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4. Guía de uso para el aula

1. Aspectos metodológicos

Estructura de la secuencia de un REA según el marco pedagógico del proyecto

Si quieres conocer más sobre el marco pedagógico del proyecto en el que se enmarca este recurso, haz clic aquí para acceder a la guía general del proyecto.

Entre los aspectos metodológicos que destacan particularmente en este REA están:

  • Aprender haciendo (Learning by doing): aprendizaje mediante la programación (Construccionismo).
  • Aprendizaje Basado en Retos (ABR): se plantean retos al estudiante que tiene que solucionar obteniendo un producto final.
  • Tutoría entre iguales: agrupación de alumnado heterogéneo que trabaja de forma coordinada para resolver una tarea.
  • Aprendizaje cooperativo.

2. Procesos cognitivos en las actividades multiniveladas

Página 4.1: ¿Qué hacemos con tantos datos?

Título de la actividad grupal: 11. ¿Qué he aprendido sobre los datos?
Opción Título de las actividades individuales Proceso cognitivo
A Lo esencial Recordar (reproducir)
B Los datos Criticar/Evaluar

Página 4.2: Aprendamos ¿qué es el big data?

Título de la actividad grupal: 9. ¿Qué he aprendido sobre el big data?
Opción Título de las actividades individuales Proceso cognitivo
A Lo esencial Recordar (reproducir)
B Big data Aplicar/Criticar o evaluar

Página 4.3: El papel de la Inteligencia Artificial con los datos

Título de la actividad grupal: 2. Buscad aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Opción Título de las actividades individuales Proceso cognitivo
A Verdadero o falso Recordar (reproducir)
B Extraemos información del texto Comprender
C Encuentra cinco aplicaciones analizando sus repercusiones Crear/Criticar o evaluar

Título de la actividad grupal: 11. Repasamos lo aprendido sobre el Machine Learning
Opción Título de las actividades individuales Proceso cognitivo
A Busca información Recordar (reproducir)
B Diagrama de bloques Crear

Página 4.4: Aprendizaje automático con Learning ML

Título de la actividad grupal: 10. Ponemos en orden lo aprendido
Opción Título de las actividades individuales Proceso cognitivo
A Haciendo memoria Recordar (reproducir)
B Dibujo mi propio diagrama Comprender
C Ahora te explico yo Aplicar

3. Guía de uso

Para usar el REA son necesarios unos recursos materiales. Se recomienda disponer al menos de un ordenador con conexión a internet por cada dos estudiantes. 

Algunas recomendaciones más específicas:

Antes de comenzar

El REA se debe presentar como un reto que debe superar el alumnado para conseguir crear y programar su propio videojuego, con Scratch, entre compañeras y compañeros y comprobar que funciona correctamente.

Agrupamientos

A lo largo del REA se plantean tareas con diferentes tipos de agrupamiento:

  • Individual: se utiliza fundamentalmente en actividades evaluativas o de comprobación.
  • Pareja: se utiliza en actividades en las que sea necesaria la colaboración como herramienta de multinivelado.
  • Grupo: se utiliza en actividades de reflexión.
  • Grupo clase: se utiliza en actividades de reflexión.

Las tareas que requieren el uso del ordenador pueden ser realizadas en pareja compartiendo un mismo dispositivo en caso de ser necesario o en caso de que lo estime el docente como medida de apoyo a estudiantes con dificultades.

Para hacer los agrupamientos se recomienda el trabajo por pares mentor-pupilo o la tutoría entre iguales, consiste en que dos compañeras o compañeros de la misma clase y edad, trabajen de forma cooperativa. Para ello, sería necesario cumplir las siguientes indicaciones:

  • Un estudiante hace el papel de tutora o tutor y el otro de alumna o alumno.
  • El proceso que debe ser siempre guiado y supervisado por el docente.
  • Para asegurar su eficacia es importante que la tutora o tutor responda a las demandas de ayuda de la compañera o compañero.
  • La ayuda que se proporcione deben ser siempre en forma de explicaciones y no soluciones.
  • Es fundamental seleccionar de forma adecuada a las parejas y dar una pequeña formación a la tutora o tutor para que atienda siempre las demandas de ayuda de su compañera o compañero de manera constructiva.

De igual forma, se incluyen también ejercicios que deben resolver de forma individual. Fundamentalmente, aquellos con un carácter más evaluativo. En este caso, conviene que el docente facilite un seguimiento y apoyo a todo el alumnado y ocupe el rol de guía o ayuda.

Desarrollo de la Competencia digital

  • Explorar y conocer un entorno de programación online.
  • Crear, guardar y localizar archivos locales.
  • Crear secuencias de instrucciones aplicables a sistemas computacionales para solucionar un problema dado o ejecutar una tarea determinada.
  • Colaboración a través de tecnologías digitales.
  • Utilizar herramientas y tecnologías digitales para crear contenidos, procesos y productos innovadores.
  • Participación individual y colectiva en procesos cognitivos para entender y resolver problemas conceptuales y situaciones confusas en entornos digitales.
  • Identificar dónde debo mejorar o actualizar mis propias competencias digitales. Ser capaz de ayudar a otros en el desarrollo de sus competencias digitales. Buscar oportunidades para el autoaprendizaje y mantenerse al día de la evolución del mundo digital.
  • Derechos de autor y propiedad intelectual.
  • Crear y editar contenidos digitales.

Producto final

El producto final que se pide a los estudiantes crear su propio asistente turístico virtual con LearningML y Scratch, logrando que sea atractivo para los usuarios gracias al uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con reconocimiento de textos.

Se plantea un problema con una solución abierta en la que los estudiantes pueden desarrollar el reto con un menor o mayor grado de complejidad dependiendo de sus capacidades, motivación y estrategias de aprendizaje.

Otros contextos o situaciones educativas

Este REA se puede usar en cualquier curso donde se vaya a impartir introducción a los datos masivos o big data, inteligencia artificial, aprendizaje automático o machine learning con reconocimiento de textos y su programación dentro del pensamiento computacional, ya sea dentro del ámbito académico reglado cómo fuera de él.

4. Temporalización del recurso

A continuación incluimos una estimación de la temporalización recomendada para cada fase de la secuencia didáctica que sigue este recurso.

Fase Título de la página ¿Para qué? Temporalización
1. Movilizar 1. ¿Qué vamos a hacer? Presentar el tema del REA de manera que el alumnado se sienta motivado y tenga interés en aprender. 1/2 hora
2. Activar 2. Antes de empezar vamos a recordar Activar las ideas previas necesarias para la realización de la tarea. 1/2 hora
3. Explorar 3. Recordando la importancia de los datos Explorar las características del big data, aprendizaje automático, reconocimiento de textos y su programación de Scratch. 2 horas
4. Estructurar 4. El poder de los datos Reflexionar, deducir y completar lo descubierto en la fase de exploración. 3 horas
5. Aplicar y comprobar 5. Vamos a crear nuestro asistente turístico Llevar a cabo el reto planteado demostrando la asimilación de los aprendizajes adquiridos. 2 horas
6. Concluir 6. Compartimos nuestro juego
7. Sacamos conclusiones
Presentar y reflexionar sobre los aprendizajes adquiridos. 2 horas

5. Documentos para el alumnado

6. Rúbrica final

Rúbrica de producto final del REA para el docente.

Rúbrica de ejemplo (4x4)
 ExcelenteSatisfactorioMejorableInsuficiente
Entiende qué es big data y para qué se utilizaSería capaz de explicarlo (1)Lo ha ententido y sabría explicarlo con ayuda (0,75)Lo he entendido pero no sabría explicarlo (0,5)No lo he entendido (0,25)
Comprende la función que realiza un asistente virtualSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo he entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo he entendido (0.25)
Valora la importancia de los datos en el aprendizaje automático o machine learningSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo ha entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo ha entendido (0.25)
Entiende cómo se visualizan, transportan y almacenan los datosSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo ha entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo ha entendido (0.25)
Comprende el proceso a seguir en el machine learningSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo ha entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo ha entendido (0.25)
Ha desarrollado un programa empleando machine learningLo ha hecho de manera autónoma (1)Lo ha hecho pero he necesitado ayuda (0.75)Lo ha hecho, pero ha necesitado una guía continua (0.50)No ha podido hacerlo (0.25)
Ha programado mi modelo de aprendizaje para que pueda aprenderLo ha hecho de manera autónoma (1)Lo ha hecho pero he necesitado ayuda (0.75)Lo ha hecho, pero ha necesitado una guía continua (0.50)No ha podido hacerlo (0.25)
Ha utilizado el grado de confianza en mi programaLo ha hecho de manera autónoma (1)Lo ha hecho pero he necesitado ayuda (0.75)Lo ha hecho, pero ha necesitado una guía continua (0.50)No ha podido hacerlo (0.25)
Comprende qué es el data scraping y para qué sirveSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo ha entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo ha entendido (0.25)
Ha utilizado el modelo de aprendizaje en mi programa de ScratchLo ha hecho de manera autónoma (1)Lo ha hecho pero he necesitado ayuda (0.75)Lo ha hecho, pero ha necesitado una guía continua (0.50)No ha podido hacerlo (0.25)
Ha comprendido todos los pasos seguidos en el desarrollo del retoSería capaz de explicarlo (1)Lo ha entendido y sabría explicarlo con ayuda (0.75)Lo ha entendido pero no sabría explicarlo (0.50)No lo ha entendido (0.25)
Ha participado en el desarrollo del retoLo ha hecho de manera autónoma (1)Lo ha hecho pero he necesitado ayuda (0.75)Lo ha hecho, pero ha necesitado una guía continua (0.50)No ha podido hacerlo (0.25)

Jesús Barreto Pestana. Rúbrica de ejemplo (4x4) (CC BY-SA)

  • Actividad
  • Nombre
  • Fecha
  • Puntuación
  • Notas
  • Reiniciar
  • Imprimir
  • Aplicar
  • Ventana nueva

7. Uso en otras áreas/materias diferentes

Este REA se puede usar en cualquier curso donde se vaya a impartir una unidad dedicada a la introducción a la robótica:

  • Robótica 5º PRIMARIA.
  • Robótica 6º PRIMARIA. 
  • 2º ESO Computación y Robótica. Bloque 3: Datos masivos, ciberseguridad e Inteligencia Artificial.
  • 3º ESO Computación y Robótica. Bloque 3. Datos masivos, ciberseguridad e Inteligencia Artificial
  • 1º BACHILLERATO de Creación Digital y Pensamiento Computacional. Bloque II: Ciencia de datos, simulación e inteligencia artificial.