ESO, dentro de una materia específica de TIC, con un grupo de 30 alumnos y alumnas.

En la siguiente tabla detallamos los objetivos principales trabajados en cada sesión:

Sesión Obj. 1 Obj. 2 Obj. 3 Obj. 4 Obj. 5
1ª y 2ª sesión: Presentación propuesta y test inicial X X
3ª sesión: Introducción a la IA y ML4K X
4ª sesión: Registro y pruebas de ML4K X X
5ª sesión: Conexión ML4K y Appinventor X X
6ª sesión: Programación Chatbot con Appinventor X X X X
7ª sesión: Programación Chatbot con Appinventor X X X X
8ª sesión: Programación y entrega del Chatbot X X X   X

Evaluación

Los criterios para la evaluación de los proyectos de los alumnos y alumnas se incorporarán a la evaluación de la asignatura en la 3ª evaluación del curso.

Se realizará mediante los siguientes criterios:

  • 20% Diseño de las pantallas de la aplicación final: Si la distribución es correcta, uso de recursos propios, diseño claro y cantidad de pantallas (deberán ser 3 pantallas mínimo)
  • 40% Funcionamiento global de la App:  Si el funcionamiento es el deseado, grado de confianza, modelo de aprendizaje.
  • 15% Comportamiento y trabajo en grupo:  Se valorará tanto el comportamiento individual como la relación con los compañeros en el trabajo en grupo. Iniciativa, aportaciones al grupo o clase. Participación. 
  • 20% Entrega de la aplicación guiada y aporte personal al diseño de dicha aplicación.
  • 5% coevaluación: Se realizará una presentación de las diferentes aplicaciones al resto de la clase para ver cuáles les gustan más. Deberán tener en cuenta la estética, la facilidad de uso y la originalidad.

Evaluación final

Una vez acabada la entrega el 80% de los alumnos/as han completado los proyectos. Se les ha realizado una valoración de los contenidos y las propuestas de mejora de su aplicación, todo a través del Classroom.

Se realizará una valoración con toda la clase sobre la aplicación del proyecto cuando se realicen los test de final de implementación de la propuesta.

También se entregarán el la plataforma de INTEF los archivos .aia con los aplicaciones de los diferentes grupos.

Reflexión sobre las dificultades encontradas y logros obtenidos

Una vez acabada la implementación de la propuesta voy a resumir algunos aspectos:

Problemas durante la implementación:

  • El confinamiento de una parte del grupo por Covid ha influido en el desarrollo normal de las clases. La conexión online con los alumnos/as en casa ha sido posible pero el seguimiento de su trabajo no es tan sencillo, y el trabajo en pequeño grupo entre los confinados es más complicado.
  • Algún fallo en la conexión con la plataforma de Machine Learning (ML4K) y disponer sólo de 5 modelos simultáneos ha generado algún momento de tensión entre los alumnos.
  • Partir las sesiones por las vacaciones de Semana Santa ha afectado a una parte de los alumnos que han perdido el ritmo inicial de trabajo. Aunque a otros le ha permitido avanzar en el proyecto.

Logros:

  • Aunque la propuesta inicial podría ser individual, el trabajo en grupos reducidos, equipos de máximo 3, ha permitido en la mayoría de los casos gestionar mejor las tareas y completar las diferentes partes del proyecto (modelo ML4K, diseño App, etc.).
  • Algún grupo ha puesto en práctica los conceptos de IA y le ha dado utilidad a las nociones que tenían de programación de aplicaciones con Appinventor.
  • Los materiales creados en el site de la asignatura, en el Classroom, las guías serán de mucha utilidad para su uso en el próximo curso. No siempre disponemos de mucho tiempo para dedicarnos a la creación de contenidos digitales para nuestras asignaturas.

Propuestas de mejora:

  • Aumentar un par de sesiones en la parte de implementación para rematar los problemas de diseño. Y una sesión al final para poder mostrar los proyectos de los compañeros y realizar la coevaluación.
  • Implementar una rúbrica de evaluación para el seguimiento de los proyectos
  • Buscar plataformas alternativas de Machine Learning por si falla o no mejoran las opciones que nos facilita IBM en su entorno.

Para profundizar