Programa Andalucía Profundiza

En este curso hemos solicitado el programa Andalucía Profundiza en el IES Santos Isasa. 

El propósito ha sido acercar la programación, el aprendizajde automático (Machine Learning), la inteligencias artificial y el uso de las placas de desarrollo Microbits a los alumnos, para fomentar la autonomía, creatividad y mejora de la capacidad de razonamiento lógico y la resolución de problemas. 

Existen multitud de ejemplos donde está presente los algoritmos de Inteligencia Artificial:

    • Reconocimiento facial que algunos teléfonos móviles utilizan para desbloquearlos

    • Los sistemas de recomendación de aplicaciones que ofrecen todo tipo de contenidos (videos, música).

    • Los sistemas de traducción 

    • Reconocimiento de voz 

Es importante que los alumnos se familiaricen con la implementación de modelos de Machine Learning (Aprendizaje Automático). 

Una forma motivadora para los alumnos es relacionar y vincular los modelos previamente entrenados con placas de desarrollo en las que se puede observar mejor dicho comportamiento.

El alumnado comprende de esta forma cómo funcionan las tecnologías de aprendizaje automático (Machine learning). La experimentación y la puesta en práctica con esta tecnología, controlando dispositivos físicos le ayudará a entender las posibilidades del aprendizaje automático, pero también sus límites, problemas y riesgos.

Gracias a las herramientas educativas que poco a poco van apareciendo, es posible diseñar actividades prácticas apoyándose en placas de desarrollo para computación y robótica, como es el caso de las placas Microbit.

Al permitir estas herramientas realizar actividades prácticas, la motivación del alumnado será mayor al “aprender haciendo” de forma divertida. 

DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES PRINCIPALES LLEVADAS A CABO EN LAS DIFERENTES SESIONES

Sesión 1ª

-Presentación y planteamiento de cuestiones iniciales. Los alumnos se unen a la clase de classroom y forman los distintos grupos de trabajo a través de la herramienta colaborativa Google Docs.

-Se plantea con los alumnos las características generales de la Inteligencia Artificial y se explica la forma de utilizar las herramientas para generar modelos de machine learning como Teacheable Machine y Learning ML.

-Se comienzan a realizar las primeras prácticas de diversos modelos de Machine Learning.

Sesión 2ª

-Se realiza la distribución de material entre los distintos grupos con hoja de control de los mismos. 

-Continuamos con la familizarización de la herramienta Techeable Machine y Learning ML entrenando diversos modelos de imagen y sonido en diferentes situaciones.

-A continuación, los alumnos aprenden y/o repasan el funcionamiento de las placas Microbit, así como las placas de expansión para poder conectar sensores y actuadores con las placas de desarrollo. 

-Igualmente se hace una revisión y profundización en el uso de entornos gráficos de programación similares a Scratch: instrucciones principales de lenguaje de bloques, eventos, secuencia de instrucciones, tareas repetitivas y condicionales, etc. Este forks de Scratch nos permitirá implementar modelos de Machine Learning para el control de placas Microbit

-Seguidamente, los alumnos consiguen comunicar la placa microbit con el entorno de programación.

-Por último, el alumnado se familiariza con el entorno de programación y realiza la programación de un modelo previamente entrenado en Teacheable Machine de poses y movimientos, para el control del "Sprite" de Scratch.

Sesión 3ª

El alumnado se familiariza con el uso de las placas protoboard y la conexión de Diodos Leds, Zumbadores y otros elementos, inicialmente a través del ordenador con el software de simulación Tinkercad. Posteriormente se ha hecho la implementación física de dichos componentes.

En esta 3ª sesión se realizó también la implementación de un sistema de seguridad por control facial, que consta de un zumbador y diodo led rojo, como señal de alarma en el caso de fallo en el reconocimiento, o con diodo verde en caso de que se verifique de forma correcta. 

También se realizó el reconocimiento sonoro para activación de cuatro diodos leds.

Sesión 4ª

Los alumnos aprenden los fundamentos de los servomotores y cómo poder implementarlos con la placa microbits y las placas de expansión. También aprenden a usar el sensor de ultrasonidos HC-SR04

Sesión 5ª y 6ª

Se elabora el Proyecto "Clasificador de alimentos".

Previamente se hacen prácticas para implementar bloques de programación que permitan el control por voz y traducir textos a voz "Robótica".

Debido a la limitación de tiempo en cuanto a las sesiones, el material que se ha utilizado para la estructura ha sido básicamente cartón pluma por su facilidad a la hora de trabajar con él. Para futuros proyectos donde se pueda disponer de más tiempo, se utilizarán otros materiales que presenten un mejor acabado. Ha sido necesario utilizar la placa microbit, la placa de expansión, un servomotor con una extensión en madera y el software de programación y comunicación con la placa.

Y se prueba el resultado 

Sesión 7ª y 8ª.-  

Se construye el proyecto "Robot móvil controlado por inteligencia Artificial" mediante un modelo de Machine Learning de gestos de la mano previamente entrenado con las distintas posiciones dela mano, para que el robot responda.

Debido a la limitación de tiempo en cuanto a las sesiones, el material que se ha utilizado para la base del vehículo ha sido básicamente cartón pluma por su facilidad a la hora de trabajar con él. Ha sido necesario utilizar la placa microbit, la placa de expansión, motoreductoras para controlar la rueda izquierda y derecha, una rueda loca, y el driver L298N para controlar el sentido de giro y el software de programación y comunicación con la placa.

Se entrena el modelo

Y se verifica el funcionamiento del mismo

¡GRACIAS A TOD@S POR VUESTRO ESFUERZO Y DEDICACIÓN!