Clasificación de conductas tóxicas y sanas dentro de una relación amorosa

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Grafimo: Epcia IA
Obtenida de: elaboración propia

Docente: Margarita Martínez

Curso: 2º de Formación Profesional Básica

Módulo: Ofimática y Archivo de Documentos

Objetivo de la propuesta

La aplicación tiene como objetivo clasificar conductas tóxicas y sanas dentro de una relación amorosa haciendo uso de Inteligencia Artificial, permitiendo no solamente trabajar destrezas en el desarrollo de aplicaciones móviles y la implementaciónde modelos de Inteligencia Artificial sino también prevenir y combatir la violencia de género desde sus primeros orígenes en la adolescencia.

Desarrollo de las sesiones

Para el desarrollo del proyecto hemos contado conun total de 13 sesiones, que se detallan a continuación

Sesión 1 y 2

Introducción al concepto de toxicidad en las relaciones

Objetivos

  • Trabajar con los alumnos los conceptos de amor tóxico a través de fragmentos de películas, vídeos y mensajes a través de las RRSS.
  • Identificar qué comportamientos son tóxicos y cuales son sanos
  • Elaborar un listado de ejemplos de comportamientos

Metodología, Actividades y Evaluación

  • Uso de presentación digital: a través de una presentación elaborada y guiada por expertas en la temática, trabajan los conceptos de una relación tóxica primero teóricamente y después a través de ejemplos.
  • Debate abierto: Los alumnos y alumnas comparten sus reflexiones en voz alta con el resto del grupo.
  • Reflexión individual pautada: Se propone un cuestionario que durante una semana cada alumno debe rellenar con al menos dos comportamientos o frases tóxicas de su entorno. Con este material posteriormente se entrenará a su propio modelo. Se califica con una nota de 0 a 10, dependiendo del número de reflexiones y la calidad de ambas (si califican los comportamientos como agresivos/pasivos), la variedad de contextos…

Sesiones 3, 4 y 5: Realización de interfaces móviles através de App Inventor.

Objetivos

  • Conocer la herramienta de programación App Inventor
  • Realizar el interfaz de una aplicación móvil de forma sencilla

Metodología, Actividades y Evaluación

  • AppInventor: se registran en la plataforma y se les explica a los alumnos el funcionamiento de la aplicación.
  • Aplicación canva: A través de canva realizan el logo de su aplicación y el resto de ilustraciones de la interfaz.
  • Práctica para la realización de la interfaz: con los conocimientos adquiridos y através de unas guías que se les proporcionan, elaboran las diferentes pantallas de la aplicación. Se evalúa el .aia que ha generado cada alumno.
  • Testeo de sus aplicaciones: bien a través de su teléfono móvil bien a través delas 3 tablets Android preparadas con IA Companion.

Sesión 6, 7 y 8: Programación de una aplicación móvil a través de“Bloques” de App Inventor

Objetivos

  • Diferenciar los diferentes bloques de la aplicación y los eventos que se le pueden asociar.
  • Implementar una aplicación móvil a través de estructuras de programación sencillas
  • Aprender el concepto de variable, listas y las estructuras de control básicasque se utilizan en programación.

Metodología, Actividades y Evaluación

  • Explicación a través de app inventor: se explica la parte de “Bloques” de forma guiada a los alumnos, con ejercicios de dificultad gradual.
  • Práctica 2 App programada con listas: deben implementar su aplicación con los bloques. Para la evaluación de esta práctica tendrán que entregar el proyecto.aia, y de un video demostrando su funcionamiento.

Sesión 9 y 10: ML4K: Entrenando y enseñando a la máquina para generar un modelo común.

Objetivos

  • Entender el funcionamiento de Machine Learning For Kids.
  • Entrenar a la máquina para posteriormente generar un modelo para utilizar enla aplicación.
  • Testear el modelo realizado para detección de datos sesgados.

Metodología, Actividades y Evaluación

  • Explicación teórica del funcionamiento de ML4K centrado en el reconocimiento de texto.
  • Modelo propio: Se les entrega todas los comportamientos tóxicos que registraron a través del formulario de las primeras sesiones en un documento. Esta plantilla tienen que rellenarla con comportamientos sanos al lado y compartirla con la profesora.
  • Después crean su propio modelo en ML4K a partir de la plantilla y suben un vídeo para evaluar la actividad, donde se ve como lo entrenan y comprueban su funcionamiento, comprobando sesgos.
  • Por último, incluyen sus ejemplos en un modelo común que será el que utilicen en sus aplicaciones.

Sesión 11 y 12. App Inventor + ML4K: aplicación final

Objetivos

  • Conectar una aplicación móvil con ML4K
  • Diferenciar el uso de listas con el uso de inteligencia artificial en una aplicación

Metodología, Actividades y Evaluación

  • Explicación teórica: A través de dibujos, la profesora les explica el funcionamiento de la extensión de ML4K y cómo se programa.
  • Práctica Final: se trata de la segunda versión de su aplicación móvil que está conectada con el modelo realizado en la sesión anterior.Entregarán el proyecto en .aia, el .apk y un vídeo demostrativo del funcionamiento, que se evaluará como trabajo final.

Sesión 13. Actividad de Consolidación y Promoción: Entrevista en “onda 7 sillas”, radiotelevisión inclusiva del I.E.S. Extremadura de Mérida.

Objetivos

  • Trabajar las exposiciones en público
  • Describir paso a paso lo trabajado en clase
  • Afianzar contenidos
  • Promocionar la aplicación entre los miembros de la comunidad educativa

Metodología, Actividades y Evaluación

  • Entrevista: en nuestra radio escolar, se entrevista a 4 de nuestros alumnos donde explican todo el proyecto al resto de la comunidad educativa

Evaluación

El proyecto se plantea como una Unidad de Trabajo que se desarrolla en la 3º Evaluación. La evaluación de las actividades se realiza a partir del enunciado de las prácticas, la consecución de los retos que se plantean en cada enunciado. En esta parte se obtiene una nota numérica de 0 a 10 que se califica en el moodle con los comentarios precisos aclarando su nota.

En cuanto a la evaluación de la Práctica Final, se evalua:

  • El buen funcionamiento de la aplicación:
    • Transición entre pantallas
    • Elaboración del código en bloques
    • Funcionamiento de ML4K: se califican bien 5 ejemplos sanos y 5 tóxicos
    • Grabación de ellos mismos utilizando la aplicación en sus dispositivos.

Además, la actitud mostrada durante las sesiones,si entregan elementos extra indicados en las diferentes sesiones se calificará con positivos que se añaden a su nota de actitud, 0,25 puntos por cada positivo.

En resumen, disponemos de tres instrumentos:

  • Instrumento “ejercicios prácticos”, donde se incluyen las notas de las prácticas, que se sumarán a todas las realizadas durante el trimestre.
  • Instrumento “Práctica Final”, donde se incluyen todos los exámenes/prácticas finales que se plantean al final de la Unidad de Trabajo.
  • Instrumento “Observación directa”, donde se incluyen los aspectos actitudinales de los alumnos así como las actividades de refuerzo y ampliación que realizan dentro de las prácticas.

Reflexión sobre las dificultades encontradas y logros obtenidos

En general, me gustaría destacar la importancia de la temática en este proyecto. Al elegir algo que interesa al alumnado, que motiva y trabaja sus habilidades sociales y sus relaciones interpersonales desde un enfoque innovador ha hecho que estén muy comprometidos con el proyecto. En reiteradas ocasiones les he mostrado lo orgullosa que me siento de ellos, de cómo han trabajado y cómo han abierto la mente ante esta problemática que afecta muy de lleno a nuestros jóvenes y a ellos mismos. En realidad, a toda nuestra sociedad. La idea de hacer algo que pueda ayudar no solo a sus iguales sino a niños aún má spequeños que comienzan la adolescencia les ha ayudado a tomarse muy en serio su formación previa sobre el concepto de amor sano y relaciones tóxicas.

Por otro lado, también destacar la colaboración de educadora social y orientadora en este punto de la formación, ya que han ayudado al alumnado de FP Básica a mejorar su formación en el reconocimiento de su realidad y los comportamientos tóxicos que se llevan a su alrededor, necesarios todos ellos para poder desarrollar el modelo en ML4K. De hecho, espués de esta charla-coloquio, me comentaron que les había resultado muy interesante, algo que no suele ocurrir en muchas ocasiones cuando se plantean charlas a los alumnos.

Los objetivos marcados en el proyecto se han cumplido en su totalidad y de una forma muy satisfactoria, aunque bien es cierto que se ha tenido que variar el número de sesiones ampliándose ya que, en principio, se pensó que con unas pocas sería suficiente. El hecho de tener un grupo poco numeroso, el interés mostrado por los alumnos desde el principio y que vean materializado en poco tiempo una aplicación móvil diseñada por ellos (no es solo una idea, un proyecto teórico, sino que se materializa en algo que, en principio, creían que no iban a conseguir) han contribuido a lograr los objetivos marcados, además de asimilar contenidos transversales que trabajan a lo largo de su etapa educativa de una forma mucho más profunda y consciente, con reflexiones y debates generados en clase que de otro modo nunca habrían ocurrido.

Otro logro que, en principio, no se marcó en el proyecto pero que se ha de destacar ha sido la mejora de su autoconcepto y autoestima. Al desarrollar una aplicación para un móvil que funciona con IA, presentarla a toda la comunidad educativa y a sus familias, les ha hecho creer en ellos mismos y en sus posibilidades, algo que en este tipo de alumnado (FP Básica) suele ser una tarea pendiente. También han puesto en práctica destrezas ya adquiridas, y han visto su uso en un ejemplo real (por ejemplo, el uso de canva para diseñar el logo y sus ilustraciones; elaboración de documentos compartidos desde su cuenta de drive), lo que también contribuye tanto a motivación, como a trabajar competencias como la digital, aprender a aprender o la artística, ya que cada uno tiene su aplicación personalizada. Los colores e imágenes elegidas dice mucho de la personalidad de cada uno. De hecho, se lespuede reconocer en ellas. Éste es el último logro que no se planteó y que me pareció muy curioso.

Las mejoras a introducir en esta aplicación serían, entre otras:

  • Mejorar el modelo de aprendizaje entrenando con más ejemplos.
  • Subdividir las categorías de tóxico en tipos de toxicidad (agresivo, pasivo, victimismo,maltrato…) e implementarlo en la interfaz.
  • Mejorar la aplicación añadiendo consejos sobre cómo mejorar las relaciones,información… dependiendo del tipo de comportamiento.
  • Añadir a la aplicación un contador de conductas tóxicas en sucesivas consultas, y si detecta un determinado número indicar le un mensaje y un teléfono de ayuda.
  • Diseñar una web donde se promocione esta aplicación
  • Realizar una aplicación alternativa para los desarrolladores que permita insertar nuevos ejemplos sin necesidad de conectarse directamente a ML4K.

Para profundizar

La actividad de la sesión 1 y 2 se puede ver:

La entrevista de la sesión 13 se puede ver en estosmedios:

Para localizarlos, además de etiquetas a @educaintef, se añadirán etiquetas #CodeINTEF, #PiensaEnCode y #iaappinventor20