✅ Aplicar el model de machine learning creat a la sessió anterior en un projecte de Scratch.
✅ Programar una interacció dinàmica en què la IA identifiqui residus marins.
✅ Reflexionar sobre com la IA pot ajudar en la classificació de residus.
1️⃣ Recuperació del model entrenat
📥 Accedir al Classroom i descarregar l’arxiu del model creat a la sessió anterior.
📂 Obrir-lo des de l’aplicació LMLearning per comprovar que funciona correctament.
✅ Si cal, fer ajustos en les dades d’entrenament per millorar la precisió.
2️⃣ Integració de la IA amb Scratch
🔗 Obrir Scratch i accedir a les extensions.
🛠️ Afegir l’extensió de machine learning i carregar el model de LMLearning.
🎭 Crear un personatge (ex: un peix netejador o un científic marí).
3️⃣ Programació de la interacció
📌 Afegir blocs de programació a Scratch per fer que la IA respongui als residus identificats:
✔️ Quan es detecti un tipus de residu, mostrar un missatge personalitzat.
✔️ Si la resposta és correcta, sumar punts; si no, donar una pista.
✔️ Afegir sons, moviments o animacions per fer el joc més dinàmic.
4️⃣ Proves i ajustaments
📱 Testar el joc i veure com funciona la IA en temps real.
🔄 Revisar si el model classifica bé els residus i fer ajustaments si cal.
5️⃣ Compartició i reflexió
💾 Guardar el projecte i pujar-lo al Classroom.
🗣️ Discussió final: com ens pot ajudar aquesta tecnologia a protegir el medi ambient? Quins altres usos podríem donar-li?
🌍 Aplicació pràctica del machine learning en un context real.
🤖 Desenvolupament de la creativitat mitjançant la programació en Scratch.
👥 Foment del treball col·laboratiu i la reflexió crítica sobre la tecnologia (especialment de la fiabilitat de la IA) i el medi ambient.