Manuel Valencia

Después de Scratch (1) – Introducción

Los alumnos que llevan varios años programando con Scratch demandan poder hacer desarrollos más «profesionales» y con este lenguaje están limitados. Nosotros, como maestros, debemos conocer las alternativas e ir proponiendoles las mejores, dependiendo de las habilidades y conocimientos de cada uno.

Evolucionar en programación partiendo de Scratch es necesario y, por otra, difícil para los jóvenes que han aprendido a crear videojuegos interactivos tan fácilmente como lo permite este entorno de desarrollo creado por MIT.

Encontrar un punto intermedio entre desarrollar en lenguajes habituales en la empresa, en modo texto, y lenguajes que sorprenden con la usabilidad no es fácil. Enfrentarse a una pantalla en blanco (o negra), con todo pendiente de escribir, empezando de cero, es un reto para jóvenes que están acostumbrados a “desplazar y soltar” piezas de puzle para desarrollar lo que tienen en la cabeza.

En las próximas entradas del blog vamos a ir haciendo un repaso de las alternativas y posibilidades que hemos valorado o estamos usando en nuestras clases. Las hemos dividido en:

  1. Convertir nuestros juegos en apps para móviles.
    Veremos cómo transformar desarrollos creados con Scratch en aplicaciones que pueden funcionar en cualquier navegador, incluido los móviles y las tablets, sin tener que tocar nada del código ni aprender nuevos lenguajes.
  2. Programar con bloques pero más «profesionales»
    Alternativas a Scratch, que también usan bloques para crear programas, en la que se ofrecen mejoras o formas diferentes de hacer los desarrollos.
  3. Evolucionando a la programación usando texto.
    Por último damos un paso más y nos centramos en el desarrollo codificando con texto. Veremos diferentes alternativas, desde las más simples hasta motores de videojuegos con cientos de miles de desarrolladores y miles de millones de usuarios. 

Encuesta

Áreas y construccionismo educativo

Trabajar con niños usando tecnología es, de por sí, motivante tanto para ellos como para los profesores pero no debemos perder de vista nuestro objetivo principal, que es ayudarles a que adquieran conocimientos que mejoren su futuro. Saber cómo funciona el último robot del mercado o cómo programar en el lenguaje de moda está muy bien pero también queremos que sepan crear proyectos junto con otros compañeros, que puedan mejorar el mundo, y que sean capaces de exponerlos ante un auditorio ¡incluso en inglés! Y eso tiene que ver tanto con la creatividad, como con las habilidades sociales y la sensibilidad medioambiental, y no solo con la tecnología.

Por todo esto en maestros.tech hemos creado una metodología educativa propia, fruto de la experiencia de más de 10 años, basada en la corriente construccionista de Seymour Papert, en la que el alumno aprende de una manera natural a través del juego y la experimentación, realizando sus propios descubrimientos que le permitan entender y comprender los problemas y las soluciones a estos, además de la colaboración con el resto de participantes. El profesor tiene un rol de  acompañante en el proceso, mostrando y guiando pero sin interferir notablemente en él. (Papert S., 1991) http://dailypapert.com/constructionism-vs-instructionism/

Además, como consideramos al alumno un ser social y creativo, hemos estructurado las sesiones en las siguientes áreas de conocimiento:

  • Área Social
  • Área Tecnológica
  • Área Creativa
  • Área de Contraste

Las “áreas” son la parte esencial de nuestro método de enseñanza, ya que hacen que el alumno se involucre en su propio desarrollo, lo comparta y a la vez se enriquezca del de los demás, mientras se expresa, construye y crea.

Fuente: elaboración propia

Cada una de las áreas tiene un objetivo claro:

  • Área Social: Este área la planteamos con el objetivo de despertar el interés en la materia sobre lo que va la lección. Sin entrar en la parte técnica, buscamos algo que los alumnos conozcan o usen en su vida cotidiana y planteamos un debate donde cada uno verbalice su experiencia y conocimientos del tema.
  • Área Tecnológica: En este área proponemos la realización de una actividad con contenido técnico en el que los alumnos tengan que replicar un modelo propuesto y realicen los cambios necesarios hasta que comprendan los resultados y el porqué de la actividad. Para completar el área podrán realizar actividades adicionales y explicar al resto de alumnos cómo han conseguido completarla.
  • Área Creativa: Les animamos a que, con los conocimientos adquiridos y algunos anteriores, hagan una actividad de creación propia que después mostrarán a sus compañeros.
  • Área de contraste: esta área está implícita en todas las anteriores, el objetivo es que los alumnos se autoevalúen, bien al contar su experiencia públicamente o mediante expresión escrita, sirviendo esto como evaluación o contraste de conocimientos.

Todos los recursos que puedes encontrar en esta web [maestros.tech] están organizados según las áreas descritas. Cada Recurso tiene asociadas unas Lecciones y cada una de ellas sus Áreas.

Leer más: 

https://repository.usta.edu.co/bitstream/handle/11634/10281/Rodr%C3%ADguezjuan2018.pdf?sequence=1&isAllowed=y

https://www.academia.edu/9117906/Por_Dr._Modesto_%C3%91eco_Qui%C3%B1ones

https://constructivismo.webnode.es/rol-del-docente/

https://actividadesinfantil.com/archives/6020

Inteligencia Artificial para niños

Hace unos días me preguntaban qué avance tecnológico en los últimos años me parecía el más reseñable y, tras darle unas vueltas, creo que lo que más me ha impresionado ha sido la evolución de las herramientas para enseñar a niños a usar la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial (IA) está acompañándonos en nuestro día a día desde hace unos cuantos años, es frecuente escuchar noticias sobre nuevos avances o propuestas de limitaciones regulatorias que nos protejan, pero lo cierto es que gracias a ella nuestra vida es más fácil: anuncios, música y noticias según nuestros gustos, reconocimiento de voz, huellas e imágenes para desbloquear dispositivos, apoyo en la escritura y muchos otros que se dan en las empresas que nos proveen de servicios: viajes, bancos, etc.

Nuestros hijos no son ajenos a esta tecnología sino más bien todo lo contrario, son una de las partes más vulnerables. Enseñarles cómo funciona la IA y crear en ellos un pensamiento crítico hará que los sesgos inherentes a esta tecnología les afecten menos.

Recientemente hemos realizado un taller de formación al profesorado, en el que enseñamos a la máquina a distinguir fotografías de acciones que tienen una influencia negativa en el cambio climático y otras que no, usando el lenguaje de programación Scratch y la herramienta “Machine Learning for Kids”. Puedes encontrar este taller online en maestros.tech

Captura de la pantalla de uno de los ejemplo de Machine Learning for Kids

Machine Learning for Kids es un entorno web donde los niños pueden crear proyectos o juegos en Scratch o Python para que usen modelos de aprendizaje automático, una de las ramas de la IA, para la clasificación de texto, números o el reconocimiento de imágenes. Previamente los alumnos han tenido que entrenar a la máquina para crear el modelo. El entorno se basa en la herramienta cloud IBM Watson que aporta la parte de “inteligencia”.

Fuente: Recursos gráficos IBM – https://www-03.ibm.com/press/es/es/photos.wss

Otras herramientas para usar la IA en clase son:

  • mBlock: Entorno de programación basado en Scratch que dispone de tres extensiones interesantes Teachable Machine, Cognitive Services y AI Services
  • Cognimates: Añade a Scratch 3.0 una serie de extensiones que permiten usar la IA en tus programas e incluye la interacción con otros dispositivos como robots, luces inteligentes, el asistente virtual Alexa e incluso realizar acciones con la mente usando los cascos de Muse. ¡Todo un descubrimiento!
  • Teachable Machine: Google aporta un entorno para crear modelos de aprendizaje automático que después se pueden usar en otros lenguajes de programación. En Experiments with Google tienes un montón de ideas y ejemplos de uso con las herramientas de Google.
  • Node-RED junto con Watson, ambos creados en IBM, son herramientas para crear aplicaciones que usen modelos de aprendizaje automático, aunque esta es un poco más complicada que las anteriores.
Fuente: http://cognimates.me/
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