Siguiendo con la entrada anterior, en ésta quería aportar mi pequeño granito de arena a la odisea que está siendo en algunos centros educativos implementar algo sobre inteligencia artificial, adquirir competencias digitales, etc.
Hace unos años, en 2019, un compañero de mi universidad y yo propusimos un sencillo taller para enseñar y desmitificar ideas fundamentales sobre inteligencia artificial. El taller duraba 1h 30 a lo sumo, tiene los contenidos fundamentales para entender qué es inteligencia artificial y algunos algoritmos matemáticos sencillos y en los ensayos en institutos que hicimos, fue un completo éxito. Tanto es así, que el taller fue aceptado como artículo de investigación educativa en una prestigiosa revista científica. Es decir, que hay otros investigadores que han certificado que el taller funciona y está bien estructurado. Y además, ¿sabéis qué es lo mejor? Que el taller se fundamenta en la programación por bloques Scratch, y todo es totalmente abierto y gratuito. El taller lo podéis encontrar en mi repositorio GitHub.
El funcionamiento de este pequeño taller, consiste en que en los 15 primeros minutos de actividad, a los estudiantes se les impartieron los siguientes conceptos de una manera muy sintética:
- Introducción a la inteligencia artificial
- En qué consiste el algoritmo de clusterización K-means
- Cómo funciona una red neuronal
Posteriormente, los chavales tuvieron 45 minutos para realizar dos ejercicios y poner en práctica las nociones básicas que se les había impartido hace unos minutos. La metodología de esta parte práctica se implementó de la siguiente manera: los alumnos trabajaron en parejas, y tenían a su disposición el archivo de un algoritmo de inteligencia artificial implementado en Scratch. En este archivo estaba implementado casi todo el código necesario, salvo un par de huecos que tenían que rellenar para que todo el programa se ejecutase correctamente. Para que fuera un poco más fácil, en una esquina de la zona de trabajo de Scratch, los alumnos tenían las piezas de código que había que encajar en los huecos, pero desordenadas. Una vez que completaban el código, los estudiantes podían comprobar si habían acertado o no ejecutándolo en el mismo Scratch.
A los estudiantes se les asignó dos problemas, uno detrás de otro:
1) El algoritmo de clusterización K-means, donde tenían que conseguir clasificar una nube de puntos en tantos clusters como quisieran. Los clusters estaban definidos por 'puntos gordos' de colores, y la clasificación consistía en pintar los puntitos según el color del 'punto gordo' más cercano que tuvieran.
2) Posteriormente se asignó una red neuronal muy sencilla (dos entradas y una salida), entrenada con los datos de entrada y salida de una puerta lógica AND. Para cada ejercicio disponían de 20 minutos como máximo.
A continuación incluyo una imagen representativa de estos problemas:
En 2020, llegó el COVID, conocido por todos. Lo que nos obligó a encerrarnos en casa, y nos obligó a todos los docentes en el mundo a replantear nuestros temarios de manera online y digital. Lo cual aceleró la estrategia de digitalización de la educación que estaba preparando la Comisión Europea. El llamado Plan de Acción de Educación Digital. Y tal y como os conté en el blog, yo participé entre los años 2021 y 2022 en el Grupo de Expertos de la Comisión Europea para la implantación ética de herramientas de inteligencia artificial en la enseñanza. Éramos unos 15 expertos, uno por cada país de la Eurozona, más o menos. Así que de estos temas, humildemente, algo sé.
El curso pasado, más de una docena de institutos en toda España se pusieron en contacto conmigo para que les ayudara a entender e implementar el taller de IA del que os he hablado. Las edades de los estudiantes iban desde los 14 años hasta los 18. Y francamente, tras ponerme en contacto con ellos para ver qué tal les había ido, estaban muy contentos con el material.
Así que a lo largo del año pasado y de este, en mi grupo de investigación hemos seguido trabajando en crear más ejercicios accesibles, sencillos, entendibles por alumnado y profesorado, y adaptables a cualquier tipo de dificultad en el aula. Gracias a todo lo que he aprendido con mis colegas europeos, ahora tenemos mucho más claro qué es lo que funciona, y qué no. Tenemos ejercicios que se adaptan a la velocidad de aprendizaje de cada alumno, ejercicios que permiten crear enunciados numéricos diferentes para cada uno de ellos, ejercicios que miden la velocidad y nivel de aprendizaje de una tarea concreta... y por supuesto, todo ello, sin entrar en complejos softwares ni programas informáticos. Todo estará abierto.
Los profesores y los centros están haciendo un trabajo ingente por adaptarse a toda la burocracia, acreditaciones y evaluación por competencias que les piden desde las administraciones. Adoptar la IA como una herramienta, sin pensar que el profesor pierda protagonismo, es el camino. Hagámosles la vida más fácil y no intentamos oponernos a esta tecnología, que ya se ha quedado.
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