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Inteligencia artificial con True True

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Subido el 22 de mayo de 2025 por Ce40 madrid

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Vídeo explicativo de 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 00:00:08
el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning de manera práctica y divertida. 00:00:27
Utilizando herramientas como Teachable Machine y Scratch, aprenderán a controlar a TrueTrue con gestos captados por la cámara del ordenador. 00:00:34
Los objetivos de esta actividad son los siguientes. 00:00:43
Comprender conceptos básicos de Machine Learning y su aplicación práctica. 00:00:47
Entrenar modelos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine. 00:00:53
Programar a TrueTrue para que ejecute movimientos como avanzar, retroceder y girar según los gestos identificados. 00:00:58
Asociar cada movimiento con colores específicos en los LEDs R, G, B de TrueTrue. 00:01:06
Fomentar la colaboración en equipo y la resolución de problemas. 00:01:12
Para desarrollar esta situación de aprendizaje utilizaremos 00:01:17
ordenadores con acceso a Internet y Teachable Machine, 00:01:21
el robot True, 00:01:27
True y dispositivos con conexión Bluetooth, 00:01:28
Scratch para integrar y ejecutar los modelos entrenados, 00:01:32
materiales de apoyo como cuadernos de trabajo y hojas de planificación. 00:01:36
Para evaluar el aprendizaje de los alumnos se aplicarán los siguientes criterios. 00:01:41
Conocimiento de Machine Learning. Evaluaremos si los alumnos comprenden cómo entrenar y aplicar modelos en Teachable Machine. 00:01:48
Precisión en los gestos. Se valorará si TrueTrue responde de forma correcta y precisa a los gestos programados. 00:01:56
Programación en Scratch. Revisaremos si los movimientos y colores de los LEDs se programan correctamente en Scratch. 00:02:04
Interacción con TrueTrue observaremos el manejo autónomo del robot durante las actividades prácticas. 00:02:11
Trabajo en equipo evaluaremos la colaboración, la comunicación y el reparto equitativo de tareas entre los alumnos. 00:02:18
En la primera sesión introduciremos Teachable Machine y aprenderemos cómo entrenar modelos de reconocimiento de gestos. 00:02:27
A partir de ahí, empezaremos a conectar estos modelos con TrueTrue para que ejecute movimientos específicos. 00:02:34
Comencemos la aventura. 00:02:42
En esta primera sesión, los alumnos aprenderán a crear modelos básicos de reconocimiento de gestos usando Teachable Machine. 00:02:50
Esta herramienta gratuita permite entrenar a la inteligencia artificial para reconocer imágenes o movimientos, 00:02:58
utilizando la cámara de un dispositivo. 00:03:05
Para empezar, abrimos Teachable Machine en el navegador y seleccionamos la opción Image Project, que nos permitirá capturar imágenes y entrenar modelos a partir de gestos sencillos. 00:03:07
El primer paso es capturar imágenes de los gestos. 00:03:20
Por ejemplo, un gesto básico como levantar el puño cerrado se asociará a un movimiento de avanzar. 00:03:24
Otras formas en vez de usar las manos son el uso de ilustraciones u objetos que se asocien a las acciones de TrueTrue. 00:03:31
Por ejemplo, el dibujo de un triángulo se asociará con avanzar. 00:03:39
Utilizamos la cámara del ordenador para capturar diferentes imágenes del mismo gesto desde distintos ángulos, 00:03:44
asegurándonos de que el modelo sea preciso. 00:03:51
A continuación, creamos diferentes categorías en Teachable Machine, una para cada gesto. 00:03:53
Por ejemplo, gesto 1, piedra, avanzar. 00:04:03
Gesto 2, papel, girar a la derecha. 00:04:09
Gesto 3, tijeras, girar a la izquierda. 00:04:12
Una vez capturadas las imágenes, entrenamos el modelo seleccionando Train Model. 00:04:35
Este proceso toma unos segundos y permite que la inteligencia artificial aprenda a reconocer los gestos capturados. 00:04:42
Al finalizar el entrenamiento, realizamos una prueba para asegurarnos de que los gestos se reconocen correctamente. 00:04:48
Por ejemplo, levantamos la mano y comprobamos que el modelo detecta este gesto en tiempo real. 00:05:02
En esta segunda sesión, aprenderemos cómo integrar el modelo de reconocimiento de gestos que hemos entrenado en Teachable Machine con Scratch. 00:05:14
Esto nos permitirá controlar a TrueTrue mediante gestos captados por la cámara. 00:05:23
Para empezar, exportamos el modelo entrenado desde Teachable Machine y copiamos el enlace proporcionado. 00:05:28
A continuación, abrimos Scratch y utilizamos una extensión que nos permite conectar el modelo con nuestro proyecto. 00:05:46
Insertamos el enlace del modelo exportado para que Scratch pueda reconocer los gestos. 00:05:54
Una vez conectado el modelo, programamos las acciones de TrueTrue utilizando los bloques de Scratch. 00:06:04
Por ejemplo, si el gesto Piedra es detectado True True avanza. 00:06:10
Si el gesto Papel es detectado True True gira a la derecha. 00:06:17
Si el gesto Tijeras es detectado True True gira a la izquierda. 00:06:21
Usamos bloques de control como Si entonces y asociamos los gestos con los movimientos del robot. 00:06:27
Ahora realizamos una prueba del sistema. 00:06:34
Por ejemplo, el gesto de piedra frente a la cámara, Scratch lo detecta y envía la señal a TrueTrue para que avance. 00:06:36
Si realizamos el gesto de papel, TrueTrue ejecutará un giro en esa dirección. 00:06:45
Esta integración permite a TrueTrue responder de manera dinámica a los gestos programados. 00:06:51
Los alumnos pueden comprobar en tiempo real cómo sus gestos influyen en los movimientos del robot, 00:06:57
combinando inteligencia artificial con programación visual. 00:07:03
Si durante la prueba algo no funciona correctamente, 00:07:08
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. 00:07:11
En esta tercera sesión, los alumnos aprenderán a combinar los movimientos de TrueTrue con el uso de los LEDs R, G, B, 00:07:21
añadiendo más interactividad y creatividad al proyecto. 00:07:33
Los LEDs R, G, B permiten iluminar TrueTrue con diferentes colores según los gestos detectados. 00:07:37
Para comenzar, añadimos nuevos bloques de programación en Scratch para controlar los LEDs R, G, B. 00:07:44
Por ejemplo, podemos asociar colores específicos a cada gesto. 00:07:52
Si se detecta el gesto, piedra, TrueTrue avanza y enciende sus LEDs en verde. 00:07:57
Si se detecta el gesto, papel, True True gira y enciende sus LEDs en azul. 00:08:02
Si se detecta el gesto, tijeras, True True gira y enciende sus LEDs en rojo. 00:08:08
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. 00:08:15
Esto permite a los alumnos experimentar con la mezcla de colores y ver el resultado en TrueTrue en tiempo real. 00:08:26
Una vez programado, realizamos una prueba completa. 00:08:33
Al poner el gesto de piedra frente a la cámara, TrueTrue avanza y se enciende en verde. 00:08:38
Con gesto de papel hacia la derecha, el robot gira y sus LEDs se iluminan en azul. 00:08:44
Estos efectos visuales hacen que la interacción con TrueTrue sea más atractiva y divertida. 00:08:50
Si el color o el movimiento no coinciden con lo esperado, los alumnos pueden revisar y ajustar los bloques de programación para afinar la relación entre los gestos y las respuestas del robot. 00:08:56
Esta etapa fomenta la capacidad de resolución de problemas y la atención al detalle. 00:09:09
En esta cuarta sesión, los alumnos trabajarán en equipo para crear una coreografía completa con TrueTrue. 00:09:14
Utilizando los gestos entrenados, programarán secuencias de movimientos y LEDs RGB sincronizadas para que el robot interprete una rutina interactiva. 00:09:26
Para comenzar, añadimos los bloques de programación necesarios para encadenar los gestos y respuestas. 00:09:37
Por ejemplo, al detectar piedra, Trutru avanza y enciende luces verdes. 00:09:43
Al detectar papel, gira a la derecha y cambia las luces a azul. 00:09:52
Al detectar tijeras, gira a la izquierda y se ilumina en rojo. 00:09:57
Programamos estas acciones en secuencia para que Trutru realice movimientos consecutivos. 00:10:02
A continuación, realizamos pruebas de la secuencia programada. 00:10:09
Los alumnos deben asegurarse de que los gestos son reconocidos correctamente 00:10:13
y que los movimientos y luces de TrueTrue coinciden con lo planificado. 00:10:18
Si algo no funciona, pueden revisar y ajustar los bloques para afinar la sincronización. 00:10:24
Una vez terminado, probamos la coreografía completa. 00:10:30
Por ejemplo, con piedra, TrueTrue avanza y se ilumina en verde. 00:10:34
con papel hacia la derecha, gira y muestra luces azules y con tijeras gira mostrando 00:10:38
luces rojas. La combinación de movimientos y colores hace que la rutina sea visual y 00:10:44
dinámica. Los alumnos pueden agregar más gestos, colores y movimientos para enriquecer 00:10:50
su coreografía. Esta actividad fomenta la creatividad y el trabajo en equipo, permitiendo 00:10:57
que cada grupo diseñe una rutina única para True True. Al final de esta sesión, los grupos 00:11:04
presentarán sus coreografías completas, mostrando cómo han logrado integrar los gestos, 00:11:10
movimientos y luces mediante programación en Scratch. Cada coreografía reflejará su 00:11:16
creatividad y la precisión del entrenamiento realizado con Teachable Machine. En esta última 00:11:22
sesión, los alumnos llevarán a cabo la demostración final de sus coreografías programadas con 00:11:32
TrueTrue. Cada grupo presentará su proyecto completo, mostrando cómo los gestos entrenados 00:11:38
activan movimientos y luces sincronizadas del robot. Antes de comenzar, los alumnos 00:11:44
revisan su código para asegurarse de que todo funcione correctamente. La programación 00:11:51
incluye la detección de gestos mediante Teachable Machine, la ejecución de movimientos como 00:11:57
avanzar o girar y el cambio de luces RGB según las acciones programadas. Durante la presentación, 00:12:02
los grupos muestran su coreografía paso a paso. Por ejemplo, al detectar el gesto piedra, 00:12:10
Trutru enciende sus luces verdes y retrocede un segundo, cambia las luces al color amarillo y 00:12:18
avanza. Con el gesto papel, muestra luces blancas con giro a la izquierda un segundo y gira a la 00:12:24
derecha indefinidamente con las luces azules y con tijeras avanza un segundo con luces rojas y gira 00:12:31
indefinidamente a la izquierda con luces azules. La demostración permite a los alumnos comprobar 00:12:38
en tiempo real cómo los gestos programados se traducen en acciones del robot. Cada grupo presenta 00:12:45
su coreografía destacando su creatividad y la precisión en la integración de gestos, movimientos 00:12:52
y colores. Si surge algún problema durante la presentación, los alumnos pueden realizar 00:12:58
ajustes rápidos en Scratch, mostrando su capacidad para resolver problemas y optimizar 00:13:05
su código en el momento. Una vez finalizadas las presentaciones, todos los grupos disfrutan 00:13:11
viendo cómo TrueTrue realiza diferentes rutinas programadas, reflejando el esfuerzo y trabajo 00:13:17
colaborativo realizado a lo largo de la situación de aprendizaje. Para cerrar la situación de 00:13:23
aprendizaje, inteligencia artificial con TrueTrue, realizaremos una evaluación final basada en tres 00:13:31
criterios principales. Precisión en el entrenamiento de gestos. Evaluaremos si los 00:13:37
modelos creados en Teachable Machine reconocen correctamente los gestos programados. Programación 00:13:43
en Scratch, observaremos cómo los alumnos han integrado los gestos con movimientos y 00:13:50
legs R, G, B, asegurando que True True responda de manera precisa. Trabajo en equipo y creatividad, 00:13:55
valoraremos cómo los grupos han colaborado para diseñar sus coreografías y resolver 00:14:03
problemas durante la actividad. Para completar la evaluación, cada grupo reflexionará sobre 00:14:08
su trabajo respondiendo a estas preguntas. ¿Qué dificultades encontraron al entrenar 00:14:14
los gestos y cómo las solucionaron. ¿Cómo lograron integrar los movimientos y luces 00:14:20
en TrueTrue? ¿Qué les ha resultado más divertido y qué mejorarían en futuras actividades? 00:14:26
Durante esta situación de aprendizaje, los alumnos han aprendido a utilizar herramientas 00:14:33
de inteligencia artificial como Teachable Machine, han mejorado sus habilidades de programación 00:14:38
con Scratch y han explorado cómo combinar movimientos y luces RG, B para dar vida a 00:14:44
TrueTrue. Esta experiencia ha permitido conectar tecnología, creatividad y trabajo en equipo, 00:14:50
demostrando cómo TrueTrue puede ser un aliado perfecto en el aula para aprender de forma 00:14:57
interactiva y divertida. Enhorabuena a todos por el trabajo realizado. Gracias por acompañarnos 00:15:02
en esta situación de aprendizaje. Nos vemos en la próxima aventura con TrueTrue y la 00:15:09
inteligencia artificial. 00:15:15
Etiquetas:
Código Escuela 4.0_M
Autor/es:
Código Escuela 4.0_Madrid
Subido por:
Ce40 madrid
Licencia:
Reconocimiento - No comercial - Compartir igual
Visualizaciones:
96
Fecha:
22 de mayo de 2025 - 13:41
Visibilidad:
Público
Centro:
C RECURSOS Código Escuela 4.0
Duración:
15′ 35″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1920x1080 píxeles
Tamaño:
83.52 MBytes

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