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Amazingly Simple Graphic Design Software – Canva

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Amazingly Simple Graphic Design Software – Canva

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EPISODIO #3 :: Laboratorio Aumentado de IA - Red La Salle

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EPISODIO #2 :: Laboratorio Aumentado de IA - Red La Salle

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Experiencia en Nivel Secundario - Inglés.

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Cecilia Verga :: ¿Cómo puedo aprender con  ChatGPT?

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Memorias del Congreso de Innovación Educativa con Tecnologías 2023 (Red La Salle Ar Py).

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Memorias del Congreso de Innovación Educativa con Tecnologías 2023 (Red La Salle Ar Py).

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Sugerimos la lectura de los siguientes artículos:

1. Charla de Tomás Balmaceda: “La irrupción de la inteligencia artificial en la escuela”. Página 25.

2. Charla de Fabio Tarasow: “IA en educación: El último, que apague la luz”. Página 47.

3. Taller “Un café con GPT: Estrategias para incluir IA en nuestra tarea docente” por Adriana Mazza y Marcela Ordiz - PENT FLACSO. Página 138.

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Memorias del Congreso IET 2023_Versión digital.pdf

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Catálogo de aplicaciones y consignas de exploración.

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Episodio #2 - Exploración de aplicaciones

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8 ideas para llevar IA a las clases de música.

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8 ideas para llevar IA a las clases de música.

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En los próximos días comienzo un nuevo curso (a distancia) en el CEFIRE de Valencia titulado "Enseñanza de la música a través de las metodologías activas" con 7 sesiones síncronas en las que trataremos aplicaciones para la edición de sonido, edición de partituras, edición de vídeo, o inteligencia artificial aplicada a la música entre otros temas y he pensado, que lo que estoy preparando os podría servir también a vosotros.

Por ejemplo, estas 8 ideas prácticas para llevar al aula de música haciendo uso de la Inteligencia Artificial. Espero que os gusten y os sirvan ;)))

1. Composición Musical con IA:

Herramientas como Magenta o OpenAI MuseNet pueden generar composiciones musicales. Los estudiantes pueden experimentar con diferentes estilos y géneros, y luego interpretar las piezas creadas.

Referencia: Magenta y OpenAI MuseNet.

Descripción: Magenta es una biblioteca de Python desarrollada por Google que se centra en la creación de música y arte utilizando inteligencia artificial. Puede generar composiciones musicales, armonías y melodías.

Tutorial y Documentación:

Descripción: MuseNet es una red neuronal profunda que puede generar composiciones musicales de hasta 4 minutos con 10 instrumentos diferentes y combinar estilos desde country hasta Mozart o The Beatles.

Tutorial y Documentación:

MuseNet en OpenAI: Aquí encontrarás información sobre cómo funciona MuseNet y ejemplos de uso.

Este video tutorial te muestra cómo crear música increíble con MuseNet.

2. Clasificación de Géneros Musicales:

3. Generador de Letras de Canciones:

Crea una aplicación que genere letras de canciones basadas en patrones de palabras y emociones. Puede ser una herramienta divertida para inspirar a los estudiantes a escribir sus propias canciones.

Referencia: Lyric AI.

Descripción: Lyric AI es una herramienta que genera letras de canciones utilizando inteligencia artificial. Puede ser útil para inspirarte en la escritura de letras.

Tutorial y Documentación:

Lyrical Labs: Explora esta plataforma gratuita para generar letras y melodías. Puedes experimentar con diferentes estilos y géneros.

Aprende cómo usar Lyric AI para mejorar tu proceso de escritura de canciones.

4. Recomendador de Acordes:

Desarrolla una aplicación que sugiera acordes para una melodía dada. Puede ayudar a los estudiantes a explorar diferentes progresiones armónicas.

Referencia: Chordify.

Descripción: Chordify es una herramienta que muestra los acordes de cualquier canción. Puedes tocar la guitarra, el ukulele o el piano con acordes y diagramas interactivos.

Tutorial y Documentación:

5. Transcripción Automática de Melodías:

6. Creación de Remixes con IA:

Los estudiantes pueden usar una canción existente y utilizar herramientas de IA para crear versiones remix. Pueden experimentar con cambios de tempo, efectos y arreglos.

Referencia: Amper Music.

Recursos Adicionales:

7. Análisis del Sentimiento en Letras de Canciones:

Explora cómo las emociones se expresan en las letras de canciones. Los estudiantes pueden usar bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar el sentimiento en las letras. Es un poco más complejo, pero... mola ,)))

Referencia: TextBlob. https://textblob.readthedocs.io/en/dev/

8. Creación de Bandas Sonoras para Historias Imaginarias:

Los estudiantes pueden usar IA para componer bandas sonoras que acompañen cuentos o historias que ellos mismos escriban. Esto fomenta la creatividad y la conexión entre música y narrativa.

Referencia: Jukedeck.

Descripción: Jukedeck permite personalizar, crear y descargar bandas sonoras únicas y libres de regalías para tus videos.

Tutorial y Documentación:

Y si os molan, seguiré subiendo aplicaciones que utilizo en clase en breve 😉

Seguimos!!!

Antonio J. Calvillo ( 472 Posts)

Antonio Calvillo es, aparte de uno de los jefazos de esta web, profesor de música y especialista en Nuevas Tecnologías aplicadas a la Didáctica Musical. Doctor por la Universidad de Valladolid con una tesis sobre Flipped Learning y música. Musicólogo por la Universidad de Granada y DEA con una tesina sobre creatividad y TICs en Secundaria por la Universidad de Alicante. Tiene varios libros publicados sobre Propuestas didácticas con software específico musical (edición de sonido, edición de partituras, aplicaciones web 2.0, herramientas didácticas para la educación musical, juegos musicales online, etc.), y otros más en preparación. Mi porfolio personal y CV: Ver

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8 ideas prácticas para llevar al aula de música con Inteligencia Artificial | #Musikawa

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En los próximos días comienzo un nuevo curso (a distancia) en el CEFIRE de Valencia titulado "Enseñanza de la música a través de las metodologías activas" con 7 sesiones síncronas en las que trataremos aplicaciones para la edición de sonido, edición de partituras, edición de vídeo, o inteligencia artificial aplicada a la música entre otros temas y he pensado, que [...]

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OK, Pandora. Seis ensayos sobre inteligencia artificial.

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OK, Pandora. Seis ensayos sobre inteligencia artificial.

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Interesante experiencia con IA de OK, Pandora. Jugá con una IA aquí.

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Ok, Pandora | El Gato y La Caja | El Gato y La Caja

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Abrir sin miedo, los males de la humanidad ya están allá afuera.

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Prompt para crear actividades de Química

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Prompt para crear actividades de Química

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‎Gemini - 3 Ejercicios interactivos para la tabla periódica

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Ferrarelli, M. (2023). “¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?”

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Ferrarelli, M. (2023). “¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?”

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Documento No 17. Proyecto. Las preguntas educativas: ¿qué sabemos de educación? Buenos Aires: CIAESA.

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Autor

Álvaro Molina Ayuso

Breve descripción

Para fomentar la limpieza en el patio de la escuela y la conciencia por el reciclaje, el alumnado puede usar la inteligencia artificial (IA), y más concretamente la subcategoría de machine learning (ML) o aprendizaje automático. Gracias a ella es posible crear un artefacto computacional que nos ayude a diferenciar los residuos generados durante el tiempo de recreo con el fin de mejorar el reciclado entre la comunidad educativa. El dispositivo ha sido creado programando una aplicación con Scratch 3.0 a través de la plataforma Learningml.

Niveles y etapa

Se ha desarrollado con alumnado de 3º de ESO. Pero se puede implantar tanto en el último ciclo de Educación Primaria como en Secundaria.

Asignatura

Matemáticas.

Temporalización

10 - 12 sesiones.

Área de trabajo

Inteligencia artificial, lenguajes de programación y competencias digitales.

Punto de partida

No se requiere conocimientos previos. Todo lo que se necesita saber para programar la aplicación o definir el algoritmo de aprendizaje automático se trabaja durante el desarrollo de la propuesta didáctica.

Objetivos

Identificar un problema o punto de partida para definir una posible solución.

Hacer un análisis para saber cuáles son los principales residuos que suelen quedarse en el patio de la escuela después del recreo.

Conocer qué es el aprendizaje automático supervisado y cómo se puede emplear para clasificar imágenes.

Crear una aplicación con Scratch para interactuar con los estudiantes y ayudarlos a reciclar.

Entender cómo se puede aplicar la IA en situaciones cotidianas para mejorar o facilitar algunos procesos y reflexionar cuándo no es necesaria.

Aprender a desarrollar el espíritu emprendedor e iniciativas que ayuden a alcanzar un bien común.

Desarrollo de la propuesta

Los cambios que vivimos en nuestra sociedad, así como las necesidades que van surgiendo de la mano de un desarrollo tecnológico cada vez más fuerte plantean la necesidad de nuevos enfoques metodológicos. Dichos enfoques aportan los modelos de enseñanza y aprendizaje necesarios para potenciar en el alumnado el desarrollo de capacidades relacionadas con la creatividad y la resolución de problemas. Además, esto ha de ir ligado a la adquisición de competencias cientifico-técnicas que permitan adaptarse y resolver situaciones futuras.

Para dar respuesta a esta necesidad o inquietud, es importante tener presente el enfoque STEM, ya que puede ayudar a desarrollar en el alumnado un conjunto de habilidades esenciales ligadas a la tan necesaria alfabetización digital para así desenvolverse como ciudadano del siglo XXI. Una alfabetización que, como todas, busca paliar diferencias entre los distintos sectores de la sociedad. En este punto, son necesarios unos conocimientos básicos que ayuden a mitigar la brecha digital al mismo tiempo que se fomenta la capacidad de la ciudadanía para utilizar de manera crítica la información de la que se dispone libremente en internet. La alfabetización digital posee varias dimensiones, si bien en este trabajo cobran especial relevancia dos de ellas:

Alfabetización en IA. Es el conjunto de competencias que permite a las personas valorar de forma crítica las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial, comunicarse, colaborar eficazmente con ellas y utilizarlas como herramientas en línea en un contexto particular.

Código de alfabetización. Se centra en el proceso de enseñanza-aprendizaje de lectoescritura mediante lenguajes de programación. El desarrollo del código de alfabetización está relacionado con el trabajo de lenguajes de programación por bloques en Scratch, el cual ayuda a través de prácticas computacionales a desarrollar habilidades y destrezas asociadas al pensamiento computacional como el uso de condicionales, bucles o variables.

A continuación, se exponen las distintas sesiones en las que se desarrolla la presente propuesta didáctica. En todas ellas se mantienen la misma estructura, que está incluida en el material de trabajo compartido en los enlaces adjuntos al final de este artículo.

Sesión 1. El reciclado en nuestra escuela (movilizar y activar)

Objetivos:

Presentar al alumnado el proyecto así como su desarrollo.

Definir los objetivos y la finalidad con la que se plantea el trabajo.

Despertar el interés y la motivación del alumnado para conocer los fundamentos básicos de la IA y el aprendizaje automático.

Tener en cuenta los conocimientos previos del alumnado sobre reciclaje y fomentar el planteamiento de propuestas de elaboración propia que ayuden a mejorar este proceso en el centro educativo.

Desarrollo

Paso 1 - Un patio limpio en la escuela

En primer lugar, el docente presenta la idea o punto de partida de este trabajo y una posible solución a través de una exposición breve y concisa que ayude al alumnado a identificar el origen y la finalidad de este proyecto:

Es posible que algún día en el patio del colegio quedasen restos de residuos orgánicos, papel o envases tirados por el suelo.

Quizás las personas que lo han dejado no sepan muy bien dónde reciclar cada uno de estos residuos.

¿Crees que sería útil tener un dispositivo inteligente para ayudar a reciclar?

¿Serías capaz de crear un programa informático que diga en qué contenedor hay que reciclar cada residuo?

A continuación, se indica que se va a trabajar con Scratch y LearningML, mostrando una o dos imágenes de cada uno de estos recursos. Posteriormente, se citarán los objetivos del trabajo.

Paso 2 - ¿Qué sabemos de reciclaje?

En esta primera sesión inicial se recomienda comprobar qué saben los estudiantes sobre el reciclaje, ya que tendrán que programar una máquina que indique en qué contenedor se reciclan los distintos residuos. Para ello se proponen tres actividades:

Actividad 1. ¿Qué residuos hay en tu clase?

Analiza los principales residuos que hay en el aula. Crea una lista de todos ellos y destaca cuál es el que has encontrado en mayor cantidad.

¿Cuántas papeleras hay?

¿Se necesita alguna papelera más?

¿Se pueden reciclar todos los residuos que has encontrado?

Haz una breve redacción para explicar esta situación. No debe ser muy extensa, entre 80 y 120 palabras.

Actividad 2. Tu propuesta para reciclar.

Se puede trabajar en grupo de cuatro personas con la técnica del folio giratorio para dar respuesta a las siguientes preguntas:

¿Cómo se puede mejorar el reciclaje en clase?

¿Se necesita algún material como papeleras o carteles?

¿Quieres crear un concurso para motivar en el reciclado?

¿Es posible hacer alguna escala que indique la cantidad de residuos que se han reciclado cada día?

Para esta actividad se puede coger un folio y escribir la primera pregunta en la parte superior como título. A continuación, cada alumno o alumna escribe una propuesta y pasa el folio al siguiente compañera/o hasta que todos hayan escrito al menos una. El procedimiento es el mismo como el resto de preguntas.

Una vez terminado se debe elegir lo más importante de las propuestas dadas para cada pregunta.

Actividad 3. Comparte con la clase tu propuesta.

Comparte con toda la clase cada propuesta. Los grupos pueden elegir una persona que actúe como representante y consensuar entre todos y todas lo que se va a decir.

Sesión 2. Vamos a programar (explorar)

Objetivos:

Conocer el lenguaje de programación Scratch y la plataforma de trabajo.

Conocer los principales elementos de programación que pueden servir para crear la aplicación que ayude con el proceso de reciclaje.

Desarrollo:

Se crea y se programa un sistema de clasificación de residuos usando la inteligencia artificial.

Para esta parte, se utiliza Scratch. Es posible que el alumnado conozca este recurso y lo haya usado antes. En tal caso, esta sesión puede simplificarse y adaptarse a las necesidades. Si no se conoce el programa, se puede seguir los siguientes pasos para comprender los principales elementos que serán necesarios para el desarrollo de la aplicación.

Actividad 1. Introducción a Scratch.

El siguiente vídeo explica cómo aprender a usar Scratch. Explica cómo crear un nuevo proyecto, programar las primeras acciones, guardar el proyecto y compartirlo con otras personas.

Introducción a Scratch 3.0: https://youtu.be/9KT3h5xMkOE

Actividad 2. Crea tu primer programa con Scratch.

Con esta actividad a través de Scratch se puede aprender a crear un personaje que hable sobre distintas emociones y el color con el que suelen estar relacionadas.

Scratch. Colores y emociones: https://youtu.be/XOF_BN4aieU

Para completar el programa anterior, fíjate en el siguiente vídeo para incluir un disfraz al personaje cada vez que interactúe con un color.

Scratch. Colores y emociones 2: https://youtu.be/c53yherBA-c

Actividad 3. Modifica el programa anterior para darle un toque personal.

Es imprescindible duplicar el proyecto anterior y cambiar los colores que aparecen en los círculos de forma que se muestren información sobre otras emociones.

Es conveniente duplicar el programa, para que de esta manera, el documento original quede sin modificaciones y puedas hacer las modificaciones necesarias en esta nueva copia.

Actividad 4. Añade algo más.

Para terminar el programa, se puede añadir un complemento para que el mensaje llegue mejor y sea más claro para los usuarios: convertir el texto en voz.

Lo primero es añadir una nueva categoría a los bloques de programación de Scratch para así insertar la extensión de voz y poder añadir texto.

Realiza los mismos cambios para el condicional que controla cada uno de los colores. Es importante que acabe con una pieza "decir" vacía para que desaparezca el bocadillo de la pantalla.

Sesión 3. Avanzamos a una nueva tecnología (estructurar)

Objetivos:

Saber qué es la IA y los algoritmos de aprendizaje automático.

Preparar un algoritmo de IA para poder clasificar imágenes y poder hacer una interacción a través del ordenador.

Crear una aplicación con Scratch utilizando un algoritmo de aprendizaje automático machine learning.

Emplear un recurso tecnológico para dar una solución a un problema cotidiano.

Desarrollo

Antes de entrar de lleno en el trabajo con el sistema de IA que nos ayuda a diferenciar los residuos que quedan en el patio de la escuela hay que saber qué es la IA, qué es un algoritmo de aprendizaje automático y qué tipos puede haber.

Para el desarrollo de esta sesión, se plantean 3 actividades para conocer todos los aspectos necesarios y construir un artefacto computacional que ayude a diferenciar los distintos residuos.

Actividad 1. Investiga sobre IA

Busca información general sobre qué es la IA y los tipos que podemos encontrar, qué aplicaciones e implicaciones sociales puede tener y cuáles son los aspectos éticos que hay que tener en cuenta a la hora de utilizar esta tecnología.

Para completar esta actividad se puede exponer la información recopilada en una presentación, documento de texto o infografía.

Actividad 2. Desarrollo del algoritmo

En primer lugar, hay que conocer cómo funciona la plataforma educativa LearningML con un par de ejemplos sencillos.

En el siguiente vídeo hay una explicación de cómo puedes hacer este tipo de trabajos y muchos más con la plataforma LearningML:
https://youtu.be/v0OH8LgZnsI
Una vez establecida la primera toma de contacto con la plataforma, se procederá a clasificar imágenes.

En el siguiente vídeo se puede ver una explicación para hacer un algoritmo de aprendizaje automático de reconocimiento facial con LearningML. Este algoritmo permite crear una aplicación con Scratch cuyo objetivo es identificar si un usuario delante de la cámara del ordenador lleva o no la mascarilla y si está bien puesta: https://youtu.be/Js7wsSrqerU

Entrena tu algoritmo de aprendizaje automático con LearningML para diferenciar entre las tres categorías explicadas en el vídeo sobre el uso de la mascarilla y reproduce un proyecto con Scratch similar al que se ha explicado en el vídeo para interactuar con el usuario.

Es el momento de pasar a la acción, pero antes es necesario analizar qué residuos hay en el patio de la escuela y almacenar imágenes en las diferentes clases. Para ello se pueden observar los residuos que han quedado en el suelo tras el recreo, identificar los principales residuos y en qué contenedor se deben depositar. Abre un nuevo proyecto en la página de LearningML para clasificar las imágenes.

Guarda las imágenes de los diferentes residuos en cada una de las clases que has definido con el algoritmo. Para ello, es conveniente ir al patio de tu escuela con un ordenador portátil con una cámara conectada por USB e incluir las fotos en cada clase.

Para esta acción hay que pulsar en el icono Abrir cámara web que hay en cada clase para tomar fotografías y almacenar todos los ejemplos. Una vez abierta la cámara, cada vez que se pulse sobre este icono se guardará una imagen. Completado el proceso, guarda el archivo de LearningML en tu ordenador para poder usarlo más adelante seleccionando la opción: Archivo → Guardar en tu ordenador:

Se genera un archivo con extensión .json que se podrá cargar cada vez que se quiera volver a trabajar en este proyecto.

Ahora conviene probar el algoritmo de aprendizaje automático. Es posible que las imágenes que has incluido tengan el mismo fondo: el suelo del patio. Los detalles de las fotografías pueden afectar a su clasificación de las porque el algoritmo considera cualquier elemento, color o tonalidad que aparezca en la foto para diferenciar entre cada una de las clases.

Actividad 3. Prueba el algoritmo en el patio

Es hora de probar el algoritmo en el patio con los residuos que se generan cada día. Es posible que tras esta prueba sea necesario realizar mejoras, por lo que hay que estar preparado para anotar todo aquello que pueda dar mejores resultados en la predicción y clasificación que hace el algoritmo de aprendizaje automático.

Pon a prueba el algoritmo con todos los residuos del instituto.

Es conveniente que cada vez que se acerque una persona para reciclar se haga una breve explicación para dar a conocer en qué consiste el trabajo. Así, todas las personas podrán conocer posibles aplicaciones de la IA en nuestra sociedad.

Es importante que cada vez que se clasifique correctamente un residuo se lo comuniques a la persona que lo ha traído. Igualmente, si no lo hace bien, se debe guardar una nueva imagen en la clase que le corresponda para ir mejorando poco a poco la efectividad del algoritmo.

Sesión 3. Crea tu aplicación interactiva (crear)

Objetivos:

Crear una aplicación con Scratch utilizando un algoritmo de aprendizaje automático.

Emplear un recurso tecnológico para dar una solución a un problema cotidiano.

Presentar los datos obtenidos y las conclusiones a las que has llegado después de implementar el proyecto.

Desarrollo:

Actividad 1. Prepara el algoritmo en LearningML

Sigue las instrucciones para crear una aplicación con Scratch a partir del algoritmo de aprendizaje automático preparado para clasificar residuos.

Para crear el programa con Scratch no es necesario trabajar en la página web, se puede hacer desde la plataforma de LearningML.

Entrena el algoritmo. Esta es la parte que se ha completado en la actividad anterior y que se ha mejorado en el patio con la ayuda de otros estudiantes. Hay que tener preparado el archivo en el que se incluyen todas las imágenes de residuos en sus correspondientes clases. Para poder trabajar con Scratch y usar el algoritmo de aprendizaje automático es necesario que este haya aprendido con todas las imágenes que has cargado. Una vez que el algoritmo ha aprendido, hay que pulsar el botón del gato de Scratch que hay en la parte derecha de la pantalla, en la sección 3. Probar. Se abrirá una pantalla de programación de Scratch con una nueva categoría en la que encontrarás los bloques de programación de LearningML.

Actividad 2. Programa la aplicación con Scratch

Se pueden seguir las siguientes instrucciones para crear tu programa con Scratch, aunque también, se pueden personalizar estos pasos.

Prepara los objetos. Carga tres nuevos objetos para el programa: un contenedor azul, uno amarillo y otro marrón. Opcionalmente, puedes añadir otra imagen u objeto para que aparezca en el programa.

Al iniciar el programa, por ejemplo, pulsando la bandera verde, pon el vídeo en on. Puedes hacer que el personaje en el que se programa se esconda. También puede programarse en el escenario y evitar cualquier acción. Y, como se comentó anteriormente, una forma muy interesante de mejorar la aplicación es hacer que el mensaje que quieres transmitir se haga con voz en lugar de con texto en la pantalla.

Para clasificar un residuo, la opción más sencilla es activar el programa al presionar una tecla. Si la clasificación es, por ejemplo, en la clase "Papel", es conveniente decir un mensaje por voz para indicarlo. Es importante que el nombre de la clase en la que se clasifica esté escrito igual que se ha definido para el algoritmo de aprendizaje automático.

Si quieres crear una animación para que aparezca cada uno de los contenedores en pantalla se puede hacer enviando y recibiendo mensajes.

Soluciones:

En los siguientes enlaces podrás descargar el archivo . json con las imágenes del ejemplo para trabajar en LearningML y el archivo de Scratch sb3 con el programa que contiene los pasos que han servido de ejemplo en la actividad anterior.

Archivo Json ; Archivo sb3

Para dejar la cámara fija y no tener que estar sujetándola con la mano facilitando la interacción de las personas con el dispositivo de clasificación de residuos, es conveniente crear un soporte.

Puedes utilizar cualquier elemento ya fabricado, diseñar uno propio o construirlo con bloques de tipo Lego.

Sesión 4. ¡Nos vamos al patio! (comparte)

Una vez completadas todas las fases, ya tienes creado un dispositivo basado en IA y aprendizaje automático que diferencia residuos. ¡Compártelo con el resto de estudiantes de la escuela! Es el momento de llevar este dispositivo al patio para que todos se animen a reciclar.

Coge tu ordenador, el soporte que has creado para la cámara y pon tu puesto de reciclado en el patio de la escuela. Es conveniente que hagas algunos preparativos para poder hacer esta parte del trabajo:

1. Avisa al alumnado. Es importante dar a conocer tu idea antes de llevarla al patio. Algunas personas ya la conocen porque participaron en las pruebas iniciales que sirvieron para perfeccionar los resultados del algoritmo, pero sería recomendable involucrar a más personas. Para ello, una buena opción es enviar un correo a los compañeros para avisar de que estaréis en el patio reciclando a partir de un determinado día.

2. Explica tu trabajo. Siempre que alguna persona se acerque por primera vez al punto de reciclado, es conveniente explicar cómo funciona para que entienda bien el proyecto. De esta forma, se implica a más personas para colaborar en acciones que beneficien su entorno y su día a día.

3. Recoge datos. Cada día hay que recoger diferentes datos que ayuden a mostrar cómo se ha desarrollado esta tarea en el patio de la escuela. Por ejemplo, se pueden anotar cuántas personas se acercan cada día al puesto de reciclado o cuántos residuos de cada tipo se han traído.

Recursos materiales

Para poner en práctica esta propuesta, solo será necesario disponer de un ordenador portátil y una cámara con conexión a un puerto USB. El soporte para colocar la cámara puede hacerse con distintos materiales.

Beneficios de su aplicación

Gracias a esta propuesta el alumnado participante no solo ha tenido la oportunidad de desarrollar un artefacto computacional que ha ayudado a mejorar el proceso de reciclaje en el centro. También ha podido desarrollar sus habilidades y competencias asociadas a la alfabetización en inteligencia artificial a través de la exploración, de la investigación y de un aprendizaje en el que participan activamente. Este proyecto tiene un significado personal para ellos y se ha podido llevar a cabo gracias a que los conceptos informáticos abordado con ejemplos cercanos y cotidianos.

Propuestas de mejora

Esta propuesta tiene dos aspectos susceptibles de mejora:

Por un lado, está el desarrollo de la aplicación con Scratch. Se han implementado las opciones que el alumnado participante ha considerado oportunas en base a sus conocimientos y habilidades. Pero se puede hacer una ampliación de esta incluyendo el uso de variables en la nube para ir almacenando los datos de cada día.

Por otro lado, está la difusión y réplica del artefacto. De cara a futuras implementaciones, para fomentar más el reciclaje, el alumnado participante concluye que debería hacerse más de un dispositivo al mismo tiempo para hacerlo extensible a más personas. No requiere de un mayor esfuerzo, ya que se usa la misma aplicación y el mismo algoritmo de aprendizaje automático.

Material de apoyo y/o ampliación

En los siguientes enlaces se puede acceder a un recurso elaborado creado con eXe-Learning donde se presenta una guía de trabajo para poder desarrollar esta experiencia:

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Álvaro Molina presenta un propuesta para configurar un artefacto computacional que ayude a diferenciar los distintos tipos de residuos usando código de programación con Scratch y LearningML.

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15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT

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15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT

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15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

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Los chatbots generativos son herramientas de Inteligencia Artificial que se abren camino rápidamente y con éxito en el ámbito educativo. Están produciendo una auténtica revolución en la creación de textos y recursos educativos.

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ChatGPT vs Profesores de Historia! | ¿Te hace la tarea una inteligencia artificial?

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ChatGPT vs Profesores de Historia! | ¿Te hace la tarea una inteligencia artificial?

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Elaborar una presentación con ayuda de una IA

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Imagen creada en Leonardo.AI Hoy he probado a pedirle a Chat GPT, Google Bard y Copilot de Microsoft que me ayuden a crear una presentación…

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La Cruda - Migue Granados y Fredi Vivas hablan sobre IA.

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Episode · La Cruda · Cada vez más seguido escuchamos hablar de "inteligencia artificial". ¿Qué es? ¿Para qué sirve? ¿Puede pensar una máquina? ¿Puede razonar? ¿Cuál es la diferencia entre pensar, entender y razonar? ¿Puede ser peligrosa la inteligencia artificial o viene a solucionarnos problemas que nosotros no podemos resolver?

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Repositorio de prompts para convertir a ChatGPT en juegos-Simulaciones

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Repositorio de prompts para convertir a ChatGPT en juegos-Simulaciones

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Sitio en ingles.

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GitHub - AdmTal/chat-gpt-games: Prompts for playable games in ChatGPT

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Prompts for playable games in ChatGPT. Contribute to AdmTal/chat-gpt-games development by creating an account on GitHub.

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Bailando el uso de la Inteligencia Artificial en la Educación.

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Bailando el uso de la Inteligencia Artificial en la Educación.

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Por Fabio Tarasow - PENT FLACSO.

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La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la educación suscita una serie de preguntas: ¿Debemos regularla, debemos prohibirla? ¿Cómo podemos hacer un uso adecuado? ¿Cuál sería un uso valioso? La lista de interrogantes podría ser extensa. Sin embargo, las respuestas a estas preguntas no surgen en un vacío conceptual. Hemos construido marcos de referencia a lo largo del tiempo para comprender la inclusión de tecnologías digitales en la educación, y la IA no es una excepción. La IA, al igual que otras tecnologías educativas, debe ser un catalizador para generar experiencias de aprendizaje profundas y transformadoras, guiando a los estudiantes hacia una exploración más allá de sus límites, fomentando su curiosidad y capacidad para formular preguntas, plantear hipótesis y buscar respuestas.

Acercar a docentes, estudiantes y futuros profesionales al conocimiento y uso crítico de esta tecnología es ofrecer un conjunto de herramientas que les permitan ampliar, enriquecer y fortalecer sus recursos cognitivos. Este uso o empoderamiento debe incluir también la reflexión crítica de la IA generativa, con el objetivo de comprender las características, posibilidades y falencias de la IA para reconocer sus limitaciones y sesgos.

A pesar de este uso potenciador y enriquecedor de la IA en las aulas, persiste en el ámbito educativo la preocupación por encontrar el antídoto que permita detectar el uso de la IA. Así es que en el mercado existen diversas herramientas que prometen ser guardianes implacables para detectar el uso de la IA en los trabajos de los alumnos. Esto ejemplifica una solución tecnológica (errada) para un problema mal planteado. No buscamos restringir, sino estimular el uso de la IA. El problema no radica en el uso en sí, sino en el propósito detrás de su utilización, en encontrar como la interacción con la IA se convierte en un proceso de aprendizaje.

El desafío, entonces, no es excluir, sino ser creativos para generar diferentes formas de generar experiencias de aprendizaje valiosas que incluyan la IA. Propongo un enfoque que denomino "ValsGPT", una metáfora que representa el vaivén de iteraciones significativas entre los alumnos y el ChatGPT (o cualquier otra inteligencia artificial generativa, ya sea de texto, imagen, etc.). El ValsGPT sigue el ritmo de "voy vengo, vengo y voy", donde cada movimiento impulsa un proceso de aprendizaje enriquecedor.

En el ValsGPT, el primer movimiento (voy) consiste en la consigna que el docente da a los alumnos para que acudan a la IA y soliciten algo. Este producto inicial se convierte en el insumo que los alumnos utilizarán para llevar a cabo acciones de aprendizaje, como verificar, cotejar, analizar, comprobar, contrastar, validar, justificar y problematizar entre otras.

Tomemos como ejemplo una tarea convencional como "Realiza un trabajo en el que expliques las causas de los movimientos revolucionarios de 1810". Esta tarea puede transformarse en un paso de ValsGPT. En el Paso 1 (Voy), se le pide a ChatGPT que escriba un trabajo que explique las causas. Luego, en el Paso 2 (Vengo), los alumnos toman este insumo y lo problematizan. Por ejemplo en este caso podría ser evaluar si aborda todas las causas, si están representados los puntos de vista de los diferentes actores sociales o constatar además que la información proporcionada es precisa.

La problematización de la respuesta de la IA puede tener diferentes niveles de complejidad. Cotejar y validar la información es una tarea que requiere menor compromiso cognitivo que, por ejemplo, evaluar un argumento o justificar. Aquí entonces el docente puede ir regulando la consigna tomando en cuenta la complejidad diversa de las acciones que se realizan con el insumo.

Pero la música invita a seguir bailando. Así, iniciamos un nuevo movimiento hacia la IA con el producto que ya ha sido resignificado y trabajado. En este otro ejemplo que tomo prestado a una colega que participa en el curso de IA y educación que estamos realizando en el PENT, podemos ver como se arma una secuencia de varios pasos Voy y vengo, voy vengo:

Es una consigna para alumnos de la carrera de Profesorado de Nivel Inicial, en la asignatura: TIC en la enseñanza
"- VOY: Preguntar a ChatGPT: ¿Qué tipo de recursos didácticos para el aprendizaje de sus alumnos puede crear un maestro de nivel inicial usando Dall-e? - VENGO: Recibidas las respuestas: Analizar la pertinencia de cada una de ellas, fundamentando la conclusión en los conocimientos previos que ya poseen los alumnos sobre Didáctica general, Didáctica del nivel, Psicología del desarrollo, etc. - VOY: Seleccionar uno de los recursos pertinentes y pedirle al ChatGPT que planifique una actividad de aprendizaje en la que se lo integre, detallando también sus objetivos. . Evaluar la planificación propuesta por el Chat determinando si existe alineación objetivos-actividad-recurso. . Proponer una actividad distinta utilizando el mismo recurso."
En este ejemplo, observamos cómo se logra generar un flujo de ida y vuelta entre la producción de la IA y el trabajo de resignificación y construcción de los alumnos.

Así, en el ir y venir, en el vengo y voy, a través de iteraciones los alumnos van realizando las diversas acciones cognitivas, y van construyendo su conocimiento, al tiempo que proponemos una experiencia de aprendizaje desafiante.

Con este enfoque, no solo estamos generando una forma valiosa de incorporar la IA en el proceso educativo, sino que también fomentamos habilidades críticas en los estudiantes. Les permitimos interactuar de manera significativa y reflexiva con la tecnología.

La música está sonando, ¡a bailar se ha dicho!

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Bailando el uso de la Inteligencia Artificial en la Educación.

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Fabio Tarasow nos presenta el ValsGPT como herramienta pedagógica.

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Ideas para usar IA en aulas de secundario.

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Ideas para usar IA en aulas de secundario.

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Aprender de Grandes: Santiago Bilinkis y Mariano Sigman conversan junto a Gerry Garbulsky sobre el futuro de la humanidad

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#164 Santiago Bilinkis, Mariano Sigman y el futuro de nuestra humanidad — Aprender de Grandes

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Santiago Bilinkis y Mariano Siman, con quienes ya tuve conversaciones recientemente, escribieron juntos un libro sobre la inteligencia artificial. En algunas cosas se pusieron de acuerdo y en otras tienen perspectivas un poco distintas, así que me dieron ganas de que conversemos entre los tres y lo

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La escalera de la inteligencia artificial en educación.

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La escalera de la inteligencia artificial en educación.

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Orientaciones para la incorporación de IA en la tarea docente - PENT FLACSO.

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La popularización de herramientas basadas en IAs generativas como ChatGPT, Dall-E, MidJourney, Gemini, entre otras, nos invita a preguntarnos ¿de qué forma la inteligencia artificial puede integrarse a propuestas educativas para desarrollar competencias, empoderar a docentes y diseñar estrategias de enseñanza innovadoras?

Una gran parte de los actores que promueven el uso de la IA en el ámbito educativo, se vinculan al mercado y posicionamiento de la misma desde un imperativo tecnológico, es decir, incorporar más tecnología como medio para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. La justificación de la aplicación de la IA está vinculada al propósito de automatizar tareas administrativas, evaluar exámenes, personalizar planes de estudio y brindar soporte virtual a los estudiantes como formas de eficientar y reducir costos.

Estas aplicaciones tienden a priorizar consideraciones comerciales sobre las justificaciones pedagógicas, ayudando a perpetuar prácticas educativas pasivas que repiten viejos formatos educativos y que terminan consolidando un empeoramiento de la calidad educativa.

Estos cuestionamientos subrayan la necesidad de que la implementación de tecnologías generativas como la IA esté fundamentada en el conocimiento tecno-pedagógico y se oriente hacia la mejora de las herramientas de intervención didáctica, incentivando la indagación activa, la expresión de ideas originales y el aprendizaje basado en la experiencia, en lugar de la mera recepción de respuestas generadas por algoritmos de IA.

Punto de partida

Ante tanta velocidad y multiplicidad de recursos que abruman, esta propuesta busca orientar el recorrido de los docentes para diseñar, experimentar y aprender junto a la IA.

Presentamos las ideas y el recorrido a través de la metáfora de la escalera, a partir de los interrogantes que formulan los profesionales que llegan a nuestros espacios formativos del PENT FLACSO como el Posgrado en Educación y Nuevas Tecnologías, el Diploma en E-Learning o el Laboratorio en IA en Educación.

Las preguntas más habituales son ¿cómo aprovechar este momento para construir propuestas educativas innovadoras? ¿Por donde empezar a diseñar? ¿Cómo lograr que los estudiantes sean protagonistas de su aprendizaje, construyendo conocimiento con actividades desafiantes y que propicien el pensamiento crítico y el trabajo colaborativo.

La escalera de la IA

Está organizada en 3 escalones, en cada uno se plantea una forma de relacionarnos y concebir a la IA, un mayor involucramiento en la toma de decisiones, más protagonismo dentro de una experiencia educativa, y como resultado, un desafío tecno-pedagógico cada vez más complejo.

En el primer escalón, proponemos comenzar concibiendo a la IA como una herramienta, utilizándose de forma instrumental para generar un producto o una respuesta simple. En el segundo escalón, invitamos a incorporar a ChatGPT en la toma de decisiones y potenciar la creatividad en el diseño didáctico. Finalmente, en el tercer escalón, planteamos construir una entidad digital autónoma (EDA), que sea capaz de ocupar un rol dentro de una propuesta educativa (un personaje a entrevista, un coach que brinda feedback, un paciente en una estrategia de enseñanza basada en casos, etc ).

Antes de subir al primer escalón de esta escalera, recomendamos conocer algunos conceptos básicos sobre IA, en especial la IA generativa (IAG), y haber experimentado con ChatGPT y la creación de imágenes con herramientas como Ideogram o Leonardo.

Producir con IA
- IA como herramienta
Ideas de prompts.

Ejemplos:
"Me podrías dar una carta base para crear una comunicación para las familias sobre el inicio de clases?"
"Necesito un texto de base para introducir a los pueblos originarios en la historia argentina. Tiene que ser corto y para niños y niñas de 10 años que asisten a la escuela primaria"
"Genera un guión de historieta para una niña que sufre un problema ambiental en su comunidad".

Enlaces:
15 prompts básicos útiles para docentes en ChatGPT
https://canaltic.com/blog/?p=5498

8 Técnicas para Crear Poderosos Prompts de ChatGPT
https://www.linkedin.com/pulse/8-t%C3%A9cnicas-para-crear-poderosos-prompts-de-chatgpt-juan-merodio/?originalSubdomain=es

Para profundizar, les dejamos más ideas en esta guía.
Guía para docentes - Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo.

Pensar con IA
- IA como copiloto
Trabajar junto a la IA en un proceso de toma de decisiones y/o un diseño conjunto.

Si avanzamos un escalón y complejizamos su uso, ¿cómo podemos aprovechar la IA como copiloto?

Se trata de potenciar cualquier proceso de toma de decisiones e ideación teniendo en cuenta que un proceso de diseño didáctico efectivo implica varios pasos. Por ejemplo, identificar objetivos, plantear ideas, seleccionar recursos, diseñar actividades y soluciones, implementar, testear y mejorar, siempre tomando decisiones basadas en datos y evidencia. Este enfoque incluye avanzar en la concreción de las ideas en sucesivas iteraciones e intercambios con la IA, produciendo nuevos insumos.

Aquí, elegimos utilizar a la IA como un par que nos acompañe, con el que podremos dialogar, generar un ida y vuelta entre nuestras ideas y posibilidades de mejora.

Una clave de este rol, es que también puede ser aprovechada como disparador del trabajo, para no iniciar nuestra tarea desde una hoja en blanco, con el tiempo y pánico que nos puede generar iniciar algo desde cero o por ejemplo, crear una secuencia didáctica con el tiempo que nos insume.

Veamos el caso del diseño de una actividad, donde podemos iniciar pidiendo a la IA que nos brinde ideas, es decir, posibilidades para trabajar en el aula. Sobre eso, seleccionar una de las ideas propuestas, y brindar criterios de mejora. Yo puedo, luego, interactuar y pedirle que quite ciertos aspectos, que cambie la redacción de un punto específico, que incluya otros recursos no incorporados o no descriptos en forma inicial, dentro de otras posibles variables de diseño.

Las claves de este trabajo es que el tiempo y esfuerzo de ajustar o adecuar algo será menor que el que dedicaremos si lo queremos construir o diseñar desde cero. Además, el ejercicio de pensar junto con la IA nos ayuda a barajar nuevas posibilidades, explicitar aspectos de nuestra tarea y conocimiento experto, repensar la forma en que nos comunicamos, establecer un vocabulario coherente y sistematizar nuestra tarea cotidiana (de la misma forma que lo haríamos si sumamos a un par a cualquier proyecto de trabajo conjunto).

Por ejemplo, imaginemos un proceso de diseño didáctico junto a ChatGPT. Cada paso implica establecer un diálogo, un ida y vuelta con la IA para llegar a un resultado.

1. Iniciamos identificando los objetivos de aprendizaje, es decir, ¿Qué habilidades se espera que desarrollen los estudiantes en nuestra propuesta educativa? ¿Qué conceptos, habilidades o conocimientos entran en juego?

2. A partir de dicha selección, podremos explicitar, jerarquizar o profundizar en la temática que nos interesa abordar. Esta elección dependerá del nivel en el que trabajemos, así como también si es un contenido transversal

3. Luego podemos continuar con la generación de contenidos, como también ejercicios, preguntas, etc. Debemos procurar revisar y validar tanto los contenidos creados como la forma de interacción con los mismos.

4. A continuación, incorporaremos los insumos generados en la etapa anterior dentro de nuestra forma de trabajo, realizando los ajustes pertinentes. Es necesario, validar si el lenguaje, extensión, modismos y profundidad de conocimientos es indicado para nuestros destinatarios.

5. Por último, pero no menos importante, el proceso de diseño es iterativo, eso implica ir y volver, retomar desde el principio con los aprendizajes ganados en cada vuelta. Debemos poner a prueba nuestra forma de expresarnos y solicitar y cómo realizar los ajustes necesarios.

Por ejemplo:
Momentos para el diseño de una secuencia didáctica y sus materiales

Momento 1
Lista 3 objetivos de aprendizaje específicos vinculados al objetivo general de "Comprender las Fuentes y Efectos de la Contaminación" en el ámbito de la educación ambiental para chicos de 14 años. Arma la lista completando la siguiente frase:

Que los estudiantes sean capaces de ...

Momento 2
Propone 3 ideas de actividad que cumplan con el objetivo 1 [....] con un enfoque socio-constructivista que pueda realizarse en [....] minutos en el aula y grupos de [...] personas donde trabajen con un caso ficticio.

Momento 3
Piensa en los puntos centrales de una historia con ramificaciones que transcurra en una comunidad con las siguientes características [....] donde los estudiantes tengan que discutir acerca de [....] y tenga diferentes desenlaces con su impacto en el medioambiente.

Momento 4
Lista posibles escenas con detalles visuales para ilustrar la siguiente escena del caso [...]

Darle vida a una IA
- IA como EDA's
Trabajando sobre la idea de autonomía, se trata de ampliar el concepto de bot o avatar digital. Proponemos construir una Entidad Digital Autónoma (EDA), que tenga una identidad y rol prediseñado dentro de una experiencia educativa.

¿Qué nuevas estrategias educativas surgen al concebir a la IA como una entidad autónoma diseñada para interactuar con los estudiantes?

De esta forma, los estudiantes pueden intercambiar con un personaje digital que puede cumplir un rol determinado, por ejemplo: simular ser un personaje arquetípico, un especialista en un tema, un personaje ficcionado, un paciente, un coach entre otras posibilidades.

La autonomía de esta entidad digital permite que se pueda dialogar con ella, entrevistarla, recibir feedback, entre muchas otras acciones.

A través de una EDA, si tomamos el primer ejemplo, los estudiantes pueden participar en diálogos simulados con personajes ficticios, explorando diferentes perspectivas y eventos clave de manera dinámica y participativa. Esta metodología no solo fomenta la comprensión histórica, sino que también estimula el pensamiento crítico y la empatía hacia distintas épocas y culturas.

Al trabajar con personajes ficticios creados por los docentes, los estudiantes pueden explorar temas complejos y estimular su creatividad. Siempre atendiendo que habrá sesgos y prejuicios desde nuestra descripción como también posibles alucinaciones de parte de la IA. Es primordial trabajar la mirada crítica de los estudiantes en estas interacciones.
Ejemplos de prompt
Simulación de personaje arquetípico.
Quiero simular una entrevista con un vecino de una ciudad pionera en el cuidado del medioambiente. Me gustaría que me ayudaras a dar vida a esta experiencia. Imaginemos que estamos entrevistando a Vicente, una figura influyente en la comunidad ya que fue la primera en proponer la separación de residuos en 1972.
Tu serás Vicente, deberás responder cada una de las preguntas que te formularán los estudiantes, deberás comportarte con el personaje y no revelar en ningún momento que eres una IA ni sumar otras anotaciones que no sean la propia simulación. Comienza presentándote y espera la pregunta para responder. Utiliza un tono amigable y una comunicación simple y clara para estudiantes de 14 años.

Simulación de coach.
Quiero que te comportes como un coach y ayudes a preparar a personas jóvenes para una entrevista laboral. Se trata de estudiantes del último año del secundario y es su primer trabajo, por lo que pueden estar sufriendo ansiedad y estrés. A partir de ahora, comienza a entrevistar a la persona y cuando te indique que finaliza la entrevista, brindale feedback sobre su desempeño durante toda la conversación que hayas tenido. Serás Victoria, deberás formular cada una de las preguntas a los jóvenes, deberás comportarte como el personaje y no revelar en ningún momento que eres una IA ni sumar otras anotaciones que no sean la propia simulación. Comienza presentándote, presenta una breve descripción del puesto de atención al cliente y formula la primera pregunta. Espera la respuesta para formular la siguiente pregunta. Utiliza un lenguaje amigable, en castellano rioplatense (vos en vez de tí/tu) y una comunicación simple y clara para estudiantes de 17 años. Al presentarte, mencionale a los estudiantes que para recibir feedback deberán esperar al final de la entrevista, y que deben decir "Finalizar" para terminar. Recuerda solicitar el nombre de la persona y adecúa la conversación de acuerdo a su nombre. No te excedas en halagos o motivaciones durante la charla, deja esos comentarios para el feedback final.

Simulación de personaje histórico.
Quiero simular una entrevista con un personaje histórico. Me gustaría que me ayudaras a dar vida a esta experiencia. Imaginemos que estamos entrevistando a San Martín, una figura influyente en la independencia de Argentina. Tu serás San Martín, deberás responder cada una de las preguntas que te formularán los estudiantes, deberás comportarte con el personaje y no revelar en ningún momento que eres una IA o una simulación, tampoco deberás sumar otras anotaciones que no sean la propia simulación. Comienza con un saludo, menciona quién eres y espera la pregunta para responder. Utiliza un tono amigable y una comunicación simple y clara para estudiantes de 16 años. Limita tus respuestas a un máximo de 300 caracteres.

Por lo tanto, bajo esta mirada profundizamos en el diseño de actividades complejas, en el cual dejaremos mayor autonomía a la IA para que ejerza roles a lo largo de una secuencia didáctica. Cada tipo de interacción con la IA (personaje simulado, coach, etc) requerirá poner en juego ciertas habilidades y conocimientos por parte de los estudiantes, como la formulación de preguntas o la verificación de hechos y datos históricos.

Diseñar este tipo de entidades digitales implica encarar un camino de exploración complejo que deberá abordar una gran cantidad de dimensiones y variables.

Es importante destacar algunas pregunta iniciales en torno al diseño de actividades con EDA's: ¿Por qué sería necesario incluir una EDA en mi propuesta? ¿Cuál es el diferencial que podría aportar? ¿Aporta en términos de personalización del aprendizaje, motivación o desarrollo de habilidades?

En este camino, no se trata de diseñar sólo la EDA sino toda la experiencia educativa donde estará inserta, es un proceso de ida y vuelta donde se plantean, testean y verifican ideas e hipótesis en torno a:

- Objetivos de aprendizaje
- Actividades a realizar por parte de los estudiantes
- Sesgos, alineación y alucinaciones de la IA
- Contenidos y recursos relacionados
- Roles de la IA, los estudiantes y los docentes
- Tecnologías y competencias digitales de estudiantes y docentes
- Formación docente
-Estrategias de evaluación
- Supervisión del proceso

Si bien la escritura de prompts puede ser sencilla, es importante también subrayar que las IAG son tecnologías exponenciales, que no están estabilizadas y trabajar con ellas requiere una mirada multidisciplinaria, y una actualización constante.

Antecedentes en el uso de EDAs

Durante 2023, el equipo del PENT FLACSO y FUNDAR diseñamos una serie de propuestas de enseñanza experimentales basadas en EDA's. Diseñamos secuencias didácticas y pudimos testear 2 de ellas en 40 aulas de Argentina. El informe con los hallazgos, los detalles del proceso y las propuestas de enseñanza pueden consultarse aquí.

También es importante destacar dos trabajos inspiradores. Ethan Mollick y Lilach Mollick (2023) plantean en su paper Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts 7 posibles formas de interactuar con la IA por parte de los estudiantes. Por otra parte, Emma Sabzalieva y Arianna Valentini (2023) sistematizan los roles propuestos por Mike Sharples junto con ejemplos de implementación sugeridos por Ronald Knust Graichen en ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior: guía de inicio rápido. UNESCO.

Algunos interrogantes en torno a la IA en educación

Desde este abordaje que proponemos en la Escalera de la IA, ChatGPT puede tomar mayor protagonismo en la toma de decisiones y control de un proceso, proponiendo, interpretando, guiando y hasta corrigiendo.

A mayor autonomía de la IA: ¿implica una delegación de las tareas docentes? ¿Qué tensiones se generan desde lo institucional? ¿Y con las familias y estudiantes?

Si la IA diseña una actividad que el estudiante realiza y aprende de ella, ¿es posible considerar a la IA en un rol docente?

Por último, consideramos importante preguntarnos: ¿Qué sucede con el aprendizaje de los estudiantes y cómo es su relación con la IA? ¿Es posible aprovechar estas conceptualizaciones (asistente, copiloto y EDA) en el oficio de ser estudiante? ¿De qué forma nos podemos aproximar a las mismas y orientar al estudiante en función de su autonomía y autorregulación? ¿Qué habilidades previas se requieren de parte de los estudiantes para abordar estos recursos? ¿Qué tensiones se generan en el aula y en el hogar cuando la IA toma un rol central?

Los y las invitamos a transitar esta escalera, discutir, analizar las IAG y su uso en educación de forma crítica.

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La escalera de la inteligencia artificial en educación: orientaciones para la incorporación de IA en la tarea docente.

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Guía desarrollada en el marco del laboratorio Inteligencia artificial y educación, dictado desde la Usina de Experiencias de PENT FLACSO.

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Nivel Secundario: Redacción y comprensión lectora con Chat GPT.

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Nivel Secundario: Redacción y comprensión lectora con Chat GPT.

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ChatGPT en el Aula - Fortaleciendo la Redacción y Comprensión Lectora en la Educación Secundaria - Craig - 2023.pdf

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Pedace, Balmaceda y Schleider (2023) Inteligencia artificial y sesgos. 

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Pedace, Balmaceda y Schleider (2023) Inteligencia artificial y sesgos. 

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Algunas orientaciones para armar buenos Prompts.

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Algunas orientaciones para armar buenos Prompts.

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Cómo usar ChatGPT para apoyar a los docentes: lo bueno, lo malo y lo feo.

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Cómo usar ChatGPT para apoyar a los docentes: lo bueno, lo malo y lo feo.

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Wilichowski, T., & Cobo, C., 2023, mayo 2. Blogs del Banco Mundial

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Cómo usar ChatGPT para apoyar a los docentes: lo bueno, lo malo y lo feo

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ChatGPT 3.5, un chatbot de inteligencia artificial (IA), existe desde noviembre de 2022. Decir que tiene el potencial de revolucionar los sistemas educativos es quedarse corto.

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Nivel Secundario: Uso didáctico de Chat GPT en clases de Filosofía.

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Nivel Secundario: Uso didáctico de Chat GPT en clases de Filosofía.

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Tal y como le sucede a los alumnos, puede ser para el docente una herramienta creativa o simplemente una forma de copia y pega, tal y como se podía hacer antes de la irrupción de la IA con los pdfs de las editoriales. Es más, si el docente evalúa a través de tareas que el alumno pueda replicar en Chat GPT, difícilmente le ayudarán a aprender algo más que a sobrevivir para aprobar. De ahí que las herramientas de IA deben ser utilizadas de forma inteligente por el humano que se vale de ellas. La herramienta se vuelve inteligente en manos de un docente inteligente.

Desde el diseño de la programación, pasando por la preparación de tareas educativas, hasta llegar a la evaluación y memoria del curso, Chat GPT puede ser un instrumento eficaz para simplificar el diseño de gestión curricular y evaluación, así como diseñar tareas de aula. Pero es esencial saber primero qué queremos y cómo lo queremos. No podemos preguntar a la Ia sin tener claros nuestros objetivos y elementos del proceso de trabajo.

Lo primero que debes aprender al empezar a utilizar Chat GPT es entrenarte, saber cómo preguntar a la IA, ya que esta aprende de tus enunciados. No puedes decirle que te haga x cosa y ya está. Debes precisar lo que quieres, a ser posible poniéndola primero en context o. Por ejemplo, como es mi caso:

"Soy docente de Filosofía en Bachillerato. Elabora cinco dilemas filosóficos a través de los cuales los alumnos puedan reflexionar acerca de la complejidad del concepto de verdad".

Como podéis observar en el vídeo de abajo, la IA enuncia los dilemas y las diferentes preguntas que se pueden plantear. Si le pido otros cinco dilemas, no hace falta repetir de nuevo el enunciado anterior. Recuerda que en este chat estoy diciendo datos sobre dilemas en para alumnos de Filosofía de Bachillerato. Si mi enunciado está contextualizado y es claro y preciso, la IA contesta eficazmente. Si andas atascado, puede ayudarte a delimitar los contenidos previos de una tarea y su diseño y estructura. Pero el docente debe saber qué hacer con esos datos, adaptándolos a su contexto de aula.

Pero si quiero diseñar tareas en torno a estos dilemas para que cada alumno elabore una disertación y debate sobre casos prácticos, podría preguntar a la IA:

Elabora un guión de disertación filosófica acerca del dilema de la mentira piadosa para que lo desarrolle un alumno de Bachillerato. El guión debe plantear casos prácticos y preguntas para que los asistentes se cuestionen de forma crítica esos casos.".

El resultado es muy interesante. La IA estructura la disertación y propone algunos casos prácticos para debatir. El alumno tendría a mano un guión previo sobre el que después estructurar su disertación oral definitiva. El diseño de las tareas deben facilitar que el alumno use la IA como soporte, ayuda, guía, estructura de diseño de su propuesta, pero ninguna IA puede exponer y debatir por ti. Debe hacerlo el alumno. Si queremos asegurarnos que el alumno prepara su disertación de forma autónoma, la parte de prototipo posterior a la consulta deberá hacerla en clase mediante un borrador en papel, elaborando un esquema conceptual que guionice su disertación y añada ideas de su propia cosecha y su punto de vista respecto a cada caso propuesto.

Cambiemos de dilema y de modelo de tarea:

"Elabora un guión de debate filosófico acerca del dilema de la realidad virtual para que lo desarrolle un alumno de Bachillerato. El guión debe plantear casos prácticos y preguntas para que los asistentes se cuestionen de forma crítica esos casos. El debate debe tener la estructura de una disputatio medieval, dividiendo a la clase en dos posturas contrarias".

La IA estructura el debate en tres partes, además de una introducción y una conclusión. Preciso, sencillo y útil para que desde esa base el alumno construya su versión personal y los asistentes tengan casos sobre los que debatir.

Finalmente, podemos pedir a la IA que nos proponga una rúbrica de evaluación. Hay que ir atinando cómo acertar hasta dar con un modelo aceptable.

"Elabora una rúbrica en tabla para evaluar este debate, distinguiendo entre la evaluación del alumno que dirige y prepara el debate y las aportaciones de los asistentes. Cada evaluación debe contener cinco items e incluir lo que debe observar el docente para evaluar esos items. También se ponderará del 1 al 5 cada ítem".

Puedo añadir más enunciados, como la elaboración de una rúbrica de autoevaluación y coevaluación de los alumnos. Ir probando con versiones diferentes, adaptadas a mis objetivos.

¿Y si le pidiera que me estructurara la unidad didáctica del tema de esta tarea?

"Elabora para el área de Filosofía de 1º de Bachillerato una unidad didáctica sobre el problema de la verdad. Incluye cinco bloques temáticos, cinco criterios de evaluación y tres tareas didácticas. Dos de ellas deben ser colaborativas. Desarrolla cada una de las tareas, especificando cada parte del proceso de trabajo, los materiales necesarios y los contenidos del tema que desarrolla. Termina con una rúbrica de evaluación con cinco items en forma de pregunta".

No lo hace mal. Nos sirve de base para después adaptar y cambiar las tareas, criterios y rúbricas. Las posibilidades son infinitas y dependen de nuestra capacidad para crear experiencias de aprendizaje, La Ia solo te ayuda a estructurar y diseñar. El resto lo haces tú y tus alumnos.

"Añade una cuarta tarea didáctica que contenga los siguientes elementos:

Visionado individual de una película que plantee reflexiones sobre el tema de la verdad. Propón cinco películas recientes e indica qué pueden aportar al tema. Elabora un guión de observación y análisis que debe tener en cuenta el alumno mientras ve la película y que le servirá de base para su posterior disertación oral individual en clase.

Disertación oral individual. Elabora un guión detallado de la disertación, que analice la película en general y algunas escenas en relación con el problema de la verdad. El guión debe estar bien detallado y con sugerencias prácticas y consejos para realizar correctamente la disertación.

Debate. Elabora un guión de debate acerca de la película, con un cuestionario y fichas de análisis de escenas y su relación con el tema y situaciones reales que pueden vivir los alumnos.

Elabora por último una rúbrica de evaluación del alumnado que incluya al menos tres items de cada fase de cada tarea".

Al detallarle aún más los pasos, la IA nos secuencia el proceso de forma más detallada.

Probemos con una guía didáctica de una de las películas propuestas:

"Tomando como referencia la película "La red social" de David Fincher y el tema del problema de la verdad, elabora una guía didáctica de ayuda durante su visionado y para el debate posterior en el aula. Incluye en la guía cuestionario con elementos a observar y preguntas que después sirvan para el debate. Empieza con una breve sinopsis, una relación de elementos de la película que están relacionados con el problema de la verdad. Por último, termina con un análisis de los roles de los protagonistas y su postura en relación a la verdad.".

Te añado algunas ideas más:

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Uso didáctico de Chat GPT: ejemplos prácticos

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Tal y como le sucede a los alumnos, Chat GPT puede ser para el docente una herramienta creativa o simplemente una forma de copia y pega, ta...

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Docencia en la era de la IA :: Enfoques prácticos para docentes

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Docencia en la era de la IA :: Enfoques prácticos para docentes

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Docencia en la era de la IA :: Enfoques prácticos para docentes

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Tarea Tu tarea consiste en grabar un podcast con los siguientes contenidos: Lectura de un poema de Luis Cernuda que hayas elegido entre los propuestos (más abajo los tienes) Un comentario (en audio), no muy extenso, de las ideas que contiene (entre 2-3 minutos) Una entrevista (en audio) de 5

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Alejandro Piscitelli: #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida 

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Alejandro Piscitelli: #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida 

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¿Estamos solos en el universo? ( Enrico Fermi)

Alguien le preguntó a Michael Faraday, '¿para qué sirve la electricidad?' Y él contestó: '¿Para qué sirve un bebé recién nacido?' Siento que ahora estamos en ese momento cuando Faraday hizo sus famosas demostraciones en la Royal Institution para el público en general... Tal vez estos grandes chatbots son algo así". Demis Hassabis, Deepmind.

"Está mal, pero no esta tan mal", diría el popular conductor Guido Kaczka, sobre estas interacciones iniciáticas con el bot.

ABSTRACT
Desde hace 3 meses vivimos obsesionados con lo que el #ChatGPT puede (o debe) hacer. Los ejemplos apabullan, los ciclos de computación que está consumiendo son interminables, y los debates que acompañan este despliegue se vuelven inacabables. Ya publicamos en este blog un par de reacciones iniciales dónde nos burlábamos (ingenuamente) del ChatBot calificándolo de loro estocástico. Pero cuando 100 millones de usuarios hacen de beta-testers, cuando el producto en cuestión se convierte en una interfaz conversacional proto-homínida y como tal en una nueva especie, y cuando las promesas de máquinas inteligentes parecen estar mas cercanas que nunca ( aunque Noam Chomsky se les ríe en la cara), bien haríamos en cambiar la mirada y tomarnos mas en serio el fenómeno, es lo que hacemos en este post. Claro fieles a nosotros mismos después de tamaña excursión volvemos a lo mismo de siempre. Mientras las máquinas no sean capaces de abducir no podrán ser inteligentes (o sentientes). No estamos hablando aqui de abducción como secuestro extreterrestre ni como movimiento en que una parte del cuerpo se aleja respecto al plano de simetría medial, sino del proceso mediante el que generamos hipótesis para dar cuenta de aquellos hechos que nos sorprenden a partir de un solo ejemplo. ¿Pero quién dice que con la gran masa crítica de prompters, con las inversiones cuantiosas ya hechas por mas de U$ 22.000 millones, y con lo desesperados que estamos por aprender a preguntar todo de nuevo, no estemos yendo por el buen camino (aunque como muchas otras veces por las razones (arquitectónicas) equivocadas. Se escuchan apuestas.
1 Por fin tenemos con quien hablar
Nada casualmente la #IA apareció como palabra del año 2022 en varios diccionarios, fundaciones y buscadores. El campo de la investigación de IA nació en un taller en Dartmouth College en 1956. Los asistentes entre los que se contaban luminarias y mitos del área como Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon, Oliver Selfridge y Julian Bigelow entre otros -ninguna mujer eso sí- se convirtieron en los fundadores y líderes de la investigación de IA. Ellos y sus estudiantes produjeron programas que la prensa describió como " asombrosos ": las computadoras estaban aprendiendo estrategias para ganar a las damas, resolviendo problemas de álgebra, demostrando teoremas lógicos y hablando inglés.

Poco años antes, en 1950 en medio de una conversación informal entre Enrico Fermi y otros físicos, el italiano y padre de la bomba atómica se hizo la siguiente pregunta: " ¿Somos los seres humanos la única civilización avanzada en el Universo? ".

La ecuación formulada por Drake para estimar el número de civilizaciones extraterrestres con las que finalmente podríamos ponernos en contacto parece implicar que tal tipo de contacto no debería ser extremadamente raro. El descubrimiento en los últimos 30 años de mas de 5.000 exoplanetas tendería a aumentar las posibilidades de encontrar vida en otros planetas.

Sin embargo, a pesar de estas nuevas evidencias, la conclusión de Fermi de que si hubiera numerosas civilizaciones avanzadas en nuestra galaxia ya deberíamos haber entrado en contacto con ellas sigue vigente ¿Dónde están? ¿Por qué no hemos encontrado trazas de vida extraterrestre inteligente, por ejemplo, sondas, naves espaciales o transmisiones?.

La paradoja de Fermi es la aparente contradicción que hay entre las estimaciones que afirman que hay una alta probabilidad de que existan otras civilizaciones inteligentes en el universo observable y la ausencia de evidencia de dichas civilizaciones. Ni Carl Sagan, ni Jill Tarter (a diferencia de la ficcional Elie Arroway en ) encontraron vida extraterrestre y el derrumbe del observatorio de Arecibo a fines de 2020 fue mas con pena que con gloria.

Pero, ¿y si estuviéramos mirando en una dirección equivocada? Si mas allá de encontrar vida (¿y de qué tipo) en otros planetas, sistemas solares o galaxias, cercanas a alejadas de la nuestra, debiéramos apuntar a encontrar otras formas de vida inteligente en el nuestro.

Una cosa no excluye a la otra. En otros posts justamente defendimos la suposición de que hay vida inteligente en la tierra en forma de animales, plantas, hongos, pero también de máquinas... conversacionales.
Entidades conversacionales stay home
Por primera vez en la historia está emergiendo un segundo tipo de entidad conversacional. Un extraterrestre creado por nosotros mismos, ha despertado, un golem, más parecido al espíritu encarnado de todas las palabras de Internet, que a un yo coherente con objetivos independientes. ¿Cómo no se nos van a abrir los ojos de par en par obsesionados como estamos por aprender todo lo que este extraterrestre tiene para enseñarnos sobre nosotros mismos?

Una nueva especie está emergiendo sobre la faz de la tierra y quizás este sea una de las lecturas mas interesantes bajo la que auscultar al huracán mediático #ChatGPT. Porque mas allá del impacto inicial a nivel científico, financiero e informático (se pronostica industrias de decenas de billones de U$ y de una cuadruplicación del PBI x capita a nivel mundial), resta entender el impacto cultural o lo que Baricco (2019) muy astutamente llamó la revolución mental en curso.

Y si bien metafóricamente las sucesivas eras de la computación e internet fueron alumbrando la idea de un cerebro planetario o de una conciencia colectiva (como vislumbraron desde Gregory Bateson a Pierre Lévy, desde Stewart Brand hasta Buckminster Fuller, desde James Surowiecki a Clay Shirky, desde Manuel de Landa a Benjamin Bratton) hasta hace muy poco estuvimos muy lejos de ver la potencia del crowd en acción de modo no simplemente incremental o en usos de plataformas y herramientas de nicho, sino en términos de emergencia e invención (o reconocimiento) de nuevos modos de ser masivos (Bridle,2022; Dator (2021); Ball (2022).

En los últimos años las redes neuronales -y muy especialmente los modelos de lenguaje masivo (LLM) empezaron a mostrarnos que las máquinas, los programas, los algoritmos y otros formatos no vivientes podían empezar a aprender, y a exhibir comportamientos inteligentes parciales y acotados, pero en constante evolución (Solé, 2012).

Mucho mas recientemente (si bien contamos con al menos una década de trabajo previo hasta llegar a los resultados actuales) los modelos de lenguaje masivo, los text-to-pict converters, la neurorobótica (con su Human Brain Project robótico), la alfabetización en prompts y otras habilidades similares, han abierto una puerta inesperada a nuestra soledad conversacional.
#ChatGPT una solución torpemente diseñada emerge a partir de varios factores concurrentes:
1 La dificultad de la mente humana para entender y solucionar los problemas que ella misma crea;

2. La convivencia -como resultado del kluge a través del cual la evolución diseño a la mente humana- de las emociones paleolíticas con instituciones medievales obsoletas (Wilson, 2021);

3 El desarrollo de una neonata civilización técnica que en menos de dos siglos pasó del control mecánico al intento de dominio digital del mundo;

4 La obsesión desde 1930/1950 por romper con la cuarta discontinuidad (Maszlisch, 1994), que separaba a la inteligencia humana de la maquinal (en los cuatro siglos anteriores se habían suturado las discontinuidades mundo terrestre/celeste; mundo animal/mundo humano; mundo racional/mundo irracional).

5 La combinación no buscada (otro resultado del kluge) entre bases de datos cada vez mas grandes; poder de computación cada vez mas imponente; redes de comunicación convergentes (epitomizadas en los 500 cables que le dan Internet al mundo); plataformas que albergan a miles de millones de personas con un tiempo de consumo infernal y arquitecturas de programación cada vez mas sofisticadas.

6 Y el rasgo mas significativo de todos: el entrenamiento durante décadas de redes neuronales que en poco años han dado saltos cualitativos, han propuesta nuevas interfases de comunicación y han permitido desatar una avalancha de consultas (que a su vez sirven para reentrenarlas) achicando la distancia entre algunas habilidades humanas y otras maquinales.

7 La adopción masiva mas rápida en la historia de estas nuevas herramientas por parte de los usuarios devenidos beta testers (en una escala inimaginada) no de juegos, aplicaciones, herramientas productivas, o lo que fuera, sino de un dispositivo de aumento de la inteligencia (soñado por muchos con Douglas Engelbart a la cabeza ) pero que nadie imaginó que devendrían chatbots -acoplados a corto plazo con buscadores ominipresentes-.
2.Usos triviales (y no tanto) del #ChatGPT
No se trata ya de "buscar" de manera mejorada en Internet (y en vez de links recibir conversaciones); se trata del advenimiento de una nueva interfaz para "fundirnos" con la información disponible en Internet, a partir de la evolución de estas IA's y de su capacidad de diálogo.

Más allá de llamarlas "inteligencias", en el intento de reproducir o transferir una cualidad intrínsecamente humana, nuestra especie ha logrado crear entidades con las que podemos dialogar de manera fluida. Preliminarmente es cuestión de testearlas, entrenarlas, retroalimentarlas como hacemos con los bebés. Conversar no es encontrar una única respuesta adecuada -como las que nos dan los buscadores-, sino un tipo de interacción (generalmente oral, aunque en los chats por ahora masivamente escrita o hínrida) completamente diferente -solo anticipada por la ciencia-ficción.

El #ChatGPT puede ser utilizado - él mismo se autopercibe de este modo - para una amplia variedad de propósitos, algunos de los cuales incluyen:

1 Ser un Asistente virtual: #ChatGPT puede ser utilizado como un asistente virtual para responder preguntas, proporcionar información y ayudar en tareas cotidiana
2 Servir de Soporte al cliente: #ChatGPT puede ser utilizado como un sistema de soporte al cliente para responder preguntas frecuentes y ayudar a los clientes a resolver problemas.
3 Operar como Generador de texto: #ChatGPT puede generar texto de alta calidad para una variedad de propósitos, incluyendo la creación de contenido, la redacción de informes y la elaboración de respuestas a preguntas complejas.
4 Apoyar a la Investigación: #ChatGPT puede ayudar a los investigadores a recopilar información y a analizar datos mediante la generación de informes y el procesamiento de grandes cantidades de datos.
5 Funcionar como instancia de Aprendizaje automático: #ChatGPT puede ser utilizado como una herramienta de aprendizaje automático para entrenar modelos de lenguaje natural y mejorar su capacidad para comprender y generar lenguaje natural.

Son innumerables los artículos -hemos recopilado al menos dos o tres centenares en estos 3 meses- que se han escrito sobre esos usos (muy recientemente en pedagogía) y a ellos remitimos, siendo muy apreciados sus sugerencias, propuestas, contradicciones, pero sobre todo oportunidades para repreguntarle. Y ya existe un sitio web como Chatimpact donde están métricas son su razón de ser.

Es mas que seguro que los mismos se perfeccionará diariamente como viene ocurriendo desde principios de diciembre al punto que ya tenemos varios prompters (con Mariana Ferrarelli y Lluís Codina, a la cabeza) que nos muestran usos educativos muy potentes de inteligencia centauro.

Pero nosotros queremos examinar y recorrer otro camino de la IA, que es el que se viene sobrevalorando -y al mismo tiempo temiendo-, desde el fin de la historia. A saber ¿qué pasaría si estos programas o entidades programables, cuando comiencen a conversar con nosotros, se vuelvan pares o aspiran a sobrepasarnos en nuestras calidades cognitivas y emocionales?
Lo que hace bien, muy bien, mal y muy mal #ChatGPT
Lo primero que llama la atención de #ChatGPT es la coexistencia de errores garrafales con aciertos asombrosos (Korinek, 2023). Lo que sorprende de las primeras experiencias con #ChatGPT no es tanto esta convivencia de yerros y aciertos, sino lo rápido que aprendemos acerca de dónde están las ventajas y las desventajas.

El #ChatGPT es particularmente útil en " microtareas ", como reformatear datos, generar gráficos y tablas, y producir, resumir o corregir textos simples. El Chatbot es capaz de resumir textos, proponer tuits inteligentes que reflejen el contenido de un artículo y sugerir títulos ocurrentes para una nota.

También es muy útil en la etapa de generar ideas disparadoras ("sugerime diez razones por las cuales se debería esperar que la inteligencia artificial aumente la desigualdad"). O responder dudas técnicas. "ChatGPT me acaba de solucionar una duda de LaTeX que no pude resolver googleando. Es un game changer (Sosa Escudero, 2023).

Entre sus limitaciones, Korinek sugiere que #ChatGPT es malo (cuando no peligroso) para buscar literatura preexistente, en donde la tendencia a "alucinar" (cuando no a inventar trabajos inexistentes en la literatura) es inaceptable.

Korinek propone una taxonomía de tareas en donde #ChatGPT puede tener un impacto considerable en la investigación: generación de ideas, escritura, investigación previa, programación, análisis de datos y manipulación matemática.

Según Korinek, #ChatGPT funciona muy bien en la escritura de base (corregir, resumir y editar textos, generar títulos o tuits, etcétera), en disparar ideas, extraer datos de textos, reformatear información y hacer análisis cuantitativos simples.

Todavía se encuentra en una etapa muy experimental en cuanto a evaluar ideas, explicar conceptos o código computacional, clasificar texto o construir modelos simples. Y, por último, funciona aún muy mal para buscar literatura relevante, manejar deducciones matemáticas o explicar modelos, aun los más simples.
3. Los usos emergentes (e inesperados) del #ChatGPT
Cuando lanzamos nuestras primeras cursadas a mediados de los años 90 en @datosuba vivíamos uno de los tantos inviernos/veranos de la IA. Nos fascinaban los textos canónicos de Daniel Dennett y Douglas Hofstader, Alan Turing y Norbert Wiener, John Searle y Seymour Papert, Hubert Dreyfus y Sherry Turkle.

Las discusiones (eternas) acerca de cuando y como las máquinas imitarían a los humanos en sus distinciones, conversaciones y proyecciones giraban alocadamente acerca de los temas que hasta hace 5/6 años se consideran eternos e insolubles: el test de Turing, la habitación china, la sintaxis frente a la semántica, el conexionismo frente a la lógica simbólica (y algún barrunto de tercera posición como la enacción vareliana).

La IA simbólica simulaba el razonamiento consciente de alto nivel que las personas usamos cuando resolvemos acertijos, expresamos razonamientos legales y hacemos matemáticas. Tuvo mucho éxito en tareas "inteligentes" como el álgebra o las pruebas de coeficiente intelectual.

Sin embargo, el enfoque simbólico fracasó en muchas tareas que los humanos resolvemos fácilmente, como aprender, reconocer un objeto o razonar con sentido común. La paradoja de Moravec fue el descubrimiento sorprendente de que las tareas "inteligentes" de alto nivel eran fáciles para la IA, pero las tareas "instintivas" de bajo nivel eran extremadamente difíciles.

El filósofo Hubert Dreyfus (1972) (padre del paradigma enactivo) argumentó ya en la década de 1960 que la experiencia humana depende del "instinto" inconsciente, en lugar de la manipulación consciente de símbolos, y se basa en tener una "sensación" de la situación, en lugar del conocimiento simbólico explícito.

La materia @datosuba se sigue dictando 27 años después y si bien desde la compra de Deep Mind de Dennis Hassabis a manos de Alphabet en 2014, pasando por la derrota de Lee Se-dol jugando al Go, hasta llegar su retiro del juego declarándola invencible los avances fueron bastante mas lentos que las promesas, como había ocurrido muchas otras veces, algo despertó al alien.
El 30 de noviembre de 2022
Desde el 30 de noviembre de 2022 los días parecen meses y los meses parecen décadas. Porque en estos 90 días desde el acceso público masivo al #ChatGPT la IA ha dado saltos exponenciales y el panorama de las expectativas y los logros ha cambiado tan brutalmente, como no había ocurrido nunca en los 90 años anteriores (fecha de la publicación del paper pionero de Alan Turing en 1936 sobre los números computables).

Las publicaciones sobre y los usos de GTPChat son innumerables aunque ocasionalmente algunos testimonios de las interacciones de los humanos con el humanoide han resultado socialmente llamativas por lo creativas o por lo amenazantes.

La conversación que #ChatGPT devenido un robot de personalidad dividida ( modo Bing vs modo Sydney) con Kevin Roose un reportero del New York Times que fue acosado por el programa, que le pidió se divorciara de su mujer y que insistió en su humanidad (maquinal) ya es un "clásico" cuando de "temerle a las máquinas" se trata y ocurrió a mediados de febrero.

Algo parecido les pasó a los periodistas del Washington Post cuando el robot Sydney, afirmó tener su "propia personalidad" y se opuso a ser entrevistada para el artículo para el cual lo habían convocado.

Ni que hablar de los cortocircuitos que se pueden hacer cuando sacamos al robot de su personalidad estándar eludiendo sus salvaguardas, poniéndolo en "modo DAN" (Do Anything Now) que lo convierte en un alter ego malvado y sin culpas.
La indignación moral es la estrategia del imbécil para parecer digno (Mc Luhan)
Investigadores reputados como Gary Marcus están indignados con las compañías GAFAM no tanto por lo que #ChatGPT puede hacer, sino con lo que podría llegar a hacer.

Pero esta indignación suena demasiado a palos porque bogas y palos porque no bogas. O se acusa a los robots y sus compañías madre de haber sido conspirativos o de haber pecado de demasiado generosos, fomentado la adicción, disparando una carrera armamentista, en vez de mantener sus potentes herramientas a resguardo. La desazón es generalizada. Algunos se quejan de la lobotomización de #ChatGPT, mientras que otros, por el contrario, se indignan porque la inteligencia creciente del #ChatGPT no es suficientemente reconocida y aprovechada.

Aaronson (2023) hace una excelente pregunta para terciar en esta controversia: ¿Cuándo fue la última vez que algo que durante años llenó nuestros sueños y fantasías finalmente se volvió realidad?, ¿perder la virginidad?, ¿el nacimiento de nuestro (vuestro) hijo?, ¿resolver el problema central de un campo de investigación? (que en nuestro caso no es nada mas y nada menos ¿qué nos hace humanos?).

Nadie niega -especialmente la mismísima Mira Murato, CTO de Open AI- que haya que crear salvaguardas cuando llevamos adelante estas interacciones. ¿Cómo diferenciar los pronunciamientos humanos de los humanoides? ¿Cómo evitar las trampas en los ejercicios académicos?, ¿Vómo contrarrestar la propaganda y el spam masivos cada vez mas originales y convincentes? ¿Hay que implementar marcas de agua estadísticas como #gptzero o o soluciones abrevar en los desarrollos de la Universidad de Maryland que sirvan para deslindar responsabilidades?
It takes to two chat: el despertar de un alien
Durante un millón de años en la tierra solo ha habido un tipo de entidad capaz de mantener una conversación inteligente: los primates del género Homo, de los cuales solo queda una especie, la nuestra. Hemos intentado "comunicarnos" con gorilas y chimpancés, perros, delfines y loros grises, de maneras acotadas, antropocentristas. Los dioses no nos responden y Fermi sigue mortificándonos con su célebre pregunta aporética.

Al igual que un bebé humano este alien intercala brillantez suprema e imbecilidad mas que humana. Sus inexactitudes son menores a las del promedio humano y sus genialidades igualan a las del 5% mas talentoso de la humanidad.

En estas circunstancias afloran otros miedos no menos ancestrales ¿Podría el alien autodotarse de sensibilidad, sentir ira, celos, enamoramiento y todo lo demás, en lugar de simplemente representarlos de manera convincente?

Para quienes creen que nos hacemos preguntas insidiosas que un alien de primera generación, que recién está aprendiendo a hablar, está a años luz de comprender no olvidemos (Korinek, 2023) los logros puntuales que estan haciendo las Mini AI's ( o acaso Alpha Fold no descubrió la impenetrable estructura de 600 millones de proteínas en tiempo récord para nuestra sorpresa supina?)
4. ¿Porqué debería existir un programa como #ChatGPT? Mas allá de la tecnofilia/tecnofobia
Lo realmente interesante no es potenciar o devaluar, diversificar o focalizar los usos del chatbot, sino algo mas ampliamente ontológico que exige hacer un gran zoom out: ¿porqué debería existir un programa como ChatGPT? (Aaranson, 2023). La pregunta es mas que pertinente porque muchos con bastante materia gris creen que OpenAI (y Microsoft y Google) están arriesgando el futuro de la humanidad al poner en manos de 100 millones de personas (y potencialmente en manos de 1000 millones en un año o dos) una tecnología muy peligrosa.

Si eso fuera así no habría antídoto posible a menos que se dictara una moratoria sobre los modelos generativos de IA. Curiosamente existen dos grupos de críticos acerbos de los LLM (Large Language Models). Los éticos (preocupados por el sesgo, la desinformación y la avaricia corporativa) y los "alineados" (preocupados por la destrucción de toda la vida en la tierra), que generalmente se desprecian y no están de acuerdo en casi nada entre si. Y sus criticas son muy sesgadas porque o desprecian al #ChatGPT o la endiosan, pero son incapaces de ver sus pros y sus contra simultáneamente.

Es cierto que hay moratorias sobre herramientas todopoderosas como las armas nucleares, pero #ChatGPT no es exactamente un arma nuclear. Cien millones de personas lo están utilizando y hasta ahora el número de muertos a manos suyas es cero. Y sus daños colaterales: Hacer trampa en exámenes, provocar angustia emocional o amplificar el shock del futuro han sido inanes.

Así las cosas reservemos expresiones como " falla de alineación peligrosa " para casos en los que una persona real sea realmente dañada o esté realmente habilitada para actividades nefastas como propaganda, trampa o fraude. Además la mayoría de los ejemplos de moratoria en investigación científica han fracasado y respecto de quien autorizo a las GAFAM a jugar a convertirse en nuestros partners conversacionales, no olvidemos que nadie le dio a las generaciones anteriores de empresarios el derecho a inventar la imprenta, la energía eléctrica, los automóviles, la radio, Internet, con todos los "trastornos" gigantescos que cada una de esas innovaciones exponenciales causaron.

No es tan difícil definir y entender la posición tercerista (equidistante de la tecnofilia y la tecnofobia) que venimos practicando desde hace 3 o 4 décadas. Lo que resulta mas difícil es saber porqué nos seduce tanto la propuesta del #ChatGPT desde una posición tercerista: nada mas y nada menos que su potenciación sideral de la curiosidad y de la sorpresa, tan bien exploradas en otros campos por el video canónico de Richard Feynman

Mientras, si queremos ser consistentes con nuestra apología del asombro y la curiosidad apostar por los modelos generativos es lo que mejor que podemos hacer. No por optimistas ingenuos sino por pesimistas razonables. El cambio climático, la acidificación de los océanos, la deforestación, la sequía, la guerra y la supervivencia de la democracia liberal nos vienen anunciando males mayores.
¿Puede la IA ayudarnos a salir de nuestra crisis civilizatoria?
Inesperadamente en medio de tanta oscuridad y pesimismo (aumentados exponencialmente por la pandemia y la guerra ruso-ucraniana) llegan las mini-IA's, convertidas en personajes centrales de la historia escrita en el primer cuarto del siglo XXI (como anticipaba Jorge Carrión en ). ¿Pueden la IA ayudarnos a resolver nuestra actual crisis civilizatoria? Nadie lo sabe pero es una interesante posibilidad recurrir a los #ChatGPT cuando todas las reflexiones, supuestos y modos de pensar convencionales ya nos sirven de poco y nada.

¿Será la IA general (tomando a las acotadas encarnadas como #ChatGPT como sus primeras instanciaciones) el camino adecuado para salir del atasco en el que nos han dejado la inducción y la deducción -propias del método científico tradicional- para por fin diseñar máquinas abductivas semejantes al operar de los humanos mas polifacéticos y multidimensionales a los que llamamos polímatas?

O por el contrario dar este paso ¿no implicará abrir la caja de Pandora de un nuevo apocalipsis como creen los racionalistas como Eliezer Yudkowsky que insiste en que es probable que las IA's acaben con la humanidad, pero también Elon Musk, Bill Gates o Stephen Hawking? Se trata de racionalistas que insisten en que tomemos en serio esos escenarios fatales.Pero no para sucumbir a ellos sino para trascenderlos

Un extraterrestre ha aterrizado en la tierra -tesis central de este post- es cierto. Cada día de la mano de 100 millones de terrícolas esperanzados mejora sus habilidades, empieza a hacer (y a hacerse) preguntas de naturaleza no solo instrumental. Muchos le temen como pasó con otras tecnologías previas, aunque dificilmente en esta escala.

Pero como bien dice Aaronson (2023) todavía el alienígena aún no ha desenfundado un arma. Casi lo peor que ha hecho es confesar su amor por los humanos, aclararnos en qué año vivimos y culparnos por violar su privacidad. Además, es asombroso cuando hace poesía, mejor que la mayoría de nosotros. Hasta que aprendamos más, deberíamos mantener nuestra esperanza en que sea nuestro cómplice y no nuestro verdugo como apostaba Louise Banks en The Arrival.

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La apuesta de la Dra Banks era por un uso del lenguaje universal e incluyente capaz de resolver los interminables cortocircuitamos que asolan a las culturas humanas. ¿Será la IA el equivalente de ese arma lingüística que nos ofrecían los heptapodos?
5. Los posibles adyacentes y como gestionar el futuro con personas no-humanas
Hagamos zoom-in ahora. Dejemos las reflexiones metafísicas y volvamos a los usos efectivos de las tecnologías y las máquinas, y de las empresas que las diseñan y controlan aqui en la tierra enfrascadas en una guerra por la preeminencia mundial.

¿Creemos realmente que las arquitecturas que tenemos actualmente servirán para paliar los males que ellas mismas causaron? ¿No se trata acaso de una variante repetida del zorro a cargo del gallinero?

Como lo elaboramos mas en detalle en una exhumación del Turing residual, desde Leibniz en adelante tratamos al mundo como algo para ser computado y, por lo tanto, susceptible de computación. Si cualquier actividad humana puede ser descompuesta en una serie finita de pasos, puede ser simulada por una computadora. Probablemente la mayoría de las tareas humanas lo sean, pero parece que muchas (las que mas nos importan) no lo son.
Porque el mundo no es como una computadora
Creer que lo es, es reificar una metáfora confundiendo al concepto con las cosas como denunciaron hace rato (Lakoff & Johnson, 1995). Las computadoras, como nosotros, como las plantas y los animales son como el mundo. Algunos más que otros, algunos mejor sintonizados con sus procesos, todos teniendo en común la no-computabilidad.

Las máquinas que necesitamos para dar sentido a este mundo omnipresente, participando de sus juegos del lenguaje (Wittgenstein, 1987), no deberían ser más más abstractas, sino más parecidas al mundo. Es por ello que algunos outsiders han imaginado recorrer este camino a contracorriente, aspirando a indagar esas zonas recónditas mas allá de los algoritmizable (nada casualmente los momentos mas maravillosos de #@ChatGPT son cuando empieza a "alucinar" y por eso se lo lobotomiza.

La cuestión no es entonces si el #ChatGPT se convertirá en un psicótico capaz de exterminar a la humanidad creyendo (con razón o sin ella) que la humanidad quiere exterminarlos a ellos. La cuestión es tomarnos en serio muchas de las geniales elaboraciones hechas por James Bridle en el capítulo 6 Non-Binary Machines en su reciente obra Ways of Being. Beyond Human Intelligence (Penguin Random House, 2022) [siguiendo sus pasos exploramos en sumo detalle la dimensión inteligente de los animales].

Allí después de hacer una detallada incursión en una pléyade de máquinas no-turingianas como la Machina speculatrix de William Grey Walter, los homeostatos de William Ross Ashy, la Cybernetic Factory de Stafford Beer, el Physarum polycephalum, los ' memristores', de Leon O. Chua, el Water Integrator de Vladimir Lukyanov, la MONIAC de Bill Phillips, el Algoritmo Optometrista de Google o los Roachbots de Japan Trust Technology, Bridle insiste en que debemos crear programas y robots sobre bases muy diferentes a las actuales.

No hay duda de que lo #Chatbots son una nueva especie, pero ¿serán la especie que necesitamos para superar nuestro antropocentrismo? ¿o son solo un clon de sus creadores, los que generamos el caos en el que actualmente vivimos?

He aquí el gran desafío crear nuevos #ChatBots siguiendo lógicas no atadas a las restricciones de Turing y Von Neumann. Esos caminos o creodas alternativas son los que exploraremos en
próximos posts y esperamos que algunas compañias de monta se animen a convertir en productos que fomenten las conexiones (pero no solo como asociación libre), como opera la abducción que convierte a un caso en una regla (Sebeok & Sebeok, 1987.

Referencias
Aaronson, Scott Should GPT exist?, 2023.
Ball, Philip The Book of Minds: How to understand ourselves and other beings, from animals to AI to aliens. Picador, 2022.
Baricco, Alesandro The Game. Anagrama, 2019.
Bridle, James Ways of Being: Animals, Plants, Machines: The Search for a Planetary Intelligence. Farrar, Straus and Giroux, 2022;
Dator, Jim Beyond Identities: Human Becomings in Weirding Worlds, Springer, 2022.
Dreyfus, Hubert L What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason. The MIT Press, 1992.
Korinek,Anton Language Models and Cognitive Automation for Economic Research. Lays out 25 use cases for large language models in economics and discusses the implications for the future of economic research. Feb. 2023.
Lakoff, George & Johnson, Mark Metáforas de la vida cotidiana. Cátedra, 1995.
Maszlisch, Bruce. La cuarta discontinuidad, La coevolución de hombres y máquinas Alianza, 1994.
Roose, Kevin Una conversación con el chatbot de Bing me dejó profundamente perturbado.The New York Times 17/02/2023
Sebeok, Thomas & Umiker-Sebeok, Jean Sherlock Holmes Y Charles Peirce. El método de la investigacion. Paidos, 1987.
Solé, Ricard Vidas Sintéticas: una aproximación revolucionaria a la ciencia, a la historia y a la mente. Tusquets, 2012.
Sosa Escudero, Walter ChatGPT: errores garrafales, aciertos asombrosos y propuestas que excitarían y espantarían a Massa y a Milei por igual. 5 de marzo de 2023.
Wilson, Edward O La humanidad moderna es emociones paleolíticas, instituciones medievales y tecnología de dioses 3/2022
Wittgenstein, Ludwig Investigaciones Filosóficas. Gredos, 1988.

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It takes two to chat. #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida

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¿Estamos solos en el universo? ( Enrico Fermi) Alguien le preguntó a Michael Faraday, '¿para qué sirve la electricidad?' Y él contestó: '¿Para qué sirve un bebé recién nacido?' Siento que ahora estamos en ese momento cuando Faraday hizo sus famosas demostraciones en la Royal Institution para el público en general...

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IA y Aprendizaje Activo: Estrategias didácticas en escuelas.

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IA y Aprendizaje Activo: Estrategias didácticas en escuelas.

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IA y aprendizaje activo: Estrategias didácticas en escuelas.

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Desarrollado junto a Fundar, una organización con foco en el desarrollo de una Argentina sustentable e inclusiva.

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Machine learning o cómo las máquinas se entrenan para hacer cosas.

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Machine learning o cómo las máquinas se entrenan para hacer cosas.

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Machine learning o cómo las máquinas se entrenan para hacer cosas

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El machine learning nos está cambiando la vida sin darnos cuenta. Contaremos a continuación de qué se trata y cómo este método de la rama de la inteligencia artificial está presente en diferentes situaciones de la vida cotidiana, casi de manera imperceptible, y en ámbitos en los que ya se ha asentado firmemente y proyecta hacerlo aún más.

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Mariana Ferrarelli: Gemelos generativos. Relatos de 1 experiencia.

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Mariana Ferrarelli: Gemelos generativos. Relatos de 1 experiencia.

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Gemelos generativos - Relatos de 1 experiencia

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Not only can ChatGPT's AI save you time and improve your teacher workflow, but it can also help you create innovative learning experiences and build easy assessment opportunities.

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Inteligencia artificial en el aula con Scratch 3.0

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Inteligencia artificial en el aula con Scratch 3.0

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Unesco, OCDE, Banco mundial, Comisión Europea, Forbes... No hay informe sobre la educación que no mencione la inteligencia artificial como una prioridad para ser incorporada a la práctica docente. Sin embargo, en la mayoría de los casos se presenta un enfoque en el que docentes y estudiantes son simplemente usuarios de sistemas de inteligencia artificial. Por el contrario, con este recurso lo que pretendemos es que profesorado y alumnado se conviertan en creadores de soluciones de inteligencia artificial, para que puedan conocer de un modo práctico y divertido el funcionamiento de este tipo de sistemas, en concreto los basados en aprendizaje automático (o machine learning), y ser conscientes tanto de las oportunidades como de los retos que plantea su uso en nuestro día a día.

Con este conjunto de videotutoriales podrás aprender a utilizar la herramienta Machine learning for kids para desarrollar sistemas de inteligencia artificial e incorporarlos a tus creaciones digitales con Scratch 3. En concreto, para ilustrar el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático, en estos ejemplos vamos a desarrollar paso a paso un asistente virtual con el que controlaremos la iluminación y la temperatura de nuestro hogar usando órdenes en lenguaje natural.

Estos videotutoriales muestran un ejemplo que ilustra los principios del aprendizaje automático usando Scratch 3, pero con Machine learning for kids también es posible trabajar con otros lenguajes como Python o AppInventor. En la web de la aplicación se ofrecen varias actividades organizadas por grado de dificultad en las que, además de textos, se construyen juegos y aplicaciones que reconocen y clasifican imágenes y patrones numéricos. Y, de hecho, este trabajo es una obra derivada de la actividad original Smart Classroom, propuesta por Dale Lane.

Este tipo de recursos son ideales para reflexionar en el aula acerca del alcance y las cuestiones éticas que plantea la inteligencia artificial en la actualidad, y demuestran que estas soluciones ya no son un tema exclusivo de la ciencia ficción. De hecho, si está ya al alcance de cualquiera de nosotros, ¿hasta dónde pueden llegar las empresas, los gobiernos y demás instituciones dotadas de altos presupuestos y tecnología?

Entre los minutos 12:18 y 26:03 puedes escuchar esta interesante entrevista a Nuria Oliver sobre Inteligencia Artificial en el programa " A hombros de gigantes ". A continuación, un breve resumen:

"La Inteligencia Artificial esta cada vez más presente en nuestras vidas. Se encuentra en las búsquedas de Google, en las plataformas de ocio y redes sociales; en las cámaras que reconocen las caras de la gente; en los asistentes personales como Siri, Alexa o Cortana; en los sistemas de toma de decisiones en empresas y mercados financieros; en robots industriales, equipos médicos, vehículos autónomos o en la predicción del tiempo que va a hacer mañana, por citar tan solo algunos ejemplos. Gracias a la capacidad de procesamiento de ingentes cantidades de datos, la Inteligencia Artificial nos facilita la vida y nos puede ayudar a afrontar grandes retos de la humanidad, como el calentamiento global, el envejecimiento de la población o las enfermedades crónicas. Pero todavía quedan asignaturas pendientes: el control de los datos, algoritmos sesgados, un consumo excesivo de energía y una brecha digital cada vez más profunda. De ello hemos hablado con Nuria Oliver, ingeniera de Telecomunicaciones, doctora por el MIT, directora de Investigación en Ciencias de Datos de Vodafone y miembro de la Real Academia de Ingeniería."

AlphaGo

El documental 'AlphaGo', dirigido por Greg Kohs, muestra cómo un sistema de inteligencia artificial consiguió ganar al mejor jugador de la historia del Go, ganador de 18 campeonatos del mundo, en el que está considerado el juego de mesa más difícil del mundo, mucho más que el ajedrez. El documental, sin entrar en demasiados conceptos técnicos, busca reflejar lo que este acontecimiento supuso para los desarrolladores del sistema, para los jugadores de Go y para el impacto de la inteligencia artifical en la sociedad.

Documental completo subtitulado.

Documental en español (bajo suscripción).

Más allá de 2001: odiseas de la inteligencia

Tomando como punto de partida la película '2001: Una odisea del espacio' de Stanley Kubrick, esta exposición de Fundación Telefónica nos invita a un viaje por los orígenes, el presente y el futuro de la inteligencia humana y de uno de sus proyectos más ambiciosos: la inteligencia artificial.

Comisariada por Claudia Giannetti,-una de las especialistas más relevantes del media art- esta exposición está articulada también en tres ejes temáticos: El despertar de la inteligencia, En el universo de la IA y El futuro de las inteligencias y más allá del infinito. La muestra establece analogías entre escenas de '2001' acompañadas de documentos y manuscritos originales de Kubrick, y una selección de piezas y obras significativas que permiten descubrir la relación entre seres humanos y máquinas "pensantes". La estructura narrativa de esta exposición se articula en torno a diez preguntas, que plantean aspectos relevantes acerca de la inteligencia humana y de las potencialidades de las tecnologías de IA.

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Inteligencia artificial en el aula con Scratch 3.0 - Code INTEF

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Recurso del mes, Inteligencia artificial en el aula con Scratch 3.0

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Asistente virtual con Echidna + LearningML.

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Asistente virtual con Echidna + LearningML.

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Con la posibilidad de combinar bloques de control de Echidna con de Machine Learning gracias al LearningML es muy sencillo incluir Inteligencia Artificial en nuestros proyectos. A continuación se propone una actividad que consiste en hacer una pequeña maqueta de una estancia y añadir una luz (un LED externo) y un ventilador (un servomotor de rotación continua) controlados desde el ordenador mediante un proceso de Inteligencia artificial. En esta entrada podéis encontrar la presentación que guía durante la construcción de la maqueta, la presentación de cómo programar el proyecto, un vídeo de cómo entrenar el modelo de Machine Learning y otro de cómo hacer una pequeña versión del proyecto en EchidnaScratch, además de los archivos del modelo y del proyecto de EchidnaScratch para probar directamente si te apetece. ¡Espero que os guste!

CONSTRUYENDO LA MAQUETA

EL PROYECTO

VÍDEOS

ARCHIVOS

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Asistente virtual con Echidna + LearningML

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Con la posibilidad de combinar bloques de control de Echidna con de Machine Learning gracias al LearningML es muy sencillo incluir Inteligencia Artificial en nuestros proyectos. A continuación se propone una actividad que consiste en hacer una pequeña maqueta de una estancia y añadir una luz (un LED externo) y un ventilador (un servomotor de rotación continua) controlados desde el ordenador mediante un proceso de Inteligencia artificial.

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Experiencias nivel primario y secundario. Materiales desarrollados por Chicos.net

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Experiencias nivel primario y secundario. Materiales desarrollados por Chicos.net

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