SESIÓN 1. INTRODUCCIÓN TEACHABLE MACHINE
En esta sesión, trataremos de comprender el concepto de inteligencia artificial y cómo funciona el aprendizaje automático mediante la creación de un modelo que clasifique figuras geométricas básicas.
Geometr-IA
Proyecto 3. Creación del producto final
Primera parte. Explorando Teachable Machine
Explicación de la herramienta:
Es un software de Google que permite entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de programar.
Funciona con aprendizaje automático, que consiste en mostrarle ejemplos a la computadora para que aprenda a reconocer patrones.
Visionado de un vídeo explicativo:
Acceder a la herramienta:
- Ir a Teachable Machine
- Hacer clic en "Primeros pasos"
- Seleccionar "Proyecto de imagen" “Modelo de imagen estándar”
Segunda parte. Creación del modelo de clasificación de figuras geométricas
Paso 1. Configuración del modelo
- En Teachable Machine, aparecerán dos clases vacías ("Class 1", "Class 2"...).
- Crea “Class 3”
- Renombrarlas como "Triángulo", "Cuadrilátero" y "Circunferencia y círculo"
Paso 2. Recopilación de datos
- El alumnado dibuja en hojas blancas diferentes figuras geométricas.
- Usan la cámara de la computadora para capturar imágenes en Teachable Machine.
- Se recomienda tomar al menos 20 imágenes por clase.
- Variar los dibujos (diferentes tamaños, posiciones, colores).
Paso 3: Entrenar el modelo
- Hacer clic en el botón "Preparar modelo".
- Explicar que la IA buscará patrones en las imágenes para poder clasificarlas.
Paso 4. Probar el modelo
- Ir a la pestaña “Vista previa”
- Dibujar nuevas figuras y mostrarle a la cámara para ver si las reconoce correctamente.
- Analizar errores: ¿Clasifica bien todas las figuras? ¿Se confunde con algunas?
Tercera parte. Reflexión final y evaluación
Preguntas de reflexión:
- ¿Cómo ha aprendido la IA a clasificar las figuras?
- ¿Podría confundirse si solo usamos triángulos equiláteros? ¿Qué pasa si usamos un triángulo escaleno?
- ¿Cómo podríamos mejorar el modelo?
SESIÓN 2. MEJORANDO EL MODELO DE IA Y APLICANDO LO APRENDIDO
Mejorar el modelo de IA y reflexionar sobre cómo la inteligencia artificial se usa en la vida real.
Primera parte. Revisión del modelo anterior
- El alumnado prueba el modelo con nuevas figuras.
- Detectan errores y limitaciones: ¿Confunde algunas figuras? ¿Se ve afectado por el color, la iluminación o la rotación?...
Segunda parte. Mejorando el modelo
Paso 1. Aumentar la cantidad y variedad de datos
- Tomar más imágenes por clase.
- Dibujar figuras con diferentes grosores de línea y colores.
- Probar figuras rotadas o con sombras para mejorar la generalización.
Paso 2. Volver a entrenar.
- Hacer clic en "Preparar modelo" en Teachable Machine.
- Comparar los resultados con el modelo anterior.
Paso 3. Probar con un reto
- Hacer que un compañero intente engañar a la IA con un dibujo ambiguo.
- Analizar si el modelo sigue funcionando bien.
Tercera parte. Exposición final - Presentando Geometr-IA
Cada grupo explicará su modelo de IA en 2-3 minutos, siguiendo esta estructura:
Introducción:
- ¿Qué es la IA? ¿Cómo la hemos usado en este proyecto?
- ¿Qué figuras geométricas hemos enseñado a reconocer?
Demostración del modelo:
- Mostrar en vivo cómo funciona la IA con nuevas figuras.
- Explicar si la IA reconoce bien las formas o si comete errores.
Aprendizajes y mejoras:
- ¿Fue fácil o difícil entrenar la IA?
- ¿Cómo mejoramos la precisión del modelo?
- ¿Cómo podríamos usar la IA en la vida real?
Reto divertido para la audiencia:
- Los compañeros y compañeras pueden dibujar nuevas figuras para probar el modelo y ver si la IA responde correctamente.
- Si la IA falla, el grupo debe explicar por qué podría haber ocurrido y cómo mejorarla.
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