Advanced Search
Search Results
10903 total results found
6. Experimentar con herramientas de IA. Propuestas didácticas. Segundo y tercer ciclo
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...
4. Iniciarse en la IA desde los primeros cursos. Infantil y primer ciclo.
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...
5. Comprender la IA desenchufados. ¿Cómo trabajarlo en el aula? Segundo y tercer ciclo
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
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). ...
2.1 Introducción al prompting
Introducción Como hemos visto en el capítulo anterior, los sistemas de IA generativa (IAGen) se basan en modelos entrenados con grandes cantidades de datos para identificar patrones lingüísticos y producir respuestas coherentes. Aunque su funcionamiento inter...
2.3 Ejemplos de Prompts
Ejemplos de prompts según la tarea En el apartado anterior ya se han visto los elementos básicos de un buen prompt. En esta sección se presentan ejemplos prácticos organizados por tareas habituales. La idea es sencilla: la mejor forma de aprender a diseñar pr...