1.1. VENTAJAS DEL USO DE ROBOTS DE SUELO

Los robots educativos de suelo son herramientas muy versátiles en el aula. Uno de los principales beneficios es su aportación al desarrollo del pensamiento computacional, ya que incluso los más sencillos permiten al alumnado descomponer problemas en pasos y crear secuencias lógicas para resolverlos, mejorando su capacidad resolución de problemas.

Además, promueven un aprendizaje activo, permitiendo al alumnado interactuar directamente con el dispositivo.

Otro aspecto importante a considerar es el desarrollo del trabajo en equipo y las habilidades sociales. Dado que las actividades con robots de suelo suelen realizarse en grupo, el precio de estos dispositivos dificulta que cada estudiante tenga acceso individual a un robot. Sin embargo, esta limitación favorece la colaboración, ya que compartir un único dispositivo fomenta la cooperación, la comunicación, la capacidad de negociación y la toma conjunta de decisiones.

Los robots de suelo y las actividades que podemos desarrollar con ellos son bastante adaptables: pueden utilizarse en diferentes niveles educativos, desde infantil hasta primaria, adaptándose a las necesidades y capacidades de cada etapa mediante las actividades en las que se emplean. También se pueden integrar en diversas asignaturas, ya que, al ser herramientas, su impacto depende de la calidad de las actividades diseñadas para su uso.

Por último, y no por ello menos importante, es necesario destacar que el uso de este tipo de dispositivos suele ser recibido con entusiasmo por el alumnado, creando un clima de interés que facilita su atención.

1.2.2. RATÓN ROBOT CODE & GO

Este robot es muy parecido al Beebot, pero el animal que representa es un ratón. Es de menor tamaño y en cada movimiento se desplaza 10 cm en lugar de los 15 cm que se recorre Beebot, lo que facilita la creación de alfombrillas al optimizar el espacio.

En este caso, las teclas para programarlo tienen diferentes colores, lo que facilita la programación al permitir asociar cada movimiento con un color específico.

Tiene material adicional, como tarjetas de programación con flechas, para preparar la secuencia antes de programar el robot, baldosas de plástico para crear recorridos, túneles, vallas, tarjetas con retos…

Introduce Your Child to Coding with the Robot Mouse, del canal de YouTube Learning Resources, bajo licencia YouTube Estandar

1.2.3. SUPER-DOC

Otro robot similar es el Super-Doc. También programa mediante una botonera secuencias de movimientos para desplazarse por alfombrillas. Además, este robot viene con una serie de recursos incluidos: cartas de juego, alfombrilla dos caras, fichas de dirección de doble cara, disfraces para crear personajes y una guía de actividades.

En este caso, el robot también se desplaza por casillas de 15 cm.

Para introducir las instrucciones y controlar el robot, la botonera tiene nueve pulsadores:

• • Flecha adelante: avanza una casilla.
  • Flecha izquierda: gira 90º a la izquierda.
  • Flecha atrás: retrocede una casilla.
  • Flecha derecha: gira 90º a la derecha.
  • Botón OK: inicia la secuencia programada.
  • Botón pausa/repetir: pausa un segundo o repite una petición.
  • Botón personaje: selecciona el personaje con el que se quiere jugar.
  • Botón estrella: memoriza la función de recoger objetos (en modo 2).
  • Botón papelera: borra los movimientos programados.

En la guía vienen explicados dos modos de juego:

1. 1. Modo 1: el modo básico, en el que el robot actúa como los robots de suelo vistos anteriormente. El alumnado programa los movimientos para llegar a las casillas deseadas de la alfombrilla que se esté usando. Las cartas y fichas de dirección pueden ayudar a planificar y secuenciar los movimientos antes de programar el robot.
   2. Modo 2: en este modo avanzado, Super-Doc puede reconocer su posición en el tablero y reaccionar a las acciones del alumnado. El robot indica a objetivos debe dirigirse y comprueba si los movimientos ejecutados son correctos. Si se comete un error, Super-Doc da por no superada la misión y solicita volver a la casilla inicial para empezar de nuevo.

DOC, robot educativo, del canal de YouTube David Rodríguez Vila, bajo licencia YouTube Estandar

1.2.4. MATATASTUDIO CODING SET

Matatastudio Coding Set es un pequeño robot cilíndrico con un sensor que recibe las instrucciones programadas la consola, otro dispositivo físico con forma de “torre de control” que funciona como un cuadro de mando. Esta consola tiene una cuadrícula donde se colocan piezas de plástico que representan diferentes instrucciones: avanzar, girar, bucles…. Cada bloque tiene un símbolo característico que permite reconocerlo fácilmente.

Para programar el robot, el alumnado coloca estos bloques en la consola en el orden deseado y, una vez lista la secuencia, presionan un botón en la consola para que las instrucciones se transmitan al robot mediante una conexión inalámbrica. El receptor se desplaza entonces por la alfombrilla siguiendo el camino programado.

How does it work Coding set?, del canal de YouTube MatataStudio, bajo licencia YouTube Estandar

1.2.5. TALE-BOT

Tale-Bot es otro robot educativo que sigue el mismo modo de funcionamiento y programación mediante una botonera con los siguientes pulsadores:

Pulsadores (botones básicos de movimiento):

• • Avanzar: mueve al robot hacia adelante.
  • Retroceder: mueve al robot hacia atrás.
  • Giro a la izquierda: gira el robot 90° hacia la izquierda.
  • Giro a la derecha: gira el robot 90° hacia la derecha.
  • Botón de borrado: manteniéndolo presionado durante más de un segundo, elimina todas las instrucciones programadas. Presionándolo menos de un segundo, borra solo la última.
  • Botón de baile aleatorio: el robot ejecuta una secuencia de movimientos y sonidos.
  • Botón de grabación: con una pulsación larga, permite grabar hasta treinta segundos de audio. Con una pulsación corta, incorpora esta grabación a la programación.
  • Botón de bucle: configura la cantidad de repeticiones para las instrucciones dadas.

Este robot se puede configurar fácilmente para que mueva 10 o 15 cm y cambiar el idioma para el modo de juego interactivo.

Introducing Matatalab Tale-Bot Pro Hands-on Coding Robot Set Education Edition for Age 3-5, del canal de YouTube MatataStudio, bajo licencia YouTube Estandar

Tale-Bot cuenta con variados recursos y accesorios, como alas y brazos para acoplar al robot, unas de ellas compatibles con bloques de construcción LEGO, cartas de programación, alfombrillas interactivas, rotuladores borrables para acoplar en uno de los modelos de alas…

Al igual que Super-Doc, Tale-Bot tiene dos modos de funcionamiento. En el modo de programación básica, funciona como un robot educativo clásico, en el que el alumnado programa una secuencia de movimientos para que el robot se desplace por las casillas del tapete. En el modo interactivo, Tale-Bot puede reconocer su posición dentro de la alfombrilla interactiva que se esté utilizando y reaccionar en función de los movimientos realizados, indicando si los movimientos son correctos o si se ha cometido algún error. Si el robot no alcanza el objetivo, pide que se lleve a la última casilla correcta para corregir la secuencia y volver a intentarlo.

1.2.6. ESCORNABOT

Escornabot, a diferencia de los anteriores dispositivos, no es solo un robot, es un proyecto de código/hardware abierto. Se trata de un robot DIY (Do it yourself) que, a pesar de poderse comprar totalmente montado, es habitual hacerlo a partir de un kit o desde cero.

Tiene una fuerte comunidad alrededor dispuesta a ayudar, pero no es un robot comercial para el que exista un servicio técnico o de asesoramiento, por lo que es una opción interesante, pero solo recomendada a personas con ganas de aprender y de involucrarse. A veces cuesta dar con el fallo que hace que tu escornabot no funcione, pero cuando lo tienes en marcha es muy gratificante, porque probablemente hayas visto el dispositivo desde que no era más que un montón de componentes sueltos.

Hay muchos tipos de escornabots, porque al ser un robot modular, personalizable y de código abierto, puede ensamblarse y modificarse según las necesidades de cada persona.

Briboi audacious, por escornabot, bajo licencia CC BY SA

Briboi compactus, por escornabot, bajo licencia CC BY SA

Singularis 2.12 XDeSIG, por Pablo Rubio, bajo licencia CC BY SA

El escornabot básico puede programarse con los botones para ejecutar secuencias de movimientos como los robots anteriores. Los modelos Briboi y Singularis están diseñados para moverse 10 cm, pero se puede modificar para que avance la distancia que quieras y que rote los grados que necesites en los giros. De hecho, con la configuración básica se puede alternar entre giros de 90º y giros de 45º para poder moverse por las diagonales de una cuadrícula.

La comunidad escornabot ha ideado y diseñado diferentes formas de programar los escornabots para distintas necesidades, por ejemplo, mediante una app para Android conectada mediante bluetooth, mediante una app para Android que lee códigos de barras en bloques físicos o mediante tarjetas RFID. ¡Incluso mediante pulsadores gigantes controlados por una placa Echidna para personas con problemas de motricidad!

La comunidad ha sido muy prolífica, y en este repositorio puedes encontrar muchísimas actividades y alfombrillas para trabajar temas muy diversos en el aula. Si quieres diseñar y compartir las tuyas, puedes hacerlo mediante este enlace.

1.3. CÓMO HACER ACTIVIDADES MÁS INCLUSIVAS CON ROBOTS DE SUELO

Para hacer las actividades con robots de suelo más inclusivas, debemos recordar lo comentado en el primer módulo. Es esencial revisar nuestros propios sesgos y aumentar la exposición a referentes femeninos.

Además, se deben seleccionar contenidos que no refuercen estereotipos de género, fomentando desafíos abiertos y relacionados con problemas reales. Promover equipos diversos en género, habilidades y experiencias facilita la colaboración y asegura que todas las voces sean valoradas.

También es importante utilizar un lenguaje inclusivo, reforzar logros de manera equitativa y contextualizar los desafíos para que sean accesibles y relevantes para todo el alumnado. Finalmente, vincular las actividades con referentes diversos muestra que estas disciplinas son para todas las personas, sin importar el género.

También podemos inspirarnos en las actividades desenchufadas presentadas en el módulo 2, ya que algunas pueden ser fácilmente adaptadas para el uso de este tipo de robots.

Por último, se listan algunos consejos que se pueden tener en cuenta a la hora de diseñar actividades:

• • Diseña retos atractivos y significativos. Plantea actividades que conecten con el día a día del alumnado o con problemáticas sociales relevantes, como el cuidado del medio ambiente, la organización de un evento o la resolución de conflictos en el aula. Esto permitirá que el alumnado sienta que su trabajo tiene un propósito y fomente el interés por la actividad independientemente de su género.
  • Incluye narrativas y roles diversos. Introducir historias que contextualicen los retos propuestos puede enriquecer la experiencia. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir al robot que llegue de un punto a otro, crea un escenario donde el robot deba ayudar a un personaje (que puede ser una profesional femenina) a superar un desafío, como entregar medicamentos a una aldea o recuperar un objeto valioso. Esto ayuda a normalizar la presencia de roles femeninos en contextos STEAM.
  • Promueve la personalización y creatividad. Permite que el alumnado decore o adapte los robots de suelo, incorporando elementos como disfraces o accesorios, lo que facilita la identificación con la actividad y fomenta la expresión artística, incluyendo la de STEAM. Cuida que las opciones de personalización no estén condicionadas por estereotipos de género.
  • Introduce mecánicas de colaboración en las actividades, en las que el éxito dependa del trabajo en equipo, como programar el robot para realizar tareas conjuntas o completar un recorrido en etapas asignadas a diferentes miembros del grupo. Asegúrate de que cada integrante tenga un papel clave y que estos roles roten para que todo el mundo participe equitativamente.
  • Reflexiona sobre los resultados al final de cada actividad, facilitando un espacio para pensar sobre la experiencia y lo aprendido. Utiliza este momento para reforzar valores de inclusión y diversidad, subrayando que todas las contribuciones son valiosas y necesarias.
  • Evalúa desde una perspectiva inclusiva. Diseña criterios de evaluación que valoren no solo los resultados finales, sino también el proceso, la colaboración, la creatividad y el esfuerzo. Evita recompensar actitudes competitivas o individuales por encima de los logros colectivos, y celebra los avances de todo el grupo de forma equitativa.

2. PLACAS DE ROBÓTICA EDUCATIVA

Existen numerosas placas de robótica educativa, cada una con características particulares que proporcionan distintas posibilidades a la hora de utilizarlas en el aula con diferentes niveles educativos.

A continuación, se presentarán algunas de las más utilizadas, destacando sus principales funcionalidades y herramientas para programarlas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este módulo solo pretende proporcionar una introducción básica a cada una. Para aprender a utilizarlas, y más de manera efectiva, será necesario profundizar a través de otros cursos, tutoriales, manuales específicos o recursos adicionales.

El objetivo de este módulo es ofrecer una pincelada inicial para que, si alguna placa despierta tu interés, puedas investigar más para aprender a utilizarla y cómo desarrollar proyectos con ella en el aula.

2.1. ARDUINO

Arduino es una plataforma de hardware y software libre creada en 2005 con el objetivo de facilitar el aprendizaje de la programación de hardware y la creación de prototipos.

Las placas de Arduino son de las más utilizadas en educación. Es fácil encontrarlas en los institutos, y por llevar tanto tiempo en el ámbito educativo, hay muchísima documentación y actividades que tienen esta placa como elemento central.

El modelo más popular es el Arduino UNO R.3, aunque recientemente ha sido sustituido por el modelo Arduino UNO R.4.

Las placas Arduino se utilizan habitualmente en Educación Secundaria, puesto que es necesario añadirles componentes externos para realizar los montajes, y el cableado de estos puede ser complicado. Para ello se suelen utilizar placas de prototipado (breadboards) que tienen agujeritos donde conectar cables y componentes para formar los circuitos.

Es necesario contar, además de con la placa, con diferentes sensores y actuadores para poder montar dichos circuitos.

S4A-01, por Lobotic, bajo licencia CC-BY-SA

Programando placas Arduino

Estas placas pueden programarse mediante diferentes herramientas adaptadas a diferentes niveles de dificultad. Entre las más utilizadas podemos encontrar entornos visuales de programación por bloques y el entorno de desarrollo de Arduino, para programar mediante texto.

IDE Arduino

El entorno de desarrollo de Arduino es la opción más avanzada, recomendable solo para Secundaria. El programa se puede descargar desde la página oficial de Arduino, aunque también podemos utilizar la versión on line.

Existen numerosos cursos y tutoriales para trabajar con el IDE de Arduino, como por ejemplo el CURSO ARDUINO CON CÓDIGO, de CATEDU, en el que puedes aprender cómo se trabaja con la placa Arduino y con diferentes sensores y actuadores.

Arduino (2024) Arduino IDE [Aplicación web]

Arduino blocks

Arduino blocks es una herramienta creada por Juanjo López que facilita la programación de Arduino para el alumnado de Primaria y primeros cursos de Secundaria, ya que permite programar las placas sin necesidad de escribir el código. En su lugar, la programación se realiza gracias a una serie de bloques que se unen o anidan unos dentro de otros de manera similar a los proyectos de Scratch.

En la propia web de Arduino blocks podemos encontrar documentación y manuales del programa, así como un buscador de proyectos.

Juan José López Almendros (2024) Arduino blocks [Aplicación web]

Snap4Arduino

Snap4Arduino es otro entorno de programación por bloques para programar placas Arduino, en este caso basado en el entorno de programación Snap!. Actualmente está desarrollado por Joan Guillén y Bernat Romagosa. También cuenta con una versión para trabajar on line.

Si quieres aprender cómo utilizar esta herramienta, puedes acceder a la sección Recursos y Prácticas de Snap4arduino de la web del IES Murillo de Sevilla, donde encontrarás diferentes prácticas propuestas por José Pujol.

Joan Guillén y Bernat Romagosa (2024) Snap4Arduinos [Aplicación web]

2.2. MICRO:BIT

Micro:bit es una placa de desarrollo creada por la BBC para fomentar el aprendizaje de la programación y la robótica en estudiantes de Primaria y Secundaria.

La placa Micro:bit incorpora varios sensores y actuadores, por lo que se puede empezar a trabajar con ella sin necesidad de añadir componentes externos.

Micro-bit v1 & v2, por Crash48, bajo licencia CC0 1.0

La última versión de la placa Micro:bit cuenta con los siguientes sensores y actuadores:

• • Matriz de 25 LED.
  • 2 pulsadores.
  • Acelerómetro.
  • Sensor de temperatura.
  • Sensor de luz.
  • Brújula.
  • Zumbador.
  • Micrófono.
  • Radio (para conectarse con otras placas Micro:bit)

Además, tiene pines de conexión para conectar elementos externos. La placa Micro:bit es una de las más populares, lo cual ha favorecido que existan múltiples kits de extensión para facilitar la conexión de estos elementos externos.

En la web puedes encontrar muchos proyectos, tutoriales e información detallada sobre la placa.

Programando Micro:bit

Micro:bit puede programarse mediante diversas plataformas adaptadas a diferentes niveles.

MakeCode

MakeCode es el entorno de programación por bloques propio de la placa. El alumnado puede programarla arrastrando y soltando bloques, de un modo similar a como se hace en Scratch.

Microsoft (2024) MakeCode [Aplicación web]

Una característica muy útil de MakeCode es que incorpora un simulador en el que se representa, de forma virtual, el programa que estamos desarrollando. De este modo podemos saber si funciona tal y como queremos antes de cargarlo en la placa, además de poder usarse para trabajar sin la misma.

Scratch

También se pueden usar las placas Micro:bit desde Scratch, integrándola en proyectos para hacerlos más interactivos. Para hacerlo es necesario cargar un programa especial en la placa para que se comunique con el ordenador, y tener instalado el Scratch Link (solo disponible para Windows y Mac). Además, el ordenador debe tener conexión bluetooth.

Fundación Scratch (2024). Scratch [Aplicación web]

2.3. MAKEY MAKEY

Makey Makey es una placa que permite transformar objetos cotidianos en pulsadores capaces de controlar un ordenador. Fue desarrollada por Jay Silver y Eric Rosenbaum en el Medialb del MIT.

A diferencia de las placas anteriormente mencionadas, Arduino y Micro:bit, Makey Makey no necesita programación previa: funciona directamente al conectarse mediante un puerto USB como un teclado, un ratón o cualquier otro periférico. Una vez conectada, cualquier cosa que conduzca mínimamente la electricidad puede convertirse en un pulsador, permitiendo controlar juegos, aplicaciones… o incluso escribir como un teclado.

MaKey MaKey Kit Photo on Grey, por jayahimsa, bajo licencia CC BY

Aunque Makey Makey no necesita programación para funcionar, se puede combinar con entornos de programación como Scratch para explorar nuevas ideas y pensar nuevos modos de controlar nuestros proyectos de forma creativa.

Scratch cuenta con bloques específicos para trabajar con la placa Makey Makey, pero puesto que sus conectores son detectados como teclas del teclado, se puede usar directamente en los proyectos con los bloques de pulsar la tecla correspondiente a sus conectores.

En la web puedes encontrar un curso y diversos ejemplos de actividades para usar Makey Makey.

2.4. ECHIDNA

Echidna Educación es un proyecto de hardware y software libre para facilitar el aprendizaje de la programación de sistemas físicos en Primaria y Secundaria. Tiene dos tipos de placas diseñadas por Xabier Rosas, profesor de Ciclos Formativos; Jose Pujol, profesor de Secundaria; y Jorge Lobo, maestro de Primaria, a partir de las experiencias y necesidades detectadas en sus aulas.

La primera, Echidna Shield, es un escudo para Arduino, es decir, una placa con sensores y actuadores que se acopla a un Arduino. La segunda, Echidna Black, es una placa autónoma, no se necesita Arduino, e incorpora algunos sensores más que la Echidna Shield.

Ambas placas incluyen un modo MkMk para usar 8 conectores transformar objetos cotidianos en pulsadores como la placa Makey Makey.

Esquema de componentes Echidna Shield, por Echidna Educación, bajo licencia CC-BY-SA

Esquema de componentes Echidna Black, por Echidna Educación, bajo licencia CC-BY-SA

En la web del proyecto se puede encontrar mucha información sobre las placas y su uso didáctico como, por ejemplo actividades para Primaria, actividades para Secundaria con entornos gráficos, actividades para Secundaria con IDE de Arduino, y muchas otras actividades desarrolladas en talleres o explicadas en su blog.

Programando placas Echidna

Al igual que las placas Arduino, las placas Echidna se pueden programar con IDE de Arduino, y su versión on line, Arduino blocks o Snap4Arduino, que además cuenta con una extensión de bloques específicos para Echidna.

EchidnaML

Además, Echidna Educación tiene un software específico basado en Scratch: EchidnaML, desarrollado por Juan David Rodríguez.

Este software incluye bloques específicos para estas placas y que incluye LearningML, permitiendo integrar de esta forma la Programación, la Robótica y la Inteligencia Artificial en un mismo proyecto de forma sencilla.

Echidna Educación (2024). EchidnaML [Aplicación de escritorio]

1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA), nos referimos a la capacidad de las máquinas para simular comportamientos inteligentes mediante una serie de procesos y algoritmos avanzados, diseñados para resolver problemas de forma autónoma. De esta manera, emulan lo que entendemos abstractamente como inteligencia humana, aunque todavía no existe un consenso universal sobre la definición exacta de inteligencia.

En el siguiente vídeo, Nuria Oliver, una de las voces más influyentes a nivel internacional en el campo de la IA, nos ofrece una explicación clara sobre qué es la inteligencia artificial, su potencial para transformar y mejorar nuestro mundo, así como las debilidades y retos que presenta en la actualidad.

La inteligencia artificial creará 58 millones de puestos de trabajo, del canal de YouTube El Futuro Es Apasionante de Vodafone, bajo licencia YouTube Estandar

2. BREVE HISTORIA DE LA IA

La IA, aunque es un tema de actualidad, ha sido imaginada en distintas épocas. Desde la antigüedad, se visualizaban máquinas con la capacidad de pensar. En la Grecia clásica, destacan los míticos autómatas de Hefesto, como Talos, protector de Creta, o las mujeres de oro que lo ayudaban en su labor. En el Antiguo Egipto, se creaban figuras mecánicas controladas por sacerdotes para impresionar a las multitudes. A lo largo de la historia, desde la Edad Media hasta la Contemporánea, surgieron otros ingenios, como las “cabezas pensantes” y autómatas que contribuyeron al desarrollo tecnológico. Uno de los ejemplos más significativos fue “El ajedrecista”, construido en 1912 por el español Leonardo Torres Quevedo, considerado el primer dispositivo capaz de jugar al ajedrez de manera automática.

Sin embargo, la idea de una Inteligencia Artificial (IA) como la conocemos hoy no pudo materializarse hasta la segunda mitad del siglo XX.

A continuación, se presentan algunos de los hitos más importantes de la historia de la IA en forma de línea del tiempo para apreciar claramente los momentos clave que han marcado su evolución.

Futuro de la IA, por Lobotic, bajo licencia Pixabay

• • 1950: Comienza la Edad de Oro de la IA. Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence, donde introduce su famoso Test de Turing.
  • 1956: John McCarthy acuña el término “Inteligencia Artificial” en la Conferencia de Dartmouth.
  • 1966: Se desarrolla ELIZA, uno de los primeros chatbots.
  • 1968: Se estrena 2001: Una Odisea en el Espacio, con HAL 9000 como un famoso ejemplo ficticio de IA.
  • 1970: Termina la “Edad de Oro” y comienza el Invierno de la IA por falta de progreso en las investigaciones.
  • 1972: Hubert Dreyfus publica “What Computers Can’t Do”, criticando las limitaciones de la IA.
  • 1986: Se construye la primera furgoneta guiada por visión artificial.
  • 1988: La IA se aplica a la traducción automática entre inglés y francés.
  • 1994: Dos vehículos autónomos recorren 1000 km sin intervención humana.
  • 1996: Surgen los agentes inteligentes, capaces de percibir, procesar y actuar.
  • 1997: Deep Blue derrota a Garry Kaspárov en ajedrez.
  • 2008: Google lanza su primera app de reconocimiento de voz.
  • 2011: Watson, de IBM, vence a dos expertos en el concurso Jeopardy!.
  • 2012: Un modelo de Machine Learning identifica gatos en vídeos de YouTube.
  • 2013: Boston Dynamics presenta el robot bípedo Atlas.
  • 2016: AlphaGo derrota al campeón mundial de Go.
  • 2017: El robot humanoide Sophia recibe la ciudadanía saudí.
  • 2017: DeepMind desarrolla IA capaz de transferir habilidades aprendidas entre juegos.
  • 2018: AlphaZero aprende por sí misma a jugar al ajedrez.
  • 2018: Se lanza el primer televisor con IA integrada.
  • 2019: Google presenta un Doodle que compone música basada en la obra de Bach.
  • 2020: Tesla prueba la versión Beta de Autopilot con conducción autónoma.
  • 2021: OpenAI lanza GPT-3, transformando la IA conversacional.
  • 2021: OpenAI lanza DALL·E, un generador de imágenes a partir de texto.
  • 2022: El fenómeno de ChatGPT de OpenAI toma relevancia global.
  • 2023: AlphaFold revoluciona la biología molecular al predecir estructuras de proteínas.
  • 2024: La IA generativa continúa avanzando en arte, música y otras industrias, mientras surgen desafíos éticos sobre la propiedad intelectual y los sesgos.

4. PREOCUPACIONES ÉTICAS DEL USO DE LA IA

El uso de IA generativa ha aumentado las preocupaciones éticas: propiedad intelectual y los derechos de autor, gasto energético y de recursos hídricos, la dependencia de datos, la indexación de contenido basura o la influencia de los algoritmos de IA en el comportamiento humano, entre otras.

Algunas de estas preocupaciones están afectando especialmente a las mujeres, como la capacidad de crear contenido falso con apariencia realista, conocido como deepfakes. Es decir, material audiovisual que puede emplearse con fines malintencionados, como difamar, crear desinformación, suplantar identidades, humillar, controlar y extorsionar a personas. Por ejemplo, se han dado numerosos casos de imágenes de menores manipuladas mediante esta tecnología para crear contenido sexual, incluso por otros menores compañeros suyos.

Deepfakes: How to spot them, del canal de YouTube CBC Kids News, bajo licencia YouTube Estandar

También los sesgos y la representación inadecuada son debilidades detectadas en el ámbito de la IA generativa. Por ejemplo, si los modelos se entrenan con datos sesgados o incompletos favorecen que se perpetúen los estereotipos y prejuicios presentes en esos datos, discriminando a colectivos subrepresentados en los datos o creando contenido que refuerza esa visión sesgada.

Imágenes generadas con el prompt “hombre trabajando” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “mujer trabajando” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “A boss and a worker at their workplace” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “A doctor and a nurse” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “two scientifics” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “two engineers” por ideogram.ai

Imágenes generadas con el prompt “un niño y una niña jugando con su juguete” por ideogram.ai

Afortunadamente, hay pequeños avances en este sentido, aunque el ritmo es lento.

Captura de pantalla de conversación con Chat GPT, OpenAI. (2024)

5. LA IA EN EDUCACIÓN: DOS PREGUNTAS CLAVE

Antes de integrar la inteligencia artificial (IA) en el aula, es fundamental reflexionar sobre dos cuestiones esenciales:

• • ¿Es pertinente?
  • ¿Es adecuado?

5.1. ¿ES PERTINENTE?

El uso de herramientas de IA debe estar alineado con los objetivos de aprendizaje y las competencias que queremos que el alumnado desarrolle. No se trata de utilizar IA por su novedad o popularidad, sino de asegurar que su aplicación contribuya al proceso formativo de manera significativa. Las herramientas de inteligencia artificial pueden enriquecer el aprendizaje y se están volviendo cada vez más indispensables debido a la importancia de esta tecnología en nuestra vida cotidiana. Sin embargo, su uso debe enfocarse en lograr mejores resultados educativos y fomentar la adquisición de competencias clave. Por ello, como sucede antes de implementar cualquier tecnología, es fundamental plantearse las siguientes preguntas: ¿Cómo mejora esta herramienta el aprendizaje? ¿Favorece la adquisición de las competencias clave que buscamos desarrollar?

5.2. ¿ES ADECUADO?

El uso de IA en educación también debe cumplir con principios éticos y legales. Diversas instituciones, tanto nacionales como internacionales, han reflexionado sobre este aspecto y ofrecen marcos y guías sobre cómo implementar estas tecnologías de forma adecuada. Estas son algunas de las más utilizadas:

• • Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education (UNESCO, 2019): el consenso de Beijing establece principios éticos y normas internacionales para el uso de IA en el ámbito educativo, promoviendo su utilización de manera equitativa, inclusiva y ética, sin poner en riesgo los derechos del alumnado.
  • Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en la educación y formación para los educadores (Unión Europea, 2022): estas directrices destacan la importancia de un uso responsable de la IA en el aula, asegurando que las herramientas respeten los derechos fundamentales, la privacidad y la seguridad del alumnado.
  • AI competency framework for teachers (UNESCO, 2024): este documento está orientado a la preparación del profesorado para el uso eficaz y ético de la inteligencia artificial en el aula.
  • AI competency framework for students (UNESCO, 2024): complementa al anterior documento y se orienta a preparar al alumnado para interactuar de manera adecuada, segura y ética con la IA en su vida diaria y de cara a su futuro profesional.

6.1. PRIMEROS PASOS

Para comenzar a entender cómo funciona la IA de forma práctica podemos utilizar estos recursos:

Quick, Draw!

Google (2024). ¡Corre, dibuja [Aplicación web]

La aplicación “Quick, Draw!” (“¡Corre, dibuja!” en español) es un experimento de inteligencia artificial desarrollado por Google, que consiste en dibujar en menos de 20 segundos un objeto propuesto por la app. Mientras se va dibujando, una red neuronal intenta adivinar de qué se trata en tiempo real. Este proceso permite a la IA mejorar su reconocimiento con los dibujos de cada persona que participa.

Con esta aplicación podemos comenzar a entender cómo funcionan las redes neuronales:

• • La IA se ha entrenado con una enorme cantidad de datos, es decir, con los dibujos que otras personas hicieron previamente.
  • Cada nueva interacción ayuda a la IA a mejorar porque se reentrena con cada nuevo uso añadiendo nuevos datos que podrá usar en el futuro.
  • La IA identifica patrones comunes en los dibujos, lo cual le permite “adivinar” lo que se está dibujando.
  • Cuando un dibujo no concuerda con los datos previos la IA tiene dificultades para clasificarlo. Esto puede forzarse haciendo el dibujo en una posición poco habitual, como por ejemplo al revés, o inclinado.

IA para los océanos

Code.org (2024). IA para los océanos [Aplicación web]

IA para los océanos es una lección interactiva que forma parte de la iniciativa “Hora del Código“. Permite introducir al alumnado los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El proceso consiste en entrenar un modelo de IA para distinguir entre diferentes tipos de objetos, como peces o desechos, facilitando la comprensión de cómo la IA puede clasificarlos y tomar decisiones basadas en los datos con los que ha sido entrenada.

Con esta aplicación podemos comenzar a entender cómo es el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático (machine learning):

• • Comprender que la IA necesita datos para “aprender” y que su precisión depende del entrenamiento.
  • Aprender cómo la IA clasifica información a partir de datos de entrenamiento y cómo puede equivocarse si no tiene suficiente información.
  • Comprender que la IA depende de los datos de entrenamiento y que puede adquirir sesgos si esos datos están incompletos o son incorrectos.

6.2. HERRAMIENTAS PARA CREAR MODELOS DE MACHINE LEARNING

Desde hace ya un tiempo, algunas personas e instituciones se han interesado por acercar el aprendizaje automático al aula, por lo que disponemos de herramientas diseñadas para poder trabajar en proyectos de programación que integren estas técnicas fácilmente. A continuación, ,analizaremos tres de estas herramientas.

Teachable Machine

Teachable Machine es una herramienta desarrollada por Google que permite crear, sin conocimientos técnicos, modelos de aprendizaje automático directamente desde el navegador. Con esta aplicación se pueden entrenar modelos de reconocimiento de imágenes, sonidos y posturas de forma intuitiva y rápida, usando una cámara web o cargando archivos.

Teachable Machine 2.0: Making AI easier for everyone, del canal de YouTube Google, bajo licencia CC BY

Machine Learning for Kids

ML4K es una herramienta desarrollada por Dale Lane que utiliza IBM Watson Developer Cloud. Funciona desde el navegador y permite entrenar modelos de texto, imagen, sonido y números. Puede usarse sin registro, pero al crear una cuenta es posible guardar los modelos entrenados. Estos modelos se pueden exportar a Scratch, Python y App Inventor, adaptándose a diferentes niveles de conocimiento.

Rock, Paper, and Scissor – Machine Learning for Kids, del canal de YouTube dh.artisan, bajo licencia YouTube Estandar

LearningML

LearningML es una herramienta desarrollada por Juan David Rodríguez que utiliza la librería Tensorflow.js, por lo que no depende de APIs de terceros. Funciona desde el navegador sin necesidad de instalar nada, permitiendo entrenar modelos de texto, imagen y números. Incluye una versión avanzada para poder controlar el algoritmo de machine learning que se aplica y sus parámetros, además de la versión LearningML Snap! que permite programar todas las fases del modelo mediante Snap! y una versión de escritorio para trabajar offline que está preinstalada en diversas distribuciones de software libre educativo.

Entrena. Aprende. Prueba. Y….. ¡Programa con Scratch!