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Proyecto: Un museo virtual contado por la Inteligencia Artificial - Rodriguez Melisa Alejandra

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Proyecto: Un museo virtual contado por la Inteligencia Artificial - Rodriguez Melisa Alejandra

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Proyecto: Un museo virtual contado por la Inteligencia Artificial

Contenido curricular que se aborda:
Educación Artística: apreciación de obras de arte, artistas, movimientos artísticos y producción de textos descriptivos.

Grado / edad del grupo de estudiantes:
6.º grado de primaria (11 y 12 años).

Herramienta de IA seleccionada:
ChatGPT u otra IA generativa de texto.

Actividades a desarrollar:

Seleccionar una obra de arte de un artista reconocido.

Investigar el contexto histórico y las características de la obra.

Utilizar una herramienta de IA para redactar una breve explicación de la obra, adaptada a niños de su edad.

Revisar y corregir el texto generado por la IA, verificando la información con otras fuentes.

Elaborar un museo virtual o una exposición en el aula con las obras y sus descripciones.

Reflexionar sobre las ventajas y limitaciones de utilizar IA para producir textos.

Esperables o resultados:
Los estudiantes desarrollarán habilidades de apreciación artística, investigación, pensamiento crítico y uso responsable de herramientas de inteligencia artificial, comprendiendo que la IA puede ayudar a crear contenidos, pero que siempre es necesario revisarlos y validarlos.

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Prof. de Biología - Do Santo Araceli "Clasificación de imágenes de plantas medicinales de Misiones"

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Prof. de Biología - Do Santo Araceli "Clasificación de imágenes de plantas medicinales de Misiones"

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Contenido curricular que se aborda: ciencias naturales (botánica, ecología, uso tradicional de las plantas regionales)

Introducción a la programación y conceptos básicos de Machine Learning: trabajo en equipo y pensamiento crítico

Año de la escuela secundaria y edad del grupo de estudiantes: 2do año - 15 y 16 años

Herramienta de ML seleccionada: Google Teacheable Machine

Actividades a desarrollar:

1. Investigación sobre diferentes plantas medicinales y su importancia cultural, médica y social

2. Recolección y clasificación de imágenes de las plantas seleccionadas

3. Entrenamiento de un modelo de clasificación en Google Teacheable Machine

4. Validación del modelo y análisis de resultados

5. Presentación final del proyecto con una exposición y discusión sobre el uso y límites de la inteligencia artificial en la salud y la cultural

Resultados finales:

1. Un modelo de clasificación de imágenes funcional que distinga entre distintas plantas medicinales regionales

2. Comprensión básica de cómo funciona el Machine learning y su aplicación práctica

3. Fomento del trabajo colaborativa y la investigación científica en contextos reales

4. Reflexión sobre las implicancias éticas y culturales del uso de la IA en la salud

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Nombre del proyecto: IA Melódica: Clasificación de Instrumentos y Creación con Sonido

Contenido curricular que se aborda:

Familias de instrumentos (viento, cuerda, percusión), timbre, textura sonora y análisis del paisaje sonoro.

Año de la escuela secundaria: 1º año

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (Audio Model - Google)

Actividades a desarrollar:

Exploración Timbrística y Captura de Sonidos:

Los estudiantes seleccionan categorías de sonido (ej. Percusión, Viento, Voz). Con el micrófono, graban muestras breves (palmas, flauta, canto, ruido de fondo) para crear los datos de entrada.

Entrenamiento del Modelo Sonoro:

Observan cómo la herramienta transforma el sonido en espectrogramas visuales. Entrenan al modelo para que aprenda a diferenciar los timbres.

Prueba en Vivo y Desafíos Timbrísticos:

Ponen a prueba la IA interpretando patrones nuevos en directo. Experimentan intentando "engañar" al algoritmo (por ejemplo, imitando una flauta con la voz) para debatir sobre la precisión y el margen de error.

Composición Asistida y Reflexión:

Usan el modelo para activar acompañamientos rítmicos al detectar un instrumento. Cierran con un debate: ¿La IA reemplaza al músico o funciona como un nuevo instrumento musical

Resultados esperados:

Un modelo de clasificación de audio funcional que reconoce timbres en tiempo real.

Desarrollo de la escucha atenta e identificación clara del timbre instrumental.

Comprensión de cómo los algoritmos procesan e interpretan datos de audio mediante reconocimiento de patrones.

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COMPONENTES DE LOS CIRCUITOS ELÉCTRICOS CON ML 

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COMPONENTES DE LOS CIRCUITOS ELÉCTRICOS CON ML 

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Contenido curricular que se aborda: corriente eléctrica, circuitos eléctricos en serie paralelo y mixto, ley de ohm y potencia eléctrica, resistencias, capacitores, inductores, diodos leds, baterías, instrumentos de mediciones eléctricas

Año de la escuela secundaria: 3 año – Técnico en equipo e instalaciones electromecánicas

Edad del grupo de estudiantes: 14 años – entre ellos 6 mujeres y 12 varones – total 18 alumnos

Herramienta de ML seleccionada: Personal Image Classifier

METODOLOGÍA

Para comenzar a desarrollar los contenidos que deseamos trabajar es necesario conocer y comprender los conceptos sobre electricidad, analizar los componentes que se necesitan para construir un circuito eléctrico, las herramientas para calcular y medir las variables que deseamos comprender como ser la tensión, corriente, resistencia y potencia eléctrica.

ACTIVIDADES A DESARROLLAR

1.      Clasificación de componentes eléctricos

Los estudiantes toman fotografías de resistencias, capacitores, diodos leds, interruptores, fusibles y baterías. Entrenan el modelo con varias imágenes de cada categoría.

2.      Identificación de herramientas del taller

Se recopilan imágenes de pinzas, destornilladores, llaves, multímetros, soldadores y pelacables para entrenar el clasificador.

3.      Clasificación de materiales conductores y aislantes

Se fotografían objetos de cobre, aluminio, acero, plástico, madera, goma y vidrio para crear diferentes categorías.

4.      Componentes en buen estado y dañados

Se toman imágenes de fusibles quemados, cables deteriorados, interruptores dañados y componentes en buen estado.

5.      Reconocimiento de símbolos eléctricos

Se entrenan categorías con símbolos de resistencia, capacitor, motor, lámpara, interruptor y transformador.

6.      Clasificación de circuitos eléctricos

Se utilizan fotografías de circuitos serie, paralelo y mixtos montados en el laboratorio.

7.      Proyecto integrador de IA

Cada grupo elige un problema del taller y desarrolla un clasificador propio utilizando imágenes reales.

COMPETENCIAS QUE DESARROLLAN LOS ESTUDIANTES

ü  Comprender el funcionamiento básico del Machine Learning.

ü  Identificar las etapas de entrenamiento, validación y prueba de un modelo.

ü  Reconocer la importancia de la calidad y cantidad de los datos.

ü  Relacionar la inteligencia artificial con aplicaciones industriales y de la electromecánica.

ü  Trabajar colaborativamente en proyectos tecnológicos.

ü  Analizar los errores del modelo y proponer mejoras.

ü  Resultados de aprendizaje esperados

AL FINALIZAR LAS ACTIVIDADES, LOS ESTUDIANTES DEBERÍAN SER CAPACES DE:

ü  Identificar correctamente componentes eléctricos mediante un modelo de IA.

ü  Explicar cómo aprende un clasificador de imágenes.

ü  Evaluar la precisión del modelo y reconocer situaciones donde puede equivocarse.

ü  Mejorar el rendimiento del clasificador incorporando más imágenes, variando ángulos, iluminación y fondos.

ü  Comprender aplicaciones reales de la visión artificial en la industria, como el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la clasificación automática de piezas.

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Proyecto: EcoClasificador IA — Reciclaje Inteligente en la Escuela.

Resumen del proyecto: Los estudiantes entrenarán un modelo de visión por computadora para identificar y clasificar residuos escolares (plástico, papel/cartón y orgánico), combinando el cuidado del medio ambiente con una introducción práctica a la Inteligencia Artificial.

1. Contenidos curricular que se aborda

Ciencias Naturales / Biología:

Ecología y sustentabilidad: gestión de residuos sólidos urbanos.

Impacto de las actividades humanas en los ecosistemas.

Criterios de clasificación y observación científica.

Tecnología e Informática:

Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning (Reconocimiento de imágenes).

Concepto de datos de entrenamiento (Dataset), sesgo y precisión.

Ética en el uso de la tecnología.

Prácticas del Lenguaje / Comunicación:

Redacción de informes breves y elaboración de campañas de concientización.

Año: 1.er Año de Educación Secundaria.

Edad: 12 a 13 años.

3. Herramienta de ML seleccionada

Teachable Machine (de Google): * ¿Por qué esta herramienta? Es gratuita, no requiere instalación ni conocimientos previos de programación, funciona directamente desde el navegador web y permite entrenar modelos de imágenes de manera visual, rápida e intuitiva.

4. Actividades a desarrollar

Fase 1: Sensibilización e Investigación (2 módulos)

Debatir sobre la separación de residuos en la escuela y los problemas de la contaminación.

Introducir el concepto de Machine Learning: ¿Cómo aprende una computadora a "ver" e identificar objetos?

Fase 2: Recolección y preparación de datos (2 módulos)

Formar equipos de trabajo (ej. Grupo Plástico, Grupo Papel, Grupo Orgánico).

Tomar fotografías de diferentes objetos reales del aula/patio usando la webcam de las computadoras o teléfonos celulares para crear el dataset de imágenes.

Fase 3: Entrenamiento del modelo (2 módulos)

Cargar las imágenes en Teachable Machine divididas en categorías (Plástico, Papel/Cartón, Orgánico, Basura general).

Entrenar la IA y realizar pruebas en tiempo real mostrando nuevos objetos a la cámara para evaluar su tasa de acierto.

Ajustar el modelo agregando más imágenes si la IA comete errores (concepto de re-entrenamiento e iteración).

Fase 4: Comunicación y Difusión (2 módulos)

Diseñar carteles explicativos para la escuela o una presentación breve sobre cómo la tecnología puede ayudar al medio ambiente.

5. Esperables o resultados

Al finalizar el proyecto, se espera que los estudiantes hayan logrado:

Producto Tecnológico: Un modelo funcional de aprendizaje automático capaz de reconocer y clasificar distintos tipos de residuos a través de una cámara web.

Comprensión Técnica: Capacidad de explicar con sus palabras qué es un dato de entrada, cómo aprende un algoritmo de ML y por qué es importante la calidad de los datos para evitar errores.

Conciencia Ambiental: Adopción de hábitos de separación de residuos dentro de la comunidad escolar.

Producto de Difusión: Una presentación o exposición escolar demostrando el funcionamiento de la IA frente al curso o la comunidad educativa.

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Detector inteligente de herramientas y su uso seguro

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Detector inteligente de herramientas y su uso seguro

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Nombre del proyecto: Detector inteligente de herramientas y su uso seguro

Espacio curricular: Educación Tecnológica

Contenido curricular que se aborda:
Identificación de posibilidades y limitaciones de las herramientas y máquinas, usándolas de modo seguro y adecuado.

Año de la escuela.
2° año

Herramienta de ML seleccionada:
Machine Learning for Kids + Scratch

Actividades a desarrollar:

Investigación sobre herramientas y máqinas de uso cotidiano en talleres escolares.

Recolección de imágenes de martillo, destornillador, pinza y serrucho.

Entrenamiento del modelo para reconocer cada herramienta.

Programación en Scratch de un asistente virtual que, al identificar la herramienta, explique su función y normas de seguridad.

Pruebas y mejoras del sistema.

Esperables o resultados:
Que los estudiantes aprendan a identificar herramientas, comprendan su uso seguro y descubran cómo la Inteligencia Artificial puede aplicarse en contextos técnicos y de prevención.

Autor/a: Natalia Giraldi

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Proyecto Decodificador de Gestos Motrices

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Proyecto Decodificador de Gestos Motrices

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Proyecto Educativo:

Clasificador Inteligente de Movimientos, Posturas, y gestos Deportivos (DGM)

Docente: Prof. Carrizo Micaela

Nombre del proyecto:

Decodificador de Gestos Motrices (DGM) Clasificador Inteligente de Técnicas Deportivas con Machine Learning

Contenido curricular:

Educación Física (técnica deportiva, postura corporal, coordinación motriz y condición física),

Inteligencia Artificial (visión por computadora y reconocimiento de imágenes y video),

Matemáticas (estadística de acierto, matrices de confusión),

Tecnología y Programación (herramientas de ML accesibles),

Ciencias Naturales / Salud (importancia de la técnica correcta para prevenir lesiones en movimientos como aumento y disminucion de la potencia y mejorar el rendimiento).

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

2.º año de la Esc. Secundaria (13 a 14 años).

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine de Google (versión de imágenes o pose) + extensión mBlock (opcional para integrar con micro:bit o Arduino si se quiere agregar retroalimentación sonora/luminosa).

Actividades a desarrollar:

Concientización e Introducción Teórica:

Debate sobre la importancia de la técnica correcta en los deportes, prevención de lesiones y cómo la tecnología (IA) puede ayudar a los atletas y profesores. Introducción a conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicados al movimiento humano (visión por computadora).

Recolección de Datos (Dataset):

Los estudiantes, en clases de Educación Física, tomarán fotografías o videos cortos de diferentes posturas y movimientos (ejemplo: flexión de brazos correcta/incorrecta, sentadilla correcta/incorrecta, posición de salto, carrera, etc.).

Usarán la cámara del celular o computadora desde distintos ángulos y condiciones de luz. Clasificarán las imágenes en categorías como:

"Técnica Correcta"

"Técnica Incorrecta (espalda curvada, rodillas hacia adentro, etc.)"

"Variaciones" (según el deporte o ejercicio).

Entrenamiento del Modelo:

Subir las imágenes a Teachable Machine.

Entrenar el modelo de clasificación de imágenes o pose.

Evaluar el modelo (precisión, matriz de confusión).

Mejorar el dataset agregando más ejemplos si es necesario.

Aplicación Práctica y Prototipo:

Usar el modelo entrenado en tiempo real con la cámara del dispositivo.

Crear una estación de "Retroalimentación Inteligente" donde los compañeros reciben feedback inmediato ("¡Postura correcta!" / "¡Corrige la espalda!").

(Opcional) Integrar con mBlock o Arduino para agregar luces LED o sonido cuando detecta técnica correcta.

Pruebas, ajustes y evaluación:

Probar el modelo con otros estudiantes y ajustar según resultados.

Presentación final del proyecto a la comunidad educativa (clase, escuela o padres).

Esperables o Resultados:

Comprensión de los fundamentos del Machine Learning y su aplicación en la vida real (deporte y salud).

Mejora en la conciencia corporal y técnica deportiva de los estudiantes.

Desarrollo de habilidades de programación, trabajo colaborativo, pensamiento crítico y uso responsable de la tecnología.

Creación de un herramienta útil que puede seguir usándose en clases de Educación Física.

Fomento de hábitos saludables y prevención de lesiones mediante el uso de IA.

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Proyecto Educativo: Clasificador Inteligente de Residuos (Eco-Bot)

Docente: Juan Águila

Nombre del proyecto:
Eco-Bot: Clasificador de Residuos Automatizado con Machine Learning

Contenido curricular que se aborda:
Programación, Robótica Educativa, Electrónica Básica, Inteligencia Artificial (Visión por Computadora), Ciencias Naturales / Ecología (Sostenibilidad y Reciclaje), Matemática (Estadística de acierto y matrices de confusión) y Tecnología.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:
2.º Medio en Adelante.

Herramienta de ML seleccionada:
mBlock (utilizando su extensión integrada de Inteligencia Artificial / Teachable Machine para reconocimiento de imágenes).

Actividades a desarrollar:

1. Concientización e Introducción Teórica: Debatir sobre la problemática de la basura en la escuela. Introducir los conceptos de Inteligencia Artificial, visión por computadora y cómo las máquinas pueden "ver" y clasificar objetos mediante patrones visuales.

2. Recolección de Datos (Dataset): Los estudiantes recolectarán residuos reales limpios del aula (botellas de plástico, latas de aluminio, cartones, papeles). Tomarán fotografías desde diferentes ángulos utilizando la cámara de la computadora para armar las categorías de entrenamiento.

3. Entrenamiento del Modelo: Configurar las clases en la extensión de mBlock (ej. "Plástico", "Cartón", "Metal" y "Caja Vacía"). Entrenar el modelo de Machine Learning y evaluar en tiempo real su porcentaje de confianza y posibles sesgos (por ejemplo, si confunde un plástico transparente con vidrio).

4. Diseño y Armado Electrónico: Conectar una placa robótica (como Arduino Uno o mBot) a un servomotor. Construir una estructura física (maqueta con cartón) donde el servomotor actúe como una "compuerta" o flecha indicadora que se mueva hacia el contenedor correcto.

5. Programación e Integración: Programar en mBlock la lógica del sistema: Si la cámara detecta "Plástico" con más del 80% de confianza, entonces el servomotor gira a 45° (Contenedor Amarillo); Si detecta "Cartón", gira a 135° (Contenedor Azul).

6. Pruebas y Calibración: Testear el clasificador con nuevos residuos que el modelo no haya visto antes. Ajustar el código y añadir más imágenes de entrenamiento si el algoritmo comete errores de clasificación.

7. Exposición y Concientización: Instalar el prototipo en el patio o comedor escolar durante una semana y presentar los resultados a la comunidad educativa, concientizando sobre la separación de residuos.

Esperables o resultados:

Apropiación Tecnológica: Comprensión práctica de cómo funciona la visión por computadora y el entrenamiento de modelos de IA basados en imágenes.

Competencias STEM: Desarrollo de habilidades lógicas mediante la programación por bloques combinada con el control de actuadores físicos (servomotores).

Conciencia Ambiental: Compromiso activo de los estudiantes con el reciclaje y el cuidado del medio ambiente escolar.

Pensamiento Crítico: Capacidad para identificar fallas en los algoritmos (sesgos de luz, fondo o forma) y buscar soluciones técnicas mediante la iteración.

Impacto Comunitario: Creación de un dispositivo tecnológico tangible que resuelve de manera creativa un problema real y cotidiano de la institución.

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Docente: Romero Omar Sebastián

Nombre del proyecto:
Alimentador Inteligente para Mascotas con Machine Learning

Contenido curricular que se aborda:
Programación, Robótica Educativa, Electrónica, Inteligencia Artificial, Resolución de Problemas, Matemática (recolección y análisis de datos) y Tecnología.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:
2.º año de la Escuela Secundaria (13 a 14 años).

Herramienta de ML seleccionada:
Machine Learning for Kids.

Actividades a desarrollar:

Introducción a los conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Recolección y clasificación de datos relacionados con los hábitos alimenticios de las mascotas.

Entrenamiento de un modelo de ML para reconocer diferentes situaciones de alimentación.

Programación de una placa Arduino para controlar un dispensador automático de alimento.

Integración del modelo entrenado con el prototipo robótico.

Pruebas, ajustes y evaluación del funcionamiento del sistema.

Presentación final del proyecto a la comunidad educativa.

Esperables o resultados:

Comprensión de los fundamentos del Machine Learning y su aplicación en problemas reales.

Desarrollo de habilidades de programación, robótica y trabajo colaborativo.

Construcción de un prototipo funcional de dispensador inteligente para mascotas.

Fortalecimiento del pensamiento crítico, la creatividad y la resolución de problemas.

Valoración de la tecnología como herramienta para mejorar situaciones de la vida cotidiana.

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Reconocimiento de imágenes con Machine Learning

* Contenido que se aborda:

En este proyecto se trabaja el concepto de Machine Learning aplicado a través de una aplicación vista en el curso.

La herramienta permite entrenar un modelo a partir de ejemplos, para luego reconocer y clasificar imágenes nuevas de forma automática.

Se abordan los siguientes contenidos:

Aprendizaje automático a partir de datos

Entrenamiento de modelos de IA

Clasificación y reconocimiento de imágenes

Uso de inteligencia artificial en aplicaciones reales

Este tipo de tecnología se utiliza en diferentes áreas como redes sociales, buscadores y sistemas de recomendación.

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Detector de canciones prohibidas en dictadura

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Detector de canciones prohibidas en dictadura

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Docente: Maria Violeta Peretto

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Detector de canciones prohibidas en dictadura (2)

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Institución: IPETyA 53 Fray Luis  Beltrán

Nombre del Proyecto :Geografía Inteligente

Curso : 4 año                                                                                                     Edad: 15 años

Contenido: Organización política mundial.

Herramienta seleccionada : Teachable Machine para la clasificación de imágenes /mapas o Orange Data Mining para un análisis de datos más avanzado sobre indicadores económicos.

Actividades

1. Los estudiantes recolectarán mapas y banderas de los bloques económicos (MERCOSUR, UE, NAFTA) y los cargarán en Teachable Machine para entrenar un modelo que identifique a qué bloque pertenece un país según su ubicación geográfica o simbología.

Pasos

1: Los estudiantes crean tres "clases" o categorías en la herramienta: Mercosur, Unión Europea y Nafta

2: Suben imágenes de mapas donde se resalte cada bloque y fotos de los paisajes económicos típicos (ej: campos de soja para MERCOSUR, industrias tecnológicas para la UE).

3: Entrenan el modelo y luego lo prueban con una imagen nueva.

4 : Analizan si el modelo confunde un mapa de Argentina con uno de la UE, los alumnos deben explicar qué "ruido" o falta de datos causó el error (ej: colores similares en el mapa).

2. Analicen de países emergentes: utilizando un dataset de indicadores (PIB, población, exportaciones de café o petróleo), usarán una herramienta de ML de agrupamiento (Clustering) para ver si la IA agrupa a Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica de la misma forma que lo hace la teoría económica de los BRICS.

Para realizar la clasificación de los países emergentes (BRICS) utilizarán la herramienta Orange Data Mining y seguirán los siguientes pasos :

1: A partir del cuadro comparativo del PDF (página 3), los estudiantes cargan datos numéricos: Población, PIB, y Exportaciones (Petróleo, Café, Electrónica).

2: Usan un algoritmo de K-Means (Clustering) para que la IA agrupe a los países automáticamente según sus similitudes económicas.

3: Comparan los grupos creados por la IA con el listado teórico del grupo BRICS.

4:interrogante: ¿Por qué la IA agrupó a México con Brasil y no con sus socios del NAFTA?

3. Debaten por qué la IA podría clasificar erróneamente a un país (sesgos de datos) y cómo los sistemas jurídicos y políticos (mencionados en la secuencia) son factores humanos que la tecnología a veces no percibe a simple vista.

Resultados esperables

Un modelo de IA funcional que reconozca visualmente áreas de integración regional.

Un informe comparativo entre los resultados que arroja el algoritmo de ML y la información teórica de los textos escolares.

Desarrollo de la capacidad de pensamiento crítico sobre cómo la tecnología procesa la información geopolítica.

Actividad de cierre: Debate: Estado vs. Algoritmo

Los estudiantes retoman los 4 requisitos del Estado (territorio, pueblo, gobierno, sistema jurídico).

Se les plantea el desafío:¿Podría una IA gobernar o decidir los límites internacionales?.

Deberán argumentar ¿por qué el factor humano y el sistema jurídico son complejos de automatizar debido a la soberanía y la ética?.

Saludos

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VILLACORTA DAIANA ANTONELA

Nombre del proyecto: Análisis de Sentimiento en Fuentes Históricas: Percepciones sobre la Revolución de Mayo

Contenido curricular que se aborda:

- Historia argentina: Revolución de Mayo (antecedentes, desarrollo y consecuencias).

- Análisis de fuentes primarias y secundarias.

- Educación digital y pensamiento computacional

(introducción a la Inteligencia Artificial/Machine Learning).

Año de la escuela secundaria: 4to

Herramienta de ML seleccionada:

- Google Teachable Machine: Es una herramienta online y visual de Google que permite entrenar modelos de Machine Learning de manera sencilla, sin necesidad de código. Es ideal para una primera aproximación a la IA con fines educativos.

- Alternativamente, si el grupo tiene más afinidad con la programación (por ejemplo, con Python), se podría usar bibliotecas como NLTK (Natural Language Toolkit) o TextBlob para un análisis de sentimiento más avanzado, pero Teachable Machine es más accesible para un primer contacto.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción a la Revolución de Mayo y tipos de fuentes:- Repaso de los eventos clave y personajes de la Revolución de Mayo.

- Presentación de diversas fuentes de la época: proclamas, cartas, editoriales de periódicos (ej. La Gazeta de Buenos Ayres), discursos, memorias, etc. (se pueden usar fragmentos digitalizados).

2. Introducción al Análisis de Sentimiento y Machine Learning: Explicación sencilla de qué es el análisis de sentimiento y cómo las máquinas pueden "entender" si un texto es positivo, negativo o neutral.

- Breve introducción a qué es el Machine Learning y cómo "aprende" un modelo.

3. Recolección y Clasificación Manual de Datos (Human-in-the-Loop):Los estudiantes, divididos en grupos, seleccionarán fragmentos breves de las fuentes históricas de la época (20-30 fragmentos por grupo).

4. Entrenamiento del Modelo con Teachable Machine:- Cada grupo cargará sus fragmentos de texto (y su clasificación manual) en Google Teachable Machine.

- Entrenarán un modelo de texto que aprenda a reconocer el sentimiento de los documentos relacionados con la Revolución de Mayo.

Esperables o resultados:

- Comprender los conceptos básicos de Machine Learning y Análisis de Sentimiento de forma práctica.

- Desarrollar habilidades en la clasificación y análisis crítico de fuentes históricas, reconociendo la subjetividad y la intencionalidad de los autores.

- Valorar el papel de la Inteligencia Artificial como herramienta de apoyo en la investigación histórica, entendiendo tanto sus potencialidades como sus limitaciones.

- Fomentar el pensamiento crítico al contrastar las interpretaciones de la IA con el conocimiento histórico.

- Creación de un modelo simple de análisis de sentimiento para textos históricos utilizando una herramienta de IA accesible.

- Presentación de conclusiones sobre cómo la opinión pública se reflejaba en los documentos de la época y cómo la IA puede ayudar a explorarlo.

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Entrenando nuestra primera IA

"Trabajamos con los alumnos analizando cómo una aplicación puede distinguir entre diferentes imágenes. Lo más valioso fue el debate que se armó cuando la máquina se equivocaba: ahí entendieron que si le damos pocos ejemplos o información errónea, la IA aprende mal. Logramos que pasaran de usar la tecnología por curiosidad a mirarla con un ojo más crítico y técnico, entendiendo el proceso de 'entrenamiento' detrás de cada app."

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Brenda Soledad Villagra Brizuela. Profesora en Ciencias de la Educación 

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Brenda Soledad Villagra Brizuela. Profesora en Ciencias de la Educación 

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Nombre del proyecto

“¿Pueden pensar las máquinas? Filosofía y Machine Learning en debate”

Contenido curricular

Problemas filosóficos contemporáneos

Relación entre tecnología, conocimiento y verdad

Ética y responsabilidad en el uso de la tecnología

Sujeto, conciencia e inteligencia

Pensamiento crítico y argumentación

Año / Edad de estudiantes

4to año de nivel secundario _ 15 a 16 años

Herramientas de Machine Learning seleccionadas

Teachable Machine

ChatGPT

Actividades a desarrollar

1) Disparador filosófico: ¿Qué es pensar?

Pregunta inicial: ¿Una máquina puede pensar?

Recuperación de ideas previas.

Introducción a posturas filosóficas sobre mente, inteligencia y conocimiento.

2) Exploración de Machine Learning

Demostración práctica con Teachable Machine (por ejemplo: reconocer imágenes o gestos).

Explicación sencilla del concepto de “aprendizaje” en las máquinas.

3) Interacción con IA

Los estudiantes formulan preguntas filosóficas a ChatGPT (sobre verdad, ética, conocimiento).

Analizan las respuestas:

¿Son “pensadas” o “calculadas”?

¿Qué límites encuentran?

4) Problematización filosófica

Trabajo en grupos con consignas como:

¿Hay diferencia entre inteligencia humana y artificial?

¿Puede haber conciencia en una máquina?

¿Las decisiones de una IA pueden ser éticas?

Relación con conceptos filosóficos (sujeto, razón, verdad, ética).

5) Debate argumentativo

Organización de un debate:

Postura 1: “Las máquinas pueden pensar”

Postura 2: “Las máquinas no pueden pensar”

Fundamentación con argumentos.

6) Producción final

Ensayo breve o presentación oral donde cada estudiante responda:

“¿Puede pensar una máquina? Fundamentar desde la filosofía.”

Esperables o resultados

Desarrollo del pensamiento crítico y reflexivo.

Capacidad de problematizar el vínculo entre tecnología y filosofía.

Elaboración de argumentos fundamentados.

Comprensión de los límites del Machine Learning.

Participación en debates respetando diferentes posturas.

Producción de una postura propia fundamentada filosóficamente.

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Proyecto: "Eco-Clasificador Inteligente"

1. Nombre del Proyecto

"IA para el Futuro Sostenible: Creando un Clasificador de Residuos Automatizado"

Contenido Curricular

Informática/Tecnología: Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático (Machine Learning).

Matemática: Estadística descriptiva, probabilidad y análisis de conjuntos de datos.

Educación Ambiental: Gestión de residuos sólidos urbanos y economía circular.

Ciudadanía: Ética en el uso de la tecnología y sesgos en los algoritmos.

Año de la Escuela Secundaria 4to .

Este grupo posee la capacidad de abstracción necesaria para entender el proceso de entrenamiento de un modelo y el análisis de resultados.

Herramienta de ML Seleccionada

Teachable Machine (de Google). Esta herramienta permite crear modelos de aprendizaje automático de forma rápida y visual, sin necesidad de saber programar, lo que facilita el foco en la lógica del proceso.

. Actividades a Desarrollar

1: Problematización y Recolección

Investigación sobre los tipos de residuos locales (plástico, papel, vidrio, orgánico).

Recolección de "muestras" (fotos) de distintos elementos de desecho desde diversos ángulos y con diferentes fondos para evitar sesgos.

2: Entrenamiento del Modelo

Carga de imágenes en Teachable Machine.

Creación de clases (etiquetas): "Reciclable", "No Reciclable", "Orgánico".

Configuración de parámetros básicos (épocas, tamaño del lote) y ejecución del entrenamiento.

3: Pruebas y Ajustes

Poner a prueba el modelo con objetos que la IA no haya "visto" antes.

Análisis de errores: ¿Por qué confundió una botella de vidrio con una de plástico? Ajuste del dataset para mejorar la precisión.

4: Reflexión Ética y Aplicación

Debate sobre cómo la IA puede ayudar en la planta de reciclaje de la ciudad.

Discusión sobre los límites de la IA: ¿Qué pasa si el modelo falla?

6. Resultados

Prototipo Funcional: Un modelo de visión artificial capaz de clasificar residuos en tiempo real mediante la cámara de la computadora con una precisión superior al 80%.

Informe de Proyecto: Un documento donde los alumnos expliquen el proceso, los desafíos encontrados (sesgos de luz, falta de datos) y cómo los resolvieron.

Presentación Final: Exposición del funcionamiento del clasificador frente a sus compañeros, justificando la importancia de la tecnología en la preservación del medio ambiente.

Lobo Carlos Eduardo

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📌 Nombre del proyecto:
“Reconociendo emociones con Machine Learning”

📚 Contenido curricular que se aborda:
Educación emocional (Formación Ética y Ciudadana) + Tecnología + Lengua (expresión oral y escrita)

🎓 Año / edad del grupo:
2° o 3° año de secundaria (13 a 15 años)

🤖 Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine

📝 Actividades a desarrollar:

1. Conversar sobre las emociones y su importancia en la vida cotidiana.

2. Presentar qué es el Machine Learning de manera sencilla.

3. Utilizar Teachable Machine para entrenar un modelo que reconozca expresiones faciales (alegría, tristeza, enojo, sorpresa).

4. Probar el modelo con distintos estudiantes y analizar los resultados.

5. Reflexionar sobre:

¿El modelo se equivoca? ¿Por qué?

¿Puede haber sesgos?

6. Elaborar una producción final (afiche, texto o video) explicando la experiencia.

🎯 Esperables o resultados:

Comprensión básica del funcionamiento del ML

Desarrollo del pensamiento crítico frente a la tecnología

Reconocimiento y expresión de emociones

Trabajo colaborativo

Reflexión sobre los sesgos en la IA

✍️ Firma:
Anabelia Albarracín Albarracín

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Proyecto: "Clasificador de Emociones con ML"

- Contenido curricular: Introducción a ML, emociones humanas, programación básica.

- Año/Edad: 1er año secundaria (12-13 años).

- Herramienta ML: Teachable Machine.

- Actividades:

1. Explorar emociones y ML.

2. Entrenar modelo con imágenes de emociones (alegría, tristeza, enojo).

3. Crear app simple con el modelo.

- Esperables: Los alumnos crean un clasificador de emociones y reflexionan sobre usos de ML en vida diaria.

Ivana Romay

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Nombre del proyecto:

Reconociendo emociones con ML

Contenido curricular que se aborda:

Educación socioemocional y Lengua – comprensión y expresión de emociones.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

1° año / 12-13 años

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine

Actividades a desarrollar:

Crear un modelo de ML que identifique expresiones faciales básicas (feliz, triste, enojado).

Analizar resultados y relacionarlos con emociones descritas en textos.

Reflexionar sobre la ética y los sesgos de los modelos.

Esperables o resultados:

Los estudiantes podrán reconocer emociones y asociarlas con expresiones verbales y textuales.

Desarrollarán habilidades de pensamiento crítico y conciencia ética sobre ML.

Obtendrán un prototipo funcional que clasifica emociones con la cámara de la computadora.

Firmado:

Martínez, Melani Ayelén

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Nombre del Proyecto: Algoritmos de Chapa y viento

Objetivo: Construir un modelo de Machine Learning capaz de identificar edificios históricos de la ciudad de Río Grande y contar su historia

Contenido curricular que se aborda: Lenguaje artístico, historia, tecnología

Curso que lo ejecutará: 1° año ESO.

Asignatura: Tutoría TIFE en el marco del proyecto Identidad fueguina

herramienta de ML seleccionada: google teachable Machine

Desarrollo del proyecto

Introducción al concepto de MAchine Learning y clasificación automática

Recolección de datos

tipos de datos a utilizar: fotos de casas y lugares significativamente históricos dentro de la ciudad

aportes de los estudiantes de fotos registradas en la ciudad

investigación en portales culturales de la ciudad, entrevistas, galería de fotos del historiador Local “Mingo Gutierrez”

“curar los datos”

Construcción del modelo ML

Interpretación de resultados,

prueba final, salida de campo

Resultados que se esperan:

Comprender cómo aprende un modelo LM

Reconocer lugares históricos con solo una foto en dispositivos moviles

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Proyecto: "Humanos + Máquinas: narrativas, presente y posibles futuros"

Espacios curriculares: Robótica y Formación para la Vida y el Trabajo

Curso: 4to año de nivel secundario (15-16 años), modalidad técnica.

Contenidos curriculares: formas de interacción entre humanos y máquinas, diseño y programación, diagrama de flujo, pseudocódigo, planos, necesidades sociales y problemas sociales, dilemas éticos y prácticos.

Herramienta ML seleccionada: Arduino (con soporte para TinyML)

Actividades a desarrollar:

1) Leer y analizar artículos periodísticos. Reflexionar de manera crítica y proponer soluciones prácticas y posibles a problemas sociales actuales.

2) Lluvia de ideas: ¿qué tipo de interacción humano-máquina queremos prototipar? Bocetos.

3) Introducción a la plataforma Arduino (con soporte para TinyML)

4) Diseño físico del prototipo: materiales y electrónica básica.

5) Programación básica: sensores y actuadores; pruebas iniciales.

6) Integración hardware–software: puesta a punto y ajustes.

7) Ensayo general de la demostración del prototipo.

Resultados esperados: Se busca materializar ideas abstractas y visualizar soluciones o problemáticas futuras desde una perspectiva crítica, concreta y creativa. Se espera que los estudiantes puedan construir como producto final un prototipo/simulación robótico funcional.

-Andrea Luna Cabido-

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RECICLA, REDUCE, REUTILIZA SIEMPRE

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Profesor: Marcelo Fabián Meli           Área: Ed. Tecnológica                                     Localidad: Tanti, Córdoba      Nombre del Proyecto:

“CLASIFICADOR INTELIGENTE DE RESIDUOS PARA LA ESCUELA”

Contenido Curricular que se aborda

• Proyecto Tecnológico
• Inteligencia Artificial y Machine Learning
• Análisis y clasificación de datos
• Impacto social y ambiental de la tecnología
• Pensamiento computacional

Año de la Escuela Secundaria / Edad del grupo

3° Año de Educación Secundaria (14-15 años)

Herramienta de ML seleccionada

Teachable Machine (Google)

Actividades a desarrollar

1. Introducción al concepto de Machine Learning y clasificación automática.
2. Debate sobre problemáticas ambientales relacionadas con los residuos.
3. Recolección de imágenes de distintos tipos de residuos (orgánicos, reciclables, no reciclables).
4. Entrenamiento de un modelo de clasificación de imágenes utilizando Teachable Machine.
5. Prueba y ajuste del modelo.
6. Análisis de errores y reflexión sobre sesgos y calidad de datos.
7. Presentación del proyecto a la comunidad educativa.

Esperables o Resultados

• Comprensión básica del funcionamiento del Machine Learning.
• Desarrollo del pensamiento crítico frente al uso de Inteligencia Artificial.
• Capacidad para entrenar y evaluar un modelo simple.
• Concientización ambiental.
• Producción de una solución tecnológica con impacto escolar.

Este proyecto busca integrar tecnología, conciencia ambiental y aprendizaje significativo, promoviendo el trabajo colaborativo y el análisis crítico del uso de la Inteligencia Artificial en contextos reales.

Firma: Marcelo Fabián Meli

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🤖 Proyecto: “IA Detecta –Clasificador de Residuos”

# data[].attributes.subject
🤖 Proyecto: “IA Detecta –Clasificador de Residuos”

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Curso: 3.º de Educación Media (14–15 años)

Área: Tecnología / STEM + Ciencias

Herramienta: Teachable Machine (clasificación de imágenes).

📚 Contenidos trabajados

Introducción al Machine Learning (entrenamiento y prueba).

Datos: recolección, calidad y sesgos.

Métricas simples (aciertos/errores).

Impacto ambiental y reciclaje.

Ética y uso responsable de la IA.

🛠️ Actividades principales

1. Definir categorías de residuos (plástico, papel, orgánico, etc.).

2. Recolectar imágenes y crear un dataset.

3. Entrenar el modelo en Teachable Machine.

4. Probar, analizar errores y mejorar el modelo.

5. Presentar una demo o campaña de reciclaje basada en la IA creada.

🎯 Resultados esperados

Comprender cómo “aprende” un modelo de ML.

Analizar errores y mejorar datos.

Reflexionar sobre sesgos y ética en IA.

Aplicar tecnología a un problema real del entorno escolar.

Kalahan Dutra

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🤖📌 Proyecto ML + Robótica

Nombre del proyecto:
Robot clasificador controlado por IA

Contenido curricular que se aborda:
Robótica educativa — Programación — Inteligencia Artificial — Machine Learning — Sensores y actuadores — Automatización — Pensamiento computacional.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo:
2° y 3° año — 13 a 15 años.

Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine de Google + placa Arduino

Actividades a desarrollar:

Introducción a qué es Machine Learning y cómo se entrena un modelo.

Demostración de reconocimiento de imágenes en tiempo real.

Entrenamiento de un modelo para reconocer objetos (por ejemplo: tapita, papel, cartón).

Construcción de un robot simple con servo o motor que mueva una compuerta.

Programación del sistema para que, según la clasificación del modelo, el robot accione el servo.

Pruebas con distintos objetos y registro de resultados.

Ajuste del modelo agregando más imágenes de entrenamiento.

Análisis de errores, sesgos y condiciones de iluminación.

Presentación final del prototipo funcionando.

Esperables o resultados:

Comprender el flujo completo: datos → entrenamiento → predicción → acción física.

Entrenar un modelo de clasificación de imágenes.

Integrar IA con un sistema robótico real.

Interpretar porcentajes de confianza del modelo.

Detectar causas de error y proponer mejoras.

Lograr que el robot responda correctamente en la mayoría de las pruebas.

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Proyecto: "Análisis de Sentimientos en Redes Sociales"

Contenido curricular que se aborda:

- Lengua y Literatura: Análisis de textos, comprensión lectora, escritura de textos argumentativos.

- Tecnología: Introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural.

- Ciencias Sociales: Análisis de la opinión pública, impacto de las redes sociales en la sociedad.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

- 4to año de secundaria (15-16 años)

Herramienta de ML seleccionada:

- Google Cloud Natural Language API

Actividades a desarrollar:

1. Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning:

- Presentación sobre la IA y el ML.

- Discusión sobre aplicaciones de la IA en la vida real.

2. Análisis de Sentimientos en Redes Sociales:

- Explicación sobre el análisis de sentimientos y su importancia en las redes sociales.

- Uso de Google Cloud Natural Language API para analizar textos de redes sociales (Twitter, Facebook, etc.).

3. Recopilación de datos:

- Creación de un conjunto de datos de textos de redes sociales (positivos, negativos, neutros).

- Etiquetado de los textos según su sentimiento (positivo, negativo, neutro).

4. Entrenamiento del modelo:

- Uso de Google Cloud Natural Language API para entrenar un modelo de análisis de sentimientos con los datos recopilados.

5. Pruebas y evaluación:

- Pruebas del modelo con nuevos textos de redes sociales.

- Evaluación de la precisión del modelo.

6. Presentación de resultados:

- Presentación de los resultados del análisis de sentimientos.

- Discusión sobre los hallazgos y su impacto en la sociedad.

Esperables o resultados:

- Los estudiantes comprenderán los conceptos básicos de la IA y el ML.

- Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas de ML para analizar textos de redes sociales.

- Los estudiantes desarrollarán habilidades para analizar y evaluar la opinión pública en las redes sociales.

- Los estudiantes presentarán resultados precisos y relevantes sobre el análisis de sentimientos en redes sociales.

Evaluación:

- Participación en las actividades (20%).

- Informe escrito sobre el proyecto (30%).

- Presentación oral de los resultados (50%).

# data[].attributes.body
Proyecto: "DESCUBRIENDO CUERPOS GEOMÉTRICOS"

METODOLOGÍA: ABP. aprendizaje colaborativo. Exploración guiada.

PROPÓSITOS: Comprender y reconocer Cuerpos geométricos en su entorno cotidiano, identificar sus características y elementos. Introducir el uso básico del ML como herramienta de aprendizaje. Fomentar el pensamiento crítico y el uso responsable de la tecnología.

OBJETIVOS: Reconocer, clasificar, caracterizar distintos cuerpos geométricos. Comprender de manera inicial, cómo aprende una máquina. Entrenar un modelos simple de ML para identificar cuerpos geométricos.

ÁREAS INTERDISCIPLINADAS: TECNOLOGÍA, MATEMÁTICA, ÉTICA, CS. SOCIALES, INFORMÁTICA, LENGUA.

TECNOLOGÍAS APLICADAS: computadoras, tablets, celulares, imágenes digitales , construcciones concretas por medios manuales. Plataforma de ML para niños. Proyector o pizarra digital.

TIEMPO DE DURACIÓN: 5 O 6 CLASES DE MÓDULOS COMPLETOS DE 80 minutos.

EVALUACIÓN: formativa y cualitativa. Rúbricas. producción grupal. autoevaluación analítica y reflexiva.

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Título:

“Predicción del tipo de clima de un país".

Nivel: Secundaria (básico – intermedio)

Duración estimada:

2 a 4 sesiones de clase (40–50 min)

1. Introducción del proyecto

Los estudiantes aprenderán cómo un modelo de Machine Learning puede identificar patrones en datos geográficos y predecir el tipo de clima de distintos países usando variables como:

Temperatura media anual

Precipitación anual

Altitud promedio

El proyecto combina geografía física e inteligencia artificial básica, con resultados visuales fáciles de interpretar.

2. Objetivos de aprendizaje

Los estudiantes podrán:

* Analizar variables que influyen en el clima.

* Usar un modelo simple de ML (Árbol de Decisión) para hacer predicciones.

* Interpretar cómo el modelo toma decisiones (visualización del árbol).

* Comparar las predicciones con los climas reales.

3. Tipos de clima usados en el proyecto

Usaremos 4 categorías sencillas basadas en Köppen:

1. Tropical

2. Seco

3. Templado

4. Frío

5. Actividad práctica en clase (Python o Google Colab)

Este código es muy sencillo y funciona en cualquier PC o celular usando Google Colab.

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree

import matplotlib.pyplot as plt

# Dataset

data = {

'TempMedia': [25,22,14,6,21,13,24,-5,15,28,26],

'Precipitacion': [1760,51,636,1460,744,609,1083,537,591,59,2700],

'Altitud': [320,321,650,460,1110,1871,160,487,595,665,367],

'Clima': ['Tropical','Seco','Templado','Frio','Seco','Templado','Tropical','Frio','Templado','Seco','Tropical']

}

df = pd.DataFrame(data)

# Variables y etiquetas

X = df[['TempMedia','Precipitacion','Altitud']]

y = df['Clima']

# División entrenamiento/prueba

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Modelo

modelo = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)

modelo.fit(X_train, y_train)

# Evaluación

print("Exactitud:", modelo.score(X_test, y_test))

# Visualización del árbol

plt.figure(figsize=(12,8))

plot_tree(modelo, feature_names=X.columns, class_names=modelo.classes_, filled=True)

plt.show()

Salida final (que verán los estudiantes):

Un árbol de decisión colorido que muestra reglas como:

“Si TempMedia > 20°C y Precipitación < 100 → Clima seco”

Exactitud del modelo.

Predicciones que pueden probar con datos nuevos.

---

🔍 6. Actividades educativas

✔ Actividad 1: ¿Qué variable influye más?

Los estudiantes analizan el árbol y responden:

¿Qué variable se usa primero?

¿Tiene sentido geográfico?

✔ Actividad 2: Prueba de predicciones

Cada alumno inventa un país con:

Temperatura media

Precipitación

Altitud

y el modelo predice el clima.

✔ Actividad 3: Debate geográfico

¿Por qué lugares altos suelen ser más fríos?

¿Por qué zonas secas tienen baja precipitación?

¿Cómo cambian los climas con la latitud?

7. Producto final del proyecto

Los estudiantes entregan:

1. Gráfico del árbol de decisión.

2. Una tabla con sus predicciones.

3. Una explicación en 5–7 líneas sobre qué aprendieron.

4. Un mapa simple pintando países según clima (opcional).

Lo que se espera del alumno:

Comprensión del problema

Uso correcto del modelo Interpretación del árbol

Presentación de resultados

Creatividad y conclusiones.

Reales Roxana

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Proyecto Escolar de Machine Learning: Clasificador de Frutas

Contenido curricular que se aborda:

Tecnología/Informática: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Supervisado. Ciencias Naturales: Clasificación de seres vivos y características de la materia (color, forma, textura). Matemáticas: Recolección, etiquetado y análisis de datos.

Año / Edad de los estudiantes:
5° y 6° de Primaria o 1° y 2° de Secundaria (10-14 años).

Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine

Descripción del proyecto:
Crear un modelo de Machine Learning que pueda clasificar distintas frutas (manzana, plátano, naranja) a través de la webcam. El objetivo es que la computadora aprenda a diferenciar las frutas basándose en los ejemplos que le dan los alumnos.

Actividades a desarrollar:

1.      Recolección de Datos: Los alumnos crean tres "clases" (ej. Clase: Manzana; Clase: Plátano; Clase: Naranja). Usan la webcam o suben imágenes para tomar entre 30 y 50 fotos de cada fruta, variando la iluminación y el ángulo.

2.      Entrenamiento: Los alumnos pulsan el botón de "Entrenar Modelo" y observan cómo la IA aprende de las imágenes etiquetadas.

3.      Prueba y Evaluación: Prueban el modelo con frutas nuevas o con fotos nunca vistas. Si falla, el equipo debe discutir por qué falló y añadir más ejemplos para corregir el sesgo o el error.

4.      Exportación: Integrar el modelo en un juego sencillo de Scratch (ej. si el modelo ve una manzana, el objeto en Scratch dice: "¡Es saludable!").

Resultados esperados:

Que los estudiantes comprendan el concepto de Aprendizaje Supervisado y que el modelo sea capaz de clasificar las tres frutas con una precisión superior al 85%.

Firma: Qüin Aquino Alfredo Ernesto

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Proyecto: Reconociendo Residuos con Machine Learning

# data[].attributes.subject
Proyecto: Reconociendo Residuos con Machine Learning

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Contenido curricular que se aborda:
Educación ambiental, alfabetización digital, pensamiento computacional, clasificación de objetos y aprendizaje automático.

Año / Edad de los estudiantes:
3º año de secundaria (14–15 años).

Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine (Google)

Descripción del proyecto:
El proyecto propone que los estudiantes entrenen un modelo de Machine Learning que permita reconocer distintos tipos de residuos (plástico, papel, metal u orgánico) a partir de imágenes capturadas con la webcam o cargadas desde la computadora.
El objetivo es reflexionar sobre el impacto ambiental, trabajar la clasificación de materiales y comprender cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial entrenados con datos reales.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción al concepto de IA y Machine Learning mediante videos y ejemplos del entorno cotidiano.

2. Análisis de problemas ambientales de la comunidad y la importancia de separar residuos.

3. Recolección de imágenes para entrenar el modelo (fotos tomadas por los estudiantes).

4. Entrenamiento del modelo en Teachable Machine clasificando los residuos en cuatro clases.

5. Prueba y mejora del modelo ajustando el entrenamiento si fuera necesario.

6. Creación de una pequeña aplicación con App Inventor o Scratch que use el modelo entrenado.

7. Presentación de los proyectos y reflexión sobre sesgos, ética y usos reales.

Resultados esperados:

Comprender el funcionamiento básico del aprendizaje automático supervisado.

Fomentar la conciencia ambiental y el desarrollo de soluciones reales.

Desarrollar pensamiento crítico sobre el uso ético de la IA.

Promover una experiencia interdisciplinaria integrando computación, ciudadanía y ciencias.

Crear una aplicación funcional que muestre la clasificación del residuo según el modelo entrenado.

Firma: Guaraz Jorge Luis

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Nombre del proyecto: Detectando emociones con Machine Learning.

Materia que se trabaja: Biología y Matemática (emociones humanas y análisis de datos)

Curso / edad: 3° año – 15 a 16 años.

Herramienta de ML que usamos: Teachable Machine (Google)

Qué van a hacer los estudiantes:

1. Aprender qué son las emociones y cómo se ven en la cara.

2. Sacarse fotos mostrando diferentes emociones (felicidad, tristeza, enojo, sorpresa).

3. Subir las fotos a la computadora y enseñar al programa a reconocerlas.

4. Probar el programa con nuevas fotos y ver si adivina la emoción.

5. Hablar sobre lo que aprendieron y cómo funciona el programa.

Qué se espera que logren:

Entender cómo la computadora puede aprender a reconocer cosas (patrones).

Practicar observación, análisis y pensamiento crítico.

Relacionar tecnología con emociones y ciencias.

Docente a cargo: Aramendi Ulises.

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Proyecto: El ABP como metodología para enseñar, valorar y proteger la flora tucumana.

Docente a cargo: Frías Silvana Lorena - DNI 33.375.253

Curso / Año: 3° Año

Duración del proyecto: 1 mes (8 clases estimadas)

Fecha de presentación: 30/10/2025

Tema general: Conservación, cultivo y aprovechamiento sostenible de las plantas nativas.

Pregunta guía / disparadora:

¿De qué manera le doy valoración a la vegetación nativa?

Subpreguntas:

●       ¿Qué nos aporta la vegetación nativa en nuestra vida cotidiana?

●       ¿En qué nos beneficia su cultivo o consumo?

●       ¿Cómo contribuye al equilibrio del planeta?

Fundamentación

En nuestra comunidad se observa una pérdida progresiva de especies vegetales nativas, reemplazadas por plantas exóticas o invasoras. Este fenómeno genera desequilibrios ecológicos, pérdida de biodiversidad y una menor disponibilidad de recursos para la fauna local.
Además, se observa un desconocimiento creciente sobre las propiedades medicinales, alimenticias y ornamentales de estas especies, que forman parte de la identidad y la cultura de nuestros pueblos.

El presente proyecto busca promover la conservación y valorización de las plantas nativas de Tucumán, a través de un proceso de aprendizaje colaborativo y reflexivo, empleando la metodología del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP).
La propuesta se articula con los principios del Programa PLaNEA, que impulsa una nueva forma de enseñar y aprender basada en:

●       La participación activa de los estudiantes.

●       La resolución de problemas reales.

●       El trabajo interdisciplinario y colaborativo.

●       El fortalecimiento de las trayectorias escolares con sentido y pertenencia.

Objetivos

●       Objetivo general:

Fomentar en los estudiantes la valoración, el conocimiento y la conservación de las plantas nativas de Tucumán, integrando saberes científicos, técnicos y culturales a través del ABP.

●       Objetivos específicos:

•         Identificar las especies vegetales nativas presentes en el entorno local.

•         Analizar los beneficios ecológicos, económicos y sociales de la vegetación nativa.

•         Diseñar y ejecutar acciones de concientización ambiental dentro de la escuela y la comunidad.

•         Desarrollar habilidades de investigación, comunicación y trabajo colaborativo.

•         Promover el pensamiento crítico y el respeto por la biodiversidad regional.

Desarrollo del proyecto

1.    Fase de preparación

Presentación del desafío:
Se plantea a los estudiantes la problemática ambiental vinculada a la pérdida de plantas nativas y la introducción de especies exóticas.
El desafío consiste en promover la conservación y valorización de la flora local a través de la investigación, la producción de materiales y la acción comunitaria.

2.Saberes previos:
Los alumnos comparten ideas y experiencias sobre:

•         Qué entienden por “planta nativa”.

•         Qué especies conocen en su entorno.

•         Si reconocen usos medicinales o alimenticios tradicionales.

Formación de equipos

Se conforman grupos de 4 a 5 estudiantes, con los siguientes roles:

●       Investigador/a: búsqueda y análisis de información.

●       Comunicador/a: redacción y difusión del proyecto.

●       Diseñador/a: producción visual del producto final.

●       Coordinador/a: organización del grupo.

●       Evaluador/a: registro del proceso y autoevaluación.

Definición del producto final

El producto final será una campaña escolar y comunitaria de concientización junto al municipio de la localidad sobre la importancia de las plantas nativas, que incluirá:

●       Un mural informativo o jardín demostrativo con especies locales.

●       Una muestra escolar con afiches, videos y presentaciones orales.

●       Una guía digital (PDF o blog) con fichas de plantas nativas de la región.

●       Plantar árboles en los lugares públicos de la comunidad, los cuales sean beneficiosos a futuro para el planeta y la humanidad.

Organización y planificación (cronograma tentativo)

Etapa

Actividades

Duración (horas)

Preparación

Presentación del desafío y conformación de equipos

1 clase

Investigación

Búsqueda y análisis de información sobre plantas nativas

2 clases

Producción

Diseño de materiales y campaña de sensibilización

3 clases

Presentación

Exposición a la comunidad escolar

1 clase

Evaluación

Autoevaluación y metaprendizaje

1 clase

Búsqueda, análisis y síntesis de la información

Fuentes de información:

●       Materiales del Ministerio de Ambiente o de la Secretaría de Medio Ambiente de Tucumán.

●       Entrevistas a pobladores, viveros locales y especialistas en botánica.

●       Observaciones directas en calles, plazas y reservas naturales.

Síntesis esperada:
Los estudiantes identificarán las especies nativas de su zona y analizarán sus beneficios:

●       Ecológicos: retención de suelo, refugio para fauna, menor consumo de agua.

●       Económicos: usos medicinales, alimenticios, ornamentales.

●       Socioculturales: identidad cultural, transmisión de saberes ancestrales, educación ambiental.

Elaboración del producto final

Cada grupo elaborará materiales como:

●       Fichas informativas de especies nativas.

●       Afiches o videos educativos.

●       Diseño del mural o jardín nativo.

●       Preparación de la muestra final y actividades de concientización.

Presentación del proyecto

Se realizará una feria escolar titulada “Raíces que nos sostienen”, donde los equipos presentarán sus producciones a la comunidad educativa y a las familias, reflexionando sobre la importancia de proteger y revalorizar la flora nativa.

Respuesta a la pregunta inicial

Al finalizar el proceso, los estudiantes podrán responder con argumentos y evidencias a:

¿Qué beneficios nos aporta la vegetación nativa?

Concluyendo que las plantas nativas:

●       Mantienen el equilibrio ambiental y la biodiversidad.

●       Embellecen el entorno con bajo mantenimiento.

●       Representan parte de la identidad cultural tucumana.

●       Permiten rescatar saberes ancestrales y prácticas sostenibles.

Evaluación y metaprendizaje

Instrumentos:

Planilla de seguimiento del proceso:

N° de actividad

Duración real

Funcionó bien…

Funcionó regular…

Sugerencias de mejora

Criterios de evaluación:

●       Participación activa y responsabilidad individual.

●       Trabajo colaborativo y comunicación grupal.

●       Relevancia y calidad de la información recolectada.

●       Creatividad e innovación en la campaña.

●       Reflexión crítica sobre el aprendizaje.

●       Presentación oral, visual y escrita del proyecto.

Metaprendizaje:

Los estudiantes reflexionarán sobre:

●       Lo que aprendieron durante el proceso.

●       Las habilidades que desarrollaron.

●       Qué aspectos podrían mejorar en futuros proyectos.

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Nombre del proyecto: Predicción de hábitos de lectura en la escuela
Contenido curricular que se aborda: Estadística y probabilidad (recolección de datos, análisis), tecnología (introducción a la inteligencia artificial/ML), lengua (interpretación de resultados, presentación de conclusiones).
Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes: 3.º año de secundaria (~16-17 años)
Herramienta de ML seleccionada: Utilizaremos una herramienta visual de aprendizaje automático sin código (por ejemplo, una plataforma tipo “ML para principiantes” o Google Teachable Machine) o, si se dispone de computadoras, un notebook con librerías básicas en Python.
Actividades a desarrollar:

1. Recolección de datos: cada estudiante completa una breve encuesta sobre sus hábitos de lectura (tiempo, tipo de lectura, dispositivos, ambiente).

2. Limpieza y organización de datos en grupo: ver qué datos faltan, cómo agrupar variables.

3. Construcción del modelo ML: los estudiantes en grupos ingresan los datos en la herramienta, eligen un algoritmo de clasificación o regresión sencillo (“¿Cuántos minutos al día lees?” → predicción) y prueban diferentes variables.

4. Interpretación de resultados: ¿qué variables resultaron más relevantes? ¿Qué predice mejor?

5. Presentación final: cada grupo comparte sus hallazgos en clase, discute limitaciones, propone mejoras y reflexiona sobre la ética del uso de datos (privacidad, sesgos).
Esperables o resultados:

Un modelo funcional que prediga el tiempo de lectura aproximado basado en variables del alumnado.

Gráficos y tablas de análisis que muestren relaciones entre variables (tiempo de pantalla, ambiente, tipo de lectura).

Informe escrito o presentación oral en la que los estudiantes expliquen el proceso, sus resultados y reflexionen sobre lo aprendido — tanto en estadística/ML como en aspecto tecnológico y ético.

Publicación del proyecto en el mural colaborativo de la GalerIA ML para que otros docentes y estudiantes puedan revisarlo, comentarlo o adaptarlo.

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Nombre del proyecto: Modelando el Consumo: Predicción del Gasto Familiar en la Canasta Básica.

contenido curricular:

Teoría del Consumo: Factores determinantes del gasto (ingreso, precios, expectativas, preferencias).

Inflación y Canasta Básica: Medición del costo de vida y su impacto en diferentes estratos sociales.

Análisis de Datos Económicos: Interpretación de series de tiempo y datos de encuestas de hogares

Año del nivel secundario: 4 y 5 años.

Herramienta de ML selecionada es:Teachable Machine for Tables

Actividad

1. Definición y Variables

Definición del Problema: ¿Cómo afecta el ingreso familiar y el tamaño del hogar al gasto total en alimentos de la Canasta Básica? Recolección de Datos (ficticios o simulados) de 50 a 100 "hogares", registrando: Ingreso Mensual, Número de Miembros y Gasto Total en Alimentos.

Resultados que se esperan:

Conocimiento de ML: Los estudiantes comprenderán el Aprendizaje Supervisado de Regresión y cómo se utiliza la data histórica para estimar valores futuros.

Competencia Económica: Habilidad para relacionar conceptos teóricos (Teoría del Consumo) con su aplicación práctica.

Pensamiento Crítico: Capacidad para interpretar los parámetros del modelo en un contexto económico real.

Fabiana Pamela Ruiz Diaz

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🌿 Proyecto: “Clasificador de hojas con Machine Learning”

🎯 Objetivo

Enseñar a una computadora a reconocer diferentes tipos de hojas a partir de imágenes.

🧠 Idea básica

1. Se sacan fotos de hojas (por ejemplo: roble, sauce, eucalipto).

2. El modelo aprende sus formas y colores.

3. Luego puede predecir de qué planta es una hoja nueva.

⚙️ Etapas del proyecto

1. Recolección de datos: fotos de hojas.

2. Entrenamiento: el modelo analiza las imágenes.

3. Prueba: se le muestran hojas nuevas.

4. Predicción: dice a qué especie pertenece.

💻 Herramientas

Python 🐍

Librerías: scikit-learn o TensorFlow

App simple con Streamlit o Gradio

🔬 Aplicaciones en Biología

Identificar especies vegetales.

Analizar biodiversidad.

Detectar hojas enfermas.

📘 Ejemplo

Si el modelo ve muchas fotos de hojas de roble y de sauce,
aprende sus diferencias.
Luego, si le mostramos una hoja nueva,
“adivina” cuál es.

✨ Conclusión

El Machine Learning permite que las computadoras aprendan de la naturaleza, como un estudiante que observa y compara.

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Janeth Pavique

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Proyecto"Sistema de información contable y la IA"

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Proyecto"Sistema de información contable y la IA"

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Contenido curricular: Documentos comerciales: identificación de los distintos tipos de documentos factura, recibo,remito, nota de compra, cheque, pagaré,etc.

A través de la plataforma teachable machine, se registrará los documentos comerciales.

*Año de la escuela 5to, en la especialidad técnico en gestión y administración de las organizaciones.

*Edad del grupo de estudiantes 16 años.

*Utilizaremos teachable Machine, clasificar y diferenciar los tipos de documentos comerciales.

*Actividad:

a) Exploración a los conceptos de Machine Learning. Explicar que es y como se puede utilizar.

b)Los alumnos buscarán ejemplos de distintas transacciones de empresas del medio, ya se de bienes o servicios. Realizando en forma textual las compras o ventas según corresponda. Los cuáles se irán registrando en la carpeta.

c)Se utilizarán los ejemplos del punto b), para relacionarlo con el modelo Machine Learning.

d) Se cargarán los datos en teachable Machine para que queden registrados las distintas transacciones que se realizan según sea la empresa.

e) Este modelo, se aplicará a nuevas transacciones realizadas en las empresas.

Recursos: papel , computadora, plataforma online, conexión a internet.

Resultados

Comprensión de los conceptos de Machine Learning.

Aplicación de los documentos comerciales con el modelo Machine Learning.

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Nombre del proyecto:

El Detector de Géneros Literarios

Contenido curricular que se aborda:

Lengua y Literatura. Unidad: Géneros narrativos (Cuento policial, Ciencia Ficción, Terror). Análisis de rasgos estilísticos.

Año de la escuela secundaria / edad: 5to Año de la Escuela Secundaria / 17 años.

Herramienta de ML seleccionada: Teachable Machine - Clasificación de Texto. (Fácil de usar para la entrada de texto y el etiquetado de datos).

Actividades a desarrollar: 1. Selección y Curación: Los estudiantes seleccionarán y recopilarán ejemplos de textos cortos (párrafos de 5 a 10 líneas) de tres géneros literarios definidos (Policial, Ciencia Ficción y Terror).

2. Etiquetado de Datos: Clasificarán cada texto con la etiqueta de género correspondiente en Teachable Machine. 3. Análisis de Rasgos: Discutirán en grupo qué palabras clave, verbos o frases recurrentes (datos) son las que probablemente usará el modelo para "aprender" a clasificar cada género.

4. Entrenamiento y Prueba: Entrenarán el modelo y luego lo probarán con extractos nuevos que no haya visto para verificar su precisión.

5. Reflexión: Escribirán una conclusión sobre si el modelo de ML pudo identificar el estilo y las convenciones de cada género de manera efectiva, y analizarán sus errores.

Esperables o resultados: 1. Producto final: Un modelo funcional en Teachable Machine capaz de clasificar extractos de texto en tres géneros literarios con una alta precisión.

2. Aprendizaje: Los estudiantes habrán profundizado su comprensión de las convenciones y rasgos estilísticos de los géneros narrativos al tener que enseñárselos a una máquina (identificación de léxico específico, estructuras temporales, etc.). Habrán comprendido cómo el ML utiliza patrones en el lenguaje.

Firma: Brizuela Carolina L.

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Nombre del proyecto
Patrones espaciales y climáticos: explorando variables cuantitativas con Machine Learning

Contenido curricular que se aborda

Geografía: análisis espacial, clima y medio ambiente.

Matemática/Estadística: variables cuantitativas, correlaciones, interpretación de datos.

TIC: introducción a herramientas de aprendizaje automático.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes
4° año (16–17 años).

Herramienta de ML seleccionada
Google Teachable Machine o Google Colab (según el nivel del grupo).

Actividades a desarrollar

1. Recolección de datos climáticos de distintas localidades de Argentina (temperatura media, precipitaciones, humedad, NDVI, etc.).

2. Organización de los datos en tablas para reconocer qué variables son cuantitativas y cómo se pueden relacionar.

3. Introducción a la noción de correlación y predicción con ejemplos simples (ej.: cómo la precipitación se relaciona con la humedad del suelo o la vegetación).

4. Uso de una herramienta de ML para crear un modelo que prediga una variable a partir de otra (por ejemplo, estimar la temperatura promedio según latitud y altitud, o predecir el índice de vegetación según la lluvia).

5. Interpretación de los resultados: mapas temáticos y gráficos.

Esperables o resultados

Que los estudiantes reconozcan qué son variables cuantitativas y cómo se aplican en Geografía.

Comprender cómo los datos pueden ser procesados para identificar patrones espaciales y ambientales.

Desarrollar un modelo predictivo sencillo que vincule variables geográficas y climáticas.

Reflexionar sobre la utilidad de estas técnicas en el estudio de problemáticas territoriales actuales (cambio climático, agricultura, disponibilidad de agua).

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📌 Nombre del proyecto

“Frutas del Valle: clasificamos variedades con inteligencia artificial”

📚 Contenido curricular que se aborda

•  Ciencias Sociales: la fruticultura como actividad económica regional

•  Ciencias Naturales: características de las frutas, ciclos de cultivo

• Tecnología: uso de herramientas digitales y modelos de ML

•  Prácticas del Lenguaje: producción oral y escrita en contextos informativos

•  Matemática: organización de datos, conteo y clasificación

🎒 Edad del grupo de estudiantes

9 años – Cuarto grado de escuela primaria

🤖Herramienta de ML seleccionada

Teachable Machine (Google)

🧩 Actividades a desarrollar

1.  Exploración del entorno productivo

Conversamos sobre la fruticultura en el Alto Valle: ¿qué frutas se cultivan?, ¿cómo se trabaja?, ¿quiénes participan?

Se arma un mapa visual con imágenes y palabras clave.

2. Observación y clasificación de frutas

Se trabaja con imágenes reales de peras, manzanas y ciruelas.

Los estudiantes aprenden a identificar características (forma, color, textura).

3. Entrenamiento del modelo ML

Usamos Teachable Machine para entrenar un modelo que reconozca tres variedades de frutas.

Se prueba el modelo en clase con imágenes nuevas.

4. Campaña escolar “Conocé las frutas del Valle”

Los estudiantes diseñan afiches informativos sobre las frutas locales y presentan el modelo a otras clases.

Se reflexiona sobre el uso de la IA en actividades productivas.

🎯 Esperables o resultados

•   Comprensión básica del funcionamiento de la IA y el ML

•   Reconocimiento de la fruticultura como actividad económica local

•   Desarrollo de habilidades de observación, clasificación y comunicación

•   Apropiación de herramientas digitales desde una mirada situada

•  Participación activa en la difusión de saberes regionales

🖊️ Autora: Virginia Miranda

📍 Río Negro – Escuela primaria común

📅 Septiembre 2025

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Nombre del proyecto:

Viajeros del Tiempo con IA

Contenido curricular que se aborda:

Historia y tecnología: comprender civilizaciones antiguas a través de imágenes.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

1º año – 12/13 años.

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine.

Actividades a desarrollar:

Presentación lúdica: los estudiantes son “viajeros del tiempo”.

Entrenan un modelo con imágenes de objetos antiguos (pirámides, vasijas, monedas) y modernos (autos, celulares, edificios).

Juego: la IA debe decidir si el objeto pertenece al “pasado” o al “presente”.

Reflexión: cómo la tecnología ayuda a estudiar historia y cultura.

Esperables o resultados:

Comprender diferencias entre pasado y presente.

Aplicar ML en un desafío divertido.

Desarrollar pensamiento crítico y trabajo colaborativo.

Compartir el proyecto en la GalerIA ML como aporte creativo.

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LA ECONOMÍA SOCIAL APLICADA EN EL AULA CON LA IA

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Proyecto: “Economía social + Machine Learning: entender, visualizar y proponer”

Nivel: Secundario (ciclo básico)

Duración: 6–8 clases

Modalidad: Presencial o híbrida

Competencias trabajadas: pensamiento crítico, alfabetización digital, ciudadanía económica, trabajo colaborativo, nociones básicas de ML y ética de datos.

Objetivos

Generales

Comprender qué es la economía social y su rol en la comunidad.

Aplicar conceptos básicos de Machine Learning para explorar y analizar datos relacionados con la economía social.

Específicos

Identificar tipos de organizaciones de economía social (cooperativas, mutuales, empresas sociales, emprendimientos solidarios).

Recolectar y organizar datos simples sobre actividades económicas locales.

Realizar análisis exploratorio de datos (gráficos, tablas) y modelado simple (clasificación o clustering) con herramientas visuales o con código guiado.

Reflexionar sobre ética, sesgos y privacidad en el uso de datos y algoritmos.

Crear una propuesta de mejora/acción comunitaria basada en los hallazgos.

Recursos y herramientas

No-coding / low-code (recomendado para secundaria):

Google Colab (si hay acceso a internet): cuadernos Python listos para ejecutar.

Teachable Machine (Google) — para modelos sencillos de imagen/sonido (opcional).

Orange Data Mining — interfaz visual para hacer clustering/clasificación sin programar.

Hoja de cálculo (Google Sheets / Excel) — para recolectar y limpiar datos.

Canva / PowerPoint — para presentaciones finales.

Con algo de código (opcional, guiado).

Python + librerías: pandas, matplotlib, scikit-learn (usando Colab).

(Se entregan snippets listos para pegar y ejecutar.)

Materiales físicos:

Pizarrón, hojas, marcadores.

Dispositivos con Internet (si están disponibles).

Actividades

Inicio: lluvia de ideas: ¿Qué es economía social? ejemplos locales (15 min).

Mini-lectura + video corto (5–10 min) sobre cooperativas y emprendimientos solidarios.

Trabajo en grupos: identificar 5 ejemplos locales y decidir qué variable podrían medir (tipo, actividad, cantidad de socios, ingresos aproximados, servicios ofrecidos). (25 min)

Producto: ficha de recolección de datos (plantilla).

Clase 2 — Recolección y organización de datos (60–90 min)

Actividades

Cada grupo recoge datos (encuesta simple a actores locales, búsquedas web, entrevistas cortas) o utiliza un dataset simulado provisto por el docente.

Limpieza de datos básica en hoja de cálculo: variables, tipos, valores faltantes.

Producto: hoja de datos compartida (Google Sheet o Excel).

Clase 3 — Análisis exploratorio

Actividades

Visualizaciones sencillas: tablas, histogramas, barras, pie charts (en Sheets o Colab).

Interpretación: ¿qué tendencias se ven? ¿qué tipos predominan? (Discusión guiada).

Producto: 3 visualizaciones + conclusión corta.

Clase 4 — Introducción a ML y ejercicio práctico (90 min)

Actividades

Mini-clase: ¿qué es Machine Learning? tipos (clasificación, regresión, clustering) con ejemplos sencillos y analogías.

Actividad práctica (sin código): usar Orange para hacer un clustering de organizaciones según variables (ej.: número de socios, antigüedad, volumen de ventas).

Alternativa con Colab: ejecutar un cuaderno con scikit-learn que entrene un clasificador simple (árbol de decisión) para predecir “tipo de organización” a partir de variables.

Producto: resultado del clustering o modelo + interpretación.

Clase 5 — Ética, sesgos y propuesta de mejora (60 min)

Actividades

Debate: ¿qué problemas puede causar usar datos mal recolectados? privacidad, consentimiento, sesgo.

Cada grupo diseña una propuesta de intervención (p. ej. una campaña para fortalecer cooperativas, formación, una app de conexión entre consumidores y economía social) basada en los hallazgos.

Producto: boceto de propuesta

Presentación y evaluación

Actividades

Presentaciones grupales (5–8 min cada una) con resultados, aprendizaje y propuesta.

Evaluación peer-to-peer + rúbrica docente.

Producto final: presentación y entrega de carpeta digital con datos, visualizaciones, modelo y propuesta.

Actividades concretas y guías para el alumno

Ficha de recolección (modelo):

Nombre de la organización | Tipo (cooperativa/mutual/empresa social) | Actividad principal | Nº de socios | Ingresos (rangos) | Año de creación | Servicios ofrecidos | Observaciones.

Hoja de trabajo: Análisis exploratorio

Preguntas guiadas: ¿qué tipo predomina? ¿Qué relación hay entre antigüedad y tamaño? ¿Hay correlación entre Nº socios e ingresos (aprox.)?

Guía práctica en Orange / Colab (doc con pasos)

Cómo cargar datos, seleccionar variables, ejecutar clustering (k-means) y visualizar clusters.

En Colab: pasos para cargar CSV y ejecutar un DecisionTreeClassifier (snippet incluido abajo).

Ejemplo de snippet Python (para Colab) — listo para pegar

Código educativo corto: cargar CSV y entrenar árbol de decisión

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Supongamos que 'datos.csv' tiene columnas: 'num_socios', 'antiguedad_anos', 'ingresos_rango', 'tipo' (target)

df = pd.read_csv('datos.csv')

X = df[['num_socios','antiguedad_anos','ingresos_rango']]

y = df['tipo']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)

clf.fit(X_train, y_train)

pred = clf.predict(X_test)

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, pred))

print(classification_report(y_test, pred))

> Nota para docentes: adaptar ingresos_rango como variable numérica (ej.: 1= bajo, 2=medio, 3=alto). Entregar datos.csv simulado si no hay datos reales.

Evaluación y rúbrica (orientativa)

Criterios (0–4 puntos cada uno):

1. Calidad y limpieza de los datos recolectados (0–4).

2. Interpretación de visualizaciones y hallazgos (0–4).

3. Comprensión y explicación del ejercicio de ML (modelo o clustering) (0–4).

4. Pertinencia y factibilidad de la propuesta de mejora comunitaria (0–4).

5. Trabajo en equipo y presentación (0–4).

Escala: 16–20 Excelente; 12–15 Bueno; 8–11 Satisfactorio; <8 Insuficiente.

Sugerencias de datasets y actividades si no hay acceso local

Dataset simulado: crear 30–50 filas con variables de ejemplo (puedo generar uno para vos si querés).

Actividad alternativa: analizar datos públicos (p. ej. estadísticas municipales, ferias regionales, padrones de cooperativas si existen) — siempre verificá la licencia y respetá privacidad.

Uso de Teachable Machine: solicitar fotos de productos de emprendedores locales (con permiso) y entrenar un clasificador de tipos de productos (ropa, alimentos, artesanías). Muy visual y motivador.

Ética y privacidad

Pedir consentimiento para entrevistas/registro de datos.

No publicar datos personales (nombres, direcciones, teléfonos) sin permiso explícito.

Reflexionar en clase: ¿qué decisiones tomaría un algoritmo si el dataset tiene sesgos? (ej.: priorizar organizaciones grandes podría invisibilizar iniciativas nuevas).

Adaptaciones y extensiones

Mayor profundidad (orientado a aulas con conocimientos de programación): introducir validación, métricas (precisión, recall), importancias de características, exportar modelo.

Corto / taller de 2 sesiones: enfoque sólo en recolección y visualización + propuesta.

Interdisciplinario: vincular con Economía (modelos de negocio), Geografía (mapear iniciativas), Lengua (redacción de entrevistas), Tecnología.

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Nombre del Proyecto:

Formarse con ayuda de Machine Learning en recolección de datos

Área: Proyecto de Investigación en Contexto

Contenido curricular que se aborda:

Técnicas de recolección de datos (encuesta, entrevista, observación).

Uso de herramientas digitales para procesar y analizar información.

Introducción al pensamiento computacional y al uso de la inteligencia artificial aplicada al análisis de datos.

Año / edad del grupo:

6° año de la Escuela Secundaria

Estudiantes de 17 y 18 años

Herramienta de Machine Learning seleccionada:

Orange Data Mining: software gratuito con interfaz visual para analizar datos, armar encuestas y graficar resultados.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción teórica: explicación de qué es el machine learning y cómo se aplica al análisis de datos.

2. Diseño de instrumentos de recolección:

Encuesta breve (ej.: sobre Problemáticas Sociales y Ambientales).

Entrevista exploratoria a un compañero.

Observación (ej.: relacionada a las Problemáticas Sociales y Ambientales).

3. Recolección de datos: los estudiantes aplican encuestas, observan, registran y entrevistan.

4. Carga y organización de datos en planilla (Excel/Google Sheets).

5. Análisis con ML en Orange:

Clasificación de respuestas (ej.: sí hay respuestas similares).

Agrupamientos (clústeres de intereses).

Visualización en gráficos.

6. Discusión e interpretación: comparación entre lo observado/entrevistado y lo que el algoritmo agrupó.

7. Reflexión final: beneficios y límites de usar ML en investigación escolar.

Resultados esperables:

Que los estudiantes diseñen y apliquen técnicas de recolección de datos.

Que logren organizar e interpretar información empírica.

Que experimenten con una herramienta de ML para clasificar y agrupar datos de manera visual.

Que desarrollen una mirada crítica sobre el uso de IA en Ciencias Sociales y Naturales.

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Frogel, Abrahan S.-ML en la Electricidad Básica domiciliaria 

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Frogel, Abrahan S.-ML en la Electricidad Básica domiciliaria 

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Proyecto: Electricidad básica en el hogar + Machine Learning

Nivel: Educación Secundaria — Modalidad Técnico Electromecánico

Competencias clave: comprensión de conceptos de electricidad (corriente, tensión, resistencia, circuitos domésticos), seguridad eléctrica, recolección y análisis de datos, introducción práctica a Machine Learning (ML) aplicado a consumo y comportamiento de aparatos domésticos.

Fundamentación;

Combinar la enseñanza tradicional de electricidad con herramientas de ciencia de datos y ML permite a los estudiantes conectar la teoría (ley de Ohm, circuitos, medidas) con aplicaciones reales: optimización del consumo, detección de patrones y toma de decisiones tecnológicas. Además, desarrolla pensamiento computacional, trabajo en equipo y habilidades de laboratorio.

Objetivos;

* Generales

Aplicar conceptos de electricidad básica en el contexto de un domicilio.

Introducir a los estudiantes en el proceso completo de ML: recolección de datos, limpieza, modelado y evaluación.

* Específicos

Medir tensión, corriente y potencia de pequeños aparatos y circuitos simulados.

Diseñar e instalar un prototipo seguro para recolectar datos de consumo (simulación o sensores de baja tensión).

Crear un dataset y entrenar modelos sencillos (clasificación/regresión) para predecir consumo o identificar qué electrodoméstico está funcionando.

Interpretar resultados y proponer mejoras para eficiencia energética.

Resultados de aprendizaje (al finalizar)

Explicar la relación entre tensión, corriente, resistencia y potencia en circuitos domésticos.

Operar instrumentos de medida básicos (multímetro, pinza amperométrica) con seguridad.

Recolectar, organizar y analizar datos eléctricos.

Construir e interpretar un modelo simple de ML (p. ej. árbol de decisión o regresión lineal).

Comunicar conclusiones y propuestas de mejora energética de forma técnica y crítica.

Enfoque metodológico y fases del proyecto

Fase A — Introducción y teoría (2–3 clases)

Repaso: Ley de Ohm, circuitos serie/paralelo, potencia eléctrica.

Seguridad eléctrica: normativas básicas, EPP, cómo trabajar con protoboard y fuentes de baja tensión.

Presentación del problema: “¿Cómo podemos usar datos y ML para entender el consumo en una vivienda?”

Fase B — Diseño experimental y recolección de datos (4–6 clases prácticas)

Montaje de un banco de pruebas: fuentes DC (12V), resistencias que representen cargas, “simulación” de electrodomésticos (bombilla LED, ventilador pequeño, resistencia calefactora pequeña), sensores.

Variables a recolectar: timestamp, voltaje (V), corriente (A), potencia (W calculada), estado de cada aparato (on/off), temperatura ambiente (opcional), ubicación (habitación ficticia), evento (encendido/apagado).

Fase C — Preparación y análisis de datos (2–3 clases)

Limpieza de datos: manejo de valores faltantes, filtrado de ruido, cálculo de potencia.

Visualización básica: gráficos de consumo por hora, por aparato.

División en entrenamiento/testing.

Objetivos de ML posibles:

Clasificación: Identificar qué electrodoméstico está encendido según señales eléctricas.

Regresión: Predecir el consumo (W) en los próximos minutos/hora.

Modelos sencillos y apropiados para ciclo básico:

Árbol de decisión / Random Forest (explicativo).

k-NN (fácil de entender).

Regresión lineal (para consumo continuo).

Entrenamiento, evaluación simple (accuracy, MAE), interpretación.

Fase E — Presentación y mejoras (1–2 clases)

Presentación de resultados en equipo.

Propuestas: medidas de ahorro, alertas, visualizador simple (dashboard).

Actividades concretas (por sesión / entregables)

Actividad 1 — Diagnóstico (1 clase): pretest de conceptos eléctricos y encuesta sobre hábitos en el hogar.

Actividad 2 — Banco de pruebas (2–3 clases): armar circuitos seguros y registrar lecturas manuales o con Arduino.

Actividad 3 — Dataset (1 clase): organizar archivo CSV con las columnas sugeridas.

Actividad 4 — Análisis exploratorio (1 clase): gráficos y estadísticas básicas.

Actividad 5 — Modelado (2 clases): implementar modelo en Google Colab / Python o en software visual (Orange).

Actividad 6 — Informe y exposición (1 clase): informe técnico + póster o presentación.

Entregables por equipo: dataset (CSV), notebook o script con el modelo, informe técnico (3–5 páginas), presentación oral (10 min).

Material didáctico y seguridad

Fichas de seguridad eléctrica, guantes dieléctricos si se trabaja con tensiones mayores, kit de primeros auxilios.

Esquema de dataset (ejemplo CSV)

timestamp,voltaje_V,corriente_A,potencia_W,ap1_on,ap2_on,ap3_on,habitación

Ejemplo de filas:

2025-09-01 08:00:00,230,0.5,115,1,0,0, cocina

2025-09-01 08:05:00,230,0.0,0,0,0,0, sala

(Si se usan tensiones e instal. de pruebas, ajustar unidades a 12V/24V según prototipo.)

8. Propuesta de algoritmos y pseudocódigo (sencillo)

Clasificador de electrodoméstico (árbol de decisión)

1. Cargar CSV, seleccionar features: voltaje, corriente, potencia, hora_del_día.

2. Dividir datos en train/test (80/20).

3. Entrenar Decision TreeClassifier.

4. Evaluar con accuracy, confusion matrix.

5. Interpretar reglas (ej.: si corriente > 0.8A y potencia ~100W → lámpara cocina).

(Se sugiere usar Google Colab con código guiado para que estudiantes ejecuten paso a paso.)

Evaluación

Criterios (rubrica breve)

Comprensión teórica (25%): pruebas y explicación de conceptos eléctricos.

Práctica y seguridad (20%): montaje de banco, cumplimiento normas de seguridad.

Calidad de datos (15%): formato, limpieza, documentación del dataset.

Modelo y análisis (25%): implementación, métricas, interpretación.

Comunicación (15%): informe, presentación y propuestas de mejora.

Instrumentos

Observación en laboratorio, controles escritos, entrega de archivos, presentación final.

Actividades para distintos niveles dentro del grupo

Alumnos con más habilidades en programación: implementar el ML en Python.

Alumnos con enfoque técnico: montaje de sensor y adquisición de datos.

Alumnos con enfoque comunicacional: diseño del informe, infografías y recomendaciones al hogar.

Seguridad y consideraciones éticas

Nunca trabajar con la red eléctrica domiciliaria sin supervisión y autorización. Preferir prototipos con fuentes de baja tensión (12 V) o simulaciones.

Respetar privacidad: si se usan datos reales de hogares, anonimizar y pedir consentimiento.

Enseñar limitaciones del ML: sesgos, errores de predicción, responsabilidad en decisiones.

Extensiones / proyectos de profundización

Implementar alerta por SMS/Telegram cuando consumo supera umbral (uso de IoT).

Optimización de horarios de uso (scheduler) para reducir demanda pico.

Integrar generación renovable simulada (paneles) y modelar balance energético.

Guión de clase y calendario (sugerido 8 semanas)

Semana 1: Introducción, teoría y seguridad (2 clases).

Semana 2: Montaje banco de pruebas y sensores (2 clases).

Semana 3: Recolección datos (1–2 clases) + generación dataset.

Semana 4: Limpieza y visualización (2 clases).

Semana 5: Introducción a ML y entrenamiento (2 clases).

Semana 6: Evaluación de modelos y ajustes (1–2 clases).

Semana 7: Preparación de informe y presentaciones (1 clase).

Semana 8: Exposiciones y devolución (1 clase).

Materiales entregables por el docente (plantillas)

Hoja de recolección de datos (CSV template).

Notebook de Google Colab con celdas para ejecutar (código comentado).

Rubrica de evaluación descargable.

(Si deseas, preparo esas plantillas en Colab / CSV — dime si quieres que las genere.)

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Proyecto: Predicción del rendimiento escolar con Machine Learning

1. Datos generales

Nivel: Secundaria (5º año)

Estudiantes: 17 años

Duración estimada: 4 a 5 clases de 80 minutos

2. Objetivos de aprendizaje

•Comprender qué es Machine Learning y cómo se aplica en la vida real.

•Utilizar herramientas digitales (Python, Google Colab, scikit-learn).

•Analizar datos para obtener conclusiones.

•Reflexionar sobre el impacto social y ético de la IA en educación.

3. Contenidos curriculares

•Matemática: estadística descriptiva, regresión, probabilidad.

•Informática: programación básica en Python, manejo de librerías.

•Ciencias sociales: análisis de factores socioeducativos.

•Educación digital: pensamiento computacional y ética digital.

4. Desarrollo de las clases

Clase 1 – Introducción y planteo del problema

Actividad docente: Explica qué es Machine Learning con ejemplos cotidianos (Netflix, Spotify, Google Maps).

Actividad estudiante: Debate grupal: ¿Qué factores influyen en el rendimiento escolar?

Producto: listado de hipótesis iniciales.

Clase 2 – Recolección y exploración de datos

Actividad docente: Presenta un dataset simulado (ej.: horas de estudio, sueño, asistencia, uso de celular, nota final).

Actividad estudiante:

Cargar el dataset en Google Colab.

Hacer gráficos simples (dispersión, barras) y calcular promedios.

Producto: informe breve con patrones encontrados.

Clase 3 – Construcción del modelo

Actividad docente: Explica paso a paso cómo funciona un modelo de regresión o árbol de decisión.

Actividad estudiante:

Dividir datos en entrenamiento y prueba.

Entrenar un modelo en scikit-learn.

Producto: primer modelo que predice calificaciones.

Clase 4 – Evaluación y discusión

Actividad docente: Muestra cómo comparar predicciones con resultados reales.

Actividad estudiante:

Analizar qué variables influyen más en el rendimiento.

Reflexionar en grupos: ¿es justo usar IA para predecir éxito escolar?

Producto: presentación grupal de resultados y reflexiones.

Clase 5 (opcional) – Presentación final

Cada grupo expone:

1. Sus hallazgos estadísticos.

2. Su modelo de predicción.

3. Reflexiones sobre el impacto ético y social.

5. Recursos necesarios

Computadoras con acceso a internet.

Google Colab (gratuito).

Librerías de Python: pandas, matplotlib, scikit-learn.

Dataset educativo simulado (provisto por el docente).

6. Resultados esperados

Los estudiantes comprenden cómo un algoritmo aprende de los datos.

Aplican conocimientos de matemáticas y programación en un problema real.

Desarrollan pensamiento crítico frente a predicciones y sesgos de IA.

Elaboran un producto final (informe + presentación).

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1. Nombre del proyecto

"Prediciendo el éxito de una canción con Machine Learning".

2. Contenido curricular que se aborda

Matemática: estadística y probabilidad (análisis de datos, variables, correlaciones).

Ciencia y tecnología: inteligencia artificial, algoritmos y aprendizaje automático.

Comunicación: interpretación de gráficos y presentación de resultados.

Ciudadanía digital: uso responsable de tecnologías emergentes.

3. Nivel y grupo de estudiantes

5to año de secundaria (15 años)

4. Herramienta de ML seleccionada

Google Teachable Machine (sencilla, visual e intuitiva).

Alternativa: Orange Data Mining (para análisis con diagramas de flujo).

5. Actividades a desarrollar

1. Introducción teórica:

Breve explicación de qué es el Machine Learning y ejemplos cotidianos (Spotify, Netflix, TikTok).

Debate sobre cómo la IA influye en lo que escuchamos, vemos o compramos.

2. Selección de dataset:

Se trabajará con un conjunto de datos de canciones (género, duración, tempo, popularidad).

Los estudiantes pueden agregar canciones que les gustan y clasificarlas como “éxito” o “no éxito”.

3. Entrenamiento del modelo:

Usar Teachable Machine para entrenar un clasificador que prediga si una canción puede ser popular en función de sus características.

4. Prueba y validación:

Los estudiantes ingresan nuevas canciones y el modelo predice si serían “éxito” o no.

Se discute por qué a veces falla y qué significa eso sobre los algoritmos.

5. Reflexión y aplicación:

Los estudiantes exponen los resultados en equipos.

Discusión sobre las limitaciones de la IA (no puede medir gustos personales, contexto cultural, marketing, etc.).

6. Resultados esperables

Cognitivos:

Comprender el concepto básico de Machine Learning (entrenamiento, prueba, predicción).

Aplicar estadísticas básicas en un contexto real (canciones).

Procedimentales:

Entrenar y usar un modelo sencillo de ML.

Manejar herramientas digitales accesibles (Teachable Machine / Orange).

Actitudinales:

Desarrollar pensamiento crítico frente a la tecnología.

Trabajar en equipo para analizar problemas del mundo real.

Reflexionar sobre el impacto de la IA en la vida cotidiana.

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Distribución y expansión de los procesos productivos rurales. Tensiones y conflictos de los actores sociales en el espacio rural (Catamarca)

Contenido curricular

Procesos productivos en el espacio rural.

Distribución territorial de las actividades económicas.

Conflictos y tensiones sociales en torno al uso del suelo.

Análisis crítico del rol de los actores sociales en la transformación del espacio rural.

6° año del Nivel Secundario, modalidad Ciencias Sociales y Humanidades (17-18 años).

Canva y Google Drive para la construcción colaborativa de material digital. Se complementa con mapas interactivos (Google My Maps) y actividades en papel. Machine Learning for kids.

Actividades

Lectura y análisis de textos académicos y periodísticos sobre el agro en Catamarca.

Elaboración de mapas conceptuales en Canva para organizar ideas.

Trabajo en grupos con mapas digitales (Google My Maps) para identificar distribución de procesos productivos.

Debate en clase sobre conflictos socioambientales en el espacio rural.

Producción final: informe o presentación grupal integrando la información trabajada.

Resultados esperables

Comprensión de la distribución y expansión de los procesos productivos rurales en Catamarca.

Identificación de actores sociales y análisis de sus tensiones y conflictos.

Desarrollo de competencias críticas para interpretar dinámicas territoriales.

Producción de un material digital y/o escrito que sintetice los aprendizajes.

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Nombre del proyecto: Aprendiendo los biomas con machine learning

Espacios curriculares: Geografia y tecnología

Contenido curricular que se aborda: Biomas en argentina

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes: 3° año/ 14-15 años

Herramienta de ML seleccionada: Teachable machine - entrenamiento de modelos de clasificación por imágenes

Actividades a desarrollar

1. Introducción al tema: Presentación sobre los diferentes tipos de biomas que se presentan en nuestro territorio y su desarrollo en función del clima de cada espacio.

2. Conceptos básicos de ML: Breve explicación de cómo una máquina puede aprender a clasificar imágenes mediante ejemplos.

3. Recolección de datos: Los estudiantes buscaran  imágenes de  diferentes fuentes sobre los biomas (selva, bosque, estepa,etc).

4. Entrenamiento del modelo: Utilizar Teachable Machine para entrenar un modelo que clasifique las imágenes seleccionadas por los alumnos.

Probar el modelo con imágenes nuevas con la finalidad de verificar y hacer ajustes si fuera necesario.

6. Reflexión y discusión: Debate grupal sobre la utilidad de estas herramientas para aprender a diferenciar los biomas y posibles aplicaciones a otros contenidos

Esperables o resultados:

·         Comprender los conceptos básicos del ML y su aplicación para comprender los espacios reales

·         Aprender  los biomas que presenta  nuestro territorio a partir del uso de la búsqueda y selección de imagenes.

·         Construcción de un proyecto de Teachable Machine con imágenes.

·         Evaluación del modelo generado mediante ensayo y error, con muestras similares a las de entrenamiento.

·         Reflexión sobre su uso y posibles aplicaciones en otros contenidos.

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Rodríguez Ivana Maribel. “Descubriendo a los primeros homínidos” Para alumnos de 1° años, edad 12-13 años. 2)Justificación: El estudio de los homínidos permite comprender los orígenes de la humanidad, sus avances culturales y tecnológicos. A través de mapas y líneas de tiempo los estudiantes podrán visualizar los cambios y procesos históricos.#3) Objetivos : Reconocer las principales especies de homínidos y sus características. Elaborar una línea de tiempo de la evolución de los homínidos. Representación gráfica. Comprender la importancia de la evolución. -4) Contenidos: Evolución de los homínidos (Australopithecus, Homo habilis, Homo erectus, Homo neanderthalensis, Homo sapiens). uso del fuego, herramientas, arte rupestre. #5)Línea de tiempo: ordenar cronológicamente a los homínidos con ilustraciones, fechas y descubrimientos.6)Actividades 1.Búsqueda de información. Ficha de homínido: completar datos (nombre, antigüedad,descubrimientos, características físicas y culturales) Línea de tiempo ilustrada: ordenar los homínidos.Mural colaborativo con mapa.

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Nombre del proyecto: “Resolviendo ecuaciones con IA”

Contenido curricular que se aborda:

Ecuaciones de primer y segundo grado

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

3° año / 14-15 años

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (para clasificar respuestas correctas e incorrectas) o Machine Learning for Kids

Actividades a desarrollar:

1. Introducción a los conceptos básicos de ecuaciones.

2. Entrenamiento de un modelo de ML para reconocer patrones en las soluciones de las ecuaciones.

3. Resolución de ejercicios por parte de los estudiantes y verificación automática mediante el modelo.

4. Análisis de resultados y retroalimentación del modelo.

Esperables o resultados:

Que los estudiantes identifiquen errores y aciertos en sus resoluciones de manera autónoma.

Desarrollo de pensamiento lógico y habilidades de resolución de problemas.

Familiarización con herramientas de Machine Learning aplicadas a Matemática.

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Título del Proyecto:

“Reconocimiento de Emociones con Machine Learning”

Objetivo:

- Introducir a los estudiantes de cuarto grado en los conceptos básicos de Machine Learning (ML) a través de un proyecto práctico y divertido.

- Desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas utilizando tecnología.

Descripción del Proyecto:

1. Recolección de Datos: Los estudiantes recopilarán imágenes o videos de rostros humanos que expresen diferentes emociones (por ejemplo, felicidad, tristeza, sorpresa). Etiquetarán estas imágenes con las emociones correspondientes.

2. Entrenamiento del Modelo: Utilizarán una plataforma de ML como Google’s Teachable Machine o Scratch para entrenar un modelo que reconozca emociones en los rostros.

El modelo aprenderá a identificar patrones faciales asociados con cada emoción.

3. Pruebas y Evaluación:

Los estudiantes probarán el modelo con nuevas imágenes o videos para evaluar su precisión. Analizarán los resultados, identificarán errores y discutirán cómo mejorar el modelo.

4. Presentación:

Los estudiantes crearán presentaciones o informes sobre su proyecto, explicando el proceso de creación del modelo, los desafíos encontrados y los resultados obtenidos.

Habilidades Desarrolladas:

- Pensamiento Computacional: Los estudiantes aprenderán a descomponer problemas y diseñar soluciones utilizando tecnología.

- Análisis Crítico:

Evaluarán la efectividad del modelo y propondrán mejoras basadas en los resultados.

- Colaboración:

Trabajarán en equipo para recopilar datos, entrenar el modelo y analizar los resultados.

Recursos:

- Plataformas de ML para educación (Teachable Machine, Scratch)

- Dispositivos con cámaras (tabletas, cámaras digitales)

- Acceso a internet para investigación y uso de herramientas en línea

Evaluación:

- Participación en clase y contribución al proyecto.

- Calidad y precisión del modelo de reconocimiento de emociones.

- Presentaciones y capacidad para explicar el proceso y los resultados.

Este proyecto fomenta el aprendizaje activo y la aplicación de conceptos de ML en un contexto relevante y atractivo para los estudiantes de cuarto grado.

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Nombre del proyecto:
"Clasificando hojas con machine learning: descubriendo la biodiversidad local"

Contenido curricular que se aborda:
Biología: clasificación de organismos, biodiversidad, uso de TIC aplicadas a las ciencias naturales.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:
3.º año de secundaria (14-15 años).

Herramienta de ML seleccionada:
Google Teachable Machine.

Actividades a desarrollar:

1. Los estudiantes recolectarán diferentes hojas de árboles/plantas del entorno escolar o de sus hogares.

2. Se tomarán fotografías y se organizarán en carpetas.

3. Usando Teachable Machine, entrenarán un modelo de clasificación de imágenes con al menos 3 categorías (por ejemplo: hojas de roble, eucalipto y ligustro).

4. Probarán el modelo cargando nuevas fotos para ver si la clasificación funciona correctamente.

5. Se discutirán los errores del modelo y cómo influyen la calidad y cantidad de datos en el entrenamiento.

6. Elaborarán un breve informe con los resultados y conclusiones.

Resultados esperables:

Que los estudiantes comprendan cómo funciona un modelo de Machine learning para clasificar imágenes.

Que reflexionen sobre la importancia de los datos (calidad, sesgos, diversidad).

Que relacionen la tecnología con la biología, viendo el potencial de la IA para el estudio de la biodiversidad.

Como producto final, un modelo de ML entrenado por ellos y un informe grupal.

Firma / Autora:
Laura Garcete – Estudiante de 3.º año del profesorado de Biología.

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NOMBRE DEL PROYECTO:

"CUENTO EXPRESO con ML"

Implementar un sistema que permita a los estudiantes de secundaria explorar, recomendar y compartir cuentos que expresen sentimientos, estados de ánimo, emociones mediante técnicas de Machine Learning, fomentando la creatividad y el aprendizaje transversal.

CONTENIDO CURRICULAR QUE SE ABORDA:

Lengua y Literatura: lectura y análisis literario, comprensión de textos, producción de textos literarios.

Tecnología: Programación, entrenamiento de ML, clasificación de datos.

Ética y ciudadanía digital: uso inteligente y responsable de la IA, revisión de sesgos.

HERRAMIENTAS DE ML SELECCIONADAS:

*Scratch: para crear un programa que permita clasificar cuentos por genero, emoción o sentimientos y tema a partir de características comunes.

*mBlock: para permitir configurar búsqueda y recomendación de cuentos.

*Teachable Machine: entrenamiento de modelos que permitan el agrupamiento de cuentos reconociendo palabras, frases, emociones, etc. en los cuentos.

ACTIDADES A DESARROLLAR:

Búsqueda, selección y recolección de cuentos en diversos formatos, digitalización de textos. (inclusive textos producidos por los estudiantes)

ESPERABLES:

El objetivo de este proyecto es fomentar la creatividad, el autoaprendizaje y el aprendizaje colaborativo en los estudiantes, y, al mismo tiempo que desarrollen habilidades digitales y un pensamiento critico a la hora de seleccionar la información.

NIVEL EDUCATIVO: 4to año de secundaria, edades de 15 a 17 años.

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Título del Proyecto:

“Reconocimiento de Emociones con Machine Learning”

Objetivo:

- Introducir a los estudiantes de cuarto grado en los conceptos básicos de Machine Learning (ML) a través de un proyecto práctico y divertido.

- Desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas utilizando tecnología.

Descripción del Proyecto:

1. *Recolección de Datos:* * Los estudiantes recopilarán imágenes o videos de rostros humanos que expresen diferentes emociones (por ejemplo, felicidad, tristeza, sorpresa). * Etiquetarán estas imágenes con las emociones correspondientes.

2. *Entrenamiento del Modelo: Utilizarán una plataforma de ML como Google’s Teachable Machine o Scratch para entrenar un modelo que reconozca emociones en los rostros.

El modelo aprenderá a identificar patrones faciales asociados con cada emoción.

3. Pruebas y Evaluación:

Los estudiantes probarán el modelo con nuevas imágenes o videos para evaluar su precisión. Analizarán los resultados, identificarán errores y discutirán cómo mejorar el modelo.

4. Presentación:

Los estudiantes crearán presentaciones o informes sobre su proyecto, explicando el proceso de creación del modelo, los desafíos encontrados y los resultados obtenidos.

Habilidades Desarrolladas:

- Pensamiento Computacional: Los estudiantes aprenderán a descomponer problemas y diseñar soluciones utilizando tecnología.

- Análisis Crítico:

Evaluarán la efectividad del modelo y propondrán mejoras basadas en los resultados.

- Colaboración:

Trabajarán en equipo para recopilar datos, entrenar el modelo y analizar los resultados.

Recursos:

- Plataformas de ML para educación (Teachable Machine, Scratch)

- Dispositivos con cámaras (tabletas, cámaras digitales)

- Acceso a internet para investigación y uso de herramientas en línea

Evaluación:

- Participación en clase y contribución al proyecto.

- Calidad y precisión del modelo de reconocimiento de emociones.

- Presentaciones y capacidad para explicar el proceso y los resultados.

Este proyecto fomenta el aprendizaje activo y la aplicación de conceptos de ML en un contexto relevante y atractivo para los estudiantes de cuarto grado.

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"EcoData: Un Viaje Interactivo por la Economía del Estado Nación"

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“Movimiento Inteligente: Analizando el Rendimiento en Educación Física con IA”

Contenido curricular que se aborda:

Evaluación del desempeño físico (velocidad, resistencia, flexibilidad, fuerza).

Biomecánica básica y patrones de movimiento.

Interpretación de datos y estadísticas aplicadas al rendimiento deportivo.

Fomento de hábitos saludables y conciencia corporal.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

3er año de secundaria / 15-16 años

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (por su facilidad para entrenar modelos de imagen y video, y su interfaz intuitiva).

Actividades a desarrollar:

1. Introducción y sensibilización: explicar cómo funciona la IA y el ML en la vida cotidiana y en el deporte.

2. Grabación de movimientos: los estudiantes realizan ejercicios simples (sentadillas, saltos, estiramientos) frente a la cámara.

3. Entrenamiento del modelo ML: usar Teachable Machine para que el modelo reconozca movimientos correctos e incorrectos.

4. Pruebas y ajustes: los estudiantes verifican cómo el modelo reconoce sus movimientos y ajustan la postura si es necesario.

5. Análisis de datos: registrar cuántas veces el modelo detecta movimientos correctos y discutir cómo mejorar el rendimiento físico.

6. Reflexión ética y saludable: debatir sobre la importancia de la postura correcta y los hábitos saludables, y la influencia de la IA en la educación física.

Esperables o resultados:

Los alumnos podrán identificar patrones de movimiento correctos e incorrectos usando IA.

Desarrollo de habilidades de análisis y automejora del rendimiento físico.

Fomento de la conciencia corporal, la disciplina y el uso responsable de la tecnología.

Generación de un mini proyecto funcional de IA que combina deporte y tecnología.

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Contenido curricular que se aborda

-Tecnología y Ciencias Naturales

Eje: Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning

Contenidos:

-Reconocimiento de patrones y clasificación.

-Relación entre características y categorías.

-Pensamiento computacional básico.

-Uso de herramientas digitales para resolver problemas.

Edad del Grupo de Estudiantes

:5º a 7º grado de primaria

Herramienta de ML Seleccionada

Teachable Machine de Google (https://teachablemachine.withgoogle.com/)

Es gratuita, intuitiva y perfecta para niños.

Permite entrenar un modelo de ML con imágenes, sonidos o posturas, sin programar.

Los estudiantes pueden subir fotos u objetos y el modelo aprende a clasificarlos.

Actividades a Desarrollar

Conversamos sobre qué es la IA y el Machine Learning con ejemplos cotidianos (YouTube, TikTok, asistentes de voz).

Explicamos que las máquinas aprenden a reconocer patrones cuando les damos datos.

Los alumnos eligen 3 colores de objetos que tengan en el aula (por ejemplo, rojo, verde y azul).

Sacan fotos con la compu/tablet y las suben a Teachable Machine para crear las clases de colores.

Se entrena el modelo con las fotos cargadas.

Los alumnos prueban el modelo mostrando objetos nuevos y viendo cómo los clasifica.

Probamos el modelo con objetos que no usamos para entrenar y observamos si acierta o se equivoca.

Reflexionamos sobre por qué la máquina se confunde y qué necesita para mejorar.

Resultados Esperables

Los estudiantes comprenderán:

-Qué es el Machine Learning y cómo “aprende” una máquina.

-Cómo los datos etiquetados ayudan a entrenar un modelo.

-Que los modelos no son perfectos y dependen de los datos que les damos.

Producto final: Un modelo simple de ML entrenado por los alumnos para clasificar colores.

Además, desarrollarán habilidades de pensamiento crítico, curiosidad científica y uso responsable de tecnología.

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Detectando emociones con Teachable Machine

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Detectando emociones con Teachable Machine

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Contenido curricular que se aborda

Inteligencia Artificial y Machine Learning: conceptos básicos.

Reconocimiento de patrones en imágenes y expresiones faciales.

Ética en el uso de datos y aplicaciones de IA en la vida cotidiana.

Integración con materias de Informática / Tecnología y transversalidad con Ciudadanía y Ética.

Año / Edad de estudiantes

4º y 5º año de secundaria (16-18 años).

Herramienta de ML seleccionada

Google Teachable Machine – modelo de clasificación de imágenes.

Actividades a desarrollar

1. Introducción al tema: breve explicación de qué es el Machine Learning y cómo entrenan los modelos de IA.

2. Recolección de datos: los estudiantes cargan imágenes propias de distintas expresiones (alegría, sorpresa, enojo, neutral).

3. Entrenamiento del modelo: usan Teachable Machine para entrenar la IA con esas imágenes.

4. Prueba y validación: los alumnos prueban en tiempo real si el modelo reconoce sus expresiones.

5. Reflexión y debate: analizar errores del modelo, sesgos y posibles aplicaciones en la vida real (ej. accesibilidad, videojuegos, educación inclusiva).

6. Proyecto final: crear una pequeña demo o presentación donde muestren el uso de su modelo.

Esperables / Resultados

Los estudiantes comprenden cómo funciona un modelo de ML de forma práctica.

Desarrollan pensamiento crítico sobre el impacto social y ético de estas tecnologías.

Logran armar un prototipo sencillo de reconocimiento de emociones.

Se fomenta el trabajo colaborativo y la creatividad.

Autora

Inés del Castillo – Docente de Informática, Programación y Robótica.

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Nombre del proyecto: Biblioteca Inteligente de Cuentos con ML

*Objetivos: Implementar un sistema que permita a los alumnos clasificar, recomendar y explorar cuentos mediante técnicas de Machine Learning, fomentando la creatividad y el aprendizaje transversal.

*Nivel educativo:

Primaria: actividades sencillas de clasificación y exploración de cuentos.

Secundaria: análisis más profundo de patrones en los cuentos y generación de recomendaciones.

*Herramientas sugeridas:

Machine Learning for Kids + Scratch → Para crear un programa interactivo que clasifique cuentos por género, emoción o tema.

Teachable Machine → Para entrenar modelos que reconozcan palabras clave, ilustraciones o emociones en los cuentos.

mBlock con extensión de ML → Para construir un entorno de búsqueda y recomendación de cuentos con bloques de programación.

*Actividades del proyecto:

Recolección de cuentos:

Seleccionar cuentos de la biblioteca escolar y digitalizarlos (texto o imágenes de portadas).

Clasificación de cuentos con ML:

Entrenar un modelo para identificar categorías: aventuras, fantasía, misterio, educativo, etc.

En primaria, los alumnos pueden clasificar manualmente y entrenar el modelo con ejemplos.

En secundaria, se pueden usar técnicas más avanzadas, como análisis de palabras o emociones.

Exploración y visualización:

Crear una interfaz interactiva en Scratch o mBlock para que los usuarios busquen y lean cuentos recomendados.

Visualizar estadísticas: cuento más popular, emociones predominantes, etc.

*Contenidos trabajados:

Lengua / Literatura: lectura, comprensión, análisis de cuentos.

Tecnología: programación, entrenamiento de modelos ML, clasificación de datos.

Ética y ciudadanía digital: uso responsable de IA, revisión de sesgos en los modelos.

Impacto educativo:

Fomenta creatividad, pensamiento crítico y habilidades digitales.

Permite integrar aprendizaje transversal (literatura, tecnología y matemática).

Los alumnos aprenden Machine Learning de manera práctica y divertida.

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Prof. Tapia María José

Nombre del proyecto: Escucha IA

Contenido curricular: inteligencia emocional en el aula.

Año: 6°año del Nivel Secundario

Herramienta de ML elegida: Meachine Learning.

Actividad a desarrollar:

En grupos de 4 estudiantes elegirán un tema abordado en la clase de educación emocional y crearon un guión con preguntas y respuestas que se harán entre ellos mismos para crear un podcasts educativo que potencie el dialogo entre pares y también pueden elegir preguntas que desen realizarse para que les ayude a comunicarse aún mejor con sus familiares.

Presentación final: creación del audio de 10 minutos con sus compañeros.

Resultados esperables: trabajo en equipo, escucha activa, feedback, interacción educativa.

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Este proyecto busca que los estudiantes desarrollen habilidades de investigación, análisis crítico y presentación, mientras aprenden sobre la historia de la Colonia en América Latina. La utilización de herramientas de tecnología como Google Earth y Timeline JS permitirá a los estudiantes presentar su trabajo de manera interactiva y visual, lo que puede aumentar su motivación y compromiso con el aprendizaje.

Nombre del Proyecto:

"Reconstruyendo el Pasado: Una Investigación Histórica sobre la Vida Cotidiana en la Colonia"

Contenido Curricular:

- Historia de la Colonia en América Latina

- Vida cotidiana en la Colonia

- Economía y sociedad en la Colonia

Año de la Escuela Secundaria / Edad del Grupo de Estudiantes:

- 3er año de la escuela secundaria (15-16 años)

Herramienta de ML Seleccionada:

- Google Earth: para crear mapas interactivos y visualizar la geografía de la Colonia

- Timeline JS: para crear una línea de tiempo interactiva sobre la historia de la Colonia

Actividades a Desarrollar:

1. Investigación: Los estudiantes investigarán sobre la vida cotidiana en la Colonia, incluyendo la economía, la sociedad y la cultura.

2. Creación de Mapas: Los estudiantes utilizarán Google Earth para crear mapas interactivos que muestren la geografía de la Colonia y los lugares importantes de la época.

3. Línea de Tiempo: Los estudiantes crearán una línea de tiempo interactiva utilizando Timeline JS para mostrar los eventos importantes de la Colonia.

4. Presentación: Los estudiantes presentarán sus hallazgos en forma de una presentación multimedia que incluya imágenes, videos y mapas interactivos.

Esperables o Resultados:

- Los estudiantes desarrollarán habilidades de investigación y análisis crítico sobre la historia de la Colonia.

- Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas de tecnología para presentar información histórica de manera interactiva y visual.

- Los estudiantes desarrollarán habilidades de comunicación y presentación para compartir sus hallazgos con sus compañeros y profesores.

- Los estudiantes podrán visualizar y comprender mejor la geografía y la cronología de la Colonia.

Evaluación:

- La evaluación se basará en la calidad de la investigación, la creatividad y la presentación de los mapas y la línea de tiempo, y la capacidad de los estudiantes para comunicar sus hallazgos de manera efectiva.

Recursos:

- Libros y artículos sobre la historia de la Colonia

- Acceso a Internet y herramientas de tecnología (Google Earth, Timeline JS)

- Computadoras o dispositivos móviles con acceso a Internet.

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🟩 Título de la columna: Energías Renovables y Machine Learning

Descripción:

Exploramos las energías renovables desde una mirada interdisciplinaria que combina ciencia, arte y tecnología. Cada estudiante presenta su proyecto integrando diseño visual, reflexión ambiental y herramientas digitales como Teachable Machine. Esta galería busca inspirar conciencia ecológica y creatividad.

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🟨 Tarjeta modelo para estudiantes

Título del proyecto:

☀️ Energía Solar con Estilo Impresionista

Nombre del estudiante:

[Nombre completo]

Tipo de energía renovable:

Solar

Estilo artístico aplicado:

Impresionismo (colores cálidos, luz difusa, pinceladas suaves)

Contenido visual creado:

Diseño de afiche educativo con Canva + ilustración estilo impresionista

Herramienta digital utilizada:

Teachable Machine (modelo entrenado para reconocer imágenes de paneles solares)

Reflexión personal:

“Aprendí que la energía solar no solo es limpia, sino que puede inspirar arte. Usar machine learning me ayudó a entender cómo la tecnología puede apoyar la educación ambiental.”

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🟦 Otras tarjetas sugeridas

🌬️ Energía Eólica con Surrealismo

- Estilo: Formas flotantes, colores fríos, composición onírica

- Herramienta: Canva + Teachable Machine

- Reflexión: “El viento es invisible, pero su fuerza puede representarse con arte surrealista. Entrenar una máquina para reconocer turbinas fue desafiante pero divertido.”

💧 Energía Hidráulica con Cubismo

- Estilo: Fragmentación geométrica, tonos azules, estructura visual

- Herramienta: Scribus + Padlet

- Reflexión: “El cubismo me permitió mostrar cómo el agua se transforma en energía. Usar diseño editorial me ayudó a organizar la información de forma clara.”

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🧩 Sección final: Evaluación y autoevaluación

Indicadores de evaluación:

- Claridad conceptual sobre la energía renovable

- Creatividad visual y coherencia con el estilo artístico

- Uso adecuado de herramientas digitales

- Reflexión crítica sobre el impacto ambiental

Autoevaluación sugerida:

- ¿Qué aprendí sobre energías renovables?

- ¿Qué desafíos tuve al usar herramientas digitales?

- ¿Cómo puedo aplicar esto en mi comunidad?

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Modelos Atómicos y ML

“Explorando los modelos atómicos con ayuda de la Inteligencia Artificial”

Contenido curricular que se aborda

Historia y evolución de los modelos atómicos (Dalton, Thomson, Rutherford, Bohr, Modelo Mecánico Cuántico).

Reconocimiento de características principales de cada modelo.

Relación entre ciencia, tecnología y sociedad.

Año de la escuela secundaria:

2º año de secundaria

Edad aproximada: 13-14 años

Herramienta de ML seleccionada

Teachable Machine (Google) → sencilla y visual.

Alternativa: LearningML → con bloques, para practicar lógica.

Actividades a desarrollar

1. Investigación: cada grupo elige un modelo atómico y recopila sus características principales.

2. Clasificación con ML:

Usando Teachable Machine, entrenar un modelo para clasificar imágenes de los distintos modelos atómicos.

Ejemplo: subir dibujos o esquemas de cada modelo (Dalton, Bohr, etc.) para que el modelo “aprenda” a diferenciarlos.

3. Aplicación práctica:

Probar el modelo con nuevas imágenes y comprobar si clasifica correctamente.

4. Reflexión ética:

Conversar sobre qué pasaría si el modelo se entrena con imágenes erróneas o incompletas.

5. Producción del posteo: Subir al mural colaborativo una breve descripción del modelo elegido, un ejemplo de cómo lo entrenaron en ML y una conclusión.

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Nombre del proyecto: ¿ Qué estilo es este? Enseñando arte a una máquina

Contenido curricula:

Artes Visuales

-Estilos artísticos: Cubismo, Impresionismo y Surrealismo.

- Elementos del lenguaje plástico: forma, color , textura, línea, composición.

- Contenido transversal - Educación Digital: herramientas digitales Teachable Machine

Año de la escuela: 2 año de secundaria

Edad del grupo de estudiantes: 13 - 14 años

Herramienta de ML seleccionada: Teachable Machine

Actividades a desarrollar

(Clase 1)

Inicio

Presentación visual de obras representativas de cada estilo (Monet, Picasso, Dalí)

Breve explicación de que es la inteligencia artificial y cómo aprende a reconocer imágenes.

Pregunta disparadora ¿Puede una máquina entender el arte cómo nosotros?

(Clase 2 ) Selección de imágenes

Los estudiantes en grupo, seleccionarán imágenes de obras cubista, impresionistas y surrealistas . Deberán clasificar las imágenes en carpetas por estilo: Cubismo, Impresionismo, Surrealismo

(Clase 3) Entrenamiento del modelo

Se cargará las imágenes en Teachable Machine y entrenar un modelo de clasificación.

Se deberá probar el modelo con nuevas imágenes y registrar los aciertos y errores.

(Clase 4) Producción Artística

Los alumnos crearán una producción artística inspirada en uno de los estilos trabajados.

(Clase 5) Prueba de reconocimiento

Se probará si el modelo reconoce correctamente el estilo de la obra creada.

(Clase 6) Muestra grupal de las obras producidas y resultado del modelo

Debate ¿Qué estilo fue más fácil o difícil de reconocer para la IA? ¿Por qué?

Esperables o resultados

Reconocimiento de características visuales de estilos artísticos.

Compresión básica del funcionamiento de una IA entrenada por imágenes.

Desarrollo del pensamiento crítico sobre el vínculo entre arte y tecnología

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“Reconociendo colores con Machine Learning” ... Profesora: Verónica Brizuela 

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“Reconociendo colores con Machine Learning” ... Profesora: Verónica Brizuela 

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Contenido curricular que se aborda:Artes Visuales: teoría del color (colores primarios, secundarios y complementarios)

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

1° año de secundaria (12-13 años).

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (Google).

Actividades a desarrollar:

Introducción a la teoría del color: rueda cromática, mezclas y significados de los colores.

Recolección de datos: los estudiantes muestran diferentes objetos de colores (cartulinas, lápices, telas, etc.) y registran imágenes con la cámara.

Entrenamiento en Teachable Machine para que el modelo aprenda a reconocer colores primarios y secundarios.

Prueba en vivo: los estudiantes muestran un objeto y el modelo indica el color identificado.

Reflexión: ¿qué tan preciso fue el modelo?, ¿qué dificultades encontró con tonos similares?, ¿cómo influye la luz?

Producción artística final: crear una obra colectiva (collage o mural) aplicando los colores clasificados y reflexionando sobre su importancia en el arte y la IA.

RESULTADOS:

Comprensión práctica de cómo se entrena un modelo de ML.

Relación entre teoría del color y aplicaciones tecnológicas.

Desarrollo del pensamiento crítico sobre los límites de la IA (por ejemplo, confusión en tonos parecidos).

Producción de una obra visual colectiva que integra arte y tecnología.

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Nombre del Proyecto:

Entre la ficción y la realidad: “La continuidad de los parques” en la era digital

Contenido curricular que se aborda:

Análisis del cuento breve y recursos narrativos.

El concepto de metaliteratura y ruptura de la frontera realidad/ficción.

Relación entre literatura clásica y producciones contemporáneas.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

3° año de secundaria

Herramienta de ML seleccionada:

LearningML (para entrenar un modelo que distinga entre distintos tipos de narradores: primera persona, tercera persona, omnisciente, testigo).

Actividades a desarrollar:

1. Lectura y análisis guiado del cuento “La continuidad de los parques” de Julio Cortázar.

2. Debate sobre el efecto del final y cómo Cortázar juega con la ficción y la realidad.

3. Comparar con ejemplos de narraciones actuales (microficciones, relatos digitales, fanfics).

4. Usar LearningML para entrenar un modelo con fragmentos de distintos cuentos y clasificar el tipo de narrador.

5. Probar con fragmentos del propio Cortázar y con textos escritos por los estudiantes.

6. Reflexionar: ¿qué aspectos del estilo literario puede reconocer la IA y cuáles se le escapan?

Capacidades a desarrollar:

Lectura comprensiva y crítica de textos literarios.

Identificación y análisis de recursos narrativos.

Uso reflexivo de herramientas digitales aplicadas a las humanidades.

Trabajo colaborativo en la producción y clasificación de textos.

Desarrollo de la creatividad en la escritura y la reinterpretación de obras clásicas.

Metacognición: reconocer cómo se aprende literatura al combinarla con tecnología.

En este proyecto se espera que los alumnos logren:

Comprender los recursos narrativos del cuento breve y la originalidad de Cortázar.

Valorar cómo los clásicos literarios dialogan con la actualidad.

Experimentar con el uso de ML aplicado a la literatura.

Desarrollar la capacidad crítica al analizar tanto textos como herramientas tecnológicas.

Reflexión final:

Este proyecto invita a los estudiantes a tender un puente entre la literatura clásica y la contemporánea, mostrando que un cuento escrito en 1956 puede seguir generando preguntas profundas en el presente. Al incorporar herramientas de Machine Learning, no solo se actualiza la forma de acercarse a la literatura, sino que también se fomenta una mirada crítica hacia la tecnología: la IA puede reconocer patrones, pero la sensibilidad estética, el juego de significados y la emoción de un texto siguen siendo terreno del lector humano.

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sillón roto frente a un ventanal, donde se ve un parque y un libro en el asiento

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Nombre del proyecto:

Jugando a ser Inteligencia Artificial

Contenido curricular que se aborda:

Conceptos básicos de IA y machine learning.

Reconocimiento de patrones y clasificación.

Relación entre aprendizaje humano y aprendizaje de máquinas.

Creatividad y trabajo en equipo.

Año de estudiantes:

6º grado de primaria (10-12 años).

Introducción:

La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que imita la forma en que los humanos aprendemos: con práctica, repeticiones y ejemplos.

Al igual que un niño aprende a reconocer animales mirando imágenes, una IA necesita ver muchos ejemplos para identificar correctamente qué es qué.

Este proyecto combina una experiencia práctica sin computadoras (para que los estudiantes entiendan el concepto) y una experiencia digital (para aplicarlo con tecnología).

Actividad 1: La máquina humana (IA desconectada)

Objetivo: Comprender el proceso de entrenamiento de una IA.

1. Materiales: tarjetas con dibujos (frutas, animales, transportes).

2. Dinámica:

Los estudiantes forman grupos que harán de “máquina”.

El docente muestra tarjetas y los grupos deben clasificarlas en cajas o carteles.

Al inicio se equivocan → la máquina está “sin entrenar”.

Con cada repetición, mejoran su precisión → la máquina se “entrena”.

3. Reflexión:

¿Por qué al principio la máquina se equivocaba?

¿Qué similitud hay con el aprendizaje humano?

Actividad 2: Entrenando una IA real (con tecnología)

Objetivo: Aplicar lo aprendido en una herramienta digital.

1. Herramienta: Teachable Machine (de Google).

2. Dinámica:

Cada grupo elige 2 o 3 categorías (ejemplo: “gato vs perro”, “aplausos vs silbidos”).

Usan la cámara o el micrófono para cargar ejemplos.

Entrenan el modelo con varias repeticiones.

Prueban el modelo en tiempo real y juegan a que la máquina adivine.

3. Reflexión:

¿La máquina siempre acierta?

¿Qué pasa si le damos pocos ejemplos?

¿Cómo se parece esto al juego de la máquina humana?

Cierre:

Cada grupo comparte su experiencia y explica qué categorías eligió, cómo entrenó su modelo y qué resultados obtuvo.

El docente resalta que la IA necesita datos para aprender, igual que nosotros necesitamos ejemplos y práctica.

Esperanzas de resultados:

Entender la diferencia entre una IA sin entrenar y una entrenada.

Relacionar el aprendizaje humano con el de las máquinas.

Desarrollar curiosidad por la tecnología aplicada.

Potenciar la creatividad y el trabajo colaborativo.

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¿Qué diría San Martín?

Contenido curricular que se aborda:

Historia Argentina: Independencia y Campaña Libertadora

Educación digital y pensamiento computacional

Alfabetización mediática y pensamiento crítico

PDL y construcción de discursos

Año de la escuela secundaria:

4° año (15-16 años)

Herramienta de ML seleccionada:

Machine Learning for Kids + IBM Watson/Natural Language Classifier

(Alternativa: GPT o plataformas como ChatGPT con prompts guiados)

Actividades a desarrollar:

Exploración histórica:

Se investiga la figura de José de San Martín: sus cartas, discursos, valores, contexto y pensamiento político.

Los estudiantes seleccionan fragmentos auténticos de sus escritos.

Creación de dataset:

Divididos en grupos, los estudiantes construyen dos tipos de frases:

Estilo San Martín (extraídas o inspiradas en sus escritos)

No estilo San Martín (frases modernas, anacrónicas o de otros personajes históricos)

Cada grupo prepara un pequeño set de datos etiquetado para entrenar un modelo que reconozca si una frase “suena” como algo que San Martín diría o no.

Entrenamiento del modelo:

Se entrena un modelo de clasificación de texto en Machine Learning for Kids con las frases recolectadas.

Pruebas del modelo:

Los estudiantes escriben frases nuevas y el modelo predice si son del estilo de San Martín.

Se reflexiona: ¿el modelo acierta?, ¿qué tipo de lenguaje o ideas reconoce?, ¿puede confundirse?

Actividad creativa:

Con el modelo entrenado o mediante prompts en ChatGPT, se genera una entrevista simulada con San Martín, donde el modelo intenta responder como él.

Los estudiantes redactan preguntas actuales (cambio climático, democracia, IA) y ven cómo “respondería” San Martín.

Debate y cierre:

Reflexión sobre los límites de la IA para representar figuras históricas. ¿Qué podemos aprender? ¿Qué no se puede replicar?

Discusión sobre cómo los discursos pueden manipularse y la importancia del pensamiento crítico.

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Nombre del proyecto: “Detectando patrones numéricos con Inteligencia Artificial”

Contenido curricular que se aborda: Números naturales: operaciones básicas y patrones.

Resolución de problemas en contextos reales.

Introducción al pensamiento computacional y a la IA.

Año / Edad de los estudiantes: 1° año de secundaria (12 a 13 años).

Herramienta de ML seleccionada: Teachable Machine (Google) – permite entrenar modelos simples de reconocimiento de imágenes y sonidos sin necesidad de programar.

Actividades a desarrollar:

1. Exploración inicial: charla introductoria sobre qué es la IA y cómo aprende una máquina.

2. Experimentación con Teachable Machine:

El grupo entrenará un modelo para reconocer tarjetas con números (ej. pares vs. impares / múltiplos de 3 vs. múltiplos de 5).

Subida de imágenes de los números para entrenar la IA.

3. Juego didáctico: los estudiantes mostrarán un número a la cámara y la IA clasificará según la regla entrenada.

4. Discusión y reflexión: analizar los aciertos y errores del modelo. Conectar con la idea de patrones matemáticos y la necesidad de muchos ejemplos para “aprender”.

5. Producción final: los estudiantes crearán una breve presentación con los resultados obtenidos, explicando qué descubrieron sobre números y sobre la IA.

Resultados esperables:

Los alumnos reconocen y aplican reglas de clasificación en conjuntos numéricos.

Comprenden de manera básica cómo funciona el entrenamiento de un modelo de IA.

Desarrollan curiosidad y pensamiento crítico respecto al uso de la tecnología.

Producen una experiencia compartida que combina matemáticas y herramientas digitales.

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Nombre del proyecto: análisis de sentimientos en textos literarios.

Contenido curricular:

Literatura: analisis de obras y autores. Comprensión de temas y emociones en el texto.

Lengua: analisis de textos, vocabulario y expresiones emocionales.

Tecnología: introducción de Machine learning y su aplicación en el análisis de textos.

Año de escuela, edad de grupo de estudiantes: 2 año de secundaria- 13-14 años.

Herramientas de ML seleccionada: procesamiento del lenguaje natural(PLN) con Python y librerías como LNTK o text blod.

Actividades:

1) Selección y recopilación de fragmento de librerías representativa.

2) Limpieza y preparación de textos ( disminución de palabras irrelevantes).

3) instrumento de un modelo de analisis de sentimientos para clasificar los textos en positivos, negativos o neutros.

4) Interpretación de los resultados y discusión sobre como el Machine learning puede ayudar a entender mejor las emociones en la literatura.

Resultados esperables:

Los estudiantes pueden comprender como el MAchine learning puede analizar emociones en textos literarios.

Desarrollarán habilidades en programación básica y análisis de datos

Podrán aplicar estos conocimientos para explorar diferentes obras y autores enriqueciendo su comprensión literarias.

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lo realice de nuevo ya que que no megustaba la presentacion escrita directamente em la galeria asi que lo relice en word y subi el archibo

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Nombre del proyecto: Introducción a la Inteligencia Artificial para niños

Contenido curricular que se aborda: Conceptos básicos de inteligencia artificial y

Machine Learning, reconocimiento de patrones, resolución de problemas utilizando

Tecnología.

Año  de estudiantes: 6to grado de primaria / 10-12 años

Introducción: Breve explicación sobre qué es

Actividad a desarrollar:

·

·         Ejercicio práctico: Los niños formarán grupos pequeños y usarán Teachable Machine para crear

·         Pasos:

1.    Tomar fotos o grabar sonidos de diferentes categorías.

2.    Entrenar al modelo

3.    Probar el modelo en tiempo real para ver qué categoría reconoce.

·         Discusión: Analizar cómo el modelo "aprende" y cómo se puede aplicar en diferentes situaciones.

Esperanzas de resultados:

·         Comprender los conceptos básicos de entrenamiento de modelos de IA.

·         Desarrollar habilidades en el uso de herramientas visuales para crear modelos de reconocimiento.

·         Fomentar el interés por

Promover el trabajo en equipo y la creatividad

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Eco-Scan: Un clasificador de residuos con IA

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Nombre del proyecto: "Eco-Scan: Un clasificador de residuos con IA"

3° AÑO

EDAD DE LOS ESTUDIANTES: 14-15 AÑOS

DOCENTE: PABLO HUGO TABOADA

Contenido curricular:

Ciencias Naturales:

Impacto ambiental: La problemática de los residuos sólidos y la importancia del reciclaje.

Clasificación de residuos: Tipos de residuos (plástico, papel, vidrio, orgánico, etc.) y su correcta disposición en los contenedores de colores.

Tecnología y Programación:

Introducción al Aprendizaje Automático (ML): Conceptos básicos de reconocimiento de imágenes y clasificación.

Herramientas de ML sin código: Uso de plataformas como Teachable Machine para entrenar modelos.

Desarrollo de aplicaciones móviles: Conceptos básicos de diseño de interfaz (UI/UX) y programación con bloques.

Integración de IA: Cómo incorporar un modelo de ML en una aplicación.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

2do a 3er año (14-15 años).

Herramienta de ML seleccionada:

Se utilizará Google Teachable Machine para el entrenamiento del modelo. Esta plataforma es intuitiva y no requiere programación, lo que la hace ideal para estudiantes de esta edad.

La herramienta de desarrollo de la aplicación será MIT App Inventor, que utiliza una programación visual por bloques, facilitando la creación de la interfaz y la lógica de la aplicación.

Actividades a desarrollar:

1. Recopilación de datos:

Toma de fotos: Los estudiantes tomarán fotos de distintos objetos que representan los tipos de residuos que quieren clasificar (plástico, papel, vidrio, metal). Deberán tomar fotos con diferentes ángulos, fondos e iluminación para crear un conjunto de datos (dataset) robusto.

2. Entrenamiento del modelo de ML:

Clasificación y entrenamiento: En Teachable Machine, los estudiantes cargarán las imágenes, las etiquetarán con el tipo de residuo correspondiente y entrenarán el modelo.

Exportación del modelo: Una vez que el modelo esté entrenado, lo exportarán en formato TensorFlow Lite, que es compatible con App Inventor.

3. Creación de la aplicación en App Inventor:

Diseño de la interfaz: Los estudiantes diseñarán la pantalla principal de la app, agregando un componente de cámara, una etiqueta para mostrar el resultado y un visor de imagen.

Programación con bloques: Usando los bloques de App Inventor, programarán la lógica para que la aplicación:

Active la cámara al pulsar un botón.

Mande la imagen capturada al modelo de ML.

Muestre el resultado de la clasificación.

Conecte el resultado con el color del contenedor de reciclaje correcto.

4. Pruebas y mejoras:

Los estudiantes probarán la aplicación con objetos reales y en diferentes escenarios. Si el modelo falla, identificarán los errores y agregarán más datos al dataset para re-entrenar el modelo y mejorar su precisión.

Esperables o resultados:

Comprensión del proceso de reciclaje y su importancia para el medio ambiente.

Habilidades en el uso de herramientas de Machine Learning sin código para resolver problemas reales.

Desarrollo de pensamiento lógico y habilidades de programación básica con bloques.

Creación de una aplicación móvil funcional que demuestra la aplicación práctica de la inteligencia artificial.

Recursos adicionales:

Tutoriales de Google Teachable Machine.

Documentación y tutoriales de MIT App Inventor.

Ejemplos de modelos de clasificación de imágenes en Teachable Machine.

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proyecto de ML basado en app en la identificacion y  reciclado de materiales 

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Detectando la Contaminación del Aire con Machine Learning

Contenido curricular que se aborda:

Ciencias Naturales y Tecnología – Contaminación ambiental, calidad del aire, análisis de datos y herramientas digitales aplicadas a problemas reales.

Año de la escuela secundaria / Edad del grupo de estudiantes:

3.er año de secundaria / 14-15 años.

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (Google) – Entrenamiento de modelos de clasificación de imágenes.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción al problema: Presentación sobre qué es la contaminación del aire, sus fuentes y efectos en la salud y el ambiente.

2. Conceptos básicos de ML: Breve explicación de cómo una máquina puede aprender a clasificar imágenes mediante ejemplos.

3. Recolección de datos: Los estudiantes capturarán imágenes de cielo limpio y de cielo contaminado (fotografías, recortes, internet).

4. Entrenamiento del modelo: Utilizar Teachable Machine para entrenar un modelo que clasifique las imágenes según “limpio” o “contaminado”.

5. Pruebas y ajustes: Probar el modelo con imágenes nuevas y analizar su nivel de acierto.

6. Reflexión y discusión: Debate grupal sobre la utilidad de estas herramientas para abordar problemas ambientales y posibles mejoras del proyecto.

Esperables o resultados:

Comprender los conceptos básicos de aprendizaje automático y su aplicación en problemas ambientales.

Desarrollar habilidades de análisis crítico, trabajo en equipo y pensamiento computacional.

Crear un modelo funcional que clasifique imágenes según el nivel de contaminación del aire.

Promover la conciencia ambiental y la reflexión sobre sol

uciones tecnológicas para problemas reales.

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Nombre del Proyecto:

Lectura de Cuentos Fantásticos "Viajando por mundos increíbles".

Contenido curricular que se aborda:

° Lengua y Literatura (Lectura y análisis de cuentos fantásticos clásicos y contemporáneos).

° Tecnología (Introducción al ML).

° Comprensión y producción de textos.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

2do Año de secundaria/ 13-14 años.

Herramienta de ML seleccionada:

Learning ML/ChatGPT.

Actividades a desarrollar:

1 - Leer y analizar cuentos fantásticos:

° ¿Qué elementos de lo fantásticos aparecen en los textos?

° Reflexionar sobre la realidad y lo desconocido a través de la literatura de Julio Cortázar - "Axolotl" y Horacio Quiroga - "El almohadón de plumas".

2 - Producción escrita con ayuda de herramienta de la ML:

° Escribir un cuento fantástico breve, recordando partir de una situación cotidiana que se verá interrumpida por algo inexplicable.

° Ilustrar la parte que más te llamó la atención en tu relato.

Esperables o resultados:

° Identificar características propias del género fantástico.

° Desarrollar la escritura creativa desde el estilo fantástico.

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Detección temprana de plantas invasoras en el patio escolar.

Contenido curricular: biologia

Año / Edad: 3er año secundaria / 15-16 años

Herramienta ML: Teachable Machine, Weka, o alguna plataforma de ML amigable para educación

Actividades: Recolectar imágenes, entrenar modelo para reconocer plantas invasoras, validar resultados, presentar conclusiones

Esperables: Que los estudiantes comprendan el proceso de ML y la importancia ambiental de identificar plantas invasoras.

Utilizaríamos Machine Learning para crear un modelo capaz de reconocer patrones específicos en los datos que recolectemos. Por ejemplo, si nuestro proyecto es identificar plantas invasoras en el patio escolar, tomaríamos muchas fotos de distintas plantas y etiquetaríamos cuáles son invasoras y cuáles no.

Luego, con una herramienta de Machine Learning, entrenaríamos un algoritmo para que aprenda a diferenciar las plantas según las características visuales de las imágenes. Una vez entrenado, el modelo podría analizar nuevas fotos y predecir si la planta es invasora o no.

De esta manera, los estudiantes aprenden a:

Recolectar y organizar datos reales

Entender cómo un algoritmo aprende a partir de ejemplos

Evaluar la precisión y utilidad del modelo desarrollado

Aplicar la tecnología para resolver un problema concreto de su entorno

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Nombre del proyecto:
Reconocimiento de emociones en audio usando Machine Learning

Contenido curricular que se aborda:

Matemáticas: Estadística básica, interpretación de datos, algoritmos de clasificación

Tecnología / Informática: Principios básicos de Machine Learning, procesamiento de audio, programación con bloques o Python básico

Educación socioemocional: Identificación y comprensión de emociones humanas

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:
3º o 4º año de secundaria (15 a 17 años)

Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine o Machine Learning for Kids (según disponibilidad y nivel)
Estas herramientas permiten trabajar con modelos de clasificación de audio sin necesidad de programación avanzada y permiten entrenar modelos simples que reconocen diferentes emociones a partir de grabaciones cortas.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción al concepto de Machine Learning
Explicación básica sobre qué es ML, sus aplicaciones y ejemplos cotidianos, enfocándose en el reconocimiento de patrones.

2. Exploración y recolección de datos de audio
Los alumnos grabarán muestras de voz expresando emociones básicas (alegría, tristeza, enojo, sorpresa, neutral).

3. Entrenamiento del modelo de ML
Utilizando Teachable Machine o Machine Learning for Kids, los estudiantes cargarán sus clips de audio y entrenarán un modelo para clasificar las emociones reconocidas.

4. Prueba y evaluación del modelo
Poner a prueba el modelo con grabaciones nuevas, evaluando su precisión y discutiendo posibles errores o confusiones del clasificador.

5. Reflexión y análisis
Discutir la importancia de reconocer emociones, aplicaciones de esta tecnología (ej. asistentes virtuales, ayuda en salud mental) y consideraciones éticas (privacidad, sesgos).

6. Presentación final
Creación de un informe o presentación donde expliquen el proceso, el modelo creado y sus resultados.

Esperables o resultados:

Comprensión básica del funcionamiento del Machine Learning y clasificación de datos.

Experiencia práctica en creación, entrenamiento y evaluación de un modelo de IA aplicado a un problema real y cotidiano.

Habilidades para analizar resultados y reflexionar sobre implicancias éticas y sociales.

Desarrollo de competencias interdisciplinares entre matemáticas, tecnología y habilidades socioemocionales.

Material didáctico y proyecto que puede compartirse en la GalerIA ML para inspirar a otros.

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Proyecto de Machine Learning: Modelos Atómicos

Nombre del proyecto: "Predicción de la estructura atómica de elementos"

Contenido curricular: Física, Química, Estructura atómica

Año de la escuela secundaria: 3er año (14-15 años)

Herramienta ML seleccionada: Google Teachable Machine o TensorFlow.js (clasificación de imágenes)

Actividad a desarrollar:

- Los estudiantes recopilarán imágenes de modelos atómicos de diferentes elementos (por ejemplo, hidrógeno, helio, litio, etc.).

- Utilizarán la herramienta ML seleccionada para entrenar un modelo que pueda predecir la estructura atómica de un elemento a partir de su número atómico o símbolo químico.

- Los estudiantes trabajarán en grupos para:

- Recopilar y etiquetar las imágenes de modelos atómicos

- Entrenar y evaluar el modelo de predicción

- Analizar los resultados y discutir las implicaciones de la predicción de la estructura atómica

- Presentar sus resultados y conclusiones

Esperables o resultados:

- Los estudiantes comprenderán la estructura atómica de los elementos y cómo se relaciona con sus propiedades químicas y físicas.

- Aprenderán a utilizar herramientas de Machine Learning para predecir la estructura atómica y entenderán los principios básicos del entrenamiento de modelos.

- Desarrollarán habilidades de análisis de datos, pensamiento crítico y resolución de problemas.

- Podrán aplicar sus conocimientos en proyectos futuros de física y química.

Beneficios adicionales:

- Fomenta la comprensión de la estructura atómica y su relación con las propiedades de los elementos.

- Desarrolla habilidades de visualización y análisis de datos.

- Introduce a los estudiantes en el mundo del Machine Learning y su aplicación en la física y la química.

Posibles extensiones:

- Utilizar técnicas de visualización de datos para representar la estructura atómica de los elementos de manera interactiva.

- Explorar la aplicación de Machine Learning en otros temas de física y química, como la predicción de propiedades físicas o químicas de compuestos.

- Desarrollar modelos más complejos que incorporen múltiples variables y parámetros para predecir la estructura atómica.

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Proyecto: Predictor de Humor y Recomendador de Contenido Musical

Descripción:

Este proyecto propone que los estudiantes de 3er año de secundaria exploren los conceptos fundamentales del Machine Learning (ML) a través de la creación de un sistema interactivo que prediga el estado de ánimo de un usuario y, basándose en esa predicción, recomiende contenido musical. Utilizando una herramienta accesible y visual, los alumnos no solo comprenderán cómo "aprenden" las máquinas, sino que también reflexionarán sobre la ética de la Inteligencia Artificial y su impacto en la vida cotidiana.

Contenido curricular que se aborda:

Educación Digital: Conceptos básicos de Machine Learning (clasificación, entrenamiento de modelos, datos de entrada/salida), ética de la IA, manejo de herramientas digitales.

Lengua y Literatura: Análisis de textos cortos (sentimiento, interpretación de expresiones).

Música: Géneros musicales, impacto de la música en el estado de ánimo, curación de listas.

Matemática: Recopilación, organización y análisis básico de datos (estadística descriptiva simple).

Educación Emocional/Ciudadanía: Autoconciencia emocional, empatía, impacto del entorno digital en el bienestar.

Año de la escuela secundaria: 3er año (14-16 años)

Herramienta de ML seleccionada:

Teachable Machine (Google): Herramienta web intuitiva que permite entrenar modelos de ML para reconocimiento de texto (usando entradas de audio o poses), imágenes o sonido sin necesidad de escribir código. Es ideal para comprender los conceptos fundamentales de entrenamiento y predicción de forma práctica y visual.

Complementario (para profundización): Explorar la integración del modelo entrenado con plataformas de programación visual como Scratch (utilizando extensiones de IA) o entorno de programación por bloques para crear una aplicación simple que interactúe con el modelo.

Actividades a desarrollar:

1. Introducción al Machine Learning y la Ética de la IA (1-2 clases):

Presentación de los conceptos básicos de Machine Learning: ¿Qué es? ¿Cómo "aprenden" las máquinas? Ejemplos cotidianos (recomendadores de contenido, filtros de spam, asistentes de voz).

Discusión abierta sobre los desafíos éticos de la Inteligencia Artificial: privacidad de datos, sesgos en los algoritmos, discriminación. ¿Cómo pueden los datos que usamos para entrenar un modelo influir en su comportamiento final?

Actividad práctica inicial: Lluvia de ideas sobre dónde encuentran la IA en su día a día y qué impacto creen que tiene.

2. Recolección de Datos para el Predictor de Humor (1-2 clases):

Definición consensuada de las categorías de "humor" que el modelo intentará clasificar (ej. "Feliz", "Triste", "Enojado", "Neutral", "Sorprendido").

Cada estudiante o grupo recolecta ejemplos de frases cortas, palabras clave o emojis representativos de cada categoría. Es crucial enfatizar la importancia de la diversidad y la cantidad de ejemplos (un mínimo de 5-10 ejemplos por categoría por estudiante o grupo es un buen punto de partida para Teachable Machine).

Organización de los datos recolectados en un formato que pueda ser fácilmente utilizado por Teachable Machine (ej. agrupar las frases por categoría para la carga).

3. Entrenamiento y Pruebas del Modelo con Teachable Machine (2-3 clases):

Tutorial guiado sobre cómo usar Teachable Machine: crear un nuevo proyecto (se recomienda el tipo "Audio" si las entradas serán frases habladas, o "Pose" si se usarán expresiones faciales capturadas por webcam, o "Image" si se usan emojis).

Carga de los datos recolectados por categoría y entrenamiento del modelo con un clic.

Fase de prueba y refinamiento: Los estudiantes probarán el modelo con nuevas frases o expresiones que no haya visto antes. Identificarán dónde el modelo se equivoca y discutirán las posibles razones (pocos datos, datos ambiguos, sesgos inherentes en la recolección de datos). Se añadirán más datos para mejorar la precisión del entrenamiento.

4. Diseño del Sistema de Recomendación Musical (1-2 clases):

Investigación en grupos: Los estudiantes investigarán cómo diferentes géneros musicales, artistas o canciones específicas se asocian comúnmente con ciertos estados de ánimo o emociones.

Creación de una "base de datos" simple (puede ser una hoja de cálculo compartida en Google Sheets o un mural colaborativo digital) donde asocien el "humor" detectado por su modelo con canciones, géneros o artistas que lo representen. Por ejemplo: si el humor es "Feliz" -> sugerir Pop bailable, Cumbia, Rock Nacional optimista; si es "Triste" -> sugerir Baladas, Folk melancólico.

Conceptualización del sistema: Explicar cómo, una vez que el modelo predice un estado de ánimo, el sistema "consultaría" esta base de datos para sugerir una canción o lista de reproducción que coincida.

5. Elaboración del Proyecto Final y Presentación (2-3 clases):

Los grupos preparan una presentación digital (PowerPoint, Google Slides, Genially, video corto explicativo) o un póster digital que resuma su trabajo. Esta presentación deberá incluir: Nombre del proyecto, Objetivos, Proceso de trabajo, Demostración del modelo, Reflexión ética, Conclusiones y aprendizajes

Esperables:

Al finalizar el proyecto, se espera que los estudiantes:

Comprendan los conceptos fundamentales de ML: Serán capaces de explicar qué es el Machine Learning, cómo se entrena un modelo, qué función cumplen los datos de entrada y salida, y el proceso básico de predicción.

Desarrollen habilidades en el uso de herramientas de ML accesibles: Tendrán destreza en el uso de Teachable Machine para crear, entrenar y probar un modelo de clasificación simple.

Fomenten el pensamiento crítico: Serán capaces de identificar, analizar y reflexionar sobre los posibles sesgos y las implicaciones éticas del desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial en la sociedad.

Estimulen la creatividad y la innovación: Habrán aplicado una tecnología para idear y diseñar una solución simple a un problema cotidiano o para crear una herramienta interactiva.

Mejoren sus habilidades de colaboración y comunicación: Fortalecerán el trabajo en equipo y la capacidad de presentar ideas complejas de manera clara y concisa a diferentes audiencias.

Realicen conexiones curriculares: Comprenderán cómo la informática y la tecnología se vinculan y enriquecen otras áreas del conocimiento como la Lengua, la Música, la Matemática y la Educación Emocional.

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Predictor de Humor y Recomendador de Contenido Musical

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Nombre del proyecto: Reconociendo el mundo pequeño con IA.

Año de la escuela secundaria: Primer año.

Contenidos curriculares: Similitudes y diferencias entre célula procariota y eucariota.

Similitudes y diferencias entre célula eucariota animal y vegetal.

Tecnología o herramienta: Inteligencia artificial y Machine Learning.

Tipo de proyecto: Imágenes.

Objetivos:

Introducir a los estudiantes a los principales conceptos de célula y el Machine Learning.

Reconocer las principales células procariotas y eucariotas  en forma creativa.

Diferenciar la célula eucariota animal de la vegetal.

Actividades:

Introducción a los diferentes modelos de célula.

Mostrar ejemplos de la variedad de células.

Puesta en común del reconocimiento de los tipos de células.

Introducción de Machine Learning

Actividad 1: Dar una explicación sobre el concepto, usos y aplicaciones del Machine Learning en el área de Biología.

Machine Learning Kids

Actividad 2: Explorar y utilizar Machine Learning for Kids para desarrollar un modelo de clasificación de imágenes  y presentar un ejemplo.

Actividad 3: Diseñar el propio modelos de Machine Learning. Los estudiantes se reunirán en grupo de cuatros estudiantes y van a seleccionar imágenes (Célula procariota, eucariota, célula eucariota animal, célula eucariota vegetal) observando sus estructuras para poder diferenciarlas.

Entrenamiento del modelo ML

Utilización del modelo Machine Learning Kids para entrenar un modelo de clasificación de imágenes, recolección de datos, subida de imágenes y entrenamiento del modelo.

Análisis de dato y reflexión

Puesta en común, cada grupo explica sus trabajos, expone sus  conclusiones y resultados, errores o limitaciones de la aplicación.

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📌 Nombre del proyecto:
"Clasificador de residuos: cuidamos el planeta con IA"

📚 Contenido curricular que se aborda:
Ciencias Naturales – Educación Ambiental – Tecnología
Trabajo interdisciplinario con Formación Ética y Ciudadana

🎓 Año de la escuela secundaria / Edad del grupo de estudiantes:
2º año – Estudiantes de entre 13 y 14 años

🛠 Herramienta de ML seleccionada:
Teachable Machine

📝 Actividades a desarrollar:

Introducción al concepto de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.

Investigación sobre el impacto ambiental de los residuos y su correcta clasificación.

Creación de una base de datos visual con imágenes tomadas por el propio grupo (orgánicos, plásticos, papel/cartón, vidrio).

Entrenamiento del modelo usando Teachable Machine con las imágenes obtenidas.

Prueba del modelo clasificando distintos residuos en el aula.

Reflexión final sobre el uso de la IA para resolver problemas reales y ambientales.

🎯 Esperables o resultados:

Comprensión inicial del funcionamiento de un modelo de ML supervisado.

Desarrollo de conciencia ambiental y habilidades para clasificar residuos.

Producción colaborativa de un proyecto que combina ciencia, tecnología y ciudadanía.

Desarrollo de pensamiento crítico y uso responsable de las tecnologías.

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Nombre del proyecto:

🧪 “Detectores Ambientales del Eternauta”

Descripción:

Inspirados en El Eternauta, los estudiantes exploran los contaminantes atmosféricos y entrenan a una máquina para reconocer situaciones de riesgo ambiental similares a la "nevada mortal" que ocurre en la historieta. Se vincula el contenido de Química del Ambiente con herramientas de IA, para analizar, clasificar y detectar alertas ambientales mediante Machine Learning.

Contenido curricular que se aborda:

Composición del aire y contaminantes atmosféricos.

Fuentes de emisión de contaminantes (industriales, domésticas, naturales).

Efectos de la contaminación en la salud y el ambiente.

Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (Machine Learning) en la detección de problemáticas ambientales.

Ejemplos de alertas y sistemas de monitoreo ambiental.

Año o edad:

Quinto año de secundaria / 16-17 años.

Herramienta de Machine Learning seleccionada:

Teachable Machine de Google

https://teachablemachine.withgoogle.com/

Actividades a desarrollar:

✔️ Búsqueda y análisis de fragmentos de El Eternauta vinculados a la "nevada mortal" como metáfora de la contaminación invisible.

✔️ Recolección de ejemplos de situaciones ambientales de la vida real (humo, smog, emisiones industriales, etc.).

✔️ Clasificación de imágenes o sonidos ambientales en dos categorías: Ambiente Seguro y Ambiente Contaminado o de Riesgo.

✔️ Entrenamiento de un modelo de Machine Learning para que pueda distinguir entre ambas categorías.

✔️ Debate final sobre los límites y potencial de las tecnologías para la detección ambiental y la importancia del rol humano en la prevención.

Esperables o resultados:

🔬 Los estudiantes serán capaces de:

Relacionar contenidos de química ambiental con situaciones ficticias y reales.

Comprender el funcionamiento básico de un modelo de aprendizaje automático.

Utilizar Teachable Machine para crear un detector ambiental simple.

Promover la reflexión sobre los riesgos ambientales y las tecnologías de monitoreo.

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Nombre del Proyecto: Introducción a la IA con Machine Learningg for Kids

Contenido Curricular que se Aborda:

Inteligencia artificial.

Tercer año, 14-15 años.

Materia de desarrollo:Educación Tecnológica.

🧠 Secuencia Didáctica: Introducción a la IA con Machine Learning for Kids

🎯 Objetivos de Aprendizaje

Al finalizar la secuencia, los estudiantes serán capaces de:

Comprender qué es la inteligencia artificial y cómo funciona el aprendizaje automático.

Clasificar datos mediante ejemplos concretos.

Entrenar un modelo básico de IA usando ML for Kids.

Usar su modelo entrenado en una aplicación sencilla (como un chatbot o juego).

🔎 Sesión 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Duración: 60 minutos

Objetivos específicos:

Comprender el concepto de IA y su presencia en la vida diaria.

Identificar cómo aprenden las máquinas con datos.

Actividades:

1. Exploración guiada (10 min): ¿Dónde vemos IA en nuestra vida? (asistentes virtuales, recomendaciones de YouTube, etc.).

2. Video introductorio (10 min): Ver un video corto sobre IA (por ejemplo, de Common Sense Media o Code.org).

3. Dinámica de clasificación (20 min): Juego con tarjetas: clasificar objetos en categorías, simulando una IA sin computadora.

4. Introducción a ML4K (20 min): Crear cuentas y explorar la interfaz básica.

🧪 Sesión 2: ¡Entrenemos un Modelo!

Duración: 60 minutos

Objetivos específicos:

Recolectar y etiquetar datos para entrenar una IA.

Comprender la importancia de los datos de entrenamiento.

Actividades:

1. Seleccionar proyecto (5 min): Elegir entre opciones como "Clasificar emojis felices/tristes", "Clasificar animales", "Reconocer sabores".

2. Etiquetado de datos (30 min): Añadir ejemplos de texto (o imágenes/sonidos según el proyecto).

3. Entrenar el modelo (15 min): Pulsar “Entrenar” y observar los resultados.

4. Análisis grupal (10 min): ¿Qué tan preciso es el modelo? ¿Por qué se equivoca?

🤖 Sesión 3: Probamos la IA

Duración: 60 minutos

Objetivos específicos:

Evaluar el funcionamiento del modelo IA creado.

Reflexionar sobre aciertos y errores del modelo.

Actividades:

1. Pruebas individuales (20 min): Los estudiantes usan su modelo y hacen predicciones (por ejemplo, el modelo predice si un texto está feliz o triste).

2. Reflexión en grupo (15 min): ¿Qué patrones encontró la máquina? ¿Cometió errores? ¿Por qué?

3. Mejorar el modelo (20 min): Añadir más datos para mejorar la precisión.

4. Resumen y discusión (5 min).

💡 Sesión 4: Creamos una Aplicación con IA

Duración: 60 minutos

Objetivos específicos:

Aplicar el modelo de IA en una aplicación sencilla (chatbot, videojuego, etc.).

Presentar el proyecto al grupo.

Actividades:

1. Elige tu aplicación (10 min):

Chatbot con texto (ej. ¿estás feliz o triste?)

Juego de adivinanza (ej. ¿Qué animal es este?)

2. Diseño y prueba (30 min): Usan la integración con Scratch para crear la app.

3. Presentación (15 min): Cada grupo presenta brevemente su proyecto.

4. Cierre (5 min): Reflexión final: ¿qué aprendimos sobre IA?

🧰 Recursos Necesarios

Computadoras con acceso a internet.

Cuentas en https://machinelearningforkids.co.uk

Proyector o pantalla para mostrar ejemplos.

Tarjetas, fichas o imágenes si se hace clasificación manual en papel.

📌 Evaluación

CriterioIndicadorInstrumentoComprensión del concepto de IAParticipa en debates, identifica IA en ejemplosObservación directaAplicación del aprendizaje automáticoEntrena y prueba un modelo básicoRevisión del modelo en ML4KDesarrollo de proyectoCrea una aplicación funcional con IARúbrica de proyecto finalReflexión críticaAnaliza errores del modelo y propone mejorasDiario o presentación oral

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🧪 Nombre del proyecto: “¡Detectives del Estado!”

Exploramos los estados de la materia y enseñamos a una máquina a reconocerlos.

Contenido curricular que se aborda:

Estados de la materia: sólido, líquido, gaseoso.

Cambios de estado (fusión, evaporación, condensación, etc.).

Propiedades observables en cada estado.

Clasificación y descripción de materiales según su estado.

Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (Machine Learning) desde una perspectiva didáctica.

Segundo año de secundaria

Herramienta de Machine Learning seleccionada:

Teachable Machine de Google: https://teachablemachine.withgoogle.com/

Actividades a desarrollar:

Exploración inicial: ¿Qué sabemos sobre los estados de la materia?

Juego tipo kahoot o “preguntados”.

Breve investigación en grupos con ejemplos cotidianos.

Trabajo de campo fotográfico:

Los estudiantes toman fotos de objetos que representen cada estado de la materia (sólidos, líquidos, gaseosos —este último puede representarse con ejemplos como vapor de agua, humo, globos inflados, etc.).

Entrenamiento del modelo con ML:

Se cargan las imágenes en Teachable Machine.

Se crean tres categorías: “Sólido”, “Líquido” y “Gaseoso”.

Se entrena el modelo para que la máquina aprenda a reconocer los estados.

Prueba y análisis:

Los estudiantes testean el modelo usando nuevas imágenes para ver si reconoce correctamente el estado.

Se reflexiona sobre los errores y aciertos del modelo.

Se debate: ¿por qué el modelo se equivoca a veces? ¿Qué necesita aprender?

Producción final:

·         Grupos diseñan una infografía digital o póster explicando cómo fue el proceso, qué aprendieron sobre los estados de la materia y sobre el funcionamiento del ML.

·         Presentación oral o feria escolar.

Resultados del proyecto:

·         Comprensión sólida de las características de los tres estados de la materia y sus cambios.

·         Capacidad de clasificar y argumentar observaciones a partir de imágenes reales.

·         Conocimiento introductorio sobre el funcionamiento del machine learning supervisado.

·         Desarrollo del pensamiento crítico sobre los límites y potencialidades de la inteligencia artificial.

·         Producción colaborativa de un recurso visual y/o exposición explicativa.

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Nombre del Proyecto: Diseñando con inteligencia artificial

Este proyecto propone que estudiantes de 3 año de nivel medio, de la especialidad en Diseño grafico, apliquen conceptos básicos de machine learning a través de herramientas visuales y creativas, usando sus propios diseños gráficos como materia prima para entrenar un modelo de inteligencia artificial. A través de plataformas simples como Teachable Machine, podrán experimentar con el reconocimiento visual y generar productos interactivos o creativos.

Objetivos del proyecto

• Comprender de forma introductoria cómo funciona el aprendizaje automático visual.

• Aplicar habilidades gráficas en un entorno digital experimental.

• Crear diseños originales que alimenten un modelo de IA.

• Desarrollar una pequeña experiencia o presentación interactiva usando machine learning.

Contenidos y habilidades trabajadas

Contenidos

Diseño gráfico digital básico

Introducción al machine learning visual

Trabajo por proyectos y presentación

Pensamiento computacional, exploración tecnológica

Habilidades

Producción visual, aplicación de estilos

Área vinculada

Trabajo en equipo, comunicación

Arte/Diseño

Introducción al machine learning visual

Tecnología

Formación general

Planificación por clases

Clase 1: Introducción al proyecto y ejemplos visuales.

• Actividad: Exploración de qué es el machine learning.

• Recursos: videos breves, ejemplos simples.

Clase 2 y 3: Creación de imágenes y categorías visuales.

• Actividad: Diseño de íconos o personajes.

• Recursos: papel, software de diseño, computadoras.

Clase 4 y 5: Entrenamiento del modelo con Teachable Machine.

• Actividad: Subida de imágenes, entrenamiento de modelo.

• Recursos: plataforma online, conexión a internet.

Clase 6: Aplicación del modelo y diseño de experiencia.

• Actividad: creación de una propuesta interactiva.

• Recursos: uso de Scratch/presentación animada (opcional).

Clase 7: Presentación de proyectos.

• Actividad: cada grupo expone su trabajo y muestra resultados.

Recursos tecnológicos y materiales

• Teachable Machine: https://teachablemachine.withgoogle.com/

• Software de diseño: Canva, Adobe Express, Krita, etc.

• Conexión a internet y dispositivos con cámara/webcam.

• Proyector para presentación final (opcional).

Actividad final y presentación

Cada grupo presentará su modelo entrenado, explicando qué categorías usaron y cómo la IA reconoce sus diseños. Se evaluará la creatividad, claridad en la explicación y funcionamiento del modelo.

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Gabriela Alejandra Gallardo "Reconozco Figuras: App clasificadora de formas geométricas" con Clasifier.appinventor

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Gabriela Alejandra Gallardo "Reconozco Figuras: App clasificadora de formas geométricas" con Clasifier.appinventor

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Nombre del proyecto:

"Reconozco Figuras: App clasificadora de formas geométricas"

Contenido curricular que se aborda:

Reconocimiento y clasificación de figuras geométricas planas: triángulo, cuadrado, rectángulo, círculo, etc.

Propiedades geométricas básicas: cantidad de lados, ángulos, simetría.

Introducción al pensamiento computacional y modelos de clasificación en inteligencia artificial.

Interpretación y análisis de resultados obtenidos por una herramienta de Machine Learning.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:

1° o 2° año de secundaria / Estudiantes de entre 12 y 14 años

(Adaptable también para 6° de primaria como actividad integradora).

🤖 Herramienta de ML seleccionada:

Clasifier de App Inventor

Se entrenará un modelo para reconocer y clasificar imágenes de distintas figuras geométricas dibujadas o cargadas por los propios estudiantes.

Actividades a desarrollar:

Presentación del desafío:

¿Puede una máquina aprender a distinguir un círculo de un triángulo?

Exploración de figuras geométricas:

Breve repaso de figuras, propiedades, y ejemplos visuales.

Se arma un banco de imágenes (dibujo, captura, fotos) para entrenar el modelo.

Entrenamiento del modelo en Clasifier:

Cargar ejemplos por clase: círculo, triángulo, cuadrado, etc.

Etiquetar correctamente y entrenar.

Desarrollo de una App en App Inventor:

Importar el modelo entrenado.

Crear una interfaz simple que permita cargar una imagen y ver el resultado de la predicción.

Mostrar texto o audio según la figura detectada.

Prueba, ajustes y mejora del modelo:

Testeo con nuevas imágenes.

Reflexión sobre errores, aciertos y limitaciones del modelo.

Cierre y reflexión crítica:

¿Cómo aprendió la máquina?

¿Por qué puede confundirse?

¿Qué harías para mejorar la app?

Esperables o resultados esperados:

Que los/as estudiantes comprendan cómo funciona un modelo de clasificación supervisado.

Que logren entrenar un modelo básico de IA para resolver un problema concreto.

Que puedan aplicar conceptos de geometría y TIC en un proyecto interdisciplinario.

Que desarrollen pensamiento crítico al reflexionar sobre el funcionamiento y los errores del modelo.

Que promuevan el trabajo colaborativo en la carga de datos, pruebas y ajustes.

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Nombre del Proyecto

"Construyendo una IA para identificar el cambio climático"

Contenido curricular que se aborda

-Cambio climático global.

-Impacto del calentamiento global.

-Uso de la tecnología para el abordaje de problemáticas ambientales.

-Análisis de datos: temperaturas, olas de calor, franjas climáticas, entre otras.

-Datos históricos de temperatura a nivel mundial.

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes

De 3° año a 6° año (14 – 17 años)

Herramienta de ML seleccionada

Uso de Machine learning for kids para diseñar modelos de clasificación.

Actividades a desarrollar

1) Introducción al cambio climático:
Debate guiado a partir de una noticia o video actual sobre olas de calor o eventos extremos. Pregunta disparadora:

¿Cómo podemos saber si un evento climático es parte del cambio climático?

2) Trabajo en grupo. Búsqueda de información
Los grupos bucarán ejemplos de situaciones climáticas a nivel mundial. Se trabajarán con variables como temperatura, duración, ubicación, consecuencias. Detectando diferentes niveles de situaciones: cambio normal o cambio anormal

3) Entrenamiento del modelo de ML:
Utilización de Machine Learning for Kids para entrenar un modelo que clasifique los eventos. Ingresaran los datos con variables y entrenaran el modelo.

4) Evaluación y reflexión:
Analizan qué tan bien clasifica el modelo, qué errores tiene, y qué datos podrían faltar. Se realizará un dialogo en conjunto con el docente en donde cada grupo expondrá los resultados de sus trabajos y se continuará a debatir las siguientes preguntas:

¿Puede la IA reconocer el cambio climático? ¿Es una herramienta que podría ayudarnos a evitar grandes desastres climáticos y naturales?

Cada grupo realizara una infografía o video corto explicando:

·  Cómo entrenaron su modelo

·  Qué resultados obtuvieron y qué conclusiones sacaron

Esperables o resultados

- Comprensión y reflexión sobre el contenido de cambio climático.

- Trabajar a partir de la capacidad de pensamiento crítico y creativo

- Fomentar la reflexión sobre problemáticas socioambientales.

- Introducción al uso de herramientas de IA.

- Producción de material comunicativo (infografía o video).

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Nombre del proyecto:
Clasificador de géneros literarios: "¿Qué tipo de texto es?"

Contenido curricular que se aborda:

Lengua y Literatura (Reconocimiento y análisis de géneros literarios)

Tecnología (Introducción al Machine Learning)

Competencias de Lectura y Comprensión Textual

Año de la escuela secundaria / edad del grupo de estudiantes:
3º año de secundaria (14-15 años)

Herramienta de ML seleccionada:
LearningML

Actividades a desarrollar:

1. Introducción a los géneros literarios: Breve repaso teórico sobre los géneros narrativo, lírico y dramático, analizando características lingüísticas principales (narrador, diálogo, descripción, etc.).

2. Recopilación de textos: Seleccionar fragmentos breves de obras representativas de cada género.

Narrativo: cuentos o novelas (por ejemplo, Borges, Quiroga).

Lírico: poemas (por ejemplo, Bécquer, Alfonsina Storni).

Dramático: fragmentos de teatro (por ejemplo, Shakespeare, Lorca).

3. Entrenamiento del modelo: Cargar los textos en LearningML como ejemplos etiquetados por género literario.

4. Pruebas del modelo: Usar el modelo para clasificar nuevos fragmentos de texto desconocidos y analizar su eficacia.

5. Aplicación creativa: Los estudiantes escribirán un breve texto y el modelo intentará clasificarlo en un género. Reflexionarán si están de acuerdo o no con la clasificación y por qué.

6. Reflexión crítica: Diálogo sobre cómo los algoritmos "leen" los textos y qué diferencias existen entre la interpretación humana y la automática.

Esperables o resultados:

Reconocer rasgos específicos de cada género literario.

Comprender cómo los algoritmos procesan y clasifican lenguaje natural.

Desarrollar habilidades de escritura creativa y pensamiento crítico.

Reflexionar sobre los límites de la tecnología en la comprensión de textos literarios.

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Nombre del Proyecto: Mi Entrenador IA de Movimiento

Contenido Curricular que se Aborda:

Educación Física: Análisis biomecánico simple del movimiento, técnica deportiva, corrección postural, identificación de patrones de movimiento, concientización corporal, prevención de lesiones.

Tecnología/Informática: Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning (clasificación de imágenes/video), entrenamiento de modelos, recolección de datos, desarrollo de aplicaciones (App Inventor).

Año de la Escuela Secundaria / Edad del Grupo de Estudiantes: 4to o 5to año (15-17 años)

Herramienta de ML Seleccionada: Machine Learning for Kids (por su facilidad de uso, interfaz visual y excelente integración con App Inventor).

Actividades a Desarrollar:

1. Introducción y Contextualización: Comenzar con una actividad práctica (por ejemplo, sentadillas o flexiones) y debatir sobre la importancia de la correcta ejecución técnica para prevenir lesiones. Presentar la idea de que una IA puede "aprender" a identificar si un movimiento se realiza bien o mal.

2. Definición del Ejercicio y Clases de Calidad: Elegir un ejercicio físico simple a analizar (ej: sentadilla, flexión de brazos). Definir las "clases" que el modelo debe aprender: "Correcto" (técnica adecuada) e "Incorrecto" (errores técnicos específicos). Los estudiantes se grabarán o tomarán fotos ejecutando el ejercicio, realizando ejemplos claros de ambas categorías. Estas imágenes o videos se subirán y etiquetarán cuidadosamente en Machine Learning for Kids.

3. Entrenamiento y Prueba del Modelo de ML: Entrenar el modelo en Machine Learning for Kids y realizar pruebas iniciales para verificar su precisión. Si es necesario, se agregarán más datos o se mejorará su calidad.

4. Desarrollo de la Aplicación Móvil (en App Inventor): Diseñar una aplicación sencilla en App Inventor que use la cámara del dispositivo. Integrar el modelo de ML entrenado. La aplicación permitirá al usuario grabar o tomar una foto y, al analizar el movimiento, mostrará feedback visual o de texto (ej: "¡Bien hecho, técnica correcta!", "Cuidado con la espalda, ¡corrige tu postura!").

5. Pruebas, Evaluación y Presentación: Los grupos probarán sus aplicaciones con compañeros, evaluando la precisión del feedback de la IA. Se discutirán las limitaciones de la IA y se presentarán los proyectos al resto de la clase, mostrando su "Entrenador IA" y los aprendizajes obtenidos.

Resultados Esperados o Esperables:

Comprensión Práctica de la IA en Deporte: Los estudiantes entenderán cómo la IA puede ser una herramienta útil para el análisis del movimiento y la mejora técnica en educación física.

Habilidades de Alfabetización Digital y Tecnológica: Desarrollarán competencias en el uso de herramientas de ML y programación visual (App Inventor).

Conciencia Corporal y Técnica: Aumentarán su propia conciencia sobre la correcta ejecución de los ejercicios y la importancia de la técnica.

Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas: Se enfrentarán a desafíos y aprenderán a depurar y mejorar sus soluciones.

Creatividad y Colaboración: Fomentará el trabajo en equipo y la comunicación.

Producto Aplicable: Crearán una aplicación funcional que puede ser una herramienta de apoyo en sus propios entrenamientos.