1
00:00:10,929 --> 00:00:19,910
Bienvenidos a Inteligencia Artificial con TrueTrue, una situación de aprendizaje donde los alumnos de primer ciclo de primaria descubrirán

2
00:00:19,910 --> 00:00:25,649
el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning de manera práctica y divertida.

3
00:00:26,750 --> 00:00:34,789
Utilizando herramientas como Teachable Machine y Scratch, aprenderán a controlar a TrueTrue con gestos captados por la cámara del ordenador.

4
00:00:35,490 --> 00:00:38,850
Los objetivos de esta actividad son los siguientes.

5
00:00:38,850 --> 00:00:44,250
Comprender conceptos básicos de Machine Learning y su aplicación práctica

6
00:00:44,250 --> 00:00:49,530
Entrenar modelos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine

7
00:00:49,530 --> 00:00:57,630
Programar a TrueTrue para que ejecute movimientos como avanzar, retroceder y girar según los gestos identificados

8
00:00:57,630 --> 00:01:04,269
Asociar cada movimiento con colores específicos en los LEDs R, G, B de TrueTrue

9
00:01:05,209 --> 00:01:08,829
Fomentar la colaboración en equipo y la resolución de problemas

10
00:01:08,829 --> 00:01:13,790
Para desarrollar esta situación de aprendizaje, utilizaremos

11
00:01:13,790 --> 00:01:18,049
Ordenadores con acceso a Internet y Teachable Machine

12
00:01:18,049 --> 00:01:20,069
El robot True

13
00:01:20,069 --> 00:01:23,609
True y dispositivos con conexión Bluetooth

14
00:01:23,609 --> 00:01:27,930
Scratch para integrar y ejecutar los modelos entrenados

15
00:01:27,930 --> 00:01:33,269
Materiales de apoyo, como cuadernos de trabajo y hojas de planificación

16
00:01:33,269 --> 00:01:39,269
Para evaluar el aprendizaje de los alumnos, se aplicarán los siguientes criterios.

17
00:01:40,430 --> 00:01:42,090
Conocimiento de Machine Learning.

18
00:01:42,629 --> 00:01:47,629
Evaluaremos si los alumnos comprenden cómo entrenar y aplicar modelos en Teachable Machine.

19
00:01:48,849 --> 00:01:50,129
Precisión en los gestos.

20
00:01:50,409 --> 00:01:55,090
Se valorará si TrueTrue responde de forma correcta y precisa a los gestos programados.

21
00:01:56,290 --> 00:01:57,530
Programación en Scratch.

22
00:01:57,769 --> 00:02:02,709
Revisaremos si los movimientos y colores de los LEDs se programan correctamente en Scratch.

23
00:02:03,670 --> 00:02:09,930
Interacción con TrueTrue observaremos el manejo autónomo del robot durante las actividades prácticas.

24
00:02:10,729 --> 00:02:18,330
Trabajo en equipo evaluaremos la colaboración, la comunicación y el reparto equitativo de tareas entre los alumnos.

25
00:02:19,610 --> 00:02:26,849
En la primera sesión introduciremos Teachable Machine y aprenderemos cómo entrenar modelos de reconocimiento de gestos.

26
00:02:26,849 --> 00:02:34,409
A partir de ahí, empezaremos a conectar estos modelos con TrueTrue para que ejecute movimientos específicos.

27
00:02:35,169 --> 00:02:36,509
Comencemos la aventura.

28
00:02:42,280 --> 00:02:49,699
En esta primera sesión, los alumnos aprenderán a crear modelos básicos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine.

29
00:02:50,900 --> 00:02:57,039
Esta herramienta gratuita permite entrenar a la inteligencia artificial para reconocer imágenes o movimientos,

30
00:02:57,620 --> 00:02:59,860
utilizando la cámara de un dispositivo.

31
00:02:59,860 --> 00:03:06,520
Para empezar, abrimos Teachable Machine en el navegador y seleccionamos la opción Image Project,

32
00:03:06,900 --> 00:03:11,680
que nos permitirá capturar imágenes y entrenar modelos a partir de gestos sencillos.

33
00:03:12,379 --> 00:03:15,860
El primer paso es capturar imágenes de los gestos.

34
00:03:17,020 --> 00:03:22,639
Por ejemplo, un gesto básico como levantar el puño cerrado se asociará a un movimiento de avanzar.

35
00:03:23,819 --> 00:03:28,280
Otras formas en vez de usar las manos son el uso de ilustraciones u objetos

36
00:03:28,280 --> 00:03:30,979
que se asocien a las acciones de TrueTrue.

37
00:03:31,919 --> 00:03:35,879
Por ejemplo, el dibujo de un triángulo se asociará con avanzar.

38
00:03:36,979 --> 00:03:43,159
Utilizamos la cámara del ordenador para capturar diferentes imágenes del mismo gesto desde distintos ángulos,

39
00:03:43,680 --> 00:03:46,080
asegurándonos de que el modelo sea preciso.

40
00:03:49,620 --> 00:03:55,060
A continuación, creamos diferentes categorías en Teachable Machine, una para cada gesto.

41
00:03:55,560 --> 00:04:00,120
Por ejemplo, gesto 1, piedra, avanzar.

42
00:04:01,000 --> 00:04:03,699
Gesto 2, papel, girar a la derecha.

43
00:04:04,939 --> 00:04:07,659
Gesto 3, tijeras, girar a la izquierda.

44
00:04:28,170 --> 00:04:32,990
Una vez capturadas las imágenes, entrenamos el modelo seleccionando Train Model.

45
00:04:34,250 --> 00:04:41,009
Este proceso toma unos segundos y permite que la inteligencia artificial aprenda a reconocer los gestos capturados.

46
00:04:46,579 --> 00:04:53,519
Al finalizar el entrenamiento, realizamos una prueba para asegurarnos de que los gestos se reconocen correctamente.

47
00:04:53,519 --> 00:05:00,160
Por ejemplo, levantamos la mano y comprobamos que el modelo detecta este gesto en tiempo real.

48
00:05:06,350 --> 00:05:14,689
En esta segunda sesión, aprenderemos cómo integrar el modelo de reconocimiento de gestos que hemos entrenado en Teachable Machine con Scratch.

49
00:05:15,829 --> 00:05:20,089
Esto nos permitirá controlar a TrueTrue mediante gestos captados por la cámara.

50
00:05:21,410 --> 00:05:26,730
Para empezar, exportamos el modelo entrenado desde Teachable Machine y copiamos el enlace proporcionado.

51
00:05:26,730 --> 00:05:43,930
proporcionado. A continuación, abrimos Scratch y utilizamos una extensión que nos permite conectar

52
00:05:43,930 --> 00:05:49,910
el modelo con nuestro proyecto. Insertamos el enlace del modelo exportado para que Scratch

53
00:05:49,910 --> 00:06:00,379
pueda reconocer los gestos. Una vez conectado el modelo, programamos las acciones de TrueTrue

54
00:06:00,379 --> 00:06:08,360
utilizando los bloques de Scratch. Por ejemplo, si el gesto piedra es detectado TrueTrue avanza.

55
00:06:08,360 --> 00:06:13,259
Si el gesto papel es detectado TrueTrue gira a la derecha.

56
00:06:14,040 --> 00:06:18,459
Si el gesto tijeras es detectado TrueTrue gira a la izquierda.

57
00:06:19,639 --> 00:06:25,579
Usamos bloques de control como SiEntonces y asociamos los gestos con los movimientos del robot.

58
00:06:26,720 --> 00:06:28,899
Ahora realizamos una prueba del sistema.

59
00:06:30,180 --> 00:06:36,560
Por ejemplo, el gesto de piedra frente a la cámara, Scratch lo detecta y envía la señal a TrueTrue para que avance.

60
00:06:37,300 --> 00:06:42,519
Si realizamos el gesto de papel, TrueTrue ejecutará un giro en esa dirección.

61
00:06:43,800 --> 00:06:48,860
Esta integración permite a TrueTrue responder de manera dinámica a los gestos programados.

62
00:06:50,079 --> 00:06:55,579
Los alumnos pueden comprobar en tiempo real cómo sus gestos influyen en los movimientos del robot,

63
00:06:56,079 --> 00:06:59,339
combinando inteligencia artificial con programación visual.

64
00:07:00,060 --> 00:07:03,560
Si durante la prueba algo no funciona correctamente,

65
00:07:03,560 --> 00:07:12,839
los alumnos pueden revisar los bloques de Scratch y ajustar las condiciones para mejorar la precisión de los movimientos y la detección de los gestos.

66
00:07:17,500 --> 00:07:28,680
En esta tercera sesión, los alumnos aprenderán a combinar los movimientos de TrueTrue con el uso de los LEDs R, G, B, añadiendo más interactividad y creatividad al proyecto.

67
00:07:29,980 --> 00:07:35,879
Los LEDs R, G, B permiten iluminar TrueTrue con diferentes colores según los gestos detectados.

68
00:07:36,699 --> 00:07:43,399
Para comenzar, añadimos nuevos bloques de programación en Scratch para controlar los LEDs R, G, B.

69
00:07:44,500 --> 00:07:48,519
Por ejemplo, podemos asociar colores específicos a cada gesto.

70
00:07:49,540 --> 00:07:54,279
Si se detecta el gesto Piedra, True True avanza y enciende sus LEDs en verde.

71
00:07:55,120 --> 00:08:00,139
Si se detecta el gesto Papel, True True gira y enciende sus LEDs en azul.

72
00:08:00,959 --> 00:08:06,180
Si se detecta el gesto tijeras, True True gira y enciende sus LEDs en rojo.

73
00:08:07,420 --> 00:08:17,699
En Scratch, los colores de los LEDs se configuran seleccionando el bloque correspondiente y ajustando los valores de rojo, verde y azul para obtener el color deseado.

74
00:08:18,920 --> 00:08:25,079
Esto permite a los alumnos experimentar con la mezcla de colores y ver el resultado en True True en tiempo real.

75
00:08:26,339 --> 00:08:29,439
Una vez programado, realizamos una prueba completa.

76
00:08:30,139 --> 00:08:35,419
Al poner el gesto de piedra frente a la cámara, TruTru avanza y se enciende en verde.

77
00:08:36,700 --> 00:08:41,519
Con gesto de papel hacia la derecha, el robot gira y sus LEDs se iluminan en azul.

78
00:08:42,740 --> 00:08:47,940
Estos efectos visuales hacen que la interacción con TruTru sea más atractiva y divertida.

79
00:08:49,259 --> 00:08:52,360
Si el color o el movimiento no coinciden con lo esperado,

80
00:08:52,840 --> 00:08:59,000
los alumnos pueden revisar y ajustar los bloques de programación para afinar la relación entre los gestos y las.

81
00:08:59,000 --> 00:09:00,740
Respuestas del robot

82
00:09:00,740 --> 00:09:06,639
Esta etapa fomenta la capacidad de resolución de problemas y la atención al detalle.

83
00:09:12,059 --> 00:09:18,080
En esta cuarta sesión, los alumnos trabajarán en equipo para crear una coreografía completa con TrueTrue.

84
00:09:19,240 --> 00:09:24,600
Utilizando los gestos entrenados, programarán secuencias de movimientos y LEDs RGB

85
00:09:24,600 --> 00:09:28,860
sincronizadas para que el robot interprete una rutina interactiva.

86
00:09:28,860 --> 00:09:36,080
Para comenzar, añadimos los bloques de programación necesarios para encadenar los gestos y respuestas.

87
00:09:37,360 --> 00:09:43,159
Por ejemplo, al detectar piedra, TrueTrue avanza y enciende luces verdes.

88
00:09:44,279 --> 00:09:48,399
Al detectar papel, gira a la derecha y cambia las luces a azul.

89
00:09:49,539 --> 00:09:53,700
Al detectar tijeras, gira a la izquierda y se ilumina en rojo.

90
00:09:53,700 --> 00:10:00,220
Programamos estas acciones en secuencia para que TrueTrue realice movimientos consecutivos.

91
00:10:01,480 --> 00:10:05,179
A continuación, realizamos pruebas de la secuencia programada.

92
00:10:06,399 --> 00:10:10,659
Los alumnos deben asegurarse de que los gestos son reconocidos correctamente

93
00:10:10,659 --> 00:10:15,039
y que los movimientos y luces de TrueTrue coinciden con lo planificado.

94
00:10:15,740 --> 00:10:21,340
Si algo no funciona, pueden revisar y ajustar los bloques para afinar la sincronización.

95
00:10:22,159 --> 00:10:25,879
Una vez terminado, probamos la coreografía completa.

96
00:10:27,159 --> 00:10:30,879
Por ejemplo, con piedra, Tru-Tru avanza y se ilumina en verde.

97
00:10:31,279 --> 00:10:34,720
Con papel hacia la derecha, gira y muestra luces azules.

98
00:10:35,080 --> 00:10:37,919
Y con tijeras, gira mostrando luces rojas.

99
00:10:39,100 --> 00:10:43,700
La combinación de movimientos y colores hace que la rutina sea visual y dinámica.

100
00:10:45,019 --> 00:10:50,480
Los alumnos pueden agregar más gestos, colores y movimientos para enriquecer su coreografía.

101
00:10:51,340 --> 00:10:59,279
Esta actividad fomenta la creatividad y el trabajo en equipo, permitiendo que cada grupo diseñe una rutina única para True True.

102
00:11:00,500 --> 00:11:11,220
Al final de esta sesión, los grupos presentarán sus coreografías completas, mostrando cómo han logrado integrar los gestos, movimientos y luces mediante programación en Scratch.

103
00:11:11,720 --> 00:11:18,419
Cada coreografía reflejará su creatividad y la precisión del entrenamiento realizado con Teachable Machine.

104
00:11:18,419 --> 00:11:30,950
En esta última sesión, los alumnos llevarán a cabo la demostración final de sus coreografías programadas con TrueTrue.

105
00:11:32,049 --> 00:11:40,230
Cada grupo presentará su proyecto completo, mostrando cómo los gestos entrenados activan movimientos y luces sincronizadas del robot.

106
00:11:41,429 --> 00:11:47,350
Antes de comenzar, los alumnos revisan su código para asegurarse de que todo funcione correctamente.

107
00:11:47,350 --> 00:12:00,309
La programación incluye la detección de gestos mediante Teachable Machine, la ejecución de movimientos como avanzar o girar y el cambio de luces RGB según las acciones programadas.

108
00:12:01,610 --> 00:12:05,970
Durante la presentación, los grupos muestran su coreografía paso a paso.

109
00:12:05,970 --> 00:12:17,389
Por ejemplo, al detectar el gesto piedra, Trutru enciende sus luces verdes y retrocede un segundo, cambia las luces al color amarillo y avanza.

110
00:12:18,389 --> 00:12:26,730
Con el gesto papel, muestra luces blancas con giro a la izquierda un segundo y gira a la derecha indefinidamente con las luces azules.

111
00:12:27,250 --> 00:12:33,710
Y con tijeras, avanza un segundo con luces rojas y gira indefinidamente a la izquierda con luces azules.

112
00:12:33,710 --> 00:12:42,649
La demostración permite a los alumnos comprobar en tiempo real cómo los gestos programados se traducen en acciones del robot.

113
00:12:43,789 --> 00:12:51,950
Cada grupo presenta su coreografía, destacando su creatividad y la precisión en la integración de gestos, movimientos y colores.

114
00:12:53,289 --> 00:12:59,330
Si surge algún problema durante la presentación, los alumnos pueden realizar ajustes rápidos en Scratch,

115
00:12:59,330 --> 00:13:04,490
mostrando su capacidad para resolver problemas y optimizar su código en el momento.

116
00:13:05,490 --> 00:13:13,490
Una vez finalizadas las presentaciones, todos los grupos disfrutan viendo cómo TrueTrue realiza diferentes rutinas programadas,

117
00:13:14,070 --> 00:13:19,549
reflejando el esfuerzo y trabajo colaborativo realizado a lo largo de la situación de aprendizaje.

118
00:13:19,730 --> 00:13:26,490
Para cerrar la situación de aprendizaje, Inteligencia Artificial con TrueTrue,

119
00:13:26,490 --> 00:13:31,370
realizaremos una evaluación final basada en tres criterios principales.

120
00:13:32,590 --> 00:13:34,789
Precisión en el entrenamiento de gestos.

121
00:13:35,289 --> 00:13:38,190
Evaluaremos si los modelos creados en Teachable Machine

122
00:13:38,190 --> 00:13:41,090
reconocen correctamente los gestos programados.

123
00:13:42,289 --> 00:13:43,570
Programación en Scratch.

124
00:13:43,830 --> 00:13:47,590
Observaremos cómo los alumnos han integrado los gestos con movimientos

125
00:13:47,590 --> 00:13:52,529
y legs R, G, B, asegurando que TrueTrue responda de manera precisa.

126
00:13:53,789 --> 00:13:55,470
Trabajo en equipo y creatividad.

127
00:13:56,129 --> 00:14:02,429
valoraremos cómo los grupos han colaborado para diseñar sus coreografías y resolver problemas durante la actividad.

128
00:14:03,009 --> 00:14:08,950
Para completar la evaluación, cada grupo reflexionará sobre su trabajo respondiendo a estas preguntas.

129
00:14:09,769 --> 00:14:14,509
¿Qué dificultades encontraron al entrenar los gestos y cómo las solucionaron?

130
00:14:15,269 --> 00:14:18,990
¿Cómo lograron integrar los movimientos y luces en TrueTrue?

131
00:14:19,549 --> 00:14:24,110
¿Qué les ha resultado más divertido y qué mejorarían en futuras actividades?

132
00:14:25,470 --> 00:14:30,889
Durante esta situación de aprendizaje, los alumnos han aprendido a utilizar herramientas

133
00:14:30,889 --> 00:14:36,370
de inteligencia artificial como Teachable Machine, han mejorado sus habilidades de programación

134
00:14:36,370 --> 00:14:42,350
con Scratch y han explorado cómo combinar movimientos y luces RG, B para dar vida a

135
00:14:42,350 --> 00:14:42,730
TrueTrue.

136
00:14:43,889 --> 00:14:50,129
Esta experiencia ha permitido conectar tecnología, creatividad y trabajo en equipo, demostrando

137
00:14:50,129 --> 00:14:54,970
cómo TrueTrue puede ser un aliado perfecto en el aula para aprender de forma interactiva

138
00:14:54,970 --> 00:15:01,889
y divertida. Enhorabuena a todos por el trabajo realizado. Gracias por acompañarnos en esta

139
00:15:01,889 --> 00:15:08,629
situación de aprendizaje. Nos vemos en la próxima aventura con TrueTrue y la inteligencia artificial.