Herramientas para integrar la Inteligencia Artificial en la Educación Secundaria

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta con la que trabajamos cada día, muchas veces sin saberlo. La usamos cada vez que hacemos búsquedas por internet, cuando escuchamos música y cuando buscamos nuestra ración diaria de redes sociales, sin embargo la sociedad desconoce casi completamente su funcionamiento y sus consecuencias.

Inteligencia Artificial en la LOMLOE

Es por esto que desde hace unos años ha crecido el interés en educar a las nuevas generaciones en IA hasta el punto de que dicho contenido ya se ha incluido en el nuevo currículo de secundaria de la nueva ley de educación LOMLOE. Este contenido se reparte entre las asignaturas de Tecnología y Digitalización en el bloque de “Pensamiento Computacional”. En este bloque se busca que el alumnado sea capaz de desarrollar aplicaciones con la IA, que tengan una introducción a su funcionamiento y sus consecuencias éticas. Es por esto que desde Vermislab queremos aprovechar nuestra experiencia formando a docentes en Inteligencia Artificial y dedicar este post a entender un poco más que es la IA y cómo podemos transmitir dichos conocimientos al alumnado de secundaria.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Definir lo que es una IA no es una tarea fácil ya que es un concepto que se originó hace más de 60 años pero la tecnología que la sustenta ha evolucionado considerablemente en estos últimos 30 años. Para entender las bases de la IA tenemos que entender que es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático son todas las técnicas que permiten a una máquina aprender de forma autónoma. Para entender cómo funcionan estas técnicas vamos a imaginar cómo aprende un bebe a identificar a papá y mamá. Para que esto ocurra lo que hacen papá y mamá es ponerse delante del bebe en distintos momentos del día y decir: “¿Quién es papá?” o “yo soy Mamá”. En este punto estamos entrenando al bebe para que asigne nuestra figura a una etiqueta o clase llamada papá o mamá, a este proceso se le llama entrenamiento. Una vez que el bebe está “entrenado” mamá y papá se pondrán delante suya esperando a que el bebe los identifique correctamente, a este proceso se le llama testeo. Este proceso es el que se sigue mayoritariamente para entrenar un modelo de aprendizaje automático y para que este funcione bien deberemos tener un gran número de imágenes de mamá y de papá. Actualmente los algoritmos de IA han evolucionado para aprender tal y como lo hace nuestro cerebro mediante el uso de redes neuronales artificiales, pero no entraremos a explicar este concepto en esta entrada del blog debido a su complejidad.

Una vez nos hemos hecho una idea de que es la inteligencia artificial y su funcionamiento os queremos presentar recursos y herramientas con las que el alumnado puede diseñar e implementar algoritmos de IA de forma sencilla y divertida.

QuickDraw

La primera herramienta que nos gustaría comentar es QuickDraw. Este es un juego diseñado por google para entrenar una IA para que identifique dibujos a mano alzada. Es un juego rápido y sencillo con el que los chavales pueden aprender conceptos como entrenamiento o testeo y colaboran en el desarrollo de una IA

Teachable Machine

Teachable Machine es una plataforma que surge también de google con la idea de acercar la IA a los más jóvenes. Es una herramienta que nos permite crear aplicaciones de inteligencia artificial de forma sencilla cómo: identificar objetos con una cámara, identificar sonidos o imágenes de posturas de personas. Estos modelos se pueden exportar posteriormente a otros programas como Scratch, Pictoblox, Python o Arduino donde pueden ser usadas para crear programas funcionales de IA en el aula. 

Fuente: Teachable Machine

Machine Learning for Kids

Machine Learning for Kids es una plataforma similar a Teachable Machine que utiliza algoritmos desarrollados por IBM para desarrollar modelos de IA que podemos importar a Scratch, Python o AppInventor. Contiene muchas unidades didácticas ya desarrolladas que pueden facilitarnos su uso en el aula.

Valores éticos de la inteligencia artificial

Una de las partes más importantes de aprender sobre IA es entender las ventajas e inconvenientes que tiene esta tecnología y sus posibles consecuencias a nivel ético. Es importante darse cuenta que una inteligencia artificial basa su aprendizaje en nuestro entrenamiento y eso hace que está IA refleje un sesgo ético-social. También habría que trabajar el tema de la transparencia de dichos algoritmos de IA o donde recae la responsabilidad de los fallos de los algoritmos. Para aprender más sobre este tema os recomendaría este par de lecturas:

• Armas de destrucción matemática – Cathy O’Neil

• Hola Mundo: Cómo seguir siendo humanos en la era de los algoritmos – Hanna Fry

Como reflexión final nos gustaría hacer hincapié en la oportunidad de transmitir a nuestro alumnado que la IA tiene una función social, tiene que resolver problemas y generar impacto social. Es por esto que el aprendizaje basado en proyectos es una buena forma de tratar un problema concreto y buscarle una solución con algunas de las herramientas que os mostramos aquí. El aprendizaje de la IA permitirá al alumnado ser más conscientes del mundo donde viven y de poder tomar decisiones con un pensamiento crítico.