Autor: Óscar López Jiménez
BREVE DESCRIPCIÓN
A día de hoy, el autismo sigue siendo un trastorno desconocido para buena parte de la población española. Solo desde el conocimiento de la singularidad y especificidad del trastorno del espectro autista (TEA) se podrán comprender las necesidades de las personas que lo presentan y los recursos y apoyos que precisan. La presente propuesta pretende construir una sociedad más justa, solidaria y respetuosa con la diversidad a través del desarrollo de una solución tecnológica que colabore con la participación proactiva de las personas que lo padecen en la sociedad.
La investigación evidencia que las personas con trastorno del espectro autista tienen capacidades limitadas de reconocimiento de emociones faciales, lo que puede afectar negativamente el ajuste social y otros comportamientos adaptativos. Se ha tomado esta necesidad como punto de partida para diseñar una solución tecnológica que pueda ayudar a personas autistas a identificar las emociones de las caras de sus compañeros y compañeras. El alumnado diseñará una aplicación con inteligencia artificial que decidirá en tiempo real qué tres emociones básicas está expresando una persona (alegría, tristeza, sorpresa, etc.) y convertirá la imagen real en un pictograma.
NIVEL/NIVELES Y ETAPA
2.º curso de Educación Secundaria Obligatoria.
ASIGNATURA/S
La siguiente es una propuesta para la materia de “Programación, Inteligencia Artificial y Robótica”, que es de libre configuración autonómica en la Comunitat Valenciana y se imparte en 2.º y 3.º de Educación Secundaria Obligatoria.
Aunque el contexto de aplicación es el de la Comunitat Valenciana, existen otras comunidades autónomas con materias optativas en las que se desarrollan competencias específicas y saberes básicos similares. Por ejemplo, en Aragón existe la materia “Programación y Robótica”, que es de libre configuración autonómica y se oferta en el tercer curso de Educación Secundaria Obligatoria. En Madrid, la materia optativa “Ciencias de la Computación” se oferta obligatoriamente en 1º y 2º de ESO. Si se quiere profundizar en los currículos de las comunidades autónomas se puede consultar la web del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes.
TEMPORALIZACIÓN
Se ha diseñado un plan de trabajo para 10 sesiones, pero dependiendo del tamaño del grupo o de otras cuestiones prácticas, se podría alargar dos sesiones más.
ÁREA DE TRABAJO
Pensamiento computacional / Inteligencia artificial / Competencias digitales.
PUNTO DE PARTIDA
Se propone llevar a cabo la propuesta en 2.º curso de ESO, cuando el alumnado ha alcanzado el perfil de salida de la Educación Primaria, que es único para el Estado español y ha superado el primer curso de ESO con el currículo de la Comunitat Valenciana.
Al completar la Educación Primaria, el alumnado es capaz de participar en actividades o proyectos escolares mediante el uso de herramientas o plataformas virtuales. Además, se inicia en el desarrollo de soluciones digitales sencillas y sostenibles, tal y como se recogen en los descriptores operativos CD3 y CD5 de la competencia clave digital del perfil de salida. Así pues, se da por hecho que el alumnado sabe utilizar dispositivos digitales en el entorno escolar.
Descriptores operativos de la competencia clave digital
- CD1. Realiza búsquedas en internet atendiendo a criterios de validez, calidad, actualidad y fiabilidad, seleccionando los resultados de manera crítica y archivándolos, para recuperarlos, referenciarlos y reutilizarlos, respetando la propiedad intelectual.
- CD2. Gestiona y utiliza su entorno personal digital de aprendizaje para construir conocimiento y crear contenidos digitales, mediante estrategias de tratamiento de la información y el uso de diferentes herramientas digitales, seleccionando y configurando la más adecuada en función de la tarea y de sus necesidades de aprendizaje permanente.
- CD3. Se comunica, participa, colabora e interactúa compartiendo contenidos, datos e información mediante herramientas o plataformas virtuales, y gestiona de manera responsable sus acciones, presencia y visibilidad en la red, para ejercer una ciudadanía digital activa, cívica y reflexiva.
- CD4. Identifica riesgos y adopta medidas preventivas al usar las tecnologías digitales para proteger los dispositivos, los datos personales, la salud y el medioambiente, y para tomar conciencia de la importancia y necesidad de hacer un uso crítico, legal, seguro, saludable y sostenible de dichas tecnologías.
- CD5. Desarrolla aplicaciones informáticas sencillas y soluciones tecnológicas creativas y sostenibles para resolver problemas concretos o responder a retos propuestos, mostrando interés y curiosidad por la evolución de las tecnologías digitales y por su desarrollo sostenible y uso ético.
Además, en esta propuesta se cuenta con que el alumnado habrá superado la materia Tecnología y Digitalización, de primer curso de Educación Secundaria Obligatoria, lo que supone haber desarrollado las competencias. Con el desarrollo de la competencia específica 6 (Analizar problemas sencillos y plantear su solución automatizando procesos con herramientas de programación, sistemas de control o robótica y aplicando el pensamiento computacional) el alumnado, al superar el primer curso, es capaz de analizar problemas sencillos, resolverlos y programar aplicaciones sencillas mediante programación visual, tal y como se recoge en los criterios de evaluación 6.1, 6.2 y 6.3 del currículo.
CE6. Analizar problemas sencillos y plantear su solución automatizando procesos con herramientas de programación, sistemas de control o robótica y aplicando el pensamiento computacional.
- CEv6.1. Analizar problemas sencillos mediante la abstracción y modelización de la realidad.
- CEv6.2. Resolver problemas de manera individual, utilizando los algoritmos y las estructuras de datos necesarias.
- CEv6.3. Programar aplicaciones sencillas usando un entorno para el aprendizaje de programación basado en bloques.
Así pues, el alumnado ha estudiado cómo representar problemas mediante el modelado; se ha introducido en la programación por bloques con estructuras, bucles y variables; y ha elaborado programas sencillos con autoconfianza e iniciativa, teniendo en cuenta la sostenibilidad e inclusión como requisitos del diseño del software y las implicaciones sociales de la robótica, la inteligencia artificial y el internet de las cosas, tal y como aparece en la recomendación de saberes básicos abordados en el primer curso de ESO.
En resumen, el alumnado tiene conocimientos previos sobre el buen uso de dispositivos digitales, ha comenzado a utilizarlos en el entorno escolar y se ha iniciado en la resolución de problemas mediante el pensamiento computacional. En 2.º curso de ESO se profundiza en esas competencias desde una materia optativa específica. En concreto, se va a utilizar una plataforma de programación visual muy similar a Scratch, por lo que, como punto de partida, se recomienda recordar su funcionamiento o iniciarse en su uso.
OBJETIVOS
El objetivo general de la propuesta es el desarrollo de tres de las competencias específicas de la materia “Programación, Inteligencia Artificial y Robótica”, cuyos enunciados son los siguientes:
- CE1: Identificar, investigar y emplear técnicas de inteligencia artificial y virtualización de la realidad en el abordaje y la búsqueda de soluciones a problemas básicos de la sociedad valorando los principios éticos e inclusivos aplicados.
- CE2: Aplicar el pensamiento computacional en el análisis y resolución de problemas básicos significativos para el alumnado mediante el desarrollo de software.
- CE4: Afrontar retos tecnológicos sencillos y proponer soluciones mediante la programación, la inteligencia artificial y la robótica, analizando las posibilidades y valorando críticamente las implicaciones éticas y ecosociales.
Este objetivo general se particulariza en objetivos específicos para las diferentes actividades:
- Promover la inclusión de personas autistas en la sociedad a través de la sensibilización, el conocimiento y la actuación.
- Construir un modelo de inteligencia artificial para reconocer qué sentimiento expresa una cara tras clasificar una imagen en tres emociones básicas.
- Profundizar en el desarrollo del software con herramientas de programación visual.
- Analizar críticamente las implicaciones que la recopilación de datos personales, el Big Data y la inteligencia artificial tienen en la sociedad y hacer un buen uso de la tecnología digital.
- Participar activamente en equipos de trabajo para desarrollar soluciones digitales y comunicarlas utilizando los medios adecuados y un lenguaje específico.
DESARROLLO DE LA PROPUESTA
Este recurso contiene detalles de las actividades incluidas en la propuesta y su temporalización.
Sesión 1. Actividad 1: sensibilizar sobre el autismo
La primera actividad de la propuesta consiste en una sesión de sensibilización para dar a conocer la particularidad de las personas autistas, sus necesidades y la obligación de todas y todos de contribuir a una sociedad más justa.
Por parejas, se investigará en fuentes fiables qué es el autismo. El profesorado proporcionará una fuente confiable como punto de partida y el alumnado podrá utilizar otras, citándolas. En el portal autismo.org existe una definición asequible para alumnado de ESO. Además, otra buena fuente de información puede ser el portal diamundialautismo.com. Tras unos minutos de investigación, se visualizarán dos vídeos de esas plataformas, se pondrán en común los resultados de la investigación y se decidirá una definición entre todo el grupo.
Luego, se explicará que la comunicación es uno de los retos de las personas autistas para el que existen sistemas alternativos y/o aumentativos de comunicación que proporcionan soluciones como los pictogramas o los comunicadores digitales. Los comunicadores digitales ofrecen la posibilidad de contener en un dispositivo muchos pictogramas, sin necesidad de transportar multitud de elementos como cartulinas, cuadernos o carpetas; son un buen ejemplo de solución tecnológica.
Para enfrentarse al reto de utilizar el sistema de comunicación alternativo que suponen los pictogramas, se propone realizar la escucha de una canción y la transcripción de una de las frases mediante pictogramas. Se trata de la una actividad llamada El viaje de Víctor, propuesta por el CEFIRE específico de Educación Inclusiva de la Comunitat Valenciana,
En el caso de tener alumnado con TEA en el centro, esta actividad se puede enriquecer con una charla con ellos en la que explicaran a sus compañeros y compañeras qué pueden hacer para ayudarles en su vida cotidiana en el centro o fuera de él.
Sesión 2. Actividad 2: actuación para la inclusión con ayuda de la tecnología digital
Uno de los desafíos del sistema educativo es que el alumnado pase de ser consumidor digital a creador, es decir, que pueda llegar a ser capaz de crear soluciones tecnológicas a los problemas de la sociedad. En esta actividad se pretende despertar la curiosidad sobre qué herramientas digitales existen a disposición de las personas con autismo para mejorar su calidad de vida y pasar a la acción con el diseño de una aplicación propia.
Además de los comunicadores, existen otras aplicaciones que pueden ser útiles. Por ejemplo, en el portal de la Fundación Orange hay una reseña de soluciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida de las personas con TEA. El alumnado navegará por esta web y buscará qué objetivo tiene y cómo funciona alguna de las aplicaciones de esta plataforma o de otros sitios web.
Una vez se conoce que existen aplicaciones en el mercado, es el momento de presentar la solución tecnológica que se va a crear en clase. Será una aplicación que identificará qué emoción muestra una cara, de entre unas emociones básicas. Reconocer las emociones puede ser una de las actividades que realizan con el profesorado especialista en pedagogía terapéutica con medios tradicionales, pero, en esta ocasión, la tarea se intentará crear con medios digitales mediante la inteligencia artificial. Un ejemplo de actividad tradicional con tarjetas se puede ver en el portal auticmo.com.
Sesión 3. Actividad 3.: ciclo de vida del desarrollo del software
Antes de ponernos manos a la obra con la programación de la aplicación, es conveniente que el alumnado conozca el ciclo de vida del desarrollo del software, es decir, las tareas necesarias para crear una aplicación enmarcadas dentro de unas fases. Se puede consultar esta web de Amazon Web Services para que el alumnado conozca qué tareas se realizan en cada una de las fases. También puede servir como inspiración para que decida la planificación de la creación de su aplicación. Como se van a seguir unos parámetros comunes, por ejemplo, en la temporalización, en las especificaciones y en los resultados, se va a utilizar la técnica de lluvia de ideas (brainstorming)para confeccionar un dibujo con las fases, las tareas asociadas a cada fase, recursos necesarios, etc. para toda la clase. También se hará hincapié en la protección de la propiedad intelectual con las diferentes licencias de software y de las licencias de publicación de contenidos en general.
Al finalizar esta sesión, tendremos una cartulina o una infografía con el ciclo de vida de nuestra aplicación.
Sesión 4 y 5. Actividad 4: conocer la IA
Esta sesión tiene una carga teórica más elevada que el resto, ya que el objetivo es que el alumnado conozca qué es la IA, cómo funciona, sus implicaciones éticas y sesgos. Sin entrar en detalles técnicos, el alumnado realizará una infografía en la que dará respuesta a dichas cuestiones tras la consulta guiada del contenido de unas páginas web o vídeos que el profesorado les proporcionará. Ya que esta actividad combina explicaciones del profesorado, búsqueda de información, debates y diseño de una infografía, se realizará durante dos sesiones.
Para responder a qué es, cómo funciona y qué tipos de IA existen se puede acceder al portal del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia del gobierno de España. La fundación Ellis también es una buena fuente de información.
A continuación, se puede abrir un debate sobre las implicaciones éticas, el uso de los datos personales o los sesgos en el diseño de sistemas con IA. Para ello se pueden visualizar los vídeos de la sección de Cómo funciona la IA del portal code.org: “Ethics & AI: Equal Access and Algorithmic Bias” y “Ethics & AI: Privacy & the Future of Work”, con subtítulos en castellano. Las conclusiones se pueden añadir a la infografía.
Sesión 6. Actividad 5: captura y clasificación de emociones
A partir de esta sesión nos adentramos en la fase de implementación del desarrollo de la aplicación. Aunque se pueden utilizar diferentes dispositivos digitales, es recomendable utilizar ordenadores porque es más cómodo, tienen una pantalla más grande, teclado y ratón. Se propone que la agrupación sea por parejas.
Para que la aplicación que se diseñe sepa distinguir la emoción que estamos mostrando se utilizará la técnica de aprendizaje automático o machine learning, que se basa en recolectar grandes conjuntos de datos a partir de los cuales se pueden extraer algunos patrones comunes. El motor reconocerá patrones comunes en los datos de entrada (textos o imágenes) y los clasificará en las categorías que se hayan creado. En el caso de la aplicación que pretende diseñar, los datos de entrada serán imágenes de rostros y las categorías en los que se clasificarán serán las emociones básicas.
Para poder programar un motor de IA se utilizará el portal web.learningml.org. Existen otras alternativas, pero necesitan que el alumnado esté registrado. LearningML permite su uso vía web sin necesidad de registro previo y también permite ser instalado en ordenadores con diferentes sistemas operativos. Además de cubrir las necesidades para diseñar la aplicación, fomenta el uso de herramientas digitales que respetan la privacidad de datos.
Para iniciarse en el uso de esta técnica y en la plataforma, el alumnado debe consultar la sección Qué es del portal del proyecto LearningML y visualizar el minitutorial de uso de LearningML que hay en la página principal del portal.
El primer paso consiste en decidir qué emociones identificará el modelo de IA. Como se trata del primer contacto con la plataforma, se ha decidido que la aplicación sea capaz de distinguir tres emociones básicas: alegría, tristeza y sorpresa. Para que el motor de IA funcione, es necesario entrenarlo con datos, es decir, se le han de proporcionar imágenes e indicar a qué categoría pertenece cada imagen. Por lo tanto, se deberán introducir múltiples imágenes de cada una de las tres emociones.
El resto de esta sesión se dedicará a recopilar datos. Cada pareja se tomará unas 15 fotos tipo retrato, con un fondo uniforme. . El alumnado tendrá que utilizar sus dotes actorales para conseguir representar los sentimientos únicamente con su cara.
Sesión 7. Actividad 6: programación de la aplicación
Con un banco de fotos ya se puede entrenar el modelo de IA, solo falta introducirlo en el programa. Se propone utilizar la versión de escritorio de LearningML, que puede ser instalada en ordenadores con Windows, Linux o Mac, y ejecutada sin conexión a la red. Es compatible con la distribución Lliurex de la Comunitat Valenciana y está aceptada para su instalación por parte de la administración educativa, tal y como se recoge en AppsEdu. Utilizar una instalación en local evita dos problemas: por una parte, los posibles fallos de conexión a internet, y, por otra, la posible subida de datos personales a servidores de la plataforma de LearningML. Desde el portal de LearningML se puede descargar la versión de escritorio e instalarla siguiendo un proceso muy sencillo.
Con la aplicación instalada, se creará un modelo de reconocimiento de imágenes, seleccionando la segunda opción: “reconocer imágenes”. Si se opta por utilizar la plataforma en línea se puede seleccionar el botón “LearningML Básico” y, después, la segunda opción (“reconocer imágenes”).
El primer paso consiste en el entrenamiento del modelo con imágenes de muestra que el alumnado clasificará según el sentimiento que expresen. Como se van a identificar tres emociones, es necesario añadir una nueva clase de imágenes de nombre “alegría”, otra nueva clase de nombre “tristeza” y una tercera clase de nombre “sorpresa”. Dentro de cada una de ellas se añadirán las fotos correspondientes que se tomaron en sesiones anteriores, seleccionando “añadir imagen” y buscándolas en el ordenador. Si las fotos se han tomado con otro dispositivo, hay que copiarlas al ordenador donde se esté ejecutando LearningML. También existe la posibilidad de tomar más imágenes desde el botón “Añadir imagen desde webcam”, si el ordenador tiene cámara. Como mínimo, es recomendable tener 10 imágenes de cada una de las categorías de emociones. Además, pueden ser de diferentes personas para entrenar al modelo con datos más variados. En el caso de ejemplo, se tienen fotos de los dos alumnos que conforman una de las parejas.
El segundo paso, el de aprender, es automático para el usuario y simplemente consiste en seleccionar el botón “Aprender a reconocer imágenes”. Como no se está usando el modo avanzado, la aplicación entrenará al modelo sin necesidad de profundizar en el algoritmo de aprendizaje automático que se está utilizando, y en un instante se habrá entrenado el modelo. Si se vuelve a seleccionar el botón de aprender, el programa indica que ya ha aprendido y necesita más imágenes de entrada para entrenar un modelo nuevo.
Después de un momento, ya se puede probar el modelo de IA utilizando imágenes del ordenador o de la propia cámara web. Estas pruebas verificarán si el modelo está suficientemente entrenado o necesita más datos de entrada. En cada prueba, la plataforma indica el grado de concordancia de la imagen de prueba con cada una de las categorías, que se mostrarán de manera ordenada. Después de hacer algunas pruebas, el alumnado decidirá qué porcentaje de similitud se considera como una estimación fiable (en torno a 60% podría ser una buena cifra).
Si la sesión de clase acaba, la aplicación de escritorio de LearningML o la plataforma web permiten guardar el proyecto en el ordenador para poder seguir trabajado con él en las siguientes sesiones, seleccionando la opción “Guardar en tu ordenador”desde el menú de “Archivo”.
Sesión 8. Actividad 7: Mejora de la interfaz
En esta sesión se va a utilizar el modelo ya creado para construir una aplicación desde una plataforma de programación visual muy similar a Scratch que incluye el propio programa LearningML. Primero, hay que comprobar que la aplicación con Scratch funciona y, después, se mejorará la interfaz para que cubra las necesidades de las personas autistas. Es necesario que el equipo disponga de cámara para poder capturar las caras del alumnado en tiempo real.
Llegado a este punto, es necesario comprobar que todo el alumnado conoce la programación visual y sabe utilizar Scratch. Si se detecta alguna laguna, es conveniente hacer un repaso. Existen multitud de recursos en línea, por ejemplo, esta sección del Kit Digital del INTEF.
En la primera prueba, el personaje del gato será quien diga qué emoción se está detectando. Se ubicará el personaje en una esquina, para que no moleste, y se activará el vídeo al iniciar la aplicación, es decir, al pulsar la bandera verde. Cuando se presione la tecla de espacio, el personaje del gato dirá qué emoción es según el modelo de inteligencia artificial creado y, además, también se puede indicar el grado de fiabilidad que devuelve el modelo de IA. Para conseguirlo, se deben utilizar piezas del modelo generado con LearningML (de color verde), que se encuentran al final de los grupos de piezas, en el menú izquierdo de la interfaz de Scratch. En concreto, para identificar a qué clase de imágenes pertenece la imagen que está capturando la cámara hay que usar la pieza de “Clasificar imagen” y para saber la fiabilidad hay que usar la de “Confianza para la imagen”.
Con los bloques de programación ya creados, solo falta mejorar el aspecto para ayudar a colocar la cara de la persona que se tomará la foto e informar de la emoción detectada. Una posibilidad para ayudar a posicionar la cara correctamente es incluir un óvalo y situar la cara dentro. Una opción sencilla es eliminar el personaje del gato y añadir un personaje nuevo cuyo aspecto sea un óvalo sin relleno dibujado con el editor. Después, para informar del resultado del reconocimiento facial, puede aparecer el pictograma de ese sentimiento, su palabra e incluso un audio de la misma palabra. De este modo, se tendrá la información por tres vías al mismo tiempo. Los pictogramas y los audios se pueden descargar desde la página web oficial de ARASAAC con licencia Licencia Creative Commons BY-NC-SA (https://arasaac.org/).
Los pictogramas se añaden como disfraces al personaje ya creado, a los cuales hay que añadir también los sonidos de las locuciones de ARASAAC.
Cuando se captura la imagen se puede añadir un control de fiabilidad comprobando que la confianza en el modelo sea mayor de 0,5 para poder determinar qué emoción se está identificando. Si la fiabilidad es baja, se volverá al inicio a la espera de capturar una imagen nueva. En caso de que la confianza del modelo sea alta, habrá que comprobar si la imagen se clasifica como “alegría”, “tristeza” o “sorpresa”, que eran los nombres de las clases creadas en LearningML. Es importante que los nombres en la operación de comparación coincidan idénticamente con los de las clases, si no, el algoritmo no funcionará. Como hay tres categorías, son necesarias dos comparaciones anidadas del tipo SI, SI NO.
Cuando el programa entra en la rama de “Alegría”, se debe mostrar el disfraz del pictograma alegre y sonará la locución correspondiente. Del mismo modo, cuando se entra en la rama de “Tristeza”, se mostrará el pictograma y se escuchará el sonido correspondiente. E igualmente ocurrirá con la rama de “Sorpresa”.
Por último, después de decidir qué tipo de emoción es, o de detectar que no hay una buena fiabilidad, se puede mostrar de nuevo el óvalo para posicionar la cara y mostrar el mensaje inicial.
Dependiendo del conocimiento previo de Scratch y el tamaño del grupo, las tareas de esta sesión pueden necesitar más de un día de clase.
Sesión 9. Actividad 8: comunicación de resultados, metacongnición y posibles mejoras
La última de las actividades se dedica a cubrir el objetivo de comunicar la solución digital diseñada utilizando los medios adecuados y un lenguaje específico. Cada pareja creará una breve presentación a modo de ticket de salida en la que se explique qué se conocía del autismo, de la inteligencia artificial y de la programación de aplicaciones con IA. También, qué se ha aprendido y qué cuestiones despiertan su interés y han quedado pendientes para profundizar. Aunque la programación del modelo y de la aplicación con Scratch son actividades dirigidas, tienen la flexibilidad suficiente para que cada grupo pueda desarrollar su solución con creatividad. En esta presentación se mostrarán capturas de la solución diseñada y se incluirán los problemas detectados y las posibles mejoras que se podrían introducir.
A nivel práctico, la aplicación diseñada presenta serias lagunas en cuanto a la fiabilidad de la detección. Con las imágenes introducidas para el aprendizaje del modelo, la mayoría de las soluciones tienen dificultades para identificar correctamente el sentimiento de las caras. Se ha llegado a la conclusión de que no es una aplicación utilizable directamente con personas con TEA, sino que ha de mejorarse con la introducción de multitud de imágenes para entrenar el modelo. Por lo tanto, ha quedado pendiente ponerla a prueba con alumnado del aula específica de educación especial.
Para finalizar la propuesta, en esta sesión se puede presentar al alumnado la existencia de otra plataforma educativa de aprendizaje automático, Machine Learning for Kids, en la que se puede diseñar una aplicación similar a la ya realizada. Esta plataforma se podría utilizar para continuar con el desarrollo de otras aplicaciones con modelos de inteligencia artificial en otras situaciones de aprendizaje futuras.
RECURSOS MATERIALES
Para realizar la práctica es necesario contar con dispositivos digitales con conexión a internet, preferiblemente ordenadores, los cuales han de tener cámara. Para la realización de las fotos se recomienda un lugar bien iluminado y con el fondo de un color claro uniforme.
BENEFICIOS DE SU APLICACIÓN
En el desarrollo de esta práctica, la tecnología digital no se aplica como un elemento sustitutorio de otro preexistente o sobre el que se aplican mejoras, sino que a través del uso de la tecnología digital se pueden redefinir las tareas, por lo que crean nuevos ambientes de aprendizaje que serían impensables sin su utilización. Para poder afrontar retos tecnológicos sencillos y proponer soluciones mediante la programación, la inteligencia artificial y la robótica, es necesario realizar actividades prácticas como la que aquí se plantea, que faciliten un aprendizaje competencial.
Objetivos como investigar, sensibilizar, analizar, etc. se podrían conseguir con actividades más tradicionales. Sin embargo, esta propuesta permite emplear técnicas de IA y aplicar el pensamiento computacional con plataformas educativas y herramientas digitales sencillas diseñadas específicamente para entornos educativos. Sería muy difícil desarrollar estas habilidades con otro tipo de actividades.
EVALUACIÓN DE LA PROPUESTA
La propuesta está diseñada para ser llevada a cabo en la materia “Programación, Inteligencia Artificial y Robótica”, optativa de libre configuración autonómica en la Comunitat Valenciana. En ella se desarrollan las competencias CE1, CE2 y CE4, como se ha comentado anteriormente. Por lo tanto, a nivel formal, la evaluación se realizará determinando el grado de consecución de los criterios de evaluación asociados a dichas competencias específicas, que son los siguientes:
Anexo 1 · Criterios de evaluación
Como no existe una actividad específica de evaluación, se determinará si el alumnado ha alcanzado los criterios de evaluación a través de la observación sistemática y de la valoración de los procesos de aprendizaje y los productos finales de las diferentes actividades propuestas. Se propone llevar a cabo la heteroevaluación con una escala, es decir, que sea el profesorado quien valore si se han alcanzado los criterios de evaluación con una escala de cuatro niveles, más un nivel que indica que ese criterio no se ha trabajado:
- No trabajado: debido a una ausencia, a que no dio tiempo a acabar un producto, etc. En este caso, hay que dar la posibilidad al alumnado a alcanzar ese criterio de evaluación adaptando la temporalización o proponiendo actividades alternativas.
- Iniciado: se ha empezado a desarrollar la competencia.
- Trabajado: se está desarrollando la competencia y se está en proceso de alcanzar el criterio de evaluación correspondiente.
- Conseguido: se marcará esta casilla cuando el alumnado sea capaz de realizar la acción que recoge el criterio de evaluación. El criterio de evaluación se ha alcanzado.
- Afianzado: un criterio se considera como afianzado si se ha conseguido alcanzar de manera destacada.
En otras comunidades autónomas se pueden utilizar los criterios de evaluación de las competencias específicas que se desarrollen, que serán similares a los de la Comunitat Valenciana. En cualquier caso, se puede generalizar en otros contextos el método de evaluación sugerido en esta propuesta.
A modo de guía, la tabla siguiente se puede considerar como una rúbrica para decidir si un criterio está conseguido, alcanzado o no se ha trabajado todavía.
Anexo 2 · Rúbrica de evaluación.
Para que el profesorado pueda determinar el grado de consecución que asignará a cada criterio de evaluación, se pueden utilizar las evidencias que presentan las diferentes actividades de la propuesta. El profesorado puede contar con una tabla similar a la que se muestra a continuación, en la que anotará N, I, T, C o A, dependiendo del desempeño de cada estudiante.
A continuación, se detallan para cada criterio de evaluación, cuáles pueden ser las actividades que evidencien si se han alcanzado.
CE1: Identificar, investigar y emplear técnicas de inteligencia artificial y virtualización de la realidad en el abordaje y la búsqueda de soluciones a problemas básicos de la sociedad valorando los principios éticos e inclusivos aplicados.
Criterio 1.1. Identificar los fundamentos y el funcionamiento de las técnicas básicas de IA.
Criterio 1.2. Investigar situaciones donde se aplican técnicas básicas de IA.
Criterio 1.3. Valorar las implicaciones éticas y sociales de las técnicas básicas de IA.
- Estos tres criterios se pueden observar durante la realización de la actividad 4, en la que el alumnado conoce cómo funciona la IA, investiga sus fundamentos y técnicas, y valora las repercusiones de su uso. La infografía asociada a la actividad también es una fuente de información para valorar este criterio de evaluación.
- La actividad 8, de comunicación y reflexión, también puede utilizarse para evaluar si se han alcanzado estos criterios.
Criterio 1.4. Emplear funciones de IA en aplicaciones sencillas de forma guiada para buscar soluciones a problemas básicos.
- Durante toda la propuesta se puede observar y determinar este criterio de evaluación. En concreto, las actividades 6 y 7 de programación evidencian si el alumnado es capaz de usar las técnicas de IA propuestas.
CE2: Aplicar el pensamiento computacional en el análisis y resolución de problemas básicos significativos para el alumnado mediante el desarrollo de software.
Criterio 2.2. Analizar y validar aplicaciones informáticas existentes.
- Este criterio de evaluación se puede evidenciar en las actividades 1 y 2, de sensibilización y de actuación, en las que el alumnado conoce y evalúa qué aplicaciones existen en el mercado.
Criterio 2.1. Analizar problemas elementales significativos para el alumnado, mediante la abstracción y modelización de la realidad.
Criterio 2.3. Resolver de forma guiada problemas elementales utilizando los algoritmos y las estructuras de datos necesarias.
Criterio 2.4. Programar aplicaciones sencillas de forma guiada para resolver problemas elementales.
- Estos tres criterios se pueden observar durante toda la propuesta, más concretamente en la actividad 6 y 7, donde se programa la solución tecnológica.
Criterio 2.5. Describir y valorar los derechos de autoría y licencias de derechos y explotación.
- Esta temática ya se ha tratado en otras ocasiones y en esta propuesta se puede observar directamente y valorar con las infografías y presentaciones de las actividades 4 y 8, licenciadas correctamente, y en el uso de pictogramas de ARASAAC. También, en la actividad 3, del ciclo de vida del software, se aborda la manera en la que las aplicaciones informáticas se publican y distribuyen. De forma general, en todas las actividades se incluye la sensibilidad por la protección de datos y derechos de autoría.
CE4: Afrontar retos tecnológicos sencillos y proponer soluciones mediante la programación, la Inteligencia Artificial y la robótica, analizando las posibilidades y valorando críticamente las implicaciones éticas y ecosociales.
Esta competencia tiene una visión más holística de la tecnología digital como medio para mejorar la sociedad. Se puede valorar globalmente con la aportación del alumnado en cada una de las actividades, pero se citan las actividades concretas que se pueden utilizar para valorar los criterios de evaluación asociados.
Criterio 4.1. Participar activamente en equipos de trabajo para desarrollar soluciones digitales y tecnológicas demostrando empatía y respetando los roles asignados y las aportaciones del resto de personas integrantes.
- Este criterio se valora de manera transversal a toda la propuesta ya que las actividades se realizan en grupos de dos personas, en concreto, se puede observar el desempeño en las actividades 5, 6, 7 y 8.
Criterio 4.2. Analizar críticamente las implicaciones que la programación y las tecnologías tienen en la transformación de la sociedad valorando las repercusiones éticas y ecosociales.
- El desarrollo de la actividad 4 y la infografía realizada se pueden utilizar para valorar este criterio.
Criterio 4.3. Describir y valorar la adecuación de las tecnologías, entornos de desarrollo, dispositivos y componentes para resolver los retos planteados, analizando sus características y especificaciones.
- La actividad 2, de actuación para la inclusión, puede usarse para valorar más concretamente este criterio. LA adecuación de la interfaz a personas autistas, en la actividad 7, también es un instrumento útil para valorar este criterio.
Criterio 4.4. Resolver problemas técnicos sencillos surgidos en el análisis, desarrollo y uso de software, módulos de inteligencia artificial y robótica reformulando el procedimiento utilizado en caso necesario.
- La actividad 3, del ciclo de vida, se puede utilizar como indicador de este criterio, complementada con las de implementación, 6 y 7, y la de actividad 8 de reflexión.
PROPUESTAS DE MEJORA
Para el desarrollo de la propuesta no son necesarios dos docentes en el aula ni disponer de material específico, más allá de ordenadores con conexión a internet y cámaras. Como el alumnado ya ha cursado la materia de Tecnología y Digitalización, tampoco es estrictamente necesario sesiones previas, por lo que puede ser una propuesta autocontenida. Únicamente se podría añadir una sesión para refrescar la programación visual y poder centrarse en el diseño de la aplicación directamente.
Una posible propuesta de mejora para obtener unas aplicaciones más fiables es el entrenamiento del modelo con muchas imágenes de rostros para poder entrenar mejor al modelo. Ya que se ha utilizado una instalación en local de la plataforma LearningML, no se suben imágenes a servidores externos y desaparecen los problemas de protección de datos. Para tomar multitud de imágenes y entrenar mejor el modelo, se podría implicar a más alumnado del centro y así aumentaría la fiabilidad de las aplicaciones creadas.
MATERIAL DE APOYO Y/O AMPLIACIÓN
Currículos de las comunidades autónomas
Recursos sobre autismo:
- Portal Autismo.org
- Portal del “Día Mundial del Autismo”
- El viaje de Víctor
- Fundación Orange
- Plataforma auTICmo
Recursos sobre IA: