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95 total results found
Propuestas de aula enchufadas: aprender haciendo paso a paso.
En este bloque aprenderemos cómo entrenar modelos con imágenes, sonidos o gestos, y cómo conectar esos modelos a proyectos tangibles con materiales como los que aporta el programa código Escuela 4.0 (placas programables de Echidna o Micro:bit), de modo que la...
Teachable Machine en el aula: entrenar con ejemplos (imagen, sonido y postura)
Teachable Machine es una herramienta gratuita y muy intuitiva de Google que permite crear modelos de Inteligencia Artificial sin programar. Dicho de forma sencilla: sirve para “enseñarle” a un ordenador a reconocer algo a partir de ejemplos, igual que hacemo...
Actividad 1. Vivo o no vivo: entrenamos un clasificador con objetos del aula
Ilustración 1 Imagen generada con ChatGPT (OpenAI). 2026. Vivo / No vivo con objetos del aula Justificación Esta actividad acerca la IA al aula de forma manipulativa: el alumnado “enseña” a una máquina con fotos de objetos reales. ...
Actividad 2. Radar Sonoro: entrenamos un clasificador de sonidos del entorno
Ilustración 1 Imagen generada con ChatGPT (OpenAI). 2026. Radar Sonoro: IA en modo escucha Esta actividad usa Teachable Machine (proyecto de audio) para entrenar un clasificador de sonidos del entorno (aves, trafico y agua). El alumnado comprende que l...
Consideraciones previas para la etapa de Educación Infantil y primer ciclo de Educación Primaria.
Como ya hemos ido viendo en apartados anteriores, en Educación Infantil no trabajamos la Inteligencia Artificial de forma directa, porque los conceptos más complejos (modelos de aprendizaje, tratamiento de datos, etc.) requieren un nivel de abstracción que tod...
Actividad 2. La máquina aprende con ejemplos: peces y no peces
Comprendiendo como funciona el Machine Learning con CODE.ORG En esta actividad se va a recurrir a la plataforma CODE.ORG para, de un modo ágil y visual, comprender como el ser humano enseña y "alimenta" a la IA y como los resultados obtenidos dependen directa...
Consideraciones previas en segundo y tercer ciclo de primaria
En este capítulo, vamos a explorar cómo aprende una máquina y cómo podemos usar esa tecnología de manera creativa y responsable. Esta pensado para alumnado de segundo y tercer ciclo de Primaria, que ya tiene capacidad de observar patrones, comprender relacion...
Teachable Machine vs EchidnaML: ¿cuál elegir según tu aula?
A continuación, presentamos distintas plataformas para trabajar el machine learning o aprendizaje supervisado. Learning ML (Echidna en local) Learningml 2.0 Teachable machine Uso Local https://learningml.org/lml-editor/ https://teachable...
Actividad 3. Entrenar con datos sesgados: cuando la IA aprende “mal"
En esta propuesta, además de afianzar como funciona el aprendizaje supervisado, tiene como objetivo comprender cómo pueden llegar a formarse sesgos en las respuestas de la IA ya sean de un modo voluntario o involuntario. Si el alumnado aun está interiorizando...
Actividad 5. La lámpara inteligente: entrenamos un modelo de texto (enciende/apaga) y lo mejoramos con sinónimos
Actividad 4. IA + robótica con Echidna: la barrera inteligente (reconocimiento y acción)
Justificación En educación primaria solemos aprender primero haciendo y después pensando sobre lo que hemos hecho. Sin embargo, cuando trabajamos con machine learning e inteligencia artificial aplicada a la robótica en el tercer ciclo de primaria, en este cap...
Referencias
AI Literacy Framework. (s. f.). AILit Framework: Marco de alfabetización en IA (versión en español). Center for Applied Special Technology (CAST). (2018/2023). Pautas del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA): Versión 2.2 (traducción y revisión). ...
Bibliografía y Webgrafía
Legislación Reglamento de IA AI Act Avance digital-Reglamento IA Timeline for implementation AI Act RGPD LOPDGDD Ley Orgánica 1/1982, de 5 de mayo, de Protección Civil del Derecho al Honor, a la Intimidad Personal y Familiar, y a la Propia Imagen. Der...
3.3 Derechos y Principios Digitales
Para acabar este capítulo sobre privacidad, señalaremos la Carta de Derechos Digitales del Gobierno de España y la Declaración sobre los Derechos y Principios Digitales Europeos. Derechos digitales La Carta de derechos digitales que se presenta no trata de...
3.1 Datificación
Como hemos visto, el desarrollo y la integración de la inteligencia artificial en la educación han puesto de manifiesto diversos dilemas éticos que tienen un elemento común: el uso intensivo de datos, ya que los sistemas de IA necesitan grandes cantidades de i...
4.3 Derecho de imagen
El derecho a la propia imagen está regulado por la Ley Orgánica 1/1982, de 5 de mayo, de Protección Civil del Derecho al Honor, a la Intimidad Personal y Familiar, y a la Propia Imagen. Toda persona tiene derecho a decidir sobre la utilización que se hace de ...
3.2 Que tus datos te acompañen...
El proceso de datificación implica que cada vez más aspectos de la actividad educativa —desde la participación en plataformas digitales hasta los resultados académicos o las interacciones en línea— se transforman en datos que pueden ser almacenados y analizado...
5.1 Diferentes usos en el ámbito educativo
En el ámbito educativo la IA nos ofrece multitud de oportunidades para enriquecer los procesos de enseñanza y aprendizaje, facilitar la creación de materiales didácticos, apoyar la planificación de actividades y fomentar nuevas formas de interacción con el con...