Una forma poderosa es conectar los conceptos de IA con herramientas del mundo real que los estudiantes ya conocen, como los monitores de actividad física. Muchos estudiantes usan tecnología como los monitores de actividad física todos los días, pero rara vez se preguntan cómo funcionan realmente estas herramientas o si funcionan de manera justa para todos.
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Conectando el aprendizaje en el aula con la experiencia del mundo real
Este nuevo curso de Forward Education utiliza el micro:bit V2, el paquete de baterías CHARGE y Create AI para ayudar a los estudiantes a explorar cómo funcionan los monitores de actividad física y si son justos. A través del aprendizaje práctico, los estudiantes construyen, prueban y mejoran sus propios modelos de IA mientras piensan críticamente sobre el sesgo, los datos y el diseño inclusivo.
Los estudiantes recopilan datos de movimiento, entrenan un modelo de IA y prueban la precisión con la que reconoce diferentes actividades. Los estudiantes verán de primera mano cómo la IA toma decisiones basadas en datos y explorarán qué sucede cuando los datos son limitados o sesgados. Al probar y mejorar sus modelos, los estudiantes experimentan el proceso completo de diseño iterativo en un contexto del mundo real.
Desarrollo de habilidades de alfabetización en IA
Enseñar IA a través de herramientas del mundo real ayuda a los estudiantes a comprender cómo las máquinas aprenden y toman decisiones y, al mismo tiempo, los estudiantes desarrollan habilidades de pensamiento crítico y cuestionan la equidad, la precisión y el sesgo en la tecnología y la IA.
Este tipo de aprendizaje auténtico y del mundo real ayuda a los estudiantes a verse a sí mismos como creadores en ciencias de la computación, no solo como usuarios de tecnología. Esto también refuerza la importancia de mantener a los humanos en el centro al diseñar futuras tecnologías.
¿Por qué utilizar monitores de actividad física para enseñar IA?
Los monitores de actividad física son familiares para muchos estudiantes. Cuentan los pasos, rastrean el movimiento y miden la actividad, pero una pregunta importante que a menudo no se hace es si este tipo de tecnología es equitativa e inclusiva.
Ejemplo del mundo real:
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Un monitor de actividad física podría contar los pasos de manera diferente para diferentes tipos de cuerpo o estilos de movimiento.
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Actividades como el baile, el movimiento en silla de ruedas o caminar lentamente pueden no ser reconocidas con precisión.
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Los modelos de IA pueden reflejar sesgos basados en los datos con los que fueron entrenados.
Esto hace que esta lección de 45 minutos sobre monitores de actividad física sea el punto de entrada perfecto para discutir la equidad en los sistemas de IA, y esta lección tiene una configuración mínima y puntos de entrada amigables para principiantes.
¡Pruebe esta actividad en su aula mañana mismo! https://learn.forwardedu.com/course/fitness-tracker-fairness-pe-math-ai/
