Actividad IA - Contenido educativo
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Hola, soy Alba María Gómez Cuenca, maestra de música del Colegio Conduco de Olivares
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y os voy a presentar la actividad que he creado para este curso,
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la cual se llama Reconociendo Familias de Instrumentos.
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Esta actividad está destinada a cuarto de primaria
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y los objetivos que plantea conseguir son los que aparecen en la ficha.
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Principalmente, el objetivo número uno sería clasificar instrumentos musicales
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en sus familias correspondientes, pero esto se va a hacer
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a partir del uso de los modelos de Machine Learning
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y también de programas que trabajan la IA generativa.
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Además, se pretende que el alumnado sea capaz de reflexionar
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sobre los posibles errores o sesgos que encuentren en el uso de estas aplicaciones.
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En la ficha aparece la contextualización y las competencias que se trabajan y también aparecen los saberes básicos que se pretenden alcanzar con esta actividad.
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Básicamente lo que queremos hacer son cuatro sesiones donde en la primera de ellas el profesor lo que va a hacer va a ser presentar las familias de instrumentos a partir del conocimiento previo del alumnado
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y realizará con los alumnos una clasificación visual de los instrumentos. Por grupo se ofrecen diferentes fotos de instrumentos para que los clasifiquen y expliquen el por qué lo han clasificado de esa forma.
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Después se hará una clasificación auditiva de los instrumentos en las que primero el profesor pondrá ejemplos de cada familia y después se realizará un cajud por grupos también para trabajar las audiciones.
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En la sesión 2 se comienza a explicar los sistemas de Machine Learning y en concreto del funcionamiento de Learning Machine Learning.
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Así por grupos van a clasificar las imágenes de los instrumentos que previamente el profesor ha facilitado en los ordenadores de los estudiantes de esta forma.
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El profesor dará diferentes imágenes a los alumnos, se las dejará puestas en los ordenadores de los alumnos
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y estos lo que tendrán que hacer es ir viéndolas y clasificándolas en las tres familias cuerda, viento y percusión.
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Una vez tengan establecida cada una de las categorías, lo que van a hacer será ir al programa de Machine Learning.
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Aquí entrenarán al modelo con las tres categorías, instrumentos de percusión, instrumentos de viento e instrumentos de cuerda,
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le darán a aprender y después se descargarán de internet
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de páginas como Freepik, de Licencia Libre, diferentes imágenes
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para probar su modelo.
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Aquí, por ejemplo, habrían probado un violín
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que el modelo reconoce al 99,85% que se trata de un instrumento de cuerda.
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Esto se llevaría a cabo en la segunda sesión
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y ahora pasamos a la tercera sesión.
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En la tercera sesión, los diferentes grupos
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probarían los modelos de sus compañeros
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intentando, de alguna forma, engañar al sistema
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como intentando por ejemplo subir imágenes que puedan confundir al modelo
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por ejemplo poniéndole imagen de un teclado que el modelo podría confundir
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o bien con un instrumento de viento como el acordeón o con un instrumento de cuerda como el piano.
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En la sesión 4 los diferentes grupos pasarían a crear composiciones musicales
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con instrumentos de cada una de las familias utilizando MusicFX.
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En el modo DJ los alumnos pondrían los instrumentos de cada familia
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y realizarían la prueba para comprobar si realmente se ha creado una composición
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que en este caso por ejemplo solo incluya instrumentos de la familia de cuerda.
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también lo harían con la familia de la percusión
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y la familia del viento.
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Además, los demás grupos valorarían estas creaciones
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y evaluarían si cumplen las consignas dadas por la profesora.
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En la ficha entregada se pueden encontrar los criterios de evaluación para esta actividad,
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así como los materiales y recursos empleados
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y también las medidas de atención a diversidad.
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Gracias.
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- Autor/es:
- Alba María Gómez Cuenca
- Subido por:
- Alba Maria G.
- Licencia:
- Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada
- Visualizaciones:
- 5
- Fecha:
- 19 de mayo de 2024 - 21:23
- Visibilidad:
- Clave
- Centro:
- CP INF-PRI CONDE DUQUE DE OLIVARES
- Duración:
- 03′ 03″
- Relación de aspecto:
- 1.78:1
- Resolución:
- 1920x1078 píxeles
- Tamaño:
- 118.16 MBytes
