Scratch 3.0

Ciencia de datos + Inteligencia Artificial. Generando fórmulas de hoja de cálculo (Excel, Google,…) con un bot (IA) mediante lenguaje natural

¿Qué pensarías si te hubieran dicho hace unos años que con instrucciones en lenguaje natural podríamos generar fórmulas para trabajar con datos en hojas de cálculo?
Pues bien, lo que parecería ciencia ficción hace algún tiempo, gracias al avance imparable de la Inteligencia Artificial, es ya una realidad al alcance de todos.
Gracias a bots (Inteligencia Artificial) como el que os muestro en el siguiente vídeo, podemos generar, a partir de instrucciones sencillas, las fórmulas que debemos introducir en una hoja de cálculo para realizar determinadas funciones. Todo ello, sin necesidad de buscar en la ayuda de la herramienta que estemos usando (Excel, Spreadsheet de Google,…).

 

  • ¿Qué te ha parecido?

Alucinante, ¿verdad?

  • ¿Llegará el día en que a través de nuestra voz o describiendo con nuestras palabras lo que queremos hacer, podamos trabajar con la hoja de cálculo sin necesidad de introducir ni tan siquiera la fórmula generada?

En mi opinión, sería genial y un gran avance en la convergencia entre dos mundos que me apasionan; la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial. Concretamente, dentro de unos días tendré la oportunidad de impartir formación para docentes sobre esta temática en el CaixaForum Sevilla en el marco del Programa HelloMath! Atrévete con la creatividad matemática. El taller formativo lleva por título: Integración de la Ciencia de Datos y la IA en la escuela y, en el mismo, trabajaremos este y otros aspectos relacionados con el Pensamiento Computacional en el aula de Matemáticas, el Aprendizaje Automático,… ¡Ya lo estoy disfrutando! 🙂

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Programa HelloMath! de EduCaixa. Atrévete con la creatividad matemática. Pensamiento computacional en el aula de Matemáticas

En esta entrada comparto información sobre un nuevo programa para trabajar el pensamiento computacional en el aula de Matemáticas. Se trata de HelloMath! Tendré la suerte de ser uno de los 18 miembros del equipo de formadores, distribuidos en 4 equipos, correspondientes a otras tantas sedes: Barcelona, Madrid, Sevilla y Zaragoza.

Con el programa HelloMath! trabajarás el pensamiento computacional en clase de matemáticas y podrás compartir con tu alumnado el gusto por resolver problemas. El 22 de septiembre, a las 18.30 h, te invitamos al acto de presentación del programa. ¡Apúntate a la cuarta edición!

El equipo completo de formadores es el siguiente:

  • Nodo Barcelona: Anton Aubanell, Raül Fernández, Belén Garrido, Guido Ramellini, Arnau Sánchez y Eulàlia Tramuns
  • Nodo Zaragoza: Mónica Arnal, Pablo Beltrán-Pellicer, Núria Begué y Sergio Martínez-Juste
  • Nodo Madrid: Fernando Blasco, Jorge Calvo, Jose Ángel Murcia y Belén Palop
  • Nodo Sevillla: Francisco Javier Álvarez, Juan Manuel Dodero, Luis Miguel Iglesias y Álvaro Molina

¿Cuál es la propuesta?

Con el desarrollo tecnológico de la sociedad, las habilidades de pensamiento lógico, abstracto, creativo y computacional son cada vez más transversales y necesarias. Sin embargo, las pruebas diagnósticas indican una clara necesidad de mejora en los resultados de matemáticas. Es por eso que necesitamos explorar caminos de mejora en la manera de entender, enseñar y aprender las matemáticas mediante una integración más amplia y profunda con la informática.

El programa HelloMath! propone realizar esta mejora con la ayuda de la investigación de los docentes, que trabajan identificando los elementos clave del pensamiento computacional en su práctica diaria de matemáticas. Propone un método repleto de actividades ricas y estimulantes para desarrollar las competencias matemáticas e informáticas del alumnado.

El resultado es un conjunto de actividades ricas y estimulantes que fortalece las competencias matemáticas e informáticas del alumnado y su confianza, creatividad y capacidad para desarrollarse en un mundo construido sobre las tecnologías de la información. Está reconocido por el Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) del Ministerio de Educación y formación profesional.

¿En qué consiste el programa?

Se trata de un ciclo formativo anual para docentes de matemáticas de 5º y 6º de Primaria y 1º y 2º de ESO. Sigue una modalidad híbrida: con sesiones presenciales en nuestros centros CaixaForum y en el Museo de la Ciencia CosmoCaixa; y acompañamiento online durante la fase de implementación. Empezaremos el curso con un acto de presentación abierto a todos los interesados, que se celebrará el día 22, a las 18.30 h, en streaming.

El grupo de formadores de HelloMath! Atrévete con la creatividad matemática es un grupo de expertos en matemáticas, didáctica de las matemáticas y didáctica de la informática.

Ponentes y sedes de la formación

  • Sede de Barcelona. Museo de la Ciencia CosmoCaixa 

Si tu centro es de Barcelona y alrededores, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath! 

  • Sede de Zaragoza. CaixaForum Zaragoza

Si tu centro es de Zaragoza, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath! 

  • Sede de Madrid. CaixaForum Madrid

Si tu centro es de Madrid, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath! 

  • Sede de Sevilla. CaixaForum Sevillla
Si tu centro es de Sevilla, puedes consultar aquí el equipo de formadores que te acompañará y el calendario que seguirás en la formación de HelloMath!

Si tienes cualquier duda o consulta, puedes escribirnos a hellomath@educaixa.org.

Materiales y descargas y toda la información sobre HelloMath0

Aquí encontrarás materiales de interés sobre el programa.

Inscripción

Si quieres asistir a las sesiones, rellena el siguiente formulario:

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Propuesta didáctica: Inteligencia artificial con LearningML. Modelo numérico. Botánicos en la escuela; clasificación de iris

En esta entrada comparto una nueva propuesta didáctica para introducir la Inteligencia Artificial (IA) en el aula. En ella planteo un escenario de aprendizaje automático basado en un modelo numérico implementado con la herramienta LearningML. Se trata de una propuesta con enfoque STEM, que desarrolla Competencias Específicas de las materias Matemáticas y Biología y en el trabajo por ámbitos, entre ellos el ámbito científico y tecnológico de los programas de diversificación curricular.

Propuesta didáctica: Especies de iris.

Lo que he querido movilizar con esta propuesta es la capacidad de la herramienta para aprender únicamente a partir de los datos, sin ser programada de manera explícita, a clasificar iris, a partir de algunas medidas de sus sépalos y pétalos, con la especie que mejor se identifique.
Para ello, he seguido la siguiente secuencia:
  • En LearningML creo un modelo numérico basado en datos de 4 columnas.
  • A continuación creo 3 categorías, correspondientes a los tres tipos de especies.
  • Alimento el modelo con datos, en este caso concreto he usado cincuenta para cada una de las categorías.
  • Entreno el modelo para que aprenda a reconocer los números y busque patrones.
  • Una vez que finaliza el entrenamiento pasamos a ponerlo a prueba.

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

  • Además de ello, una vez que he considerado que el funcionamiento es óptimo, he elaborado un programa en Scratch asociado al modelo que nos permita trabajar en un entorno más visual.

Captura de pantalla. Aspecto del programa implementado en Scratch asociado al modelo numérico implementado en LearningML

Vídeo con explicación paso a paso y simulación de la propuesta didáctica: Especies de iris.

Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir  la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.

El proyecto «Fostering Artificial Intelligence at School« (FAIaS)

Esta propuesta didáctica se enmarca en el ámbito del proyecto FAIaS. El aprendizaje automático es una de las ramas de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El vínculo entre la IA y la educación comprende tres ámbitos:
  • aprender con la IA, utilizando las herramientas de IA en las aulas
  • aprender sobre la IA, sus tecnologías y sus técnicas), y,
  • prepararse para la IA, permitiendo que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en nuestras vidas
Estos vínculos establecidos por la UNESCO se ponen de manifiesto y son concretados a través de la puesta en marcha de proyectos específicos.Se cree que la inteligencia artificial (IA) es un factor clave de la cuarta revolución industrial que transformará la economía y reinventará la naturaleza de nuestro trabajo. Estaremos cada vez más apoyados e interactuaremos con tecnología impulsada por Inteligencia Artificial. Esto exige una educación que nos prepare para este futuro.
Uno de los proyectos pioneros y más relevantes en el panorama educativo español y europeo es «Fostering Artificial Intelligence at School» (FAIaS). FAIaS tiene la intención de perfeccionar las habilidades, tanto cognitivas como blandas, necesarias para comprender, construir o interactuar con la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, consideramos la IA, no en el sentido estricto y puramente tecnológico, sino en el sentido amplio, ya que afecta muchas partes diferentes de nuestras vidas. Por lo tanto, optamos decididamente por un enfoque interdisciplinario e inclusivo que se centre no solo en las actividades STEM, sino que involucre todas las materias escolares y cubra una amplia gama de aspectos, incluidos los éticos, filosóficos, económicos, legales e históricos. Creemos que abordar un tema desde diferentes perspectivas profundiza la comprensión y crea cohesión entre los alumnos en un campo intrínsecamente interdisciplinario como la Inteligencia Artificial.

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Propuesta didáctica: Inteligencia artificial con LearningML. Modelo numérico. Matemáticas; puntos, coordenadas y cuadrantes

En esta entrada comparto una propuesta didáctica para introducir la Inteligencia Artificial (IA) en el aula de Matemáticas. En ella planteo un escenario de aprendizaje automático basado en un modelo numérico implementado con la herramienta LearningML.

Propuesta didáctica: ¿A qué cuadrante pertenece?

Lo que he querido movilizar con esta propuesta es la capacidad de la herramienta para aprender únicamente a partir de los datos, sin ser programada de manera explícita, a ubicar puntos, a partir de sus coordenadas, en el cuadrante que les corresponda.
Para ello, he seguido la siguiente secuencia:
  • En LearningML creo un modelo numérico basado en datos de dos columnas.
  • A continuación creo 4 categorías, correspondientes a los distintos cuadrantes del plano cartesiano.
  • Alimento el modelo con datos, en este caso concreto he usado una docena para cada una de las categorías.
  • Entreno el modelo para que aprenda a reconocer los números y busque patrones.
  • Una vez que finaliza el entrenamiento pasamos a ponerlo a prueba.

Captura de pantalla. Apariencia del modelo numérico implementado en LearningML

  • Además de ello, una vez que he considerado que el funcionamiento es óptimo, he elaborado un programa en Scratch asociado al modelo que nos permita trabajar en un entorno más visual.

Captura de pantalla. Aspecto del programa implementado en Scratch asociado al modelo numérico implementado en LearningML

Vídeo con explicación paso a paso y simulación de la propuesta didáctica: ¿A qué cuadrante pertenece?

Si te resultó interesante la propuesta, me alegraría leer tu comentario, opinión, sugerencia, así como si quieres compartir  la entrada para que la conozcan otros colegas a los que creas les puede ser útil.

El proyecto «Fostering Artificial Intelligence at School« (FAIaS)

Esta propuesta didáctica se enmarca en el ámbito del proyecto FAIaS. El aprendizaje automático es una de las ramas de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El vínculo entre la IA y la educación comprende tres ámbitos:
  • aprender con la IA, utilizando las herramientas de IA en las aulas
  • aprender sobre la IA, sus tecnologías y sus técnicas), y,
  • prepararse para la IA, permitiendo que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en nuestras vidas
Estos vínculos establecidos por la UNESCO se ponen de manifiesto y son concretados a través de la puesta en marcha de proyectos específicos.Se cree que la inteligencia artificial (IA) es un factor clave de la cuarta revolución industrial que transformará la economía y reinventará la naturaleza de nuestro trabajo. Estaremos cada vez más apoyados e interactuaremos con tecnología impulsada por Inteligencia Artificial. Esto exige una educación que nos prepare para este futuro.
Uno de los proyectos pioneros y más relevantes en el panorama educativo español y europeo es «Fostering Artificial Intelligence at School» (FAIaS). FAIaS tiene la intención de perfeccionar las habilidades, tanto cognitivas como blandas, necesarias para comprender, construir o interactuar con la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, consideramos la IA, no en el sentido estricto y puramente tecnológico, sino en el sentido amplio, ya que afecta muchas partes diferentes de nuestras vidas. Por lo tanto, optamos decididamente por un enfoque interdisciplinario e inclusivo que se centre no solo en las actividades STEM, sino que involucre todas las materias escolares y cubra una amplia gama de aspectos, incluidos los éticos, filosóficos, económicos, legales e históricos. Creemos que abordar un tema desde diferentes perspectivas profundiza la comprensión y crea cohesión entre los alumnos en un campo intrínsecamente interdisciplinario como la Inteligencia Artificial.

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Tarea Open Middle sobre logaritmos (cambio de base) elaborada en Graspable Math y en Scratch

Comenzamos la semana con esta entrada donde comparto los materiales de una propuesta didáctica para trabajar los logaritmos (teorema del cambio de base).

Se trata de una tarea de tipo Open Middle, traducida al español y adaptada a partir de la original en inglés del profesor Bryan Anderson. La he implementado en dos herramientas que en mi opinión presentan un potencial didáctico increible y a las que soy adicto; Graspable Math y Scratch.

Para ayudarte a implementar esta propuesta con tus estudiantes incluyo:

  1. Enunciado de la tarea en Graspable Math
  2. Tarea interactiva. Logaritmos OM realizada en Graspable Math
  3. Tarea interactiva. Logaritmos OM realizada en Scratch

Espero te animes a usar la propuesta con tu alumnado y os resulte atractiva y de utilidad.

Ya me contarás cómo te ha ido.

¡Ánimo!

 

Propuesta didáctica

 

1. Enunciado de la tarea en Graspable Math

 

2. Tarea interactiva. Logaritmos OM, realizada en Graspable Math.

 

3. Tarea interactiva. Logaritmos OM realizada en Scratch

Enlace a Logaritmos OM en Scratch

 

Esta entrada participa en la Edición 11.6: Conjeturas del Carnaval de Matemáticas, que en esta ocasión organiza Gaussianos.

 

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Diagrama de barras con Scratch #Scratch3

Si hace algunos meses compartía Encuesta: Betis-Sevilla. Propuesta didáctica #STEM para trabajar con la placa micro:bit #microbitedu y Scratch 3.0 #Scratch3, aplicación que muestra cómo realizar un sistema de encuesta integrando la placa programable micro:bit y la nueva versión de Scratch (Scratch 3.0), en esta entrada comparto pequeño programa que muestra como representar un diagrama de barras con Scratch, concretamente representa la serie histórica de la datos con la evolución de la población mundial.

Propuesta didáctica y modo de funcionamiento

La que hoy comparto es una propuesta didáctica para trabajar la representación de gráficos tan frecuentes en Estadística, como los diagramas de barras, con Scratch 3.0.

Para adaptarlo, basta modificar el escenario (nombres de los ejes de coordenadas) así como modificar las listas de datos a representar, pudiendo ser adaptada a otros contextos.

Para su elaboración he usado los bloques de Scratch 3.0: Movimiento, Apariencia, Eventos, Control y Variables, así como la extensión Lápiz.

Vídeo demostración

 

¿Quieres probarla?

Diagrama de barras. Evolución población mundial

Matemáticas+Algoritmos+Programación+Creatividad = Música electrónica+Gráficos en tiempo real #livecoding #STEAM

¿Alguna vez pensaste que música y programación podían ir de la mano?
De eso se trata la disciplina del Live Coding (código en vivo), donde una o varias personas crean y ejecutan música en vivo por medio de sus ordenadores, mediante la escritura y ejecución de líneas de código de programación.

Esta nueva disciplina, nacida hace unos 20 años en el contexto universitario del Reino Unido, ha ido ganando adeptos y llamando la atención en el mundo artístico, tecnológico y de la investigación. En mi opinión, creo que habrá que estar muy atento y seguir muy de cerca la progresión de esta tendencia, real y consolidada, que ha venido para quedarse. Particularmente #mEncanta esta mezcla.

A continuación comparto fragmentos de sendos artículos publicados en medios digitales de España, verne – El País, y Argentina, eltrece, que se hacen eco este nuevo paradigma creativo, y algunos vídeos compartidos en Youtube e Instagram de distintas «algoraves».

Los algoritmos ya manejan buena parte de tu vida: cuando buscás pareja en las redes sociales, al pedir un crédito en el banco, cuando usás el GPS para guiarte o incluso cuando vas a bailar a una fiesta electrónica. 

Esto último es lo que hoy se conoce como “algorave”, que son fiestas electrónicas donde los DJ ya no controlan los sintetizadores, sino que solo miran las pantallas de las computadoras para modificar el código que genera melodías improvisadas. Al mismo tiempo que cumplen con esta tarea, en el salón hay pantallas gigantes donde se muestra lo que ocurre en las computadoras.

Las algoraves existen desde hace ya seis años, cuando se creó la primera en el Reino Unido, de la mano del músico Alex McLean. Desde entonces se ha constituido en un movimiento cada vez mayor, que fue reemplazando a las clásicas fiestas electrónicas. Quienes se dedican a manejar estos algoritmos crean o modifican las partituras en el momento, lo que les da mucha más libertad a la hora de crear nuevas melodías.

Para ello, hace falta tener más conocimientos que antes. Ahora no solo hace falta tener buen oído musical, sino también nociones de matemáticas (no se puede modificar un código en cualquier momento, hay que tener criterio para que la melodía inventada no pierda el ritmo). Y, por sobre todo, curiosidad y atreverse a experimentar.

Fuente: eltrece
Algorave: la fiesta electrónica donde la música la decide un algoritmo
live coding (fluxus)

En esta fiesta, llamada algorave, el dj no manipula sintetizadores, sino que modifica un código con el que genera melodías improvisadas mientras muestra a los asistentes mediante una proyección lo que ocurre en su pantalla de ordenador.
“Estas fiestas tratan de romper prejuicios. Ni los programadores son solo tipos incapaces de tener inclinaciones artísticas, ni los algoritmos son la base de una existencia ya escrita”, cuenta la creadora colombiana Alexandra Cárdenas (Bogotá, 1976). Su nombre es habitual en eventos de live coding, disciplina que combina en directo expresiones como la música o la danza con la programación informática.

En el caso de las algoraves, crean partituras con las letras, números y símbolos de un teclado. “No hay nada más matemático que una partitura musical. Creamos o cambiamos esa partitura sobre la marcha para lograr de forma espontánea sonidos que, en muchos casos, un humano no podría concebir por sí mismo. Lo que hacemos es precisamente liberarnos y desprogramarnos de lo que hemos aprendido hasta ahora sobre qué debe ser una canción”, comenta Cárdenas.
Antes de actuar con su ordenador portátil en fiestas electrónicas de todo el mundo, estudió durante años matemáticas, composición musical y guitarra clásica y es una de las invitadas estrella de la 4º Conferencia Internacional de Live Coding del Medialab-Prado hasta el domingo 19 de enero. Además de coloquios y talleres, su programación incluye varias algoraves, que hasta ahora apenas se habían celebrado en Madrid, explican sus responsables.

Fuente: verne – El País
Visitamos una ‘algorave’, la fiesta donde suenan y se bailan algoritmos

Ya ves, Matemáticas para todo 😉

Seguimos…

Encuesta: Betis-Sevilla. Propuesta didáctica #STEM para trabajar con la placa micro:bit #microbitedu y Scratch 3.0 #Scratch3

Si hace algún tiempo compartía Estadística con #Scratch. Creación de un diagrama de sectores aplicación que muestra cómo representar un diagrama de sectores con Scratch, hoy comparto una aplicación que muestra cómo realizar un sistema de encuesta integrando la placa programable micro:bit y la nueva versión de Scratch, Scratch 3.0, lanzada oficialmente el pasado día 2 de enero de 2019.

Propuesta didáctica y modo de funcionamiento

La que hoy comparto es una propuesta didáctica con enfoque STEM para trabajar con la placa micro:bit y Scratch 3.0

Se trata de una encuesta para elegir el equipo favorito, en este caso entre Real Betis Balompié y Sevilla Fútbol Club

La misma, puede ser adaptada a otros contextos, con las modificaciones correspondientes, desde preguntas Verdadero/Falso, clasificación en grupos/categorías, …

Para su elaboración he usado todos los bloques de Scratch 3.0: Movimiento, Apariencia, Sonido, Eventos, Control, Sensores y Variables, así como las extensiones: Lápiz, Música y micro:bit.

Es la última extensión la que permite la interacción con la placa programable de su mismo nombre, la cual nos abre un mar de posibilidades para trabajar el enfoque STEM desde el aula de Matemáticas, mi materia, y desde cualquier otra; sin límites, donde nos lleve nuestra imaginación y creatividad en nuestro doble rol: como docentes (a la hora de presentar propuestas a nuestros estudiantes en entornos mediados por TIC) y como aprendices (al diseñar y programar nosotros mismos las distintas propuestas).

Debo reconocer que me he divertido mucho diseñando, programando y probando la misma con mi hijo y sus compañeros/as de clase que hoy nos acompañaban en casa preparando un trabajo para la clase de Francés. 

Vídeo demostración

 

¿Quieres probarla?

Nota: Es necesario disponer de una placa micro:bit conectada con Scratch vía Bluetooth. Si aún no dispones de ella, puedes verla funcionando en el vídeo de demostración anterior. 

Encuesta: Betis – Sevilla #Scratch3 + #microbit on Scratch 

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