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¿Qué es el Machine Learning? Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático

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

Presentamos el segundo recurso del mes que trata sobre Inteligencia Artificial y sobre cómo podemos enseñarla en los niveles no universitarios. En esta ocasión planteamos un importante problema que presenta la Inteligencia Artificial cuando se hace con una técnica denominada Machine Learning: el problema del sesgo en los datos. (...).

En la actividad para el nivel de secundaria presentamos una introducción al Machine Learning (aprendizaje automático), que es una de las técnicas de mayor éxito para el desarrollo de la Inteligencia Artificial. En dicha actividad presentamos la aplicación on-line teachable machine, con la que puedes explorar, de una manera muy sencilla, los conceptos fundamentales del Machine Learning: entrenamiento, aprendizaje y uso de la inteligencia artificial en aplicaciones. Enlace al recurso en CodeINTEF.

Con este recurso iniciamos una serie de entradas en las que descubriremos otras herramientas de este tipo, mostraremos como funcionan y señalaremos sus puntos fuertes y débiles. El objetivo que perseguimos es facilitarte el camino para que uses la IA como otra herramienta más con la que enriquecer tu práctica docente.

Las herramientas que poco a poco iremos explorando son:

• Teachable Machine versión 2
• Cognimates
• IA con Snap!
• Personal Image Classifier
• IA con App Inventor
• LearningML

Enlace al recurso en CodeINTEF.

Y ya algo más motivamos nos pusimos manos a la obra a programar con Scratch. Para la ocasión habíamos preparado una demostración de cómo podríamos programar de manera simple y rápida una historia del tipo «Elige tu propia aventura«. Aquí tienes el proyecto base que utilizamos y que puede servirte para reinventarlo y crear tu propia historia interactiva en la que el lector vaya escogiendo cómo quiere que continúe la narración a lo largo de la misma.

Para finalizar con esta primera sección de la clase discutimos nuevas formas de interacción con los lectores, para lo que exploramos las posibilidades que ofrecen placas como Makey Makey o micro:bit a la hora de crear obras literarias que permitan al lector interaccionar físicamente con la instalación.

La segunda parte de la sesión estuvo dedicada a la inteligencia artificial. Para comenzar hicimos uso de una herramienta que está desarrollando nuestro amigo Juan David Rodríguez -en colaboración con el grupo KGBL3– y que en los próximos días presentará formalmente en sociedad en este mismo blog. Esta herramienta permitió que creásemos un modelo de aprendizaje automático para detectar si el lector demuestra sentimientos de alegría o de tristeza al contestar una pregunta. Y de este modo, preparamos una demostración en la que la propia obra, al detectar los sentimientos del lector, puede modificar de forma dinámica la historia para adaptarse a los mismos.

Texto completo: Pensamiento computacional e inteligencia artificial al servicio de la creación literaria