Sesiones del proyecto ¡Detectives del Océano!

Pretest para evaluar los conocimientos previos antes del proyecto

 

Sesión 1: Introducción a la IA y el Machine Learning para la protección de los océanos

Objetivos de la sesión 

• Comprender qué es la inteligencia artificial (IA) y el machine learning.
• Reflexionar sobre la contaminación marina y su impacto.
• Introducir el aprendizaje automático como herramienta para entrenar una IA.

Desarrollo de la sesión 

1 Presentación del proyecto "Ocean Detectives"

Explicación del proyecto: exploramos cómo la IA puede ayudar a proteger los océanos.
Pluja d’idees:

• ¿Cómo nos afecta la contaminación marina?
• ¿Cómo afecta a los seres vivos?
• ¿Han visto alguna vez animales afectados por desechos humanos? Recogemos ejemplos reales.

2 Introducción a la Inteligencia Artificial 

¿Qué es la IA? Lluvia de ideas y ejemplos cotidianos: ¿quién sabe lo que es? ¿Dónde la encontramos en la vida cotidiana?
Ejemplos reales:

• Alexa, Google Assistant, Netflix, recomendaciones de YouTube, vehículos eléctricos como BYD, Tesla...
  Debate: ¿Cómo aprenden estos sistemas? ¿Quién los programa?

3 Machine Learning y clasificación de residuos 

Explicación del concepto de machine learning y traducción colaborativa.
Introducción al aprendizaje automático como herramienta para entrenar modelos de IA.
Ejemplo práctico:

• Creación de un modelo para la identificación de plástico.
• Probamos el modelo con un error intencionado (ej: poner papel y ver qué dice).
  Reflexión crítica:
  • ¿La IA siempre es fiable?
  • La importancia de contrastar la información.

4 Creación de una propuesta de IA en equipos

Formación de grupos de 3 alumnos.
Creación de una propuesta de IA:

• Nombre del modelo de inteligencia artificial.
• Descripción de su objetivo (ej: proteger el medio ambiente, evitar que los animales coman anzuelos, detectar contaminación por petróleo...).
• Lista de desechos marinos que pueden identificarse.

5 Reflexión y cierre

Presentación de las propuestas en el resto del grupo.
Discusión sobre cómo la IA puede ayudar a preservar el medio ambiente.
Reflexión final:

• ¿Qué hemos aprendido hoy?
• ¿Cómo podemos aplicarlo en la vida real?

Resultados esperados 

• Concienciación sobre la contaminación marina.
• Desarrollo del pensamiento crítico respecto a la IA.
• Fomento del trabajo en equipo y la creatividad.
• Introducción a conceptos básicos de programación y machine learning.

 

Sesión 2: Colaboración con entidades del entorno para aprender sobre los efectos de la acción humana en la flora y fauna marinas

Objetivos de la sesión 

• Conocer el impacto de la acción humana en la flora y fauna marinas a través de expertos y entidades especializadas.
• Comprender la importancia de la conservación marina y el papel de las personas en la reducción de la contaminación.
• Fomentar el pensamiento crítico y la reflexión a partir de testimonios y datos científicos.
• Relacionar el conocimiento adquirido con el proyecto de inteligencia artificial y machine learning.

Desarrollo de la sesión 

Actividades, charlas y debates organizados por la Cofradía de Pescadores, las familias, los docentes del instituto del pueblo y el Ayuntamiento

¿De dónde viene el plástico? ¿Y los residuos? ¿Qué tenemos en común los humanos con ellos?

Resultados esperados 

• Mayor conciencia sobre los efectos de la contaminación en los ecosistemas marinos.
• Conocimiento de casos reales de afectación a la fauna y flora marinas.
• Reflexión sobre el papel de la sociedad en la preservación de los océanos.
• Conexión con entidades y profesionales para establecer vínculos de aprendizaje y colaboración.
• Aplicación de lo aprendido para mejorar el diseño de las propuestas de IA en sesiones posteriores.

 

Sesión 3: Descubrimos Delightex y Merge Cube (Creación de un mundo marino compartido)

Objetivos de la sesión 

• Familiarizarse con la herramienta Delightex y Merge Cube.
• Explorar cómo crear y modificar escenas en realidad aumentada.
• Trabajar colaborativamente en un mismo espacio digital, respetando el trabajo de los demás.
• Desarrollar la creatividad y empezar a construir un ecosistema marino digital.

Desarrollo de la sesión 

1 Introducción a la sesión

Explicación breve de la realidad aumentada y su potencial.
Presentación de Delightex y Merge Cube con ejemplos prácticos. ¡Magia!🪄✨
Muestra de algunos escenarios creados con Delightex para inspirar a los alumnos.

2 Exploración guiada de Delightex en un espacio compartido

Trabajo colaborativo en un entorno digital
Los alumnos acceden a un espacio vacío de Merge Cube compartido para aprender a utilizar las herramientas básicas de Delightex.
Se trabaja el civismo digital, fomentando el respeto por el trabajo ajeno (no borrar ni modificar el contenido de los compañeros).

• Funcionalidades básicas a explorar:
• Cómo moverse por el espacio en 3D.
• Añadir personajes y elementos marinos.
• Escalar el tamaño de los objetos, moverlos en altura y girarlos.
• Aplicar animaciones para que los personajes se muevan

Creación de un ecosistema marino compartido
Cada alumno añade un elemento marino (corales, tortugas, peces, etc.) y lo personaliza.
Se trabaja conjuntamente para dar vida a la escena con animaciones.

3 Creación de una escena por equipos

Trabajo en grupos de tres alumnos
Cada equipo crea una escena propia dentro del proyecto de Delightex.
Deben pensar y distribuir los siguientes elementos:

• Flora marina: corales, algas...
• Fauna marina: peces, tortugas, medusas…
• Residuos marinos: plásticos, botellas, redes de pesca…
• Los objetivos son representar un ecosistema marino realista y empezar a identificar los elementos que pueden afectar.

Personalización de las escenas
Los equipos pueden modificar y animar sus elementos.
Practican cómo hacer que un pez nade, que una tortuga se desplace, etc.

4 Cierre y preparación para la siguiente sesión

Reflexión:
¿Qué dificultades han encontrado trabajando en un espacio compartido?
¿Qué ideas tienen para el juego que van a crear la próxima sesión?

Próxima sesión:
Desarrollo del juego interactivo con preguntas y retos para concienciar sobre la contaminación marina.

Resultados esperados 

• Un escenario marino colaborativo explorado por toda la clase.
• Una escena creada por cada grupo de tres alumnas, con flora, fauna y residuos marinos.

 

Sesión 4: Creación de un juego en realidad aumentada sobre el impacto de los residuos marinos

Objetivos de la sesión 

• Conocer y aprender a utilizar Delightex y Merge Cube.
• Comprender cómo la realidad aumentada puede ayudar a sensibilizar sobre la contaminación marina.
• Desarrollar un juego interactivo en el que los estudiantes exploren un ecosistema marino afectado por residuos.
• Practicar el trabajo colaborativo en un espacio digital compartido.

Desarrollo de la sesión 

1 Construcción de la escena marina
Creación de un escenario submarino con diferentes elementos (corales, peces, tortugas, medusas…).
Inserción de objetos en 3D que representan desechos marinos (bolsas de plástico, botellas, redes de pesca…).

2 Cierre y reflexión

Puesta en común:
¿Qué han aprendido sobre la contaminación marina a través del juego?
¿Cómo podrían mejorar su creación?
¿Qué otras temáticas podrían explorar con la realidad aumentada?

Resultados esperados 

Planteamiento de un juego interactivo en realidad aumentada donde los estudiantes exploran un ecosistema marino, identifican residuos o animales afectados y responden a preguntas para superar niveles.

 

Sesión 5: Programación del juego interactivo con Delightex y CoBlocks

Objetivos de la sesión

• Introducir al alumnado en la programación por bloques con CoBlocks dentro de Delightex.
• Configurar elementos interactivos con acciones y consecuencias.
• Programar la mecánica del juego para que los jugadores respondan a preguntas para avanzar.
• Fomentar la creatividad y la resolución de problemas en un entorno de realidad aumentada.

 Desarrollo de la sesión

1 Escoger el elemento interactivo

• Cada equipo decide qué objeto de su mundo marino será el punto de interacción (un pez enfermo, un pedazo de plástico, una red abandonada, etc.).

2 Añadir la programación por bloques con CoBlocks

• Explicación de cómo funciona CoBlocks dentro de Delightex.
• Activación de la función para programar el elemento escogido.

3 Explicación de los bloques principales

• Cuando… (eventos) ➝ Cuando pulsamos el elemento, debe pasar algo.
• Qué… (actions) ➝ Aparece una pregunta con diferentes opciones de respuesta.
• Consecuencias (reacciones a la respuesta):
  • Si es correcto: El elemento se escala, habla o se mueve.
  • Si es incorrecto: Muestra un mensaje o se reduce.

4 Añadir un bloque común para avanzar de escena

• Explicación del blog para pasar a una escena concreta cuando se responde correctamente.

5 Tiempo para programar 

• Los equipos desarrollan su interacción y la programan dentro de Delightex.

6 Revisión final con la tableta 

• Los últimos 15 minutos se dedican a comprobar si todas las escenas funcionan correctamente.
• Se detectan errores y se realizan mejoras si es necesario.

 Resultados esperados

• Creación de un juego interactivo en Delightex con preguntas y respuestas.
• Comprensión básica de la programación por bloques con CoBlocks.
• Aplicación de la programación para reforzar conceptos sobre contaminación marina.
• Trabajo en equipo para construir un juego coherente y funcionando correctamente.
• Desarrollo del pensamiento computacional y la resolución de problemas.

 

Sesión 6: Creación de un modelo de machine learning para identificar residuos marinos 

Objetivos de la sesión 

• Comprender cómo funciona el aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de textos.
• Diferenciar entre clases y ejemplos dentro del modelo de aprendizaje automático.
• Entrenar y probar un modelo de IA con la aplicación LMlearning.
• Reflexionar sobre la fiabilidad de los modelos de IA y la necesidad de añadir datos diversos.
• Guardar el proyecto y entregarlo en el Classroom.

 Desarrollo de la sesión

1 Inicio del proyecto en LMlearning 

• El alumnado accede a LMlearning a través del enlace compartido en Classroom.
• Creación de un nuevo proyecto para trabajar el reconocimiento de textos.

2 Escribir el nombre del proyecto

• Cada equipo pone un nombre representativo en su proyecto (ej: DetectaResiduos IA, EcoScan).

3 Definición de clases y ejemplos

• Explicamos la diferencia entre:
  • Clases: Categorías generales de los residuos (ej: plástico, metal, papel).
  • Textos dentro de cada clase: Ejemplos concretos de residuos (ej: botella de vidrio, lata de refresco).

4 Entrenamiento del modelo de IA

• Añadimos textos a cada clase para que la IA aprenda.
• Entrenamos el modelo y analizamos las primeras predicciones.
• Reflexión: ¿el modelo ha acertado? ¿Qué ocurre si añadimos más datos?

5 Guardar el proyecto en el ordenador 

• Cada grupo guarda su modelo para no perder el trabajo realizado.
• Se comprueba que el archivo se ha guardado correctamente.

6 Añadir el archivo al Classroom y entregar la tarea 

• El alumnado sube el proyecto a la labor asignada dentro de Classroom.
• Se revisa que todo el mundo haya entregado el trabajo correctamente.

 Resultados esperados

• Comprensión básica del funcionamiento del machine learning.
• Creación y entrenamiento de un modelo de IA para clasificar residuos.
• Reflexión sobre la fiabilidad de la IA y la necesidad de mejorar los datos.
• Toma conciencia sobre la importancia de guardar y compartir el trabajo.
• Trabajo en equipo para desarrollar un modelo funcional y preciso.

 

Sesión 7: Integración de la IA con Scratch para identificar residuos marinos 

Objetivos de la sesión 

• Aplicar el modelo de machine learning creado en la sesión anterior en un proyecto de Scratch.
• Programar una interacción dinámica en la que la IA identifique residuos marinos.
• Reflexionar sobre cómo la IA puede ayudar en la clasificación de residuos.

 Desarrollo de la sesión

1 Recuperación del modelo entrenado

Acceder al Classroom y descargar el archivo del modelo creado en la sesión anterior.
Abrirlo desde la aplicación LMLearning para comprobar que funciona correctamente.
Si es necesario, realizar ajustes en los datos de entrenamiento para mejorar la precisión.

2 Integración de la IA con Scratch

Abrir Scratch y acceder a las extensiones.
Agregar la extensión de machine learning y cargar el modelo de LMLearning.
Crear un personaje (ej: un pez limpiador o un científico marino).

3 Programación de la interacción

Añadir bloques de programación a Scratch para que la IA responda a los residuos identificados:
Cuando se detecte un tipo de residuo, mostrar un mensaje personalizado.
Si la respuesta es correcta, sumar puntos; si no, dar una pista.
Añadir sonidos, movimientos o animaciones para realizar el juego más dinámico.

4 Pruebas y ajustes

Testar el juego y ver cómo funciona la IA en tiempo real.
Revisar si el modelo clasifica bien los residuos y realizar ajustes si es necesario.

5 Compartición y reflexión

Guardar el proyecto y subirlo al Classroom.
Discusión final: ¿cómo puede ayudarnos esta tecnología a proteger el medio ambiente? ¿Qué otros usos podríamos darle?

Resultados esperados

• Aplicación práctica del machine learning en un contexto real.
• Desarrollo de la creatividad mediante la programación en Scratch.
• Fomento del trabajo colaborativo y la reflexión crítica sobre la tecnología (especialmente de la fiabilidad de la IA) y el medio ambiente.

 

Sesión 8: Creación e interacción con peces en realidad aumentada

Objetivos de la sesión 

• Explorando la realidad aumentada como herramienta de aprendizaje.
• Practicar el vocabulario inglés relacionado con la vida marina.
• Fomentar la creatividad en la creación y personalización de peces digitales.
• Reflexionar sobre la biodiversidad marina y el impacto de la contaminación.

 Desarrollo de la sesión

1 Introducción a la realidad aumentada

• Explicación breve sobre cómo la realidad aumentada permite ver elementos digitales en el mundo real.
• Presentación de Quiver y Spectacular como herramientas para llevar los dibujos a la realidad aumentada.
• Reflexión sobre la biodiversidad marina: ¿qué tipos de peces conocemos? ¿Cómo les afecta la contaminación?

2 Diseño y pintura de los peces con Quiver

Los alumnos pintan una ficha de Quiver con un pez marino.
Se les anima a ser creativos y darle una apariencia única.
Escanean su dibujo con la app Quiver para ver el pez en 3D y en movimiento.
Observación y discusión: ¿cómo se mueve? ¿Se ve realista?

3 Exploración de la web Spectacular

Entran en Spectacular para explorar modelos 3D interactivos de peces.
Experimentan con el movimiento y características físicas de los animales marinos.
Vocabulario en inglés: cada alumno debe describir su pez con palabras clave en inglés (color, tamaño, partes del cuerpo, hábitat...).

4 Interacción y actividad en grupo

Comparten sus peces en realidad aumentada con sus compañeros.
Juego de interacción: un alumno describe su pez en inglés y los demás deben adivinar cuál es.
Se pueden hacer vídeos con la realidad aumentada y compartirlos en Classroom.

5 Reflexión final y cierre

Discusión sobre cómo la tecnología nos puede ayudar a comprender mejor la biodiversidad marina.
¿Qué han aprendido sobre los peces y la contaminación marina?
Guardar los vídeos de sus creaciones y subirlas al Classroom.

Resultados esperados

• Mejora del vocabulario inglés aplicado a un contexto práctico.
• Comprensión de cómo funciona la realidad aumentada y su aplicación en educación.
• Desarrollo de la creatividad mediante la personalización de elementos digitales.
• Reflexión sobre la importancia de la preservación de la fauna marina.

 

Sesión 9: Diseño de un mensaje inspirador con TurtleStitch para fomentar el reciclaje

Objetivos de la sesión 

• Reflexionar sobre acciones concretas para el cuidado del planeta.
• Crear un mensaje corto, potente y positivo relacionado con el reciclaje o la reducción de plásticos desechables.
• Aprender a utilizar TurtleStitch para diseñar un bordado digital.
• Preparar el archivo para ser bordado con una máquina de coser digital.

 Desarrollo de la sesión

1 Introducción y reflexión colectiva

Conversación inicial: ¿Por qué es importante reducir, reutilizar y reciclar?

Lluvia de ideas: Se recogen mensajes cortos, tipo eslogan, tales como:

• "Reciclar es cuidar"
• “Di no al plástico”
• "Los mares no son vertederos"

Cada grupo elige o crea un mensaje corto e impactante.

2 Introducción a TurtleStitch

Breve explicación del funcionamiento básico de TurtleStitch (programación por bloques similar a Scratch).

Se muestra un ejemplo de mensaje bordado en pantalla.

3 Programación del diseño

Los alumnos programan el texto de su mensaje con TurtleStitch:

• Eligen la tipografía (con la ayuda de bloques).
• Ajustan el tamaño, la posición y el ángulo del texto.
• Añaden si quieren pequeños detalles gráficos.

El profesorado supervisa y da soporte técnico.

4 Preparación del archivo para bordar

Cuando tienen el diseño listo:

• Exportar al formato .DST
• Añaden el diseño a la tarea de Classroom y lo guardan en un dispositivo USB para transferir a la bordadora.

5 Cierre y avance de la próxima sesión

Se explica que en la próxima sesión utilizaremos la máquina de bordar para hacer realidad el diseño.

Se pueden realizar capturas de pantalla de los diseños para compartirlos en el Classroom o en el portafolio del alumnado.

Resultados esperados

• Sensibilización sobre la importancia de reducir residuos.
• Creación de un potente y visual mensaje con significado ecológico.
• Aplicación de la programación creativa en un entorno artístico y tecnológico.
• Preparación de un diseño real para bordar con máquina.

 

Sesión 10: Diseño de un mensaje inspirador con TurtleStitch para fomentar el reciclaje 

Objetivos de la sesión 

• Utilizar una máquina de bordar digital para materializar un diseño realizado con TurtleStitch.
• Documentar el proceso creativo y técnico en formato audiovisual.
• Poner en valor el mensaje ambiental creado.
• Trabajar la comunicación oral y la expresión digital.

 Desarrollo de la sesión

1 Preparación del material

Compruebe que los archivos .DST están preparados.

Preparamos los elementos físicos: tela, bastidor, hilos de colores y la bordadora.

Asignamos turnos o estaciones de trabajo según el número de equipos.

2 Bordado del diseño

Cada grupo coloca su diseño en la máquina de bordar.

Revisamos que todo esté alineado y que el hilo escogido encaje con el diseño.

Mientras se realiza el bordado, el grupo empieza a preparar la explicación para el vídeo.

3 Creación del vídeo explicativo

El grupo graba un vídeo breve explicando:

• ¿Cuál es su mensaje y por qué lo han elegido?
• Cómo han utilizado TurtleStitch para crearlo.
• Cómo funciona la bordadora y qué han aprendido del proceso.

El vídeo puede ser grabado con tabletas o con el chromebook del alumnado (formato corto y sencillo, tipo TikTok o reportaje breve).

Opcional: añadir música o subtítulos antes de compartirlo en Classroom o en la web del proyecto.

4 Compartición y valoración (si queda tiempo)

Algunos grupos pueden presentar su vídeo al resto de la clase.

Comentamos las diferentes creaciones y cómo los mensajes pueden influir positivamente en el entorno.

Resultados esperados

• Aplicación práctica de un diseño digital con máquina real.
• Desarrollo de la expresión oral y audiovisual.
• Difusión de un mensaje positivo para el cuidado del planeta.
• Fortalecimiento del trabajo en equipo y del orgullo de crear algo tangible.

 

Post test para evaluar el impacto del proyecto con el alumnado.

 

Presentación de resultados y difusión del proyecto a través de redes sociales, Google Sites y jornadas educativas.

 

Checklist de actividades del proyecto ¡Detectives del Océano!

• Sesión introductoria sobre la problemática de los residuos marinos y su impacto en el ecosistema oceánico.
• Debate y reflexión sobre posibles soluciones y acciones para reducir la contaminación.
• Búsqueda de información y recopilación de imágenes y vocabulario de distintos tipos de residuos marinos.
• Explicación de conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning).
• Formación en el uso de LearningML para entrenar un modelo de clasificación de imágenes y texto.
• Clasificación de imágenes y/o texto de residuos marinos para entrenar el modelo de IA.
• Recogida y organización de datos visuales sobre residuos marinos.
• Entrenamiento del modelo de IA para identificar y clasificar distintos tipos de residuos.
• Evaluación de la eficacia del modelo y ajustes para mejorar su precisión.
• Creación de gráficos y diagramas para representar los resultados del modelo de clasificación.
• Diseño de un patrón de bordado basado en los datos recopilados.
• Elaboración de una obra de arte colaborativa
• Uso de las láminas interactivas de Quiver para aprender sobre especies marinas y su entorno.
• Diseño de juegos interactivos sobre el fondo marino en Delightex.
• Aplicación de la realidad aumentada para visualizar residuos marinos y su impacto.
• Creación de vídeos educativos donde el alumnado explique lo aprendido mediante la realidad aumentada.
• Exposición de la obra final en la comunidad educativa y local.
• Post test para evaluar el impacto del proyecto con el alumnado.
• Presentación de resultados y difusión del proyecto a través de redes sociales, Google Sites y jornadas educativas.