Creamos un Chatbot en clase

 

Esta imagen ha sido generada mediante ideogram.ai con el siguiente prompt

Introducción

Esta situación de aprendizaje ha sido elaborada en el marco del curso "Una IA para aprender" #IAparaAPRENDER del INTEF (noviembre 2023). La normativa seguida ha sido el desarrollo de la LOMLOE que se hace en la orden de 30 de mayo de 2023 de la Consejería de desarrollo educativo y formación profesional de la Junta de Andalucía.


Título: Creamos un Chatbot en clase.

Materia: Computación y robótica (optativa de Andalucía).

Alumnado: 1º de ESO.


Descripción y finalidad de los aprendizajes.

Con estos aprendizajes se introducirá al alumnado en el Big Data y la Inteligencia Artificial, conociendo qué es y para qué se usa, y se realizará un ejercicio práctico para diseñar y construir, en grupo, una App, mediante App Inventor, que funcione al estilo de un Chatbot, que utilice la Inteligencia Artificial, para lo que se emplearán herramientas como Teachable Machine, o ml4kids (Machine Learning for kids). Esto permitirá al alumnado conocer el proceso de aprendizaje supervisado de una IA, y entender que son los datos etiquetados.

El contenido está en una guía a la que se le añaden cuestionarios de Google para la evaluación de los aprendizajes, también se irá haciendo un diario-blog, se realizará una práctica con Teachable Machine para distinguir imágenes de boli y de lápiz, y se terminará con un proyecto, en grupo, que será construir una App que "emule" un Chatbot, con App Inventor, en la que se usará IA mediante una librería externa realizada con ML4kids, que permita reconocer distintos tipos de mensaje, y podamos contestar en consecuencia. Es decir, la IA solo nos permitirá reconocer el mensaje (un tipo de mensaje: saludo, despedida, etc.) para que mediante código contestemos; no se genera texto con la IA. 

En esta situación didáctica se trabajan las siguientes saberes básicos de Computación y Robótica:

Bloque G. Datos masivos.

  • CYR.1.G.1. Introducción al Big data.
  • CYR.1.G.2. Visualización, transporte y almacenaje de datos generados.
  • CYR.1.G.3. Entrada y Salida de datos.
  • CYR.1.G.4. Introducción a los metadatos.

Bloque H. Inteligencia Artificial.

  • CYR.1.H.1. Definición de la Inteligencia Artificial.
  • CYR.1.H.2. Introducción a la ética y responsabilidad social en el uso de IA.
  • CYR.1.H.3. Agentes inteligentes simples.
  • CYR.1.H.4. Aprendizaje automático.
  • CYR.1.H.5. Tipos de aprendizaje.

También se trabajan, de forma secundaria, otros saberes básicos que han sido objeto de otras situaciones de aprendizaje previas, en concreto, los siguientes bloques de saberes básicos:

  • A. Introducción a la programación.
  • D. Desarrollo móvil.


Metodología

Básicamente se empleará el Aprendizaje por proyectos, y Aprendizaje cooperativo en la parte del proyecto.


Actividad

  • Descripción de la actividad o proceso:
  1. Se realizará un sondeo en clase, a ver que ideas tiene el alumnado sobre la IA y el Big Data, y si saben que la usan a diario. Después veremos algún generador de contenido, y ChatGPT.
  2. El trabajo de clase se desarrollará mediante lectura de los distintos apartados de la guía (incluida en el anexo), puesta en común del contenido del apartado trabajado, y realización de un cuestionario autoevaluable de Google.
  3. Al comenzar la parte de IA, se realizará una práctica de uso de Teachable Machine que consistirá en que aprenda a distinguir entre un lápiz y un bolígrafo.
  4. Al terminar el tema se realizará el proyecto (creación de una App que emule el funcionamiento de un Chatbot), para el que se entrenará a ML4Kids para que reconozca determinados mensajes, ese "motor" se exportará mediante librería a AppInventor, y en este entorno se realizará la App.
  • Recursos:
  1. Aula ordinaria del grupo
  2. Carro de portátiles
  3. Diario-blogs hechos con Google Blogger
  4. Formularios de Google
  5. Guía (se incluye en el anexo)
  6. Móviles personales para probar la App
  • Productos evaluables:
  1. Respuestas a los formularios (actividades Classroom)
  2. Diario-blog
  3. Práctica (observación directa)
  4. App creada
  • Instrumentos de evaluación:
  1. Formularios de Google
  2. Práctica se evaluará mediante observación directa con rúbrica.
  3. Diario-blog de clase, que se evaluará mediante rúbrica
  4. El proyecto se evaluará mediante una rúbrica.


Anexos

Guía en PDF - Introducción al big data y a la inteligencia artificial para la ESO (Migueruvi)

Entorno IA - Teachable Machine (Google Creative Lab)

Entorno IA - MachineLearningForKids (ML4kids)

IDE lenguaje de programación de bloques gráficos - AppInventor (MIT)



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