Ferramentas para integrar a Intelixencia Artificial na Educación Secundaria

A Intelixencia Artificial (IA) converteuse nunha ferramenta coa que traballamos cada día, moitas veces sen sabelo. Usámola cada vez que facemos procuras por internet, cando escoitamos música e cando buscamos a nosa ración diaria de redes sociais, con todo a sociedade descoñece case completamente o seu funcionamento e as súas consecuencias.

Intelixencia Artificial na LOMLOE

É por isto que desde hai uns anos creceu o interese en educar ás novas xeracións en IA ata o punto de que devandito contido xa se incluíu no novo currículo de secundaria da nova lei de educación LOMLOE. Este contido repártese entre as materias de Tecnoloxía e Dixitalización no bloque de “Pensamento Computacional”. Neste bloque búscase que o alumnado sexa capaz de desenvolver aplicacións coa IA, que teñan unha introdución ao seu funcionamento e as súas consecuencias éticas. É por isto que desde Vermislab queremos aproveitar a nosa experiencia formando a docentes en Intelixencia Artificial e adicar este post a entender un pouco máis que é a IA e como podemos transmitir devanditos coñecementos ao alumnado de secundaria.

Que é a Intelixencia Artificial?

Definir o que é unha IA non é unha tarefa fácil xa que é un concepto que se orixinou hai máis de 60 anos pero a tecnoloxía que a sustenta evolucionou considerablemente nestes últimos 30 anos. Para entender as bases da IA temos que entender que é a aprendizaxe automática. A aprendizaxe automática son todas as técnicas que permiten a unha máquina aprender de forma autónoma. Para entender como funcionan estas técnicas imos imaxinar como aprende un bebe a identificar a papá e mamá. Para que isto ocorra o que fan papá e mamá é poñerse diante do bebe en distintos momentos do día e dicir: “Quen é papá?” ou “eu son Mamá”. Neste punto estamos a adestrar ao bebe para que asigne a nosa figura a unha etiqueta ou clase chamada papá ou mamá, a este proceso chámaselle adestramento. Unha vez que o bebe está “adestrado” mamá e papá poñeranse diante súa esperando a que o bebe identifíqueos correctamente, a este proceso chámaselle testeo. Este proceso é o que se segue maioritariamente para adestrar un modelo de aprendizaxe automática e para que este funcione ben deberemos ter un gran número de imaxes de mamá e de papá. Actualmente os algoritmos de IA evolucionaron para aprender tal e como o fai o noso cerebro mediante o uso de redes neuronais artificiais, pero non entraremos a explicar este concepto nesta entrada do blogue debido á súa complexidade.

Unha vez fixémonos unha idea de que é a intelixencia artificial e o seu funcionamento querémosvos presentar recursos e ferramentas coas que o alumnado pode deseñar e implementar algoritmos de IA de forma sinxela e divertida.

QuickDraw

A primeira ferramenta que nos gustaría comentar é QuickDraw. Este é un xogo deseñado por google para adestrar unha IA para que identifique debuxos a man alzada. É un xogo rápido e sinxelo co que os rapaces poden aprender conceptos como adestramento ou testeo e colaboran no desenvolvemento dunha IA.

Teachable Machine

Teachable Machine é unha plataforma que xorde tamén de google coa idea de achegar a IA aos máis novos. É unha ferramenta que nos permite crear aplicacións de intelixencia artificial de forma sinxela como: identificar obxectos cunha cámara, identificar sons ou imaxes de posturas de persoas. Estes modelos pódense exportar posteriormente a outros programas como Scratch, Pictoblox, Python ou Arduino onde poden ser usadas para crear programas funcionales de IA en el aula. 

Fonte: Teachable Machine

Machine Learning for Kids

Machine Learning for Kids é unha plataforma similar a Teachable Machine que utiliza algoritmos desenvolvidos por IBM para desenvolver modelos de IA que podemos importar a Scratch, Python ou AppInventor. Contén moitas unidades didácticas xa desenvolvidas que poden facilitarnos o seu uso na aula.

Valores éticos da intelixencia artificial

Unha das partes máis importantes de aprender sobre IA é entender as vantaxes e inconvenientes que ten esta tecnoloxía e as súas posibles consecuencias a nivel ético. É importante darse conta que unha intelixencia artificial basea a súa aprendizaxe no noso adestramento e iso fai que está IA reflicta un rumbo ético-social. Tamén habería que traballar o tema da transparencia dos devanditos algoritmos de IA ou onde recae a responsabilidade dos fallos dos algoritmos. Para aprender máis sobre este tema recomendaríavos este par de lecturas:

• Armas de destrución matemática – Cathy Ou’Neil
• Hola Mundo: Como seguir siendo humanos en la era de los algoritmos – Hanna Fry

Como reflexión final gustaríanos facer fincapé na oportunidade de transmitir ao noso alumnado que a IA ten unha función social, ten que resolver problemas e xerar impacto social. É por isto que a aprendizaxe baseada en proxectos é unha boa forma de tratar un problema concreto e buscarlle unha solución con algunhas das ferramentas que vos mostramos aquí. A aprendizaxe da IA permitirá ao alumnado ser máis conscientes do mundo onde viven e de poder tomar decisións cun pensamento crítico.