Módulo 2. Pensamiento Computacional desenchufado

¡Bienvenidos y bienvenidas al segundo módulo del MOOC!

En él podrás explorar las actividades desenchufadas, una forma accesible y divertida de aprender programación sin dispositivos electrónicos. Descubrirás cómo fomentan el razonamiento lógico, la creatividad y el trabajo en equipo, además de ser inclusivas y adaptables a distintos contextos.

También profundizaremos en el marco Brennan-Resnick, que facilita una estructura que facilita trabajar el pensamiento computacional concretándolo en conceptos, prácticas y perspectivas, y conoceremos a sus creadores.

Finalmente, pondrás en práctica lo aprendido diseñando un reto desenchufado con perspectiva de género.

Los objetivos que alcanzaremos al finalizar este módulo son los siguientes:

    • Introducir el pensamiento computacional desenchufado.
    • Fomentar habilidades clave del pensamiento computacional.
    • Conocer el marco conceptual de Brennan-Resnick.
    • Explorar recursos y ejemplos de actividades desenchufadas.
    • Diseñar una actividad desenchufada.

1. ¿A QUÉ LLAMAMOS ACTIVIDADES DESENCHUFADAS?

El Pensamiento Computacional Desenchufado (Computational Thinking Unplugged en inglés), trata de enseñar los principios del pensamiento computacional sin la necesidad de dispositivos electrónicos, como ordenadores, tabletas, etc. Es una forma de aprender a “resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, haciendo uso de los conceptos fundamentales de la informática”, como decía J. Wing, utilizando actividades sin tecnología.

El pensamiento computacional desenchufado enseña al alumnado los principios y habilidades de la programación y la informática, mediante actividades y juegos con materiales físicos (como cartas, papel, lápices, tableros, etc.) para favorecer la comprensión de conceptos como: la descomposición, la abstracción, el reconocimiento de patrones y la creación de algoritmos.

Este tipo de actividades permiten al alumnado interactuar de manera práctica con los conceptos abstractos que se usan en la programación, de una manera más tangible y accesible.

2. BENEFICIOS DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL DESENCHUFADO

El Pensamiento Computacional Desenchufado, además de introducir conceptos fundamentales de la informática en el aula, pueden ayudar al alumnado a pensar de manera estructurada y lógica, fomentando habilidades como la resolución de problemas, el trabajo en equipo y la creatividad. Algunos de los beneficios de trabajar este tipo de actividades en el aula son los siguientes:

    • Accesibilidad: no se necesita tecnología. Uno de los principales problemas que enfrentan los centros educativos es la limitación de recursos, por lo que las actividades desenchufadas permiten trabajar los conceptos que se aprenderían con tecnología, pero usando únicamente materiales básicos como lápiz, papel, cartas o actividades físicas.
    • Sencillez: estas actividades son fáciles de implementar y requieren pocos recursos fáciles de conseguir.
    • Fomenta el razonamiento lógico: ayuda al alumnado a estructurar su pensamiento de manera lógica y fomenta habilidades esenciales como el pensamiento crítico, la resolución de problemas o los procesos de toma de decisiones.
    • Trabajo en equipo: muchas de las actividades están diseñadas para desarrollarlas en pareja o en pequeño grupo, lo que fomenta la colaboración y el trabajo en equipo.
    • Conceptos de programación: facilitan la adquisición de los principales conceptos utilizados en este campo.
    • Inclusividad y adaptabilidad: las actividades desenchufadas suelen ser fácilmente adaptables a diferentes edades, niveles y estilos de aprendizaje.

3. EL MARCO CONCEPTUAL DE BRENNAN-RESNICK

El marco conceptual de Brennan-Resnick es una herramienta que nos puede ayudar a entender mejor el pensamiento computacional, cuáles son sus características, qué conceptos y procedimientos engloba, cómo abordar la evaluación de este… es decir, permite pasar de una definición abstracta y conceptual (sobre la cual, como hemos visto previamente, no hay consenso) a una definición más operativa.

3.1. BRENNAN Y RESNICK

Mitchel ResnickNueva ventana es profesor del MIT Media LabNueva ventana y director del grupo Lifelong KindergartenNueva ventana, un grupo de trabajo que se enfoca en crear experiencias de aprendizaje que fomentan la creatividad, la colaboración y la resolución de problemas. Resnick y el grupo Lifelong Kindergarten son principalmente conocidos por su trabajo en ScratchNueva ventana, un entorno de programación visual diseñado para enseñar al alumnado los conceptos fundamentales de la informática de manera divertida y accesible. Su enfoque pedagógico está basado en el constructivismo, influenciado por las ideas de Seymour PapertNueva ventana, y defiende que el alumnado aprende mejor cuando crea y juega con su propio conocimiento. Este enfoque enlaza con la idea de la creación de “productos significativos” que proponía Papert: creaciones que el alumnado produce a lo largo de un proceso de aprendizaje activo y que tienen valor porque están relacionadas con sus intereses, necesidades y experiencias, y no son simplemente una tarea para cumplir con un objetivo extrínseco.

Brennan y Resnick sentados en una sofá tras una mesa baja en la que hay un ordenador. Brennan habla con una manzana en la mano mientars Resnick la mira prestando atención.
Brennan-Resnick es una obra derivada de Scratch@MIT 2012 – Day 1Nueva ventana, por ScratchEd TeamNueva ventana, bajo licencia CC BYNueva ventana
Karen BrennanNueva ventana es profesora de práctica en la Escuela de Posgrado en Educación de la Universidad de Harvard (HGSE)Nueva ventana y directora del Creative Computing LabNueva ventana. Además está afiliada al departamento de Ciencias de la ComputaciónNueva ventana de la universidad. Su trabajo de investigación se centra en el diseño de experiencias de aprendizaje en informática para el alumnado de Educación Primaria y Secundaria.

El enfoque de las experiencias de aprendizaje diseñadas por Brennan está basado en el construccionismo, de Papert, tratando de promover la autonomía del alumnado y la creación de comunidades a través de la personalización, la creación, el intercambio y la reflexión. Sus actividades de investigación y diseño se estructuran en tres áreas clave: investigar cómo el profesorado de Educación Primaria y Educación Secundaria diseña experiencias de aprendizaje en Informática, crear estructuras de apoyo para que el profesorado adopte enfoques construccionistas en la enseñanza de informática, y estudiar el desarrollo de la fluidez computacional en el alumnado más joven. Antes de unirse a HGSE, Brennan completó su doctorado en el MIT Media LabNueva ventana, donde formó parte del equipo que desarrolla el entorno de programación ScratchNueva ventana.

3.2. EL MARCO BRENNAN-RESNICK

El marco Brennan-Resnick clasifica las características observables del desarrollo del pensamiento computacional en tres grupos:

    • Conceptos: son las ideas clave que se aprenden cuando se desarrolla el pensamiento computacional; conceptos que se aplican en la programación informática, es decir, qué aprendemos.
    • Prácticas: se enfocan en los procesos y habilidades que se desarrollan, es decir, se relacionan con cómo aprendemos.
    • Perspectivas: se refiere a cómo nos relacionamos con la tecnología, con otras personas y con el mundo, y a cómo aprendemos a usar esa tecnología de manera crítica y consciente.

Esta herramienta facilita el proceso de enseñanza-aprendizaje del pensamiento computacional, ya que define qué aprender, cómo hacerlo y cómo expresarse y relacionarse mediante la tecnología de forma crítica.

 

MARCO CONCEPTUAL DE BRENNAN-RESNIK
CONCEPTOS
PRÁCTICAS
ACTITUDES
    • Secuencias
    • Bucles
    • Paralelismo
    • Eventos
    • Condicionales
    • Operadores
    • Datos
    • Desarrollo iterativo e incremental
    • Probar y depurar
    • Reutilizar y remezclar
    • Abstraer y modularizar
    • Expresar
    • Conectar
    • Cuestionar

Descripción textualNueva ventana

Para profundizar en la comprensión del pensamiento computacional y su aplicación en el aula, a continuación, se propondrán una serie de actividades desenchufadas relacionadas con los conceptos del marco Brennan-Resnik y las diferentes fuentes de las que se han extraído, con el objetivo de dotar de un amplio banco de recursos para este tipo de actividades.

4.1. SECUENCIAS

El concepto de secuencia se refiere al orden lógico en el que se deben ejecutar unas instrucciones para resolver un problema computacionalmente, es decir, organizar acciones paso a paso para alcanzar un objetivo.

Cody Roby

Cody RobyNueva ventana es un conjunto de materiales DIY (del inglés, Do It Yourself, hacerlo uno/a mismo/a) y una serie de juegos que utilizan dichos materiales para desarrollar el pensamiento computacional de forma desenchufada.

El kit de inicio imprimible incluye fichas de robot, una baraja de cartas con flechas para programar sus movimientos y un tablero, todo descargable para imprimir y recortar:

    • Tablero: se suele utilizar uno de 5×5 casillas, pero puede crearse uno tan grande como necesites.
    • Cartas: las básicas son “avanzar”, “giro a la derecha” y “giro a la izquierda”, aunque hay cartas especiales para juegos más avanzados.
    • Fichas: en el kit vienen fichas de robots de distintos colores para representar a Roby.
    • Caja: también incluye el desarrollo de una caja para guardar las tarjetas. No es necesaria para desarrollar las actividades, pero puede ser un buen complemento.

Tablero de cody Roby

BoardNueva ventana, por Alessandro Bogliolo, bajo licencia CC BY SANueva ventana

caja de cody roby

BoxECNueva ventana, por Alessandro Bogliolo, bajo licencia CC BY SANueva ventana

Cartas flecha izquierda de Cody Roby

Turn-left-cardsNueva ventana, por Alessandro Bogliolo, bajo licencia CC BY SANueva ventana

Las actividades propuestas están basadas en la interacción entre dos personas con diferentes roles: Cody, quien da las instrucciones, y Roby, quien las ejecuta. Las instrucciones se representan mediante tres cartas básicas: avanzar, girar a la derecha y girar a la izquierda. En el siguiente vídeo se muestra cómo preparar los materiales y los juegos propuestos.

 →Propuestas de actividades con perspectiva de género para Cody Roby

RETO

El objetivo de esta actividad obligatoria es diseñar una actividad desenchufada que ayude al alumnado a comprender y desarrollar el pensamiento computacional, iniciándose en el lenguaje y los conceptos básicos de la programación. La actividad debe trabajar la igualdad de género y puede estar contextualizada dentro de una o varias áreas del currículo.

Para desarrollar la actividad:

    • Diseña un título atractivo para la actividad desenchufada.
    • Especifica el nivel educativo y las edades a las que está dirigida.
    • Indica claramente el objetivo u objetivos que pretende trabajar.
    • Describe en resumen en qué consiste la actividad.
    • Explica el desarrollo de la actividad paso a paso.
    • Incluye un listado de los recursos necesarios para llevarla a cabo.
    • Añade anexos si necesitas material específico que has creado para tu actividad.

Para crear tu reto y compartirlo (no olvides que debes hacerlo mediante una URL pública) puedes utilizar alguna de las herramientas que te ofrecemos al principio del curso en el apartado de recursos.

La siguiente rúbricaNueva ventana te orientará a la hora de realizar el reto y te ayudará a evaluar los trabajos de tus compañeros y compañeras. Es importante que la tengas presente para saber qué criterios de evaluación debes considerar a la hora de realizar el reto.

Inteligencia artificial para el bien común. #IABienComun

Mi reto

 

Para realizar mi reto, una de las páginas interesantes que me considereo útil si quiero inspeccionar más en el machine learning, és la del club de la tecnología.

Objetivo del NOOC

Desde hace ya algunos años la Inteligencia Artificial ha ido ganando protagonismo en los medios de comunicación hasta tal punto que sería difícil encontrar a alguien que no haya oído nombrar este término. Sin embargo no todo el mundo sabría explicar en qué consiste, en qué campos se utiliza ni en qué basa su funcionamiento. Es te NOOC nos permitirá comprender a grandes rasgos cómo funciona la Inteligencia Artificial, conocer algunas herramientas orientadas a su uso en el aula y lograr el objetivo del mismo: diseñar nuestro primer proyecto de programación, reproducible en el aula, que haga uso de la IA.

Ideas clave

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial nos referimos la capacidad de las máquinas de demostrar inteligencia en gracias a una serie de procesos y algoritmos enfocados que resuelvan problemas de forma autónoma, emulando de esta manera lo que abstractamente conocemos con inteligencia, a pesar de que actualmente no existe consenso sobre la definición de inteligencia. En el siguiente vídeo Nuria Oliver, reconocida experta internacional en IA, nos explica qué es la IA,sus potencialidades para mejorar nuestro mundo y las debilidades que presenta en la actualidad.

25 hitos de la inteligencia artificial

La IA, aunque es un tema de actualidad, se ha tratado en distintas épocas de la historia, ya que desde la antigüedad las personas han imaginado máquinas con la capacidad de pensar. En la Grecia clásica encontramoslos míticos autómatas construidos por Hefesto, Talos, para proteger la isla de Creta de los invasores, o la dos mujeres artificiales de oro que lo liberaban de parte de su trabajo. En el Antiguo Egipto se construían figuras mecánicas para sorprender a la multitud con gestos operados por sacerdotes. Existen registros de multitud de autómatas desde la Edad Media hasta la Edad Contemporánea, las famosas cabezas pensantes, autómatas humanoides que realizaban algunas tareas y otros ingenios que contribuyeron a sentar las bases de la tecnología, entre las que cabe destacar “El ajedrecista”, construído en 1912 por el español Leonardo Torres Quevedo, y que se considerada el primer autómata de la historia capaz de jugar al ajedrez. Sin embargo, no es hasta la segunda mitad del s. XX cuando se puede hacer realidad la idea de una Inteligencia Artificial. Haremos ahora un breve recorrido por la historia de la misma mediante 25 grandes hitos de la IA.

¿Cómo aprende una máquina?

El método para entrenar una Inteligencia Artificial para clasificar información y llegar a hacer predicciones es alimentarla con datos, cuantos más, mejor. Para este fin, la ciencia computacional busca desarrollar algoritmos y técnicas para construir modelos de predicción y clasificación a partir de datos conocidos. Esto es lo que se conoce como Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automatizado o Aprendizaje de Máquinas (del inglés, Machine Learning).Entre los modelos de aprendizaje podemos encontrar:

  • Aprendizaje supervisado, en el que se entrena al algoritmo mediante un conjunto de entradas o “preguntas”, a las que se llama caraterísticas, y las salidas o “respuestas” correctas, a las que se llama etiquetas con la finalidad de que el algoritmo pueda relacionarlas entre sí y hacer predicciones. Así, un modelo entrenado, al analizar las características de una entrada podrá clasificar el elemento dentro de una u otra etiqueta.
  • Aprendizaje no supervisado, en el que proceso se sustenta únicamente en un conjunto de ejemplos formado tan solo por entradas (características) al sistema. No se tiene información sobre las categorías (etiquetas) de esos ejemplos, por lo que el sistema tiene que ser capaz de reconocer patrones para poder catalogar esas entradas por similitud y etiquetarlas.
  • Aprendizaje semisupervisado, cuyos algoritmos combinan los dos algoritmos anteriores parapoder clasificar de manera adecuada.
  • Aprendizaje por refuerzo, el más usado, en el que la información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones, el sistema aprende a base de ensayo-error.

En este vídeo del canal Xpikuos podéis encontrar una explicación un poco más detallada de cada uno de los modelos:

Tipos de aprendizaje

La IA para el bien común: Potencialidades y desafíos

Como podemos inferir de lo expuesto hasta ahora, la Inteligencia Artificial contribuye actualmente y lo hará aún en mayor medida en el futuro a mejorar la vida de las personas y el entorno. Durante los últimos años, fruto de los avances en este campo y de de la detección de posibles retos a tener en cuenta en su aplicación, han surgido varias iniciativas a nivel mundial para promover el Big Data y la Inteligencia Artificial para el bien común. Iniciativas como Solve Global Challenges, promovido por el MIT y la Fundación Patrick J. McGovern, que buscan ejemplos del uso de la IA en ámbitos como la economía circular, la innovación impulsada por ciudadanía, el desarrollo de la infancia o las ciudades saludables. En el siguiente enlace podéis ver la gran cantidad de proyectos relacionados con la IA presentados a esta iniciativa.

Mejoras en agricultura

En el campo de la agricultura la IA y el uso de Big Data pretende lograr la máxima eficiencia en el aprovechamiento de los suelos en los cultivos, algo de vital importancia en un momento de la historia como el actual, en el que la creciente demanda de alimentos y de fuentes de energía como el biodiesel choca con preocupaciones globales como como el cambio climático y el agotamiento de los recursos naturales como el suelo, el agua o fuentes de energía no renovables para obtención de combustibles.

La aplicación de la IA en la agricultura permite un mejor balance en estas actividades, reduciendo el impacto de aspectos negativos (como la erosión del terreno o la contaminación) y mejorando la producción y la rentabilidad.

Calidad de vida de personas con discapacidad

La IA ha cambiado el modo en el que todas las personas realizamos muchas de las acciones de la vida cotidiana. Algunos avances que para cualquier persona han significado que una tarea sea más fácil o cómoda, para algunas personas con discapaciad ha supuesto una notable mejora en su autonomía, en su calidad de vida y en su integración social. Podemos encontrar múltiples ejemplos, desde asistentes de voz que facilitan el acceso a la tecnolgía eliminando la barrera que el teclado, el ratón o incluso una pantalla táctil suponen para algunas personas.

Por supuesto, también encontramos aplicaciones más específicas, como sillas de ruedas inteligentes capaces de interpretar órdenes mediante las expresiones faciales del usuario o sillas de ruedas autónomas para desplazarse por un hospital.

La IA también puede ayudar a los cuidadores con proyectos como Insension, que permite monitorizar los gestos y expresiones faciales de personas con discapacidad, principalmente menores, e identificar aquellos que considera relevantes y su significado para comunicar esta interpretación a los cuidadores.

Predicción de fenómenos climáticos

La aplicación de la IA puede ayudar a prevenir fenómenos o incluso catástrofes climáticas mediante el análisis de datos del clima y la elaboración de modelos climáticos. Por ejemplo, en este artículo se explica que las predicciones meteorológicas provienen de estaciones terrestres cuya cobertura puede variar significativamente dependiendo de la zona y no suelen estar disponibles en los océanos, por lo que un pronóstico basado en Machine Learning puede ser de gran utilidad complementando, o incluso sustituyendo a los métodos físicos utilizados hasta ahora.

Cuidades Inteligentes y sostenibles

La Inteligencia Artificial aplicada al día a día de las ciudades puede tener impacto en aspectos muy diferentes de las mismas. Podemos halar de edificios domotizados que faciliten las tareas diarias a las personas que habitan en ellos o los utilizan, de edificios autosuficientes que busquen un equilibrio entre la producción de energía y el consumo de ella. También se puede aplicar el Machine Learning a la movilidad, permitiendo una programación óptima de los semáforos en relación al tráfico existente, redes de vehículos de emergencias conectados a una IA que les ayuda a elegir las rutas con menos obstáculos o el análisis de los desplazamientos de los peatones que permite tomar decisiones más informadas en cuanto a los servicios e infaestructuras necesarias, o incluso de cara al turismo. Todo esto teniendo en cuenta que, además, las ciudades inteligentes tratan de procesar la información gasto de recursos como el agua y la energía para mejorar su eficiencia, métodos efectivos para reducir, reutilizar, reciclar y eliminar sus residuos, buscando reducir la huella de carbono y mejorar la conservación del Medio Ambiente. Podéis encontrar más información en el siguiente enlace.

Conservación del Medio Ambiente

Hay múltiples aplicaciones de la IA para la conservación del medio ambiente. Por ejemplo para reconocer los patrones de comportamiento de la fauna, rastrear las migraciones, monitorizar la actividad o detectar concentraciones de individuos para mejorar la protección de los ecosistemas. En este artículo encontramos posibles aplicaciones orientadas a este fin: separación automática diferentes tipos de residuos reciclables (plásticos, metales, papel, vidrio, residuos electrónicos, etc.), de los que no lo son; procesamiento y reconocimiento automático de imágenes de flora y fauna, lo que podría ayudar al descubrimiento y clasificación de nuevas especies; predicción y simulación de impactos ambientales; prevención de la caza y la pesca furtiva. Como en tantos otros campos, encontramos tantas posibilidades como nuestra imaginación permita.

Prevención y actuación en catástrofes naturales

También encontramos aplicación de IA en la predicción de catástrofes naturales, como pueden ser la inundaciones, creando modelos que ayudan a predecir cuando un río puede verse desbordado, y en qué zonas, así como una estimación del impacto que llegaría a causar, como podemos ver en este artículo.

Así mismo encontramos vías de investigación abiertas a aplicar la IA en la predicción de terremotos, y en actuaciónes tras los movimientos sísmicos, mejorando la planificación para posibilitar que los servicios de emergencias aumenten sus posibilidades de encontrar y ayudar a las víctimas cuando ocurre una emergencia y detectando las zonas menos afectadas para planificar posibles rutas de escape en el futuro, como explica Yanbing Bai, investigador de la Universidad de Tohoku en esta entrevista.

Desafíos en la aplicación de la IA

No sería responsable terminar esta presentación de contenidos sin ver la otra cara de la moneda. Frente a las ventajas y beneficios que la IA nos aporta y aportará en el futuro debemos tener en cuenta que también hay desafíos a tener en cuenta. Como no es el objetivo de este NOOC, me limitaré a citar algunos de ellos que debemos tener presentes para hacer que el uso de la IA sea lo más plural y justo posible:

  • Los conjuntos de datos para entrenar una IA son definidos por personas, por lo que pueden estar sesgados o ser incompletos, reflejando los prejuicios raciales, de ideología, de género, etc. de los diseñadores, lo que orientaría las decisiones de la IA a conclusiones sesgadas por dichos rasgos.
  • Como todo proceso de automatización, el uso de la IA puede generar un impacto negativo en el empleo.
  • Una IA no deja de ser software, y por tanto, dependiente de unos factores externos, como el acceso a internet y sensible a fallos como falta de suministro eléctrico, fallos de seguridad o ataques que traten de aprovechar estos fallos.
  • Las distintas aplicaciones, cada vez más sofisticadas y accesibles, que utilizan la IA para generar vídeos o voces, pueden favorecer la desinformación generando fake news que afecten al posicionamiento de la opinión popular, influyan en decisiones tan importantes como unas elecciones o puedan llegar incluso a generar situaciones de conflicto internacional.

Ideas clave

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial nos referimos la capacidad de las máquinas de demostrar inteligencia en gracias a una serie de procesos y algoritmos enfocados que resuelvan problemas de forma autónoma, emulando de esta manera lo que abstractamente conocemos con inteligencia, a pesar de que actualmente no existe consenso sobre la definición de inteligencia. En el siguiente vídeo Nuria Oliver, reconocida experta internacional en IA, nos explica qué es la IA,sus potencialidades para mejorar nuestro mundo y las debilidades que presenta en la actualidad.

25 hitos de la inteligencia artificial

La IA, aunque es un tema de actualidad, se ha tratado en distintas épocas de la historia, ya que desde la antigüedad las personas han imaginado máquinas con la capacidad de pensar. En la Grecia clásica encontramoslos míticos autómatas construidos por Hefesto, Talos, para proteger la isla de Creta de los invasores, o la dos mujeres artificiales de oro que lo liberaban de parte de su trabajo. En el Antiguo Egipto se construían figuras mecánicas para sorprender a la multitud con gestos operados por sacerdotes. Existen registros de multitud de autómatas desde la Edad Media hasta la Edad Contemporánea, las famosas cabezas pensantes, autómatas humanoides que realizaban algunas tareas y otros ingenios que contribuyeron a sentar las bases de la tecnología, entre las que cabe destacar “El ajedrecista”, construído en 1912 por el español Leonardo Torres Quevedo, y que se considerada el primer autómata de la historia capaz de jugar al ajedrez. Sin embargo, no es hasta la segunda mitad del s. XX cuando se puede hacer realidad la idea de una Inteligencia Artificial. Haremos ahora un breve recorrido por la historia de la misma mediante 25 grandes hitos de la IA.

¿Cómo aprende una máquina?

El método para entrenar una Inteligencia Artificial para clasificar información y llegar a hacer predicciones es alimentarla con datos, cuantos más, mejor. Para este fin, la ciencia computacional busca desarrollar algoritmos y técnicas para construir modelos de predicción y clasificación a partir de datos conocidos. Esto es lo que se conoce como Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automatizado o Aprendizaje de Máquinas (del inglés, Machine Learning).Entre los modelos de aprendizaje podemos encontrar:

  • Aprendizaje supervisado, en el que se entrena al algoritmo mediante un conjunto de entradas o “preguntas”, a las que se llama caraterísticas, y las salidas o “respuestas” correctas, a las que se llama etiquetas con la finalidad de que el algoritmo pueda relacionarlas entre sí y hacer predicciones. Así, un modelo entrenado, al analizar las características de una entrada podrá clasificar el elemento dentro de una u otra etiqueta.
  • Aprendizaje no supervisado, en el que proceso se sustenta únicamente en un conjunto de ejemplos formado tan solo por entradas (características) al sistema. No se tiene información sobre las categorías (etiquetas) de esos ejemplos, por lo que el sistema tiene que ser capaz de reconocer patrones para poder catalogar esas entradas por similitud y etiquetarlas.
  • Aprendizaje semisupervisado, cuyos algoritmos combinan los dos algoritmos anteriores parapoder clasificar de manera adecuada.
  • Aprendizaje por refuerzo, el más usado, en el que la información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones, el sistema aprende a base de ensayo-error.

En este vídeo del canal Xpikuos podéis encontrar una explicación un poco más detallada de cada uno de los modelos:

Tipos de aprendizaje

La IA para el bien común: Potencialidades y desafíos

Como podemos inferir de lo expuesto hasta ahora, la Inteligencia Artificial contribuye actualmente y lo hará aún en mayor medida en el futuro a mejorar la vida de las personas y el entorno. Durante los últimos años, fruto de los avances en este campo y de de la detección de posibles retos a tener en cuenta en su aplicación, han surgido varias iniciativas a nivel mundial para promover el Big Data y la Inteligencia Artificial para el bien común. Iniciativas como Solve Global Challenges, promovido por el MIT y la Fundación Patrick J. McGovern, que buscan ejemplos del uso de la IA en ámbitos como la economía circular, la innovación impulsada por ciudadanía, el desarrollo de la infancia o las ciudades saludables. En el siguiente enlace podéis ver la gran cantidad de proyectos relacionados con la IA presentados a esta iniciativa.

Mejoras en agricultura

En el campo de la agricultura la IA y el uso de Big Data pretende lograr la máxima eficiencia en el aprovechamiento de los suelos en los cultivos, algo de vital importancia en un momento de la historia como el actual, en el que la creciente demanda de alimentos y de fuentes de energía como el biodiesel choca con preocupaciones globales como como el cambio climático y el agotamiento de los recursos naturales como el suelo, el agua o fuentes de energía no renovables para obtención de combustibles.

La aplicación de la IA en la agricultura permite un mejor balance en estas actividades, reduciendo el impacto de aspectos negativos (como la erosión del terreno o la contaminación) y mejorando la producción y la rentabilidad.

Calidad de vida de personas con discapacidad

La IA ha cambiado el modo en el que todas las personas realizamos muchas de las acciones de la vida cotidiana. Algunos avances que para cualquier persona han significado que una tarea sea más fácil o cómoda, para algunas personas con discapaciad ha supuesto una notable mejora en su autonomía, en su calidad de vida y en su integración social. Podemos encontrar múltiples ejemplos, desde asistentes de voz que facilitan el acceso a la tecnolgía eliminando la barrera que el teclado, el ratón o incluso una pantalla táctil suponen para algunas personas.

Por supuesto, también encontramos aplicaciones más específicas, como sillas de ruedas inteligentes capaces de interpretar órdenes mediante las expresiones faciales del usuario o sillas de ruedas autónomas para desplazarse por un hospital.

La IA también puede ayudar a los cuidadores con proyectos como Insension, que permite monitorizar los gestos y expresiones faciales de personas con discapacidad, principalmente menores, e identificar aquellos que considera relevantes y su significado para comunicar esta interpretación a los cuidadores.

Predicción de fenómenos climáticos

La aplicación de la IA puede ayudar a prevenir fenómenos o incluso catástrofes climáticas mediante el análisis de datos del clima y la elaboración de modelos climáticos. Por ejemplo, en este artículo se explica que las predicciones meteorológicas provienen de estaciones terrestres cuya cobertura puede variar significativamente dependiendo de la zona y no suelen estar disponibles en los océanos, por lo que un pronóstico basado en Machine Learning puede ser de gran utilidad complementando, o incluso sustituyendo a los métodos físicos utilizados hasta ahora.

Cuidades Inteligentes y sostenibles

La Inteligencia Artificial aplicada al día a día de las ciudades puede tener impacto en aspectos muy diferentes de las mismas. Podemos halar de edificios domotizados que faciliten las tareas diarias a las personas que habitan en ellos o los utilizan, de edificios autosuficientes que busquen un equilibrio entre la producción de energía y el consumo de ella. También se puede aplicar el Machine Learning a la movilidad, permitiendo una programación óptima de los semáforos en relación al tráfico existente, redes de vehículos de emergencias conectados a una IA que les ayuda a elegir las rutas con menos obstáculos o el análisis de los desplazamientos de los peatones que permite tomar decisiones más informadas en cuanto a los servicios e infaestructuras necesarias, o incluso de cara al turismo. Todo esto teniendo en cuenta que, además, las ciudades inteligentes tratan de procesar la información gasto de recursos como el agua y la energía para mejorar su eficiencia, métodos efectivos para reducir, reutilizar, reciclar y eliminar sus residuos, buscando reducir la huella de carbono y mejorar la conservación del Medio Ambiente. Podéis encontrar más información en el siguiente enlace.

Conservación del Medio Ambiente

Hay múltiples aplicaciones de la IA para la conservación del medio ambiente. Por ejemplo para reconocer los patrones de comportamiento de la fauna, rastrear las migraciones, monitorizar la actividad o detectar concentraciones de individuos para mejorar la protección de los ecosistemas. En este artículo encontramos posibles aplicaciones orientadas a este fin: separación automática diferentes tipos de residuos reciclables (plásticos, metales, papel, vidrio, residuos electrónicos, etc.), de los que no lo son; procesamiento y reconocimiento automático de imágenes de flora y fauna, lo que podría ayudar al descubrimiento y clasificación de nuevas especies; predicción y simulación de impactos ambientales; prevención de la caza y la pesca furtiva. Como en tantos otros campos, encontramos tantas posibilidades como nuestra imaginación permita.

Prevención y actuación en catástrofes naturales

También encontramos aplicación de IA en la predicción de catástrofes naturales, como pueden ser la inundaciones, creando modelos que ayudan a predecir cuando un río puede verse desbordado, y en qué zonas, así como una estimación del impacto que llegaría a causar, como podemos ver en este artículo.

Así mismo encontramos vías de investigación abiertas a aplicar la IA en la predicción de terremotos, y en actuaciónes tras los movimientos sísmicos, mejorando la planificación para posibilitar que los servicios de emergencias aumenten sus posibilidades de encontrar y ayudar a las víctimas cuando ocurre una emergencia y detectando las zonas menos afectadas para planificar posibles rutas de escape en el futuro, como explica Yanbing Bai, investigador de la Universidad de Tohoku en esta entrevista.

Desafíos en la aplicación de la IA

No sería responsable terminar esta presentación de contenidos sin ver la otra cara de la moneda. Frente a las ventajas y beneficios que la IA nos aporta y aportará en el futuro debemos tener en cuenta que también hay desafíos a tener en cuenta. Como no es el objetivo de este NOOC, me limitaré a citar algunos de ellos que debemos tener presentes para hacer que el uso de la IA sea lo más plural y justo posible:

  • Los conjuntos de datos para entrenar una IA son definidos por personas, por lo que pueden estar sesgados o ser incompletos, reflejando los prejuicios raciales, de ideología, de género, etc. de los diseñadores, lo que orientaría las decisiones de la IA a conclusiones sesgadas por dichos rasgos.
  • Como todo proceso de automatización, el uso de la IA puede generar un impacto negativo en el empleo.
  • Una IA no deja de ser software, y por tanto, dependiente de unos factores externos, como el acceso a internet y sensible a fallos como falta de suministro eléctrico, fallos de seguridad o ataques que traten de aprovechar estos fallos.
  • Las distintas aplicaciones, cada vez más sofisticadas y accesibles, que utilizan la IA para generar vídeos o voces, pueden favorecer la desinformación generando fake news que afecten al posicionamiento de la opinión popular, influyan en decisiones tan importantes como unas elecciones o puedan llegar incluso a generar situaciones de conflicto internacional.

Ideas clave

En esta ocasión, os vamos a proponer tres niveles distintos de reto. Cada uno de ellos se construye sobre el anterior, de modo que si completas el primero y quieres tener una experiencia más completa con el Machine Learning, puedes aprovechar el trabajo anterior para completar el nivel 2 en unos minutos. Y si quieres ponerte a prueba tienes el nivel 3, donde el límite solo lo pondrán tus ganas e imaginación. ¿Cuál se adapta mejor a tus intereses? ¡Tú decides!

Ten en cuenta que la rúbrica de evaluación solo contempla el nivel 1. Los niveles 2 y 3 debes tomarlos como una “ampliación” o caminos a explorar para aquellas personas con ganas de profundizar un poco más.

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial nos referimos la capacidad de las máquinas de demostrar inteligencia en gracias a una serie de procesos y algoritmos enfocados que resuelvan problemas de forma autónoma, emulando de esta manera lo que abstractamente conocemos con inteligencia, a pesar de que actualmente no existe consenso sobre la definición de inteligencia. En el siguiente vídeo Nuria Oliver, reconocida experta internacional en IA, nos explica qué es la IA,sus potencialidades para mejorar nuestro mundo y las debilidades que presenta en la actualidad.

25 hitos de la inteligencia artificial

La IA, aunque es un tema de actualidad, se ha tratado en distintas épocas de la historia, ya que desde la antigüedad las personas han imaginado máquinas con la capacidad de pensar. En la Grecia clásica encontramoslos míticos autómatas construidos por Hefesto, Talos, para proteger la isla de Creta de los invasores, o la dos mujeres artificiales de oro que lo liberaban de parte de su trabajo. En el Antiguo Egipto se construían figuras mecánicas para sorprender a la multitud con gestos operados por sacerdotes. Existen registros de multitud de autómatas desde la Edad Media hasta la Edad Contemporánea, las famosas cabezas pensantes, autómatas humanoides que realizaban algunas tareas y otros ingenios que contribuyeron a sentar las bases de la tecnología, entre las que cabe destacar “El ajedrecista”, construído en 1912 por el español Leonardo Torres Quevedo, y que se considerada el primer autómata de la historia capaz de jugar al ajedrez. Sin embargo, no es hasta la segunda mitad del s. XX cuando se puede hacer realidad la idea de una Inteligencia Artificial. Haremos ahora un breve recorrido por la historia de la misma mediante 25 grandes hitos de la IA.

¿Cómo aprende una máquina?

El método para entrenar una Inteligencia Artificial para clasificar información y llegar a hacer predicciones es alimentarla con datos, cuantos más, mejor. Para este fin, la ciencia computacional busca desarrollar algoritmos y técnicas para construir modelos de predicción y clasificación a partir de datos conocidos. Esto es lo que se conoce como Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automatizado o Aprendizaje de Máquinas (del inglés, Machine Learning).Entre los modelos de aprendizaje podemos encontrar:

  • Aprendizaje supervisado, en el que se entrena al algoritmo mediante un conjunto de entradas o “preguntas”, a las que se llama caraterísticas, y las salidas o “respuestas” correctas, a las que se llama etiquetas con la finalidad de que el algoritmo pueda relacionarlas entre sí y hacer predicciones. Así, un modelo entrenado, al analizar las características de una entrada podrá clasificar el elemento dentro de una u otra etiqueta.
  • Aprendizaje no supervisado, en el que proceso se sustenta únicamente en un conjunto de ejemplos formado tan solo por entradas (características) al sistema. No se tiene información sobre las categorías (etiquetas) de esos ejemplos, por lo que el sistema tiene que ser capaz de reconocer patrones para poder catalogar esas entradas por similitud y etiquetarlas.
  • Aprendizaje semisupervisado, cuyos algoritmos combinan los dos algoritmos anteriores parapoder clasificar de manera adecuada.
  • Aprendizaje por refuerzo, el más usado, en el que la información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones, el sistema aprende a base de ensayo-error.

En este vídeo del canal Xpikuos podéis encontrar una explicación un poco más detallada de cada uno de los modelos:

Tipos de aprendizaje

La IA para el bien común: Potencialidades y desafíos

Como podemos inferir de lo expuesto hasta ahora, la Inteligencia Artificial contribuye actualmente y lo hará aún en mayor medida en el futuro a mejorar la vida de las personas y el entorno. Durante los últimos años, fruto de los avances en este campo y de de la detección de posibles retos a tener en cuenta en su aplicación, han surgido varias iniciativas a nivel mundial para promover el Big Data y la Inteligencia Artificial para el bien común. Iniciativas como Solve Global Challenges, promovido por el MIT y la Fundación Patrick J. McGovern, que buscan ejemplos del uso de la IA en ámbitos como la economía circular, la innovación impulsada por ciudadanía, el desarrollo de la infancia o las ciudades saludables. En el siguiente enlace podéis ver la gran cantidad de proyectos relacionados con la IA presentados a esta iniciativa.

Mejoras en agricultura

En el campo de la agricultura la IA y el uso de Big Data pretende lograr la máxima eficiencia en el aprovechamiento de los suelos en los cultivos, algo de vital importancia en un momento de la historia como el actual, en el que la creciente demanda de alimentos y de fuentes de energía como el biodiesel choca con preocupaciones globales como como el cambio climático y el agotamiento de los recursos naturales como el suelo, el agua o fuentes de energía no renovables para obtención de combustibles.

La aplicación de la IA en la agricultura permite un mejor balance en estas actividades, reduciendo el impacto de aspectos negativos (como la erosión del terreno o la contaminación) y mejorando la producción y la rentabilidad.

Calidad de vida de personas con discapacidad

La IA ha cambiado el modo en el que todas las personas realizamos muchas de las acciones de la vida cotidiana. Algunos avances que para cualquier persona han significado que una tarea sea más fácil o cómoda, para algunas personas con discapaciad ha supuesto una notable mejora en su autonomía, en su calidad de vida y en su integración social. Podemos encontrar múltiples ejemplos, desde asistentes de voz que facilitan el acceso a la tecnolgía eliminando la barrera que el teclado, el ratón o incluso una pantalla táctil suponen para algunas personas.

Por supuesto, también encontramos aplicaciones más específicas, como sillas de ruedas inteligentes capaces de interpretar órdenes mediante las expresiones faciales del usuario o sillas de ruedas autónomas para desplazarse por un hospital.

La IA también puede ayudar a los cuidadores con proyectos como Insension, que permite monitorizar los gestos y expresiones faciales de personas con discapacidad, principalmente menores, e identificar aquellos que considera relevantes y su significado para comunicar esta interpretación a los cuidadores.

Predicción de fenómenos climáticos

La aplicación de la IA puede ayudar a prevenir fenómenos o incluso catástrofes climáticas mediante el análisis de datos del clima y la elaboración de modelos climáticos. Por ejemplo, en este artículo se explica que las predicciones meteorológicas provienen de estaciones terrestres cuya cobertura puede variar significativamente dependiendo de la zona y no suelen estar disponibles en los océanos, por lo que un pronóstico basado en Machine Learning puede ser de gran utilidad complementando, o incluso sustituyendo a los métodos físicos utilizados hasta ahora.

Cuidades Inteligentes y sostenibles

La Inteligencia Artificial aplicada al día a día de las ciudades puede tener impacto en aspectos muy diferentes de las mismas. Podemos halar de edificios domotizados que faciliten las tareas diarias a las personas que habitan en ellos o los utilizan, de edificios autosuficientes que busquen un equilibrio entre la producción de energía y el consumo de ella. También se puede aplicar el Machine Learning a la movilidad, permitiendo una programación óptima de los semáforos en relación al tráfico existente, redes de vehículos de emergencias conectados a una IA que les ayuda a elegir las rutas con menos obstáculos o el análisis de los desplazamientos de los peatones que permite tomar decisiones más informadas en cuanto a los servicios e infaestructuras necesarias, o incluso de cara al turismo. Todo esto teniendo en cuenta que, además, las ciudades inteligentes tratan de procesar la información gasto de recursos como el agua y la energía para mejorar su eficiencia, métodos efectivos para reducir, reutilizar, reciclar y eliminar sus residuos, buscando reducir la huella de carbono y mejorar la conservación del Medio Ambiente. Podéis encontrar más información en el siguiente enlace.

Conservación del Medio Ambiente

Hay múltiples aplicaciones de la IA para la conservación del medio ambiente. Por ejemplo para reconocer los patrones de comportamiento de la fauna, rastrear las migraciones, monitorizar la actividad o detectar concentraciones de individuos para mejorar la protección de los ecosistemas. En este artículo encontramos posibles aplicaciones orientadas a este fin: separación automática diferentes tipos de residuos reciclables (plásticos, metales, papel, vidrio, residuos electrónicos, etc.), de los que no lo son; procesamiento y reconocimiento automático de imágenes de flora y fauna, lo que podría ayudar al descubrimiento y clasificación de nuevas especies; predicción y simulación de impactos ambientales; prevención de la caza y la pesca furtiva. Como en tantos otros campos, encontramos tantas posibilidades como nuestra imaginación permita.

Prevención y actuación en catástrofes naturales

También encontramos aplicación de IA en la predicción de catástrofes naturales, como pueden ser la inundaciones, creando modelos que ayudan a predecir cuando un río puede verse desbordado, y en qué zonas, así como una estimación del impacto que llegaría a causar, como podemos ver en este artículo.

Así mismo encontramos vías de investigación abiertas a aplicar la IA en la predicción de terremotos, y en actuaciónes tras los movimientos sísmicos, mejorando la planificación para posibilitar que los servicios de emergencias aumenten sus posibilidades de encontrar y ayudar a las víctimas cuando ocurre una emergencia y detectando las zonas menos afectadas para planificar posibles rutas de escape en el futuro, como explica Yanbing Bai, investigador de la Universidad de Tohoku en esta entrevista.

Desafíos en la aplicación de la IA

No sería responsable terminar esta presentación de contenidos sin ver la otra cara de la moneda. Frente a las ventajas y beneficios que la IA nos aporta y aportará en el futuro debemos tener en cuenta que también hay desafíos a tener en cuenta. Como no es el objetivo de este NOOC, me limitaré a citar algunos de ellos que debemos tener presentes para hacer que el uso de la IA sea lo más plural y justo posible:

  • Los conjuntos de datos para entrenar una IA son definidos por personas, por lo que pueden estar sesgados o ser incompletos, reflejando los prejuicios raciales, de ideología, de género, etc. de los diseñadores, lo que orientaría las decisiones de la IA a conclusiones sesgadas por dichos rasgos.
  • Como todo proceso de automatización, el uso de la IA puede generar un impacto negativo en el empleo.
  • Una IA no deja de ser software, y por tanto, dependiente de unos factores externos, como el acceso a internet y sensible a fallos como falta de suministro eléctrico, fallos de seguridad o ataques que traten de aprovechar estos fallos.
  • Las distintas aplicaciones, cada vez más sofisticadas y accesibles, que utilizan la IA para generar vídeos o voces, pueden favorecer la desinformación generando fake news que afecten al posicionamiento de la opinión popular, influyan en decisiones tan importantes como unas elecciones o puedan llegar incluso a generar situaciones de conflicto internacional.

RETO

En esta ocasión, os vamos a proponer tres niveles distintos de reto. Cada uno de ellos se construye sobre el anterior, de modo que si completas el primero y quieres tener una experiencia más completa con el Machine Learning, puedes aprovechar el trabajo anterior para completar el nivel 2 en unos minutos. Y si quieres ponerte a prueba tienes el nivel 3, donde el límite solo lo pondrán tus ganas e imaginación. ¿Cuál se adapta mejor a tus intereses? ¡Tú decides!

Ten en cuenta que la rúbrica de evaluación solo contempla el nivel 1. Los niveles 2 y 3 debes tomarlos como una “ampliación” o caminos a explorar para aquellas personas con ganas de profundizar un poco más.

La importancia de la generalización, categorías y ejemplos

Antes de lanzarnos a programar un proyecto con IA hay que tener en cuenta una de las características más importantes a la hora de generar un modelo de Machine Learning: la generalización.

Que un modelo tenga la capacidad de generalizar quiere decir que a partir de los ejemplos de datos con los que le entrenemos sea capaz de reconocer entradas distintas a aquellas con las que le hemos entrenado.

El algoritmo trata de buscar relaciones entre los ejemplos que hemos introducido para entrenarlo, e intenta reconocerlos en las nuevas entradas que le proponemos, clasificándolas en las diferentes categorías o etiquetas en función de esos patrones.

Para lograr una buena generalización es muy importante contar con una buena cantidad de ejemplos para que el modelo pueda encontrar relaciones en una gama lo más amplia posible, así como tener ejemplos diversos de cada categoría.

Por tanto, a la hora de planificar el entrenamiento debemos reflexionar y conocer en profundidad las características comunes de los ejemplos y tener muy claras las diferencias entre las clases o categorías que vayamos a determinar.

Para facilitar la comprensión de estos conceptos, veremos cómo podrían funcionar en un modelo de ejemplo:

Asistente para reciclaje

Una de las posibles aplicaciones de la IA al servicio del bien común podría ser un asistente virtual entrenado para ayudar a depositar los diferentes residuos en el contenedor adecuado. Este asistente sería muy útil en localidades en las que se inician programas de recogida de basuras más selectivos, incluyendo nuevos contenedores con los que la población no está familiarizada, o en los puntos límpios, donde se separa la recogida en un número aún mayor de contenedores.

Para no extendernos, reduciremos el modelo a dos categorías: Azul (en relación al contenedor azul para recogida de papel y cartón) y Amarillo (referido al contenedor amarillo para la recogida de envases). Añadir nuevas categorías sería muy sencillo, seguro que según lo vayáis leyendo se os ocurre como añadir dos o tres categorías más a nuestro modelo 🙂

Como podéis comprobar, las categorías son cláramete diferenciadoras y excluyentes.

Ahora vamos con los ejemplos: Cuantos más y más variados sean los que utilicemos para entrenar, mejor funcionará el modelo, pero en este caso pondremos 20 ejemplos de cada categoría.

Azul Amarillo
1. Periódicos viejos

2. Revistas antiguas

3. Recortes de papel

4. Caja de cartón

5. Folios usados

6. Restos de cartulina

7. Papel de envolver

8. Bolsa de papel

9. Cartones

10. Un cuaderno

11. Tubos de cartón

12. Diarios

13. Sobres

14. Libros

15. Papel usado

16. Folletos de publicidad

17. Piezas de cartón

18. Hueveras de cartón

19. Tubos de papel higiénico

20. Tubo de servilletas de cocina

Botellas o garrafas de plástico

Aros que sujetan los packs de latas

Envases de yogur

Bandejas de corcho blanco

Botes de productos de limpieza

Botella de detergente

Envases de cosméticos

Botella de gel

Envase de champú

Bolsas de plástico

Envoltorios de plástico

Papel film

Papel de aluminio

Brick de leche

Brick de zumo

Latas de bebidas

Botes de conserva

Aerosoles

Latas de conserva

Latas de refrescos

NIVEL 1: ¡ACEPTO EL RETO!

¿Cómo utilizar la IA para el bien común? Seguro que a lo largo de este NOOC se te han ido ocurriendo diferentes ideas para aprovechar ese enorme potencial de la IA en beneficiar a la Humanidad de una u otra manera. Ahora es el momento de llevarlo a la práctica.

En este primer reto la propuesta es pensar en una aplicación de la IA para una tarea que repercuta en el bien común y reflexionar sobre el modelo necesario para llevarla a cabo.
El trabajo que te proponemos que realices es una infografía, presentación de diapositivas, vídeo o cualquier otro medio que consideres adecuado para exponer tus ideas en el que se vean reflejados los siguientes puntos:

1. ¿Qué situación o problema se pretende mejorar con la aplicación de la IA?
Describe brévemente el ámbito de aplicación del modelo y la situación o problema que se quiere trabajar aplicando la IA. (Extensión sugerida: entre 100 y 150 palabras).

2. ¿Cómo podría la IA contribuir a la mejora de esta situación?
Piensa en una aplicación de la IA para una tarea que pudiera repercutir positivamente en la situación descrita en el punto uno.  (Extensión sugerida: entre 50 y 100 palabras).
Si no se te ocurre ninguna, aquí tienes algunas ideas que puedes usar como inspiración.

3. Define las categorías o clases
Estudia cómo funcionará tu aplicación para definir las categorías o clases en las que la IA tendrá que clasificar la información para que cumpla su objetivo adecuadamente.

4. Piensa en 15 ejemplos para cada categoría.
Recuerda que tienen que ser ejemplos representativos de cada categoría, pero variados entre ellos para que el modelo sea capaz de generalizar correctamente.

Seguro que tienes ya muchas ideas pero por si acaso aquí tienes alguna más:

        • ¿Dónde tiro esto? Una IA nos ayuda a reciclar indicando a qué cubo va cada residuo.
        • Asistente de recuperación de animales. Una IA nos indica cómo actuar al encontrar un animal salvaje herido y a quién avisar.
        • Ayuda en el hogar. Al indicar algúna incidencia o accidente doméstico una IA nos indica cómo actuar y alerta a los servicios de emergencia adecuados si fuera necesario.
        • Asesor de cultivos. Según los parámetros de luz solar, precipitaciones, temperatura… una IA recomienda el mejor cultivo para ese terreno.
        • ¿Llevas mascarilla? Una IA detecta si estás utilizando mascarilla. Si no lo haces te invita a ponerte una antes de poder acceder al edificio.
        • Carril prioritario. Una IA detecta si un vehículo es colectivo o de emergencias y le permite acceder a un carril prioritario de la carretera.
        • Comunicador gestual. Una IA interpreta una serie de gestos y reproduce los mensajes asociados a cada uno de ellos.

NIVEL 2: ¡QUIERO MÁS!

¿Has completado el primer reto? ¿Te gustaría comprobar como funciona en un modelo REAL de Machine Learning? En ese caso, anímate con el NIVEL 2, en el que utilizaremos los datos del NIVEL 1 para crear un modelo de Machine Learning.

Así es como lo podemos hacer, paso a paso, y en tan solo unos minutos:

1. Entra en la web de LearningML (https://learningml.org/) y haz clic en Comenzar.

2. Selecciona el tipo de modelo que quieres entrenar: Para reconocer textos.

    3. Añade como clases las categorías que has definido

4. Añade los ejemplos que has escrito para cada una de ellas.

5. Entrena el modelo.

6. Prueba el modelo. Recuerda utilizar expresiones diferentes a las que has utilizado en el entrenamiento para comprobar que generaliza correctamente.

7. Disfruta poniéndolo a prueba con diferentes ejemplos para comprobar lo bien que generaliza!

8. Amplia tu entrega: El trabajo que te proponemos que realices en este nivel es la ampliación de la infografía, presentación de diapositivas, vídeo o cualquier otro medio que hayas utilizado en el NIVEL 1 con una captura de pantalla de tu modelo de LearningML en la que se vean los datos de entrenamiento del modelo y los datos de la calsificación de un ejemplo en la zona de prueba (o un vídeo del proceso).

Entrenamiento de un modelo de texto

NIVEL 3: ¡A POR TODAS!

¿Sabes programar con Scratch o te apetece dar tus primeros pasos? ¿Quieres probar tu modelo de Machine Learning en un entorno más visual? En ese caso… ¡En NIVEL 3 es para ti!

En este último nivel utilizaremos el modelo creado en Learning ML para añadir Inteligencia Artificial a un modelo de Scratch. Ten en cuenta que, por la extensión y contenidos de este MOOC, no es posible dar una información muy detallada del uso de Scratch, así que si decides llevar a cabo este nivel del reto sin dominar el programa es probable que te lleve más tiempo del estipulado (aunque también puede ser una gran experiencia…) y que el proyecto lo tendrás que hacer en la versión de Scratch accesible desde LearningML, no desde la web oficial de Scrtach, ya que ésta no permitiría la inclusión de los bloques de Machine Learning.

Tras los pasos dados en el NIVEL 2 para generar el modelo de ML:

  1. Entra en la web de LearningML (https://learningml.org/) y haz clic en Comenzar.
  2. Selecciona el tipo de modelo que quieres entrenar: Para reconocer textos.
  3. Añade como clases las categorías que has definido
  4. Añade los ejemplos que has escrito para cada una de ellas.
  5. Entrena el modelo.
  6. Prueba el modelo. Recuerda utilizar expresiones diferentes a las que has utilizado en el entrenamiento para comprobar que generaliza correctamente.

Añadiremos el siguiente:

7. Haz clic en el gato de Scratch y programa tu proyecto.

8. ¡Disfruta probándolo!

9. Amplia tu entrega: El trabajo que te proponemos que realices en este nivel es la ampliación de la infografía, presentación de diapositivas, vídeo o cualquier otro medio que hayas utilizado en el NIVEL 2 con una captura de pantalla de los bloques de programación de tu proyecto y dos o tres capturas de pantalla de momentos representativos del proyecto funcionando (o un vídeo del proceso).

A continuación se presenta el proyecto básico que puede servir como base para desarrollar tu propuesta personalizada:

Proyecto con un modelo de texto

Autoevaluación y evaluación entre pares

Este reto es una actividad de evaluación entre pares (P2P), en la que debes seguir los siguientes pasos:

  • Tu respuesta: Escribe la URL pública de tu reto en el apartado “Introduce tu respuesta a la pregunta anterior” y envía tu respuesta.
  • Evalúa tu respuesta: autoevalúa tu entrega seleccionando la puntuación de cada criterio y comentando aquellos aspectos que consideres necesario mejorar o resaltar.
  • Evalúa a tus compañeros: completa la evaluación de, al menos, 2 de tus compañeros de NOOC, siguiendo los mismos pasos que has realizado en la autoevaluación.

Una vez finalizados los 3 pasos, y una vez tu trabajo haya sido calificado por otros dos compañeros, podrás ver los resultados relacionados con Tu calificación y las 10 respuestas mejor valoradas de los participantes en esta experiencia de aprendizaje, justo debajo. No olvides echar un vistazo a tu barra de Progreso, en el menú superior del NOOC.

Utiliza este tutorial si necesitas ayuda para realizar la actividad.

A continuación te ofrecemos una rúbrica de evaluación para esta actividad, que te será de ayuda tanto a la hora de realizar tu reto como para poder evaluar el trabajo realizado por algunos de tus compañeros del NOOC.

VisualThinking_Unidad4_Lovisualenlacompetenciadigital

Unidad 4

Lo visual en la competencia digital

Reto Unidad 4:

 En construcción del time lapse; me está siendo difícil grabar mientras dibujo. Entre otras cosas, no dispongo de trípode.

Objetivos

Objetivos

La imparable introducción de internet en nuestras vidas conlleva un incesante aumento tanto del consumo como de la producción de objetos audiovisuales por parte de los más jóvenes. Estamos rodeados de plataformas digitales que buscan captar la atención del consumidor hasta tal punto que muchas empresas se han lanzado a la aventura de crear contenidos audiovisuales que luego tratan de viralizar en la red.

El visual thinking se presenta como una alternativa más en la creación de ese tipo de contenidos audiovisuales por su facilidad de implementación, por el alcance y atractivo de su formato y por estar basado en un lenguaje universal: el dibujo. La apuesta por el uso del formato audiovisual para el aprendizaje nos lleva a la necesidad de superar la identificación que se ha ido creando entre el audiovisual y el tiempo de ocio. Tenemos que asumir nuestra responsabilidad y acompañar al alumnado en la adquisición de las competencias necesarias para compartir información que atienda los requisitos legales y que tenga un fin útil y práctico.

Los objetivos de esta unidad están directamente relacionados con:

  • Desarrollar la competencia digital utilizando tecnologías para crear nuevos alfabetos mediante el visual thinking.
  • Experimentar nuevas vías de expresión y comunicación multimedia asociadas al visual thinking.
  • Explorar la creatividad en clave visual thinking.
Ideas clave
 

Ideas Clave

El mundo digital nos ofrece múltiples herramientas para enriquecer nuestras creaciones de visual thinking y hace que nos adentremos en un mundo lleno de posibilidades de aprendizaje. Pero el cambio de la versión analógica a la digital conlleva nuevas responsabilidades y entrenamientos que requieren del desarrollo de la competencia digital para adecuarla a los requerimientos del Marco Común de Competencia Digital Docente. En este documento se recogen las cinco áreas competenciales con las que las personas que se dedican a la formación pueden analizar su competencia: la información y alfabetización informacional, la comunicación y colaboración, la creación de contenidos digitales, la seguridad y la resolución de problemas.

Las áreas competenciales nos aportan elementos diferentes con los que trabajar. En esta unidad exploraremos las posibilidades que nos ofrece el uso del visual thinking para desarrollar los diferentes aspectos que se contemplan en cada una de estas áreas.

Búsqueda y curación de contenidos

En un mundo en el que la sobrecarga informativa puede llevarnos a la superficialidad en la lectura de contenidos, la búsqueda y la curación de la información son habilidades imprescindibles para poder enfrentar el trabajo de organización de cualquier tema en un mapa visual. Identificar, localizar, obtener, almacenar, organizar y analizar son los verbos que sostienen esta competencia y que, combinados con el visual thinking, se pueden concretar en herramientas digitales, como la red social Pinterest, una plataforma para almacenar colecciones de imágenes en tableros personales temáticos.

Las posibilidades de búsqueda, filtrado y almacenaje de imágenes que nos ofrece Pinterest hacen que sea un espacio sumamente práctico para gestionar la información visual, por lo que existe un gran número de tableros dedicados al visual thinking.

Otras herramientas que nos permiten gestionar la información visual de manera eficaz son:

Si prefieres el formato visual de organización, en el siguiente artículo “20 alternativas a Pinterest” encontrarás gran variedad de servicios de marcadores con diseños centrados en lo visual.

 

La creación y la comunicación con Visual Thinking

Si nos preguntamos por la utilidad del visual thinking en una educación forjada en un siglo donde lo digital es clave, podemos hacerlo desde la revisión de las habilidades relacionadas con la generación de conocimiento que, desde la Asociación para las habilidades del siglo XXI (en inglés), han venido a denominar como las 4 Cs: pensamiento crítico, comunicación, creatividad y colaboración.

Analicemos cada una de ellas y veamos su relación con el visual thinking y las diferentes áreas o dimensiones de la competencia digital.

Comenzamos con la confluencia entre el pensamiento crítico y la primera área competencial, la información y alfabetización informacional. La búsqueda y el filtrado de la información digital para su posterior sintetización y organización en mapas en formato visual thinking favorecen el desarrollo de una serie de mecánicas que fortalecen el pensamiento crítico y la toma de decisiones a la hora de consumir las producciones digitales que se publican en internet.

Seguimos con la creatividad, una habilidad que, en lo digital, se relaciona con el área competencial de la creación de objetos multimedia nuevos. El espacio de confluencia entre la creación digital y el visual thinking nos permite experimentar con códigos visuales para la búsqueda de analogías inusuales y creación de nuevas metáforas con las que proporcionar soluciones innovadoras a los problemas. En el área competencial de la creación digital, el visual thinking se ha convertido en una popular herramienta que, en el mundo educativo, tiene una de sus manifestaciones más conocidas en el vídeo: Cambiando paradigmas (en inglés) del experto en educación Sir Ken Robinson.

A la hora de crear cualquier contenido nuevo, un aspecto que no podemos dejar de lado es el tema de las licencias y derechos de autor. La publicación de cualquier producción digital realizada en clave visual thinking nos obliga a acercarnos a este tema para conocer las diferentes posibilidades que nos ofrece la red y, en especial, las particularidades de las conocidas como licencias Creative Commons.

En tercer lugar, tenemos la colaboración que, en lo digital, tiene relación con la dimensión competencial de la comunicación. El desarrollo de la competencia digital en un entorno digital refleja lo que conseguimos al colaborar: aunar conocimientos, esfuerzos y desarrollar sinergias que amplían nuestra inteligencia colectiva. El visual thinking facilita esa adaptación a esa realidad, utilizando símbolos, etiquetas y palabras clave que se comprenden a primera vista y forman parte de un código universal, el dibujo, que facilita la colaboración.

La comunicación es una destreza estrechamente relacionada con el área competencial del mismo nombre. La necesidad de integrar el formato digital en nuestras vidas hace de la comunicación un elemento clave en el aprendizaje, imprescindible para facilitar la autonomía. El visual thinking permite la exploración de las posibilidades comunicativas del entorno digital y favorece que la asimilación del contenido sea más motivadora y eficaz, acercando el contenido y fomentando una mayor implicación en el contacto con su propia realidad.

Para terminar con este recorrido, tenemos que mencionar las dos últimas dimensiones de la competencia digital. Por un lado tenemos la seguridad, cuarta área de la competencia digital centrada en una gestión adecuada de la identidad en internet, que nos veremos obligados a realizar en el momento en el que publiquemos los primeros contenidos en la Red. Por el otro, tenemos el área de la resolución de problemas que pueden surgir en el proceso de creación de cualquier producción multimedia en clave visual thinking en la que se han de integrar lenguajes tan diferentes como el texto, la imágenes, el audio y el vídeo.

Tratamiento digital de una imagen realizada en clave visual thinking

A la hora de compartir nuestras imágenes, tendremos en cuenta:

Si has optado por el formato digital, sólo tendrás que guardar la imagen en un formato .jpg o .png  para incrustarla y compartirla en tu portfolio.

Si has realizado el dibujo a mano, antes de compartirla, tendrás que realizar la captura digital de la imagen. Para realizar esta operación, tienes varias opciones:

      • La toma de una fotografía; para ello, coloca el mapa sobre un fondo blanco en un lugar bien iluminado, preferentemente con luz natural. El trípode es una herramienta muy útil para este tipo de tareas, ya que sostiene la cámara de fotos o el móvil y los mantiene inmóviles.
      • El escaneo con un móvil o tableta, para lo cual necesitas tener instalada una aplicación en el dispositivo. En el siguiente artículo 6 aplicaciones para escanear documentos con tu móvilpuedes encontrar información sobre cómo utilizar la cámara de tu smartphone o tableta como escáner para digitalizar los dibujos.
      • El empleo del escáner de escritorio, que ofrece una mayor calidad en el resultado. En el siguiente tutorial se explica, de forma sencilla, cómo pasar al ordenador los dibujos realizados a mano en un cuaderno de dibujo.

Una vez digitalizada la imagen, es importante realizar un mínimo tratamiento a la misma, modificando en ajustes el brillo y el contraste con el objetivo de que se vea más limpia. Este tratamiento de la imagen se puede realizar en cualquiera de los editores gratuitos que encontramos en la red, por ejemplo Sumo Paint o Pixrl.

Otra forma de tratar la imagen nos la proporcionan aplicaciones como Prisma, que ofrece una gran cantidad de filtros que pueden enriquecer y hacer nuestra imagen más atractiva. Algunas alternativas para escritorio podemos encontrarlas en el siguiente artículo Cómo aplicar los filtros de la app prisma en tu PC.

El video scribing y la clase invertida

En el mundo del visual thinking, el paso de la imagen estática a la imagen en movimiento tiene un referente muy conocido en el video scribing, término que hace referencia a la grabación de un audiovisual corto en el que, por medio de elementos visuales dibujados a tiempo real, organizados lógicamente y apoyados por la locución de un texto, se transmite una idea o un contenido. El objetivo de este tipo de vídeos es generar mayor atención y mejor asimilación por parte del espectador, por lo que se utilizan garabatos o dibujos que sintetizan un concepto. El uso de pocas palabras y la organización de los conceptos en un mapa visual que va conformándose facilitan la comprensión del mensaje.

Para realizar este tipo de vídeos existen varias alternativas:

  • Realizar el dibujo a mano sobre un papel o pizarra y grabar todo el proceso utilizando la técnica del time lapse. Para ello, se graba todo el proceso y, posteriormente, se manipula el vídeo modificando la velocidad con un editor. Hoy en día existe la posibilidad de grabar este tipo de vídeos con aplicaciones que, de forma automática, aumentan la velocidad de la grabación. El efecto visual que se logra consiste en que todo lo que se haya capturado se mueva muy rápidamente.
  • Usar aplicaciones que convierten la tableta o el smartphone en una pizarra virtual con grabación de voz, vídeo y escritura, de forma que el proceso va siendo grabado a medida que se va realizando. En estos casos, para modificar la velocidad de reproducción, es necesario editar posteriormente el vídeo.
  • Usar aplicaciones que disponen de una biblioteca de imágenes cuyo tamaño y color podemos modificar y que, una vez insertadas en la presentación, podremos girar y voltear. Estas aplicaciones también nos permiten la creación de texto, incorporar efectos como el de una mano que dibuja y realizar diversos zooms.

Lo interesante de estos audiovisuales es que permiten al docente su empleo en lo que se conoce como la clase invertida o the flipped classroom. En este modelo pedagógico, los vídeos facilitan la autonomía en el aprendizaje, permitiendo a los alumnos gestionar su tiempo fuera del aula para explorar contenidos, potenciando dentro del aula los procesos de adquisición y práctica de conocimientos.

El visual thinking puede convertirse en un gran aliado de este modelo educativo, ya que la animación de los mapas visuales convierte el contenido curricular en algo dinámico y atractivo, coherente y actualizado y proporciona al alumnado la posibilidad de volver a acceder a los mejores contenidos generados o facilitados por sus profesores. Además, el uso del modelo de la clase invertida aumenta el tiempo que los docentes pueden dedicar en el aula a atender las necesidades de cada alumno.

Un ejemplo de cómo la clase invertida puede aprovechar los beneficios del visual thinking lo vemos en la página de Academia Play.

Draw Your Life

Entre los audiovisuales realizados en video scribing, podemos encontrar los vídeos Draw You Life, muy conocidos en el mundo Youtuber, en los que una persona explica su vida de una forma amena a través de dibujos.

En la red existen una gran cantidad de ejemplos e incluso podemos encontrar el canal de Youtube Draw my life en español dedicado a este tipo de vídeos, en el que, entre otros muchos, podemos encontrar uno dedicado a la vida de Cervantes.

Este tipo de animaciones también puede ser utilizado como una herramienta de creación con la que proponer a los alumnos el acercamiento creativo a contenidos muy diversos.

Reto

Time lapse para animar un mapa visual

¿Qué es un time lapse? Se trata de una técnica de animación que muestra una secuencia de imágenes en movimiento a una velocidad mayor de la normal. Las grabaciones realizadas con la técnica del time lapse se desarrollan con un movimiento muy rápido y son muy populares en la red porque se utilizan para mostrar procesos largos como un amanecer o una puesta de sol, el crecimiento de alguna planta, etc.

El reto de esta cuarta unidad consiste en producir un vídeo time lapse en el que se refleje el proceso de dibujo de un mapa visual. Para realizar la animación, puedes crear un nuevo dibujo o reutilizar alguno que hayas realizado en las actividades previas. Recuerda que el objetivo es desarrollar tu competencia digital de una manera creativa y comunicando de forma efectiva.

El equipo básico para realizar un time lapse

A la hora de realizar un audiovisual con la técnica del time lapse, el equipo básico que necesitarás será el siguiente:

  • Un espacio despejado, con una mesa sobre la que tendrás a mano todas las herramientas que utilizarás para dibujar el mapa.
  • Un dispositivo móvil (smartphone o tablet) y un trípode o pinza en el que sujetarlo.
  • Una o dos lámparas que te ayuden a conseguir una mejor Iluminación.
  • Alguna de las aplicaciones para grabar vídeo y audio instaladas en tu dispositivo.
  • Un programa de edición de vídeo con el que incluir la locución en el vídeo.

En esta unidad compartimos una serie de recursos, aplicaciones y algunos trucos que te pueden resultar de utilidad para realizar la animación. Revisa el apartado de recursos y experimenta con varios de ellos para encontrar la forma de trabajo que mejor se adapte a ti, con la que sientas que todo va más fluido, sin complicaciones.

El proceso de animación

La parte más complicada del proceso de animación de un mapa con la técnica del time lapse es el montaje del estudio. Tendrás que buscar un espacio en el que instalar la mesa sobre la que vas a dibujar y un trípode (o algún sistema de sujeción que haga una función similar).

Previo a la grabación, es interesante tener el mapa ya diseñado para poder utilizarlo como guía del trabajo. Algo que no debes perder de vista es que el formato de la imagen en vídeo tiene una proporción de 16:9, por lo que, si vas a utilizar un mapa ya realizado, deberás adaptar la proporción para que encaje en la pantalla.

Una vez tengamos listo el mapa guía y los materiales sobre la mesa, ajustaremos el dispositivo móvil (tableta o smartphone) al trípode para, a continuación, encuadrar la superficie sobre la que vamos a dibujar. Algunas personas utilizan una pared vertical sobre la que colocan su papel o pizarra blanca, pero resulta más cómodo hacerlo sobre una mesa horizontal.

Otro aspecto importante a la hora de realizar la grabación es la iluminación para lo que es interesante utilizar algunas lámparas (mejor si son de luz blanca) y jugar con ellas tratando de que las sombras que produce la mano al dibujar no sean muy oscuras. La norma general es utilizar tres focos: la luz más potente, de frente, tratando de colocarla en perpendicular al papel, y dos luces laterales, como se muestra en el siguiente vídeo.

Una vez preparado todo, para hacer un time lapse básico, solo es necesario encender el dispositivo móvil, encuadrar la imagen que queremos grabar y pulsar el botón de grabado de la aplicación que hayamos seleccionado. Para no cometer errores en este momento, es interesante utilizar una plantilla que nos dé seguridad a la hora de dibujar. Esto lo podemos hacer de tres maneras:

  • Colocando una copia del mapa debajo del papel para realizar el calco de la imagen mientras se realiza la grabación.
  • Creando una plantilla con la imagen del mapa dibujada con lápiz, cuidando que los trazos sean muy suaves y no sean visibles en la grabación.
  • Escaneando la imagen y modificando el contraste con un programa de edición de imágenes, de forma que podamos imprimir una plantilla en tonos grises muy claros que sirvan de guía para el dibujo, pero que sean prácticamente imperceptibles cuando realicemos la grabación.

Con el vídeo ya grabado, llega el momento de añadir la locución para lo cual es necesario tener en cuenta la duración de las escenas y tratar de sincronizar lo más posible voz e imagen. Para que el encaje audio-visual sea correcto, es interesante realizar algunos ensayos previos. Cuando consideres que has adquirido el ritmo y la entonación adecuados, realiza la grabación del audio y ya solo quedará incorporar la misma al vídeo.

Como última recomendación, antes de grabar el time lapse definitivo, es conveniente que realices alguna experiencia previa con el objetivo de familiarizarte con la técnica y depurar los errores que puedas cometer las primeras veces.

Recursos de ayuda

En esta sección os recomendamos algunas de las herramientas que podéis utilizar para realizar el reto de esta unidad.

Visual Thinking. Unidad3. Neurociencia, rutinas de pensamiento y diversidad en clave visual

Unidad 3

Neurociencia, rutinas de pensamiento y diversidad en clave visual

Reto Unidad 3:

 Mi unidad didáctica es para el ámbito científico tecnológico de secuncaria.

Ahí va mi mapa visual con Genially. Si se clica en el símbolo “+”, hay más información de la del mapa.

 

Atención a la diversidad:

No cabe duda que el visual thinking no solo es una potente herramienta que favorece el aprendizaje de los alumnos, sino que permite que alumnos que presentan necesidades especificas de apoyo educativo desarrollen competencias que de manera tradicional no conseguirían, y mejoran su comunicación a través de los dibujos.

Además de mejorar la memoria y la concentración, también colabora en el desarrollo creativo, emocional y promueve la reflexión sobre el propio aprendizaje del alumno.

Existen diferentes métodos de aprendizaje: visual, auditivo y kinestésico.

En el caso del alumnado con transtornos específicos de aprendizaje, se reduce una gran parte de contenido en forma de texto, facilitando el aprendizaje.

En el caso del alumnado con transtornos de deficit de atención, el visual thinking despierta su interés y hace que no tenga que estar durante una gran parte del tiempo atendiendo sin opción de moverse.

En el caso del alumnado con deficiencia intelectual, los dibujos son una manera simple de ofrecer contenidos.

En alumnado con altas capacidades se fomenta y desarrolla su creatividad.

En alumnado con TEA se fomenta su desarrollo verbal utilizando los dibujos como parte de su lenguaje

Entre otros, el VT mejora:

– Mejora la comprensión.
– Ayuda a la expresión y a la comunicación.
– Fomenta la inclusión y las relaciones.
– Desarrolla la autonomía y al desarrollo personal.
– Ayuda a organizar mejor las ideas y los conocimiento.
– Respeta los tiempos y los ritmos de los alumnos.
– Motiva.
– Aumenta la autoestima.

Sketchnoting:

A partir del video 3.1:

Enlace a mi sketchnotes.

Objetivos

Objetivos

En respuesta a la manera en que el cerebro percibe estímulos que son la base de los aprendizajes y en cómo elabora patrones, proponemos para esta tercera unidad los siguientes objetivos:

  • Relacionar el visual thinking con algunos de los descubrimientos de la neurociencia.
  • Conectar el visual thinking con el visible thinking, centrándonos en las rutinas de pensamiento.
  • Descubrir formas de aplicar el visual thinking para desarrollar contenidos relacionados con las ciencias, la atención a la diversidad y otras competencias.

Proyectos colaborativos

El mundo educativo sigue buscando nuevas vías para acercar y facilitar el aprendizaje en sus aulas. Eso explica que, en las redes sociales, hayan surgido propuestas colaborativas docentes que buscan contagiar y ofrecer apoyo e información acerca de nuevas metodologías, técnicas o estrategias para utilizar en el aula que impliquen una facilitación, un aumento de la motivación y una cercanía a la realidad.

En contacto directo con el visual thinking, los dos movimientos más relevantes en España son:

  • No me cuentes historias… ¡Dibujámelas! Un grupo amplio de maestros, profesores y educadores interesados en utilizar el dibujo como herramienta para diseñar, elaborar y compartir narrativas visuales a través de la combinación de palabras e imágenes.
  • VTFOL “Think FOL, visual JOB” , blog que reúne el trabajo de un importante grupo de profesorado y alumnado de Formación y Orientación Laboral (FOL), comprometidos y convencidos del potencial de la herramienta.

Ambos proyectos han surgido ante la necesidad que muchos docentes tienen de integrar estilos diferentes de aprendizaje y de atender dificultades a través de metodologías que generan estrategias que no suponen una carga excesiva para sus alumnos.

¿Por qué lo visual?

Nuestro cerebro es un procesador innato de imágenes. La capacidad del córtex sensorial de la visión es mayor que la destinada a otras funciones. Es por ello por lo que el visual thinking se presenta como una herramienta eficaz y práctica para el aula, ya que permite aprovechar las habilidades que ya tenemos y desarrollarlas en la dirección que queramos: cognitiva, analítica, de pensamiento, etc.

Utilizar el visual thinking como soporte de metodologías activas del tipo Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), Design Thinking, rutinas de pensamiento, etc, sirve de entrenamiento a los estudiantes en las tareas de búsqueda de los patrones o estructuras subyacentes tanto en contenidos como en procesos de aprendizaje.

Como dice Stephen Few (en inglés), “el cerebro humano es un puente buscador de patrones”. La Teoría de la Gestalt nos plantea que, aunque aprendemos a través de los sentidos, las personas no somos receptoras pasivas de los estímulos visuales, sino que cada quien aporta sus propios elementos para organizar el estímulo. La percepción no es un acto universal y común a todos, sino que depende del contexto y de la experiencia previa del sujeto.

Para la Gestalt, la capacidad innata para decodificar y percibir los estímulos del exterior queda recogida en una serie de leyes o principios de organización perceptiva, que permiten captar de forma integral las imágenes.

Algo tan sencillo como modificar los atributos preatencionales, como son la dirección, la forma, la textura, cambiando el color de un objeto, dibujando una figura incompleta, acercando en el espacio elementos similares, provoca que el proceso atencional, que requiere mayor concentración, se modifique. Conocer las leyes de la percepción nos ayuda a entender cuál es la mejor manera de presentar la información para que sea tenida en cuenta.

Para conocer un poco más sobre cómo funciona la percepción, puedes visitar la Enciclopedia interactiva de la percepción visual, que es un magnífico recurso.

Ideas clave
 

Ideas Clave

El cerebro humano procesa la información visual de forma muy rápida ya que, ante una imagen, activa un mayor número de neuronas. Los estudios neurocientíficos de la década de los 80 del siglo pasado nos explicaron que las funciones de los hemisferios cerebrales son diferentes, lo que hizo que se pensara que ambos trabajaban de forma independiente. Hoy en día, sabemos que no existe dicha dicotomía y que la transferencia de información entre ambos hemisferios a través del cuerpo calloso es constante.

El visual thinking, herramienta que puede utilizarse en cualquier nivel educativo, nos proporciona una forma de trabajo que integra las funciones de ambos hemisferios:

  • Aquellas relacionadas con el hemisferio izquierdo, como son el lenguaje, la lógica y el análisis, que necesitan procesos de pensamiento más ordenados y sistemáticos.
  • Las propias del hemisferio derecho y el pensamiento creativo, como la visión global, holística, que funciona procesando la información de forma simultánea.

Desde otro punto de vista, en la charla TED “Tres maneras en que el cerebro crea significado” (en inglés), Tom Wujec amplía la información sobre las áreas del cerebro en las que se crea el significado de las palabras, las imágenes y las emociones que conectan directamente con el aprendizaje.

Atención y memoria

El rendimiento mental es la capacidad que un alumno tiene de mantener la atención en el proceso de aprendizaje, memorizar de forma continuada durante cierto tiempo y poder utilizar lo aprendido para producir nuevo conocimiento. Son, por tanto, tres procesos cognitivos los que intervienen: la atención, la memoria de trabajo y las funciones ejecutivas.

Dos de los elementos clave en el uso del visual thinking son la atención y la memoria a partir de la creación de modelos mentales sobre el entorno que se percibe.

La atención es fundamental para determinar la capacidad y la velocidad con la que procesamos la información. De acuerdo con la forma en que nuestro cerebro reacciona a un estímulo, las imágenes nos permiten comprender información compleja más rápidamente, por lo que el uso del visual thinking puede ayudarnos a trabajar este aspecto. Ejercicios como la asociación visual, la percepción de diferencias entre dos imágenes, el seguimiento visual o el coloreado de mandalas, que se proponen en el documento “Pautas y actividades para trabajar la atención”, son muy útiles a la hora de entrenar la atención de los alumnos.

Otro elemento importante en el aprendizaje es la memoria, la cual no es un evento cerebral único, sino que hay varios tipos. Por un lado, están las memorias implícitas o inconscientes, que no pueden ser expresadas de modo verbal consciente, como por ejemplo el acto de andar en bicicleta o teclear un ordenador. Por otro, tenemos las memorias explícitas o conscientes, que pueden ser evocadas, bien como pensamiento, bien como imagen visual. En este tipo de memoria es donde el visual thinking puede ser de utilidad, ya que recoge en una sola imagen toda una serie de conceptos o contenidos, de forma que el acceso consciente a ellos se simplifica.

Te animamos a compartir tu reflexión sobre cómo trabajas la atención y la memoria en tu actividad habitual en el aula utilizando los canales habilitados para ello, tanto en el grupo de Twitter con la etiqueta #VisualMooc, como en el grupo de Facebook de este MOOC.

 

Rutinas de pensamiento

Las rutinas de pensamiento son una serie de estrategias cognitivas que se utilizan con el objetivo de desarrollar una cultura de pensamiento en los estudiantes. Estas rutinas se presentan en forma de preguntas o afirmaciones abiertas que son una provocación continua para justificar, profundizar y cuestionar cualquier contenido, por lo que se convierten en un motor de pensamiento que, con el tiempo, los estudiantes utilizan de forma natural.

Las rutinas de pensamiento se estructuran en pasos fáciles que se utilizan de forma repetida, ya sea individual o colectivamente. Están formuladas con el objetivo de que el pensamiento se haga visible, que todos lo vean, aprecien y desarrollen capacidades. Es en este punto donde podemos encontrar la confluencia entre el visible thinking y el visual thinking, ya que algunas de las rutinas que se proponen pueden ser fácilmente dibujadas, lo que contribuye a la identificación y asimilación de los patrones que estructuran el pensamiento.

Cuando las rutinas de pensamiento se utilizan, contribuyen al entrenamiento de la metacognición o la capacidad de autorregular los procesos de aprendizaje. Además, posibilitan la adaptación del aprendizaje al contexto personal del estudiante, a sus conocimientos previos y, cuando se trabajan de forma colaborativa, permiten el desarrollo de las competencias comunicativas.

Como material complementario sobre rutinas de pensamiento, os recomendamos las siguientes páginas:

Hábitos de pensamiento

Los investigadores del Proyecto Cero definen el pensamiento eficaz como aquel que aplica una serie de hábitos de pensamiento (persistencia, control de la impulsividad, búsqueda de la precisión, comunicación clara, escucha empática…) que permiten al alumnado realizar determinadas acciones de forma autónoma y reflexiva: tomar decisiones, argumentar, planificar, etc.

Una sencilla manera de introducir el visual thinking en el aula es con la utilización de rutinas de pensamiento (thinking routines) que permitan instaurar un hábito productivo de aprendizaje. Estas rutinas, que pueden ser canalizadas a partir de acciones (pensar, reflexionar, observar, hacer, dibujar, compartir…), configurarán el pensamiento visible: aquel que ha seguido el proceso que el propio cerebro realiza desde que percibe un objeto hasta que lo identifica y le da nombre y significado. La representación y estructuración de este proceso en mapas visuales de pensamiento puede servir de apoyo a los alumnos a la hora de emplear las rutinas para resolver problemas.

En cierta manera, esta forma de trabajo en el aula tiene mucho que ver con el patrón (o rutina) que Dan Roam propone para organizar el proceso del visual thinking en cuatro acciones: mirar, ver, imaginar y mostrar.

  • Mirar lo que nos rodea, recopilando información sobre lo que tenemos delante, utilizando preguntas como: ¿qué hay allí?, ¿hay mucho?, ¿qué falta?, ¿qué reconozco? y ¿qué me resulta confuso?
  • Ver de forma más detallada, seleccionando información e identificando patrones. Las preguntas relacionadas con esta acción son: ¿conozco esto?, ¿lo he visto con anterioridad?, ¿identifico algún patrón o esquema? y ¿qué puedo aprovechar de lo que veo?
  • Imaginar para reorganizar la información y que las ideas nuevas surjan a partir de preguntas como: ¿hay otras formas de organizar lo que veo?, ¿cómo encaja esto en lo que ya sabía? y ¿puedo utilizar otra estructura?
  • Mostrar para cerrar el proceso contestando a las preguntas: ¿cuál es la forma más adecuada de dibujar mi idea? y ¿este mapa visual recoge la información más importante?

De entre las estrategias de visual thinking más utilizadas está el método VTSt de Abigail Housen, que utiliza imágenes artísticas para generar un proceso reflexivo en el alumno a partir de 3 propuestas: la observación, el descubrimiento y el significado. Todas ellas con la idea de desarrollar competencias comunicativas, habilidades de pensamiento y construcción colectiva del conocimiento a partir de la generación de ideas.

Aunque el visual thinking en sí mismo se centra en las imágenes, éstas no tienen por qué ser artísticas. En el caso de las rutinas, debido a que contienen un valor visual de carácter universal, se transforman en un factor clave para desarrollar la competencia de aprender a aprender. Junto a ello, la Teoría del desarrollo estético nos introduce igualmente en la idea de que las imágenes nos llevan al desarrollo de la autonomía, del análisis crítico y de la comprensión a través de sus 5 etapas.

Atención a la diversidad

“Los Sistemas Aumentativos y Alternativos de Comunicación (SAAC) son formas de expresión distintas al lenguaje hablado, cuyo objetivo es aumentar (aumentativos) y/o compensar (alternativos) las dificultades de comunicación de muchas personas (…).”

“La comunicación por medio de estos sistemas incluye diversos sistemas de símbolos, tanto gestuales (mímica y gestos o signos manuales) como gráficos o visuales (fotografías, dibujos, pictogramas, palabras o letras) que se adaptan a las necesidades de personas con edades y habilidades motrices, cognitivas y lingüísticas muy diferentes.”

ARASAAC ¿Qué son los sistemas aumentativos y alternativos de comunicación?

El uso de imágenes y técnicas de visual thinking proporciona herramientas para los alumnos con dificultades en alguno de los procesos comunicativos. A modo de ejemplo, en el artículo “My Experiences with Visual Thinking Sensory Problems and Communication Difficulties” (en inglés), se describe la experiencia de una persona con TEA.

En la siguiente tesis, El pensamiento visual en personas con autismo, se plantea la relevancia de utilizar elementos y recursos visuales (no sólo con alumnos con necesidades educativas especiales) con el objetivo de fomentar su inclusión en el aula ordinaria y, a su vez, mejorar el rendimiento del resto de alumnos.

¿Te apetece probar la herramienta Pictotraductor con la que puedes experimentar el uso de los pictogramas para traducir frases?

Metodologías activas

Actualmente, algunos centros y aulas están llevando metodologías más activas al aula, por la necesidad de un cambio que fomente el desarrollo de competencias, destrezas y habilidades que promuevan un aprendizaje más comunicativo, colaborativo e inmerso en la realidad social de los alumnos.

En relación con el tratamiento de las ciencias, se puede apreciar que, si se complementa con herramientas de visual thinking, se facilita la construcción de hipótesis y el reflejo de procesos de causa-efecto, como pone de manifiesto un exponente de la talla de Bernstein en el libro El secreto de la creatividad.

Por otro lado, estamos viendo cómo la escuela se está acercando a otras ciencias relacionadas con el mundo de la empresa, y está acogiendo algunas de sus estrategias, como son la creación de proyectos o el diseño, para incorporarlas en el aula. El traslado queda patente en metodologías como el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y el Design Thinking, que se benefician del visual thinking para concretar itinerarios de aprendizaje en los que predominan la acción y el pensamiento del alumno a la hora de resolver problemas.

Competencias matemática y científica

Nuestra mente está en continua interpretación de la realidad, creando modelos mentales de lo que percibe, identificando características de los objetos para situarlos, estructurarlos e integrarlos en conjuntos más complejos que expresen significados.

Las bases neurocientíficas que demuestran que nuestra mente percibe patrones las podemos ver en este vídeo, que nos habla de cómo encontramos patrones a nuestro alrededor y cómo percibimos en función de ello. La naturaleza funciona a partir de patrones perfectamente estructurados, desde una célula y sus axones hasta el sistema que siguen algunos animales para organizarse.

Tres maneras en que el cerebro crea significado (en inglés) nos presenta las áreas del cerebro donde se crea el significado tanto de palabras, como de imágenes e, incluso, de las emociones que conectan directamente con el aprendizaje.

En el desarrollo de competencias es interesante comprobar cómo el visual thinking puede resultar una estrategia interesante y muy útil. Los siguientes enlaces atienden a las competencias científica y matemática:

Graphic Recording

Uno de los recursos que el visual thinking utiliza es la técnica del graphic recording: la habilidad para sintetizar las ideas generadas en un proyecto o en la resolución de un problema. Supone la adquisición y el desarrollo de competencias analíticas que, previamente, han supuesto una reestructuración de nuestra mente, de nuestros pensamientos y, por tanto, de la manera en que interpretamos la realidad.

Es algo que, en el S.XXI, se contempla como necesario para ser capaces de enfrentarnos a problemas que todavía desconocemos; en definitiva, algo que debemos fomentar en el aula.

Beneficios que el graphic recording nos proporciona en el aula:

  • Desarrollar nuestra atención por medio de la identificación de palabras clave que guíen nuestra representación en clave visual thinking. De este modose contribuye a la concreción y a la eficacia,  logrando así la comprensión de los conceptos. El uso de metáforas visuales provoca que construyamos significados.
  • Abrir la mente y, con ello, nuestro proceso creativo con el objetivo de que se haga visible y sea comprensible para nosotros o para la audiencia. Esa pequeña dosis de adrenalina que el cerebro necesita para despertar a nuevas ideas.
  • Favorecer la retención a largo plazo. La mayor parte de la población desarrolla la memoria visual o fotográfica en mayor grado que la textual debido a la simplicidad en la percepción de las imágenes. Permite la decodificación y comprensión directa de las imágenes.

Algunas sugerencias para llevar el graphic recording al aula son: evaluar un contenido que siga una secuencia temporal o conceptual; exponer oralmente un contenido; prototipar o maquetar un diseño y fomentar el pensamiento colectivo, abriendo el espacio a la construcción colectiva; para tomar apuntes, reflexionar sobre lo tratado en una ponencia, seminario o en una visita de expertos.

Sketchnoting

El sketchnoting, uno de los formatos que utiliza el visual thinking, es el nombre que recibe la toma de apuntes visuales; se trata de una técnica que permite escuchar, conceptualizar, sintetizar, dibujar y recordar lo esencial de algo que estamos escuchando. Mike Rohde es el impulsor de todo un movimiento en la Red en torno a esta práctica, que propone escribir y dibujar de forma jerárquica para conceptualizar y ordenar diferentes contenidos. Entre sus múltiples propuestas relacionadas con la práctica de las notas visuales, una de las más recientes ha sido la celebración el 11 de enero el Día Internacional del Sketchnoting, que tuvo su difusión en Twitter bajo el hashtag #snday2017.

En la Red podemos encontrar diferentes ejemplos, relacionados o no con el mundo de la empresa, que utilizan esta técnica, por lo que te será fácil encontrar mayor información sobre la misma.

¿Te animas a realizar una práctica? Puedes trabajar sobre cualquiera de los vídeos de las Ideas Clave. Para empezar , siéntate en un lugar tranquilo, con todo el material a mano (papel, lápiz, goma, algún rotulador…) y concéntrate. Para trabajar el sketchnoting, tienes que prestar mucha atención y realizar una escucha activa al tiempo que vas garabateando y tomando apuntes de lo que escuchas. Trata de organizar las ideas más importantes en el papel, agrupando aquellas que consideres están relacionadas, creando vínculos entre temas y jerarquizando los conceptos por medio de tamaño o color.

Reto
 

Reto

Conectar la manera de aprender con la de pensar nos permite analizar y valorar el uso de estrategias prácticas que incidan directamente en nuestro trabajo.

Al igual que las conexiones cerebrales crecen ante los estímulos visuales permitiendo que la fase ejecutiva “piense” y actúe en correspondencia, las competencias van desarrollándose en paralelo fomentando una serie de hábitos y rutinas que nos facilitan el trabajo, creando un entrenamiento que facilitará la inmersión en tareas más complejas.

Por todo ello, te proponemos un nuevo reto: crear un mapa visual, adaptado a tu ámbito profesional, en el que recojas un proyecto o tarea relativa a un contenido que hayas seleccionado del currículo. La función del mapa va a ser la de facilitar el recorrido que ha de seguir el estudiante delimitando las acciones que ha de realizar para llevar adelante el proyecto.

Mapa visual

Para diseñar el mapa visual, lo primero que tienes que hacer es definir cuáles son los aspectos fundamentales que se han de tener en cuenta a la hora de diseñar cualquier proyecto: objetivos, tareas, producto final, recursos, agrupaciones, evaluación, etc., para después organizarlos y dibujarlos siguiendo el esquema que mejor se adecue a tu forma de procesar el pensamiento.

Una vez que tengas clara la organización del esquema que vas a dibujar, tienes dos opciones:

  • Si optas por el trabajo manual, puedes utilizar papel, lápiz y rotuladores para crear el mapa. En este caso, una vez acabado, lo tendrás que fotografiar o escanear.
  • Si tu opción es la digital, puedes utilizar una tableta o un ordenador para crear el mapa.

Antes de continuar, si necesitas un ejemplo, puedes revisar la organización del siguiente canvas para el diseño de proyectos y utilizarlo como esquema sobre el que trabajar. Otro esquema organizativo en el que puedes basarte es el hexágono didáctico para concretar, matizar y dar forma a las ideas generadas en torno a un proyecto de iniciativa y emprendimiento educativo.

Este reto es una actividad de evaluación entre pares (P2P), en la que debes seguir los siguientes pasos:

  • Tu respuesta: Escribe la URL pública de tu reto en el apartado “Introduce tu respuesta a la pregunta anterior” y envía tu respuesta.
  • Evalúa tu respuesta: autoevalúa tu entrega seleccionando la puntuación de cada criterio y comentando aquellos aspectos que consideres necesario mejorar o resaltar.
  • Evalúa a tus compañeros: completa la evaluación de, al menos, 3 de tus compañeros de MOOC, siguiendo los mismos pasos que has realizado en la autoevaluación.

Al finalizar estos 3 pasos y una vez que tu entrega sea evaluada, podrás ver los resultados relacionados con tu calificación y las mejores respuestas de tus compañeros. Utiliza este tutorial si necesitas ayuda para realizar la actividad. La siguiente rúbrica te orientará a la hora de realizar el reto y te ayudará a evaluar los trabajos de tus compañeros de MOOC. Es importante que la tengas presente para saber qué criterios de evaluación debes considerar a la hora de realizar el reto.

Rúbrica evaluación

MOOC: Visual Thinking #

Visual Thinking

Informació general del MOOC

Enllaç a la pàgina INTEF del MOOC

¡Bienvenidos/as a la 4ª edición del MOOC “Visual Thinking en Educación”! #VisualMOOC

A lo largo de este curso, te ofrecemos las claves para utilizar el Visual Thinking para la organización de clases y proyectos y como herramienta de aprendizaje en el aula.

¿Qué vas a necesitar para comenzar?

Material para practicar: un bloc de notas, lápiz y lápices o rotuladores de colores.

Alguna herramienta para capturar imágenes e incluso tratar las imágenes creadas. Por ejemplo, un smartphone, un escáner o una cámara digital.

Diseñar tu diario de aprendizaje, que te acompañará durante toda la travesía de aprendizaje. ¡Puedes hacerlo con cualquiera de las herramientas que la red pone a tu disposición!

Enllaç a les diferents unitats: (En construcció)

 Unidad 1. De la percepción al entendimiento
 Unidad 2. Herramientas, formatos y elementos para visualizar
 Unidad 3. Neurociencia, rutinas de pensamiento y diversidad en clave visual
 Unidad 4. Lo visual en la competencia digital
Unidad 5. Aprender, cooperar y evaluar visualmente

 

SketchUp -mòdul 3; Eina follow me i treballant amb text

MÒDUL 3

En aquest mòdul treballarem:

  • L’eina follow me.
    • Activitat 1. Creació d’una esfera.
    • Activitat 2. Dissenyant un monument.
    • Activitat 3. Contorns en un mur.
  • Treballar amb text.
    • Activitat 1. Jugant amb el text.
    • Activitat 2. Incrustant un text en una superfície plana.
    • Activitat 3. Incrustant un text en una superfície corba.
    • Activitat 4. Instal·lant l’extensió CLF Shape Bender.

Les activitats que heu de fer són:

  • Tasca 1: Lliurar les activitats realitzades durant l’estudi dels continguts del mòdul.
  • Tasca 2: Dissenyar un fanal.
  • Tasca 3: Dissenyar una paperera de reciclatge.
  • Aplicació didàctica:
    • Exercici 1. Disseny d’una figura 3D i obtenció de les seves vistes.
    • Exercici 2. Disseny d’un organitzador d’escriptori.

 

MATERIALS ÚTILS PER ENTENDRE EL MÒDUL

⇒La teoria del mòdul  la tenim : Eina follow me i treballant amb text

⇒Eines útils que surten al mòdul (Els meus apunts)

Tasca 1

En  la tasca 1 us demanem la tramesa de les activitats realitzades durant l’estudi dels materials de formació d’aquest mòdul.

Les activitats que heu de lliurar són:

    • Exercici 1. Les 3 activitats realitzades a l’apartat L’eina follow me
      • Activitat 1. Creació d’una esfera.
      • Activitat 2.Dissenyant un monument.
      • Activitat 3. Contorns en un mur.
    • Exercici 2. Les 3 activitats realitzades  a l’apartat de Treballar amb Text.
      • Activitat 1. Jugant amb el text.
      • Activitat 2. Incrustant un text en una superfície plana.
      • Activitat 3. Incrustant un text en una superfície corba.
      • Activitat 4. Instal·lant l’extensió CLF Shape Bender.

El meu treball

Exercici 1

Activitat 1: Creació d’una esfera

Aparentment no he tingut gaire problemes… Recordar que per fer el cercle vertical s’ha de clicar l’eina cercle i el botó dret de desplaçament del teclat.

 Al fer el “follow me” de la circumferència exterior, no m’ha sortit bé, no entenc per què, no m’ho ha tancat.

Després, ho he tornat a fer, i sí. Al fer el cercle vertical, s’ha de vigilar que sigui perperndicular a la línia anterior:

 

Activitat 2: Dissenyant un monument

He anat seguint les instruccions de l’activitat 2, i ho he tingut cap problema. El que si he volgut és provar diferents maneres de fer la base (cercle o quadrat) i de monolit.

Així quedaria si la base fos un quadrat, i la forma un hexagon:

 

 

 

 

Així queda si la base és un quadrat i les formes de la part superior les fas arrodonides:

 

 També he provat que la base sigui un cercle, i ha quedat així:

I per últim la base quadrada amb les formes a mà alçada (de fet és el primer que he fet). Cal dir que amb aquesta figura, he passat molta estona per emplenar el monolit:

Per últim, els 3 monuments junts:

Altres dificultats i aprenentages en l’activitat 2 de l’exercici 1

Una de les dificultats ha estat el fer el follow me de la base. Cal seleccionar les 4 arestes de la base, i fer-ho; un consell, és posar l’angle de visualització per baix, per poder controlar millor tot el monument.

En aquest exercici, també s’han descobert eines noves com les que veiem a continuació: (Recordo que les trobem en aquest document)

A tenir en compte, que  a l’emplenar els monuments, et posa el dibuix on vol, en funció de a quina posició x, y, z, estigui la figura. Si es vol solucionar, jo l’he mogut de lloc, perquè la següent figura, sortís com jo volia:

 

Activitat 3: Contorns en un mur

He començat a fer l’activitat contorns en un mur i en principi sense problemes, però al fer l’hexàgon, m’he trobat que si al fer el follow me, em feia això:

Es veu com ho tanca? Al final m’he adonat que abans de fer servir l’eina follow me s’havia de seleccionar la superfície de fons; la que vols que et faci el contorn:

Entre les dues imatges, es pot veure la diferència.

També hem de recordar, que quan diu que s’han de fer els arcs, has de pensar sobre quin eix l’estàs dibuixant; a continuació veiem que el pots dibuixar sobre l’eix verd, o blau (també el vermell, però no està a la imatge):

En aquest cas, el correcte era sobre l’eix blau.

He tingut un altre problema a l’hora de tancar els arcs, es veu?

Al final, he vist, que si no esborres la cara dels arcs i la línia de sota, l’hexagon no l’agafa sencer, com podem veure a continuació:

Per a poder fer el follow me de l’hexagon, primer s’ha d’esborrar la línia; fixem-nos-hi:

Ara, amb l’eina follow me, no he tingut cap problema. Sobretot, també és important que l’hexagon estigui ben dibuixat sobre el mur:

Finalment, el mur m’ha quedat així:

Exercici 2

Activitat 1: Jugant amb text

La primera activitat he anat fent, amb paciència però bé. La vocal que m’ha costat més és la “i” per tal i com es demanava de posicionar-la i copiar-la. A més a més, diria que la que he fet, no és el tipus de lletra que la plataforma té al model.

Al final m’ha quedat així:

Activitat 2: Incrustant un text en una superfície plana

Només començar a fer la forma del clauer, he tingut problemes solucionables amb la circumferència i el rectanble; m’havia passat això:

Ho he solucionat ràpid posant la circumferència a l’origen i també donant-li més arcs a l’inici.

El veritable problema ha estat a l’incrustar el text. No hi havia manera:

No hi ha manera d’incrustar uns 2mm el nom al clauer. Al moure des de totes les posicions, em surt l’eix verd i vermell però no tinc manera de que em vagi avall o amunt. A més a més quan he pensat, deixo de moure les lletres al clauer, sinó que faig el clauer (la peça) com un bloc, i moc el clauer en comptes del nom, tampoc m’ho feia, ja que em movia el nom també…

Després he fet unes altres lletres, i sí que m’ho feia, però perquè com es veu, m’han sortit unes creus vermelles; mireu la diferència:

En aquesta primera, es veu que no està incrustat:

En canvi aquí sí que m’ho ha incrustat:

I aquí les creus vermelles que comento:

Al final, he tornat a fer un altre, i sí que ho he pogut fer i adjunto el resultat final.

Què són aquestes creus vermelles?

El professorat m’ha contestat això:

“La funció d’aquestes, p.ex, és permetre girar el conjunt del text¡¡¡¡ Si et posses a sobre apareix la figura d’un transportador d’angles sencer que et permet girar el grup de text.”

Activitat 3: Incrustant un text en una superfície corba

Amb aquesta tasca inicialment m’havia passat el mateix.

Al fer el cilindre amb les lletres hellow, tenia unes lletres 3D que sí que podia i unes que no. Per què pot passar?

Ho intento explicar en el següent vídeo:

Després trobo un dels possibles motius del per què em passa:

I per últim, al fòrum del curs em van una solució:

 “Amb la tecla “Ctrl” aconseguiràs l’efecte d’inserir/incrustar. Veuràs que es duplica el text. De fet el company, com a resposta al fil, comenta una acció similar amb un Mac i amb una altre combinació de tecles¡¡¡¡

De fet aquesta tecla l’efecte que té és el de “tirar/empujar” una còpia.”

Al final, el resultat és aquest:

⇒A tenir en compte!

Tot i que l’eina rotate, la vam descobrir al mòdul anterior, no ha estat fins aquí que he descobert el que ja diu les indicacions del programa, però no m’ho havia llegit.

Tal com diu el programa: “Teclas de flecha (después del primer clic) = Bloquear la dirección del dibujo en una dirección de inferencia específica (arriba=azul, izquierda=verde, derecha=rojo, abajo=paralela/perpendicular)”

Activitat 4: Instal·lant l’extensió CLF Shape Bender

Aquesta activitat no l’hem poguda fer. Ens diuen el següent:

Encara que instal·lar una extensió en general i aquesta en particular és una activitat molt interesant, només es pot fer per a la versió d’escriptori.

Per tant, en aquest cas, no cal que la feu ja que estem utilitzant la versió en línia.

TASCA 2

En la tasca 2 us proposem dissenyar un fanal.

Ha de disposar, com a mínim, dels següents elements:

    • Algun element esfèric
    • Formes no regulars creades amb l’eina follow me.
    • Una base amb contorn.

Exercici 1. Disseny d’un fanal

Al principi, m’ha costat molt començar amb l’activitat perquè no sabia com fer-ho. Després de mirar uns quants dissenys, vaig començar.

La base, l’he fet amb el push up. Recordar, que per fer push ups d’un mateix objecte, però que vols que sigui independent del de sota, abans de clicar el push, si apretes el control, te’l separa i et fa una peça independent de la de sota.

Després, per fer la forma de tot el pal, llarg, he volgut fer-ho amb el follow me, tal com vam fer amb la tasca de les fonts. El patró, amb base rodona, l’he fet molt bàsic i és el següent:

Després, com a objecte diferent, hi havia el fanalet, la llum en sí. Vaig començar errada, perquè primer vaig fer l’estructura, i després volia canviar les dimensions de la base superior, amb l’eina escalar, i no em deixava… veureu que aquesta no és la idea:

Primer, amb el cub o rectangle, s’ha de canviar la base o el sostre amb l’eina escalar, i després, fer el offset de les cares:

Per fer la llum, també ho he fet amb base rodona, i amb l’eina follow me, com amb el pal del fanal, o els monuments de la tasca anterior. Ha quedat així:

Com ja es veu en l’anterior imatge, he acabat el fanal amb amb l’eina push i anar jugant amb l’escala.El que no hi ha hagut manera, és d’esborrar el cercle negre que es veu a la imatge. La base arrodonida, les que tenen forma d’aranya, jo tenia la intenció que quedés més rústic, ho he fet amb els arcs, i l’eina follow me… però no ha quedat com jo volia. De fet, n’he dibuixat un, i els altres són còpies i movent-les 90 graus:

El resultat final, és el següent:

Com que ho he quedat prou contenta, he buscat a les xarxes, i he trobat un vídeo de com fer un fanal; en aquest cas diferent. No ha quedat ben bé com explica el vídeo, però he aprés noves maneres de crear-lo.

 

TASCA 3

En la tasca 3 us proposem dissenyar una paperera de reciclatge domestica o de mobiliari urbà.

Ha de disposar, com a mínim, dels següents elements:

    • Espais diferenciats per a cartró, plàstic, vidre i rebuig
    • Cada un dels espais anirà retolat de manera diferent, utilitzant les tècniques treballades a l’apartat Treballar amb Text.

El meu treball

No he tingut molts problemes per dissenyar la paperera de reciclatge. Tenia la idea de fer-la com la de casa:

He estat dubtant molt com faria la part que no és rectangular, sinó que sobreix  i el sostre fa de forat per introduir-hi els residus. Al final, he fet un rectangle, i un annex davant. Amb l’ajuda de l’arc i el push per “esborrar-ho”, me n’he sortit:

Primer he fet una paperera, i després les he copiades i apilonades perquè estigui com estan a casa.

Tant al cub, com a la tapa, hi he fet una circumferència amb la tecla desplaçament dreta (vertical) per després utilitzar l’eina follow me. La finaliltat és que quedés més atrativa visualment.

A la tapa en sí, que veiem de colors, no és un rectangle, sinó que a més a més hi he afegit un semicercle amb els arcs, per ajudar a obrir la tapa al llençar-hi les escombreries:

Ens demanaven que féssim els 4 rètols de forma diferent. Al plàstic i al vidre he fet textos 3D incrustats en pla i en superfície corva. Al rebuig i al cartró, he fet el mateix text, en superfícies diferents, però que no sobreixís amb l’eina del botó dret, intersectar cares amb el model, tal com vam fer amb el cilindre i el “hellow”:

El resultat final és el següent:

APLICACIÓ DIDÀCTICA

En  l’aplicació didàctica del mòdul 3, us proposem dos exercicis, que us poden servir d’exemple d’aplicació a l’aula.

Les activitats que heu de fer són:

    • Exercici 1. Disseny d’una figura 3D i obtenció de les seves vistes. L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M3_vistes.skp
    • Exercici 2. Disseny d’un organitzador d’escriptori. L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M3_escriptori.skp

Exercici 1. Dissey d’una figura 3D i obtenció de les seves vistes

Aquesta activitat té com a objectiu que els alumnes entenguin la relació entre les figures 3D i les seves vistes. Dissenyeu un objecte 3D i dibuixeu les seves vistes.

Exemple de disseny d’una figura 3D senzilla:

Exemple de les vistes d’una figura 3D donada:Nota: Recordeu que podeu seleccionar els contorns de les figures 3D per dibuixar les vistes de la figura.

Exercici 2. Disseny d’un organitzador d’escriptori

El disseny d’un organitzador d’escriptori té l’objectiu principal  d’estimular la creativitat de l’alumnat. Disposaran de llibertat total per dissenyar-lo i es podran fixar les mides o els requeriments mínims, si es considera oportú.

En aquesta tasca  us proposem que realitzeu un organitzador d’escriptori.

Ha de disposar, com a mínim :

Dels següents espais per organitzar:

Llapis i bolígraf.

Post-it.

clips, gomes i maquinetes de fer punta.

Altres elements:

Inserir un text centrat.

Algun mecanisme perquè es pugui penjar a la paret, si s’escau.

En la següent figura, podeu veure un exemple de disseny:

 

El meu treball
Exercici 1. Dissey d’una figura 3D i obtenció de les seves vistes

Aquesta tasca ha estat prou senzilla de fer. El que més m’ha fet dubtar és la frase que diu: “Nota: Recordeu que podeu seleccionar els contorns de les figures 3D per dibuixar les vistes de la figura.”

Em pensava que a partir de la figura que dibuixes en 3D, ell mateix et feia la planta, el perfil i l’alçat; però no. Sí que te’ls mostra, però no te’ls dibuixa. Te’ls mostra si vas a escenes, al menú, i poses projecció paral.lela.

El meu treball és el següent:

Exercici 2. Disseny d’un organitzador d’escriptori

Fer l’organitzador no ha estat complicat. És important pensar el disseny abans de començar. Per exemple, en el disseny que veurem a continuació, el calaixet on estan les lletres, no estava previst, i l’he hagut de reorganitzar. Avegades desfer, és més difícil que fer, però vaja, solucionable.

He fet una estrella i una lluna 3D, per incrustar el dibuix a l’organitzador. Les tècniques utilitzades han estat les que hem après en aquest mòdul.

El resultat ha estat el següent; els colors potser no són els més encertats… tot i que m’agraden. He buscat si hi havia la textura-color de reixeta típica d’alguns organitzadors, però no l’he trobat:

Mòdul 3. Mesures Universals i model d’avaluació de la proposta d’aula

Recordeu que el projecte d’unitat didàctica s’anirà realitzant durant tot el curs i serà avaluat en el mòdul 5.

Al finalitzar el mòdul 3, les tasques que haurien d’estar fetes són :Des del drive, ompliu les  diapositives 6 i 7 de la proposta didàctica. Aquestes corresponen a les mesures universals i l’avaluació.

El meu treball:El compartiré en un article al final del curs. De moment està “loading”

 

SketchUp-Mòdul 1; fem un com d’ull a l’SketchUp 3D i les seves eines de mesura

Aquest és un curs que l’estic fent dels cursos que ofereix el departament amb la plataforma Odissea

Està dividit per mòduls, i faré un article per cada mòdul que he fet.

MÒDUL 1

En aquest mòdul treballarem:

  • L’interfície d’usuari
  • Les plantilles
  • Les eines bàsiques de disseny
  • Les eines de mesura

Les activitats que heu de fer són:

  • Tasca 1 : Lliurar les activitats realitzades durant l’estudi dels continguts del mòdul.
    • Exercici 1. Disseny del logo d’SkecthUp.
    • Exercici 2. Dibuix de les peces del puzle Soma.
    • Exercici 3.  Dibuix realitzat a l’apartat eines de mesura.
  • Tasca 2:
    • Dibuixareu dues figures donades basades en formes cúbiques.
    • Realitzareu un disseny creatiu a partir de les tècniques utilitzades en la creació de les dues primeres figures.
  • Tasca 3:
    • Dibuixareu dues figures donades i les acotareu.
    • Dissenyareu un senzill suport per al mòbil.
  • Aplicació didàctica:
    • Exercici 1. Disseny del joc TIC-TAC-TOE.
    • Exercici 2. Dibuixant els Space Invaders a partir d’un bloc patró

MATERIALS ÚTILS PER ENTENDRE EL MÒDUL

⇒ La teoria  del mòdul  la tenim : Introducció i eines de mesura. (Apunts Odissea)

⇒Eines útils que surten al mòdul (Els meus apunts)

Tasca 1

En  la tasca 1 us demanem la tramesa de les activitats realitzades durant l’estudi dels materials de formació d’aquest mòdul.

Les activitats que heu de lliurar són:

    • Exercici 1. Disseny del logo d’SkecthUp.  (Les instruccions estan als apunts, a l’apartat comencem a dibuixar)
    • Exercici 2. Dibuix de les peces del puzle Soma. (Les instruccions estan als apunts, a l’apartat practiquem)
    • Exercici 3.  Dibuix realitzat a l’apartat eines de mesura. (Les instruccions estan als apunts, a l’apartat eines de mesura)
El meu treball:
Exercici 1:

Exercici 2:

Exercici 3:

TASCA 2

En  la tasca 2 us proposem tres exercicis senzills per a practicar tot el que heu aprés en el mòdul. Aquests exercicis els realitzareu en el mateix arxiu d’SketchUp per facilitar la tramesa.

Les activitats que heu de fer són:

    • Exercici 1. Dibuixareu una figura piramidal a partir de la modificació d’un cub.
    • Exercici 2. Dibuixareu una figura piramidal a partir de la addició de cubs iguals.
    • Exercici 3.  Realitzareu un disseny creatiu a partir de les tècniques utilitzades en la creació de les dues primeres figures.

L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M1T2.skp

Exercici 1. Dibuixareu una figura piramidal a partir de la modificació d’un cub.

Dibuixeu un cub de 100 x 100 x 100 mm.

Utilitzeu l’eina Push/Pull per escalonar-ho, com podeu veure a la figura.

Us proporcionem un model de referència :

Exercici 2. Dibuixareu una figura piramidal a partir addició de petits cubs.

Dibuixeu un cub de 20 x 20 x 20 mm.

Podeu copiar i enganxar el cub tantes vegades com sigui necessari.

Us proporcionem un model de referència :


Nota: Es recomana que després de dibuixar el cub, es converteixi en un grup per no modificar-lo accidentalment. Per fer-ho, seleccioneu el cub i amb el botó dret del ratolí, seleccioneu make a group. Ara ja podeu copiar-lo i enganxar-lo tantes vegades com vulgueu.

Exercici 3. Realitzareu un disseny creatiu a partir de les tècniques utilitzades en la creació de les dues primeres figures.

Heu d’utilitzar una combinació de les dues tècniques.

La mida de la figura no hauria de superar els 100 x 100 x 100 mmm.

Es valorarà la creativitat del disseny.

El meu treball:

Amb el disseny tal com està explicat a la tasca, no he tingut cap problema i m’ha semblat senzill:

A l’exercici 3, se’ns demanava que amb les eines de copiar cubs, i del “push up”, féssim una figura. Jo he volgut fer-la similar a una font. L’he feta tota amb la tècnica del “push up” excepte la cúpula, que l’he creat fent un cub, i a partir d’aquí, còpies.

TASCA 3

En  la tasca 3 us proposem dos exercicis senzills per a practicar tot el que heu aprés en el mòdul. Aquests exercicis els realitzareu en el mateix arxiu d’SketchUp per facilitar la tramesa.

Les activitats que heu de fer són:

    • Exercici 1: Heu de realitzar com a mínim una d’aquestes dues opcions:
      • Opció a. Dibuixareu i acotareu una figura amb angles rectes.
      • Opció b. Dibuixareu i acotareu una figura amb un angle de 60 graus.
    • Exercici 2.  Realitzareu un disseny creatiu d’un suport per a telèfon mòbil personalitzat.

L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M1T3.skp

Exercici 1 – Opció a.  Dibuixareu i acotareu una figura amb angles rectes.

Dibuixeu una replica del model.

Acoteu-la convenientment

L’eina Offset ús pot servir d’ajuda per dibuixar el forat quadrat.

En la següent figura podeu veure el model de referència :


Exercici 1 – Opció b. Dibuixareu i acotareu una figura amb un angle de 60 graus.

Dibuixeu una replica del model.

Haureu de mesurar l’angle de 60º amb l’eina Protactor.

Acoteu-la convenientment

L’eina Offset ús pot servir d’ajuda per dibuixar els forats.

En les següents vistes de la  figura podeu veure el model de referència :


Exercici 2.  Disseny creatiu d’un suport per a telèfon mòbil personalitzat.

Dissenyeu un suport per al vostre telèfon mòbil.

Indiqueu el model del telèfon utilitzat com a referència (per conèixer les seves mides)

Recordeu que el suport no es pot desequilibrar amb el pes del dispositiu.

L’objectiu d’aquesta activitat és treballar la creativitat.

El meu treball:

El conjunt de la tasca.

Amb el disseny que ens recomanen, en general no he tingut problemes exepte amb el forat del rectangle. Amb el push up, s’eliminava, però quedava una fina capa al  final que l’he hagut de seleccionar i suprimir. Això en principi ens va dir el professora que passava perquè al fer el “push” no s’ha fet de manera totalment “recta”:

A l’exercici següent ens diuen que fem un suport per a mòbil. I creatiu!

Com es veu a continuació, he fet una mà. M’he quedat una mica a mitges perquè no he pogut fer que la mà reposi sobre el braç,  i per això hi ha dos peces. El suport és per a un mòbil Miui Pocophone:

APLICACIÓ DIDÀCTICA

En  l’aplicació didàctica del mòdul 1, us proposem dos exercicis, que us poden servir d’exemple d’aplicació a l’aula.

Les activitats que heu de fer són:

    • Exercici 1. Disseny del joc TIC-TAC-TOE. L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M1_TICTACTOE.skp
    • Exercici 2. Dibuixant Space Invaders a partir d’un bloc patró. L’arxiu que enviareu tindrà un nom amb el següent format : Cognom_nom_M1_invaders.skp

Exercici 1.  Disseny del joc TIC-TAC-TOE

En aquesta activitat, els alumnes poden dibuixar el tauler del joc, segons les mides donades i dissenyar les fitxes de cada jugador d’una forma creativa. Si es disposa d’una impressora 3D, és ideal per imprimir per les seves mides reduïdes

1. Disseny del tauler. Dibuixeu el tauler del joc, segons les mides donades.

Nota : Podeu optar per dissenyar un altre tauler si ho considereu oportú.

2.Disseny de les fitxes del jocs.  Dissenyeu les fitxes del joc d’una forma creativa, tenint en compte que han d’encaixar perfectament en el taulell dissenyat. En la següent figura podeu veure dues fitxes de mostra.


Exercici 2. Dibuixant Space Invaders a partir d’un bloc patró

A partir d’un bloc patró, els alumnes poden dissenyar diverses figures divertides i creatives. En aquesta activitat s’ha optat per dibuixar figures dels Space Invaders, però es podria deixar obert per donar sortida a la creativitat de l’alumnat.

1.Dibuixeu el  bloc de mostra que podeu veure a la següent figura:

2. A partir d’aquest bloc, dibuixeu com a mínim una de les següents figures proposades o una altra, de disseny lliure:

El meu treball:

Aquestes dues tasques han estat senzilles.

Només he tingut el dubte de si el taulell era de 5 mm i se li havien de restar 2 al fer els espais buits, o si era de 3, i se li restaven dos:

Els invaders els he creat diferents als que en suggerien:

Mòdul 1. Punt de partida del projecte. Anàlisi del context

Al final del curs, haurem d’haver fet una pràctica per dur-la a terme a classe.

En aquesta activitat se’ns demana que el comencem a pensar i crear.

En aquest punt, com a mínim, hem de tenir fet els següents termes:

Omplir com a mínim les dades que són obligatòries (*). Es poden modificar posteriorment.

Títol de la proposta didàctica.

Enllaç al disseny : Posar l’enllaç a la plantilla que heu descarregat prèviament, segons les indicacions donades.

Material per l’alumnat : Serà l’enllaç on estarà el contingut, del material que posareu a disposició de l’alumnat i del resultat de l’experiència (fotos, vídeos, etc.). Provisionalment podeu posar el mateix enllaç que en el apartat anterior i posteriorment canviar-lo pel definitiu

El meu treball:

El compartiré en un article al final del curs. De moment està “loading”.

 

Menores y seguridad en la red #MenorSeguroEnRed

Objetivo del NOOC

Conocer pautas, herramientas y estrategias que permitan evitar los riesgos de un uso inadecuado o poco seguro de la red. Orientar y acompañar a los menores en el entorno digital para salvaguardar su intimidad y bienestar personal.

 

Competencia Digital Docente

La realización del plan de actividades del NOOC te ayudará a alcanzar el nivel A2 de la competencia 4.2 Protección de datos personales e identidad digital, del Área 4. Seguridad del Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente, ya que trabaja los siguientes descriptores:

– Soy consciente de que todos mis datos personales, así como los contenidos educativos que publico en la nube, son almacenados por la empresa o institución que oferta el servicio.

– Almaceno y recupero de forma segura los diferentes datos de acceso a mis cuentas mediante herramientas y aplicaciones seguras para mi práctica docente.

– Utilizo el nivel de privacidad adecuado de acuerdo a mis objetivos tanto en mis dispositivos digitales como en los servicios en la nube que uso en mi práctica docente.

–> Ideas clave del curso

RETO

Has de crear un Decálogo del Buen Uso de Internet. Para ello te proponemos diseñar una infografía que represente visualmente los contenidos aprendidos en este NOOC.

Algunas de las herramientas que puedes utilizar son:

Una vez hayas generado tu infografía en formato de archivo de imagen digital o de otro tipo (JPG, PNG, PDF, …) es momento de compartirla con otros participantes del NOOC en la siguiente página para realizar la evaluación, requisito obligatorio para superar este curso y optar a la insignia. Si dejas la entrega de tu reto hasta el final podrías tener dificultades a la hora de encontrar pares que evalúen tu trabajo.

Tanto la autoevaluación como la evaluación entre pares (P2P) las llevarás a cabo mediante los criterios de esta rúbrica:

MI PRODUCTO FINAL

Valores democráticos y convivencia en la red #ConvivenciaDIG

Objectivo del NOOC

Promover la conciencia cívica y los valores democráticos en la convivencia e interacción social con los demás en la red y ser capaz de trasladar dichos valores al alumnado.

Competencia Digital Docente
La realización del plan de actividades del NOOC te ayudará a alcanzar el nivel B2 de la competencia Protección de datos personales e identidad digital, del Área 4. Seguridad del Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente, ya que trabaja los siguientes descriptores:

– Fomento entre mi alumnado estrategias y hábitos de protección de datos personales en sus dispositivos y en los servicios en línea que usan en el ámbito educativo.

– Diseño actividades para promover en el alumnado la conciencia cívica y los valores democráticos en la convivencia e interacción social con los demás en la red.

– Promuevo en mi práctica docente actividades que impliquen de manera práctica la protección de datos personales en dispositivos y en la nube.

MATERIAL TEÓRICO DEL NOOC

El material que nos ha proporcionado el NOOC lo podemos encontrar en este enlace.

MI RETO:

 

 

Evolución al 4.0 #Evolución4_0

Objetivo del NOOC

Al finalizar este NOOC habrás reflexionado sobre la evolución que se ha dado en internet en general y la web en particular.

Competencia Digital Docente

Dentro del Área 5. Resolución de problemas, del Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente de INTEF (MCDD), se recoge la competencia 5.2 Identificación de necesidades y respuestas tecnológicas. Con esta nano experiencia trabajaremos el nivel B2 de dicha competencia ya que trabaja los siguientes descriptores:

  • Diagnostico el grado de desarrollo de la competencia digital de mi alumnado y en función de ello diseño y desarrollo actividades en línea para mejorarla.
  • Me motiva el potencial educativo de las tecnologías de la información por lo que suelo formarme en cursos de desarrollo profesional docente, especialmente en línea.
  • Busco, identifico, filtro, evalúo, selecciono y adapto herramientas y recursos digitales para atender a las necesidades de aprendizaje de mi alumnado.

 

 

MATERIAL TEÓRICO DEL NOOC

El material que nos ha proporcionado el NOOC lo podemos encontrar en este enlace.

RECURSOS DE AYUDA:

En la web puedes encontrar diversos recursos para realizar líneas del tiempo (fuente aulaPlaneta):

  1. Timetoast: una de las herramientas que nos proporciona la web para crear líneas de tiempo de forma online y compartirlas fácilmente en internet.
  2. Timeline. Sencilla, rápida e intuitiva, esta aplicación te ayuda a crear líneas de tiempo paso a paso, organizadas por fechas o hitos. Se descargar el resultado final en PDF. Perfecto para un primer contacto con la elaboración online de ejes temporales y para que tus alumnos aprendan a utilizarlo rápidamente.
  3. Timeline JS. Su interfaz es menos intuitiva, ya que requiere usar una hoja de cálculo de Google Spreadsheet en la que se introducen los textos e imágenes. Sin embargo, genera líneas de tiempo muy visuales y completas que pueden integrarse en páginas web con un simple código.
  4. TimeRime. Se sitúan las fotografías en la línea de tiempo y al pasar el ratón sobre aquellas se muestra la información. En este tutorial puedes aprender a utilizarla.
  5. Tiki-Toki. Una herramienta que tiene muy en cuenta la estética e incluso permite hacer ejes temporales en tres dimensiones.
  6. MyHistro. Una divertida combinación de mapas y líneas de tiempo, perfecta para narrar historias o hechos que suceden en diferentes localizaciones. Al finalizar puedes descargar el resultado en PDF, exportarlo como mapa de Google Earth y también incrustarlo en un blog o página web.

MI RETO:

Al final he hecho el reto con la aplicación tiki-toki, aunque si no pagas, no te deja incrustar el timeline.

Este es el enlace: https://www.tiki-toki.com/timeline/entry/1294880/Del-origen-de-internet-al-web-4.0/