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Inteligencia artificial con TRUE TRUE

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Subido el 3 de febrero de 2025 por Ce40 madrid

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Video explicativo relativo a la situación de aprendizaje Inteligencia artificial con TRUE TRUE

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Bienvenidos a Inteligencia Artificial con TrueTrue, una situación de aprendizaje donde los alumnos de primer ciclo de primaria descubrirán 00:00:10
el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning de manera práctica y divertida. 00:00:19
Utilizando herramientas como Teachable Machine y Scratch, aprenderán a controlar a TrueTrue con gestos captados por la cámara del ordenador. 00:00:26
Los objetivos de esta actividad son los siguientes. 00:00:35
Comprender conceptos básicos de Machine Learning y su aplicación práctica 00:00:38
Entrenar modelos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine 00:00:44
Programar a TrueTrue para que ejecute movimientos como avanzar, retroceder y girar según los gestos identificados 00:00:49
Asociar cada movimiento con colores específicos en los LEDs R, G, B de TrueTrue 00:00:57
Fomentar la colaboración en equipo y la resolución de problemas 00:01:05
Para desarrollar esta situación de aprendizaje, utilizaremos 00:01:08
Ordenadores con acceso a Internet y Teachable Machine 00:01:13
El robot True 00:01:18
True y dispositivos con conexión Bluetooth 00:01:20
Scratch para integrar y ejecutar los modelos entrenados 00:01:23
Materiales de apoyo, como cuadernos de trabajo y hojas de planificación 00:01:27
Para evaluar el aprendizaje de los alumnos, se aplicarán los siguientes criterios. 00:01:33
Conocimiento de Machine Learning. 00:01:40
Evaluaremos si los alumnos comprenden cómo entrenar y aplicar modelos en Teachable Machine. 00:01:42
Precisión en los gestos. 00:01:48
Se valorará si TrueTrue responde de forma correcta y precisa a los gestos programados. 00:01:50
Programación en Scratch. 00:01:56
Revisaremos si los movimientos y colores de los LEDs se programan correctamente en Scratch. 00:01:57
Interacción con TrueTrue observaremos el manejo autónomo del robot durante las actividades prácticas. 00:02:03
Trabajo en equipo evaluaremos la colaboración, la comunicación y el reparto equitativo de tareas entre los alumnos. 00:02:10
En la primera sesión introduciremos Teachable Machine y aprenderemos cómo entrenar modelos de reconocimiento de gestos. 00:02:19
A partir de ahí, empezaremos a conectar estos modelos con TrueTrue para que ejecute movimientos específicos. 00:02:26
Comencemos la aventura. 00:02:35
En esta primera sesión, los alumnos aprenderán a crear modelos básicos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine. 00:02:42
Esta herramienta gratuita permite entrenar a la inteligencia artificial para reconocer imágenes o movimientos, 00:02:50
utilizando la cámara de un dispositivo. 00:02:57
Para empezar, abrimos Teachable Machine en el navegador y seleccionamos la opción Image Project, 00:02:59
que nos permitirá capturar imágenes y entrenar modelos a partir de gestos sencillos. 00:03:06
El primer paso es capturar imágenes de los gestos. 00:03:12
Por ejemplo, un gesto básico como levantar el puño cerrado se asociará a un movimiento de avanzar. 00:03:17
Otras formas en vez de usar las manos son el uso de ilustraciones u objetos 00:03:23
que se asocien a las acciones de TrueTrue. 00:03:28
Por ejemplo, el dibujo de un triángulo se asociará con avanzar. 00:03:31
Utilizamos la cámara del ordenador para capturar diferentes imágenes del mismo gesto desde distintos ángulos, 00:03:36
asegurándonos de que el modelo sea preciso. 00:03:43
A continuación, creamos diferentes categorías en Teachable Machine, una para cada gesto. 00:03:49
Por ejemplo, gesto 1, piedra, avanzar. 00:03:55
Gesto 2, papel, girar a la derecha. 00:04:01
Gesto 3, tijeras, girar a la izquierda. 00:04:04
Una vez capturadas las imágenes, entrenamos el modelo seleccionando Train Model. 00:04:28
Este proceso toma unos segundos y permite que la inteligencia artificial aprenda a reconocer los gestos capturados. 00:04:34
Al finalizar el entrenamiento, realizamos una prueba para asegurarnos de que los gestos se reconocen correctamente. 00:04:46
Por ejemplo, levantamos la mano y comprobamos que el modelo detecta este gesto en tiempo real. 00:04:53
En esta segunda sesión, aprenderemos cómo integrar el modelo de reconocimiento de gestos que hemos entrenado en Teachable Machine con Scratch. 00:05:06
Esto nos permitirá controlar a TrueTrue mediante gestos captados por la cámara. 00:05:15
Para empezar, exportamos el modelo entrenado desde Teachable Machine y copiamos el enlace proporcionado. 00:05:21
proporcionado. A continuación, abrimos Scratch y utilizamos una extensión que nos permite conectar 00:05:26
el modelo con nuestro proyecto. Insertamos el enlace del modelo exportado para que Scratch 00:05:43
pueda reconocer los gestos. Una vez conectado el modelo, programamos las acciones de TrueTrue 00:05:49
utilizando los bloques de Scratch. Por ejemplo, si el gesto piedra es detectado TrueTrue avanza. 00:06:00
Si el gesto papel es detectado TrueTrue gira a la derecha. 00:06:08
Si el gesto tijeras es detectado TrueTrue gira a la izquierda. 00:06:14
Usamos bloques de control como SiEntonces y asociamos los gestos con los movimientos del robot. 00:06:19
Ahora realizamos una prueba del sistema. 00:06:26
Por ejemplo, el gesto de piedra frente a la cámara, Scratch lo detecta y envía la señal a TrueTrue para que avance. 00:06:30
Si realizamos el gesto de papel, TrueTrue ejecutará un giro en esa dirección. 00:06:37
Esta integración permite a TrueTrue responder de manera dinámica a los gestos programados. 00:06:43
Los alumnos pueden comprobar en tiempo real cómo sus gestos influyen en los movimientos del robot, 00:06:50
combinando inteligencia artificial con programación visual. 00:06:56
Si durante la prueba algo no funciona correctamente, 00:07:00
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. 00:07:03
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. 00:07:17
Los LEDs R, G, B permiten iluminar TrueTrue con diferentes colores según los gestos detectados. 00:07:29
Para comenzar, añadimos nuevos bloques de programación en Scratch para controlar los LEDs R, G, B. 00:07:36
Por ejemplo, podemos asociar colores específicos a cada gesto. 00:07:44
Si se detecta el gesto Piedra, True True avanza y enciende sus LEDs en verde. 00:07:49
Si se detecta el gesto Papel, True True gira y enciende sus LEDs en azul. 00:07:55
Si se detecta el gesto tijeras, True True gira y enciende sus LEDs en rojo. 00:08:00
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. 00:08:07
Esto permite a los alumnos experimentar con la mezcla de colores y ver el resultado en True True en tiempo real. 00:08:18
Una vez programado, realizamos una prueba completa. 00:08:26
Al poner el gesto de piedra frente a la cámara, TruTru avanza y se enciende en verde. 00:08:30
Con gesto de papel hacia la derecha, el robot gira y sus LEDs se iluminan en azul. 00:08:36
Estos efectos visuales hacen que la interacción con TruTru sea más atractiva y divertida. 00:08:42
Si el color o el movimiento no coinciden con lo esperado, 00:08:49
los alumnos pueden revisar y ajustar los bloques de programación para afinar la relación entre los gestos y las. 00:08:52
Respuestas del robot 00:08:59
Esta etapa fomenta la capacidad de resolución de problemas y la atención al detalle. 00:09:00
En esta cuarta sesión, los alumnos trabajarán en equipo para crear una coreografía completa con TrueTrue. 00:09:12
Utilizando los gestos entrenados, programarán secuencias de movimientos y LEDs RGB 00:09:19
sincronizadas para que el robot interprete una rutina interactiva. 00:09:24
Para comenzar, añadimos los bloques de programación necesarios para encadenar los gestos y respuestas. 00:09:28
Por ejemplo, al detectar piedra, TrueTrue avanza y enciende luces verdes. 00:09:37
Al detectar papel, gira a la derecha y cambia las luces a azul. 00:09:44
Al detectar tijeras, gira a la izquierda y se ilumina en rojo. 00:09:49
Programamos estas acciones en secuencia para que TrueTrue realice movimientos consecutivos. 00:09:53
A continuación, realizamos pruebas de la secuencia programada. 00:10:01
Los alumnos deben asegurarse de que los gestos son reconocidos correctamente 00:10:06
y que los movimientos y luces de TrueTrue coinciden con lo planificado. 00:10:10
Si algo no funciona, pueden revisar y ajustar los bloques para afinar la sincronización. 00:10:15
Una vez terminado, probamos la coreografía completa. 00:10:22
Por ejemplo, con piedra, Tru-Tru avanza y se ilumina en verde. 00:10:27
Con papel hacia la derecha, gira y muestra luces azules. 00:10:31
Y con tijeras, gira mostrando luces rojas. 00:10:35
La combinación de movimientos y colores hace que la rutina sea visual y dinámica. 00:10:39
Los alumnos pueden agregar más gestos, colores y movimientos para enriquecer su coreografía. 00:10:45
Esta actividad fomenta la creatividad y el trabajo en equipo, permitiendo que cada grupo diseñe una rutina única para True True. 00:10:51
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. 00:11:00
Cada coreografía reflejará su creatividad y la precisión del entrenamiento realizado con Teachable Machine. 00:11:11
En esta última sesión, los alumnos llevarán a cabo la demostración final de sus coreografías programadas con TrueTrue. 00:11:18
Cada grupo presentará su proyecto completo, mostrando cómo los gestos entrenados activan movimientos y luces sincronizadas del robot. 00:11:32
Antes de comenzar, los alumnos revisan su código para asegurarse de que todo funcione correctamente. 00:11:41
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. 00:11:47
Durante la presentación, los grupos muestran su coreografía paso a paso. 00:12:01
Por ejemplo, al detectar el gesto piedra, Trutru enciende sus luces verdes y retrocede un segundo, cambia las luces al color amarillo y avanza. 00:12:05
Con el gesto papel, muestra luces blancas con giro a la izquierda un segundo y gira a la derecha indefinidamente con las luces azules. 00:12:18
Y con tijeras, avanza un segundo con luces rojas y gira indefinidamente a la izquierda con luces azules. 00:12:27
La demostración permite a los alumnos comprobar en tiempo real cómo los gestos programados se traducen en acciones del robot. 00:12:33
Cada grupo presenta su coreografía, destacando su creatividad y la precisión en la integración de gestos, movimientos y colores. 00:12:43
Si surge algún problema durante la presentación, los alumnos pueden realizar ajustes rápidos en Scratch, 00:12:53
mostrando su capacidad para resolver problemas y optimizar su código en el momento. 00:12:59
Una vez finalizadas las presentaciones, todos los grupos disfrutan viendo cómo TrueTrue realiza diferentes rutinas programadas, 00:13:05
reflejando el esfuerzo y trabajo colaborativo realizado a lo largo de la situación de aprendizaje. 00:13:14
Para cerrar la situación de aprendizaje, Inteligencia Artificial con TrueTrue, 00:13:19
realizaremos una evaluación final basada en tres criterios principales. 00:13:26
Precisión en el entrenamiento de gestos. 00:13:32
Evaluaremos si los modelos creados en Teachable Machine 00:13:35
reconocen correctamente los gestos programados. 00:13:38
Programación en Scratch. 00:13:42
Observaremos cómo los alumnos han integrado los gestos con movimientos 00:13:43
y legs R, G, B, asegurando que TrueTrue responda de manera precisa. 00:13:47
Trabajo en equipo y creatividad. 00:13:53
valoraremos cómo los grupos han colaborado para diseñar sus coreografías y resolver problemas durante la actividad. 00:13:56
Para completar la evaluación, cada grupo reflexionará sobre su trabajo respondiendo a estas preguntas. 00:14:03
¿Qué dificultades encontraron al entrenar los gestos y cómo las solucionaron? 00:14:09
¿Cómo lograron integrar los movimientos y luces en TrueTrue? 00:14:15
¿Qué les ha resultado más divertido y qué mejorarían en futuras actividades? 00:14:19
Durante esta situación de aprendizaje, los alumnos han aprendido a utilizar herramientas 00:14:25
de inteligencia artificial como Teachable Machine, han mejorado sus habilidades de programación 00:14:30
con Scratch y han explorado cómo combinar movimientos y luces RG, B para dar vida a 00:14:36
TrueTrue. 00:14:42
Esta experiencia ha permitido conectar tecnología, creatividad y trabajo en equipo, demostrando 00:14:43
cómo TrueTrue puede ser un aliado perfecto en el aula para aprender de forma interactiva 00:14:50
y divertida. Enhorabuena a todos por el trabajo realizado. Gracias por acompañarnos en esta 00:14:54
situación de aprendizaje. Nos vemos en la próxima aventura con TrueTrue y la inteligencia artificial. 00:15:01
Etiquetas:
Código Escuela 4.0_M
Autor/es:
Código Escuela 4.0_Madrid
Subido por:
Ce40 madrid
Licencia:
Reconocimiento - No comercial - Compartir igual
Visualizaciones:
113
Fecha:
3 de febrero de 2025 - 15:56
Visibilidad:
Público
Centro:
C RECURSOS Código Escuela 4.0
Duración:
15′ 19″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1920x1080 píxeles
Tamaño:
681.05 MBytes

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