miércoles, 20 de septiembre de 2023

ACTIVIDAD: PERSIGUIENDO A GALTON CON CODEY ROCKY

 ¡Desafía tu mente con la Robótica!  #CodeWeek, #CodeIntef

Prepárate para una aventura como ninguna otra: ¡los Retos de Robótica! ¿Estás listo para enfrentar desafíos épicos y dejar volar tu imaginación? ¡Mira lo que te espera!

Localizas el evento en el siguiente enlace.

Conquista lo Inexplorado: Enfrenta retos que te llevarán más allá de los límites de tu imaginación. Desde laberintos desafiantes hasta misiones para predecir el futuro.

Guía a tus Héroes: Programa tus propios robots para hacerlos llegar a la metavalientes. Dales vida con tus ideas y habilidades. ¿Quién será tu robot superestrella?

Compite por la Gloria: ¿Tienes lo que se necesita para ganar? Demuestra tus habilidades y destrezas en la programación.

Descubre el Futuro: La robótica es la llave al mañana. Aprende habilidades esenciales para el futuro mientras te diviertes.

Amigos y Rivalidades: Trabaja en equipo y enfréntate a rivales en una emocionante competencia de mentes y máquinas.


Innovación sin Límites:
La robótica te desafía a ser un genio creativo. Inventos asombrosos te esperan.

Un Mundo por Descubrir: La robótica no tiene fronteras. Explora el vasto mundo de la tecnología y la ciencia.

Cambia el Juego: ¿Listo para desafiar el status quo? Sé un pionero en el cambio tecnológico.

Tu Momento es Ahora: ¿Listo para enfrentar los retos de hoy y construir un mañana brillante?


¡Prepárate para sumergirte en un mundo de robots, retos y creatividad! ¿Estás listo para aceptar el desafío? Únete a nosotros y sé parte de una experiencia que cambiará tu vida.


¡El futuro es robótico, y tu futuro comienza aquí!


¿Aceptas el desafío?


Si es así, solamente debes decírselo a tu tutor o tutora de cuarto de ESO antes del viernes 6 de octubre, que será quién se encargue de inscribirte en este reto que se realizará en el Aula del Futuro del centro el martes 10 de octubre de 11:00 a 12:30.



miércoles, 3 de mayo de 2023

Flamenco e Inteligencia Artificial

Entrada creada para el NOOC del INTEF Inteligencia Artificial en el día a día. 

En esta entrada vamos a exponer un ejemplo de aplicación de la inteligencia artificial. En esta ocasión, al Flamenco y, en concreto, a la clasificación de un tema en una de la hojas concretas del árbol del flamenco, a partir de su escucha.

Con esta aplicación de la inteligencia artificial podemos clasificar cualquier pieza del flamenco solamente con escucharla. Una ventaja que todo aficionado más o menos entendido del flamenco aprecia debido a las dificultades que muchas veces entraña el poder situar determinadas piezas sobre alguna de las ramas concretas del árbol.

En este caso, se trata de un sistemas con Inteligencia Artificial Específica ya que se centra en una tarea concreta.

Para comprender la dificultad del tema, vamos a realizar un recorrido inicial sobre dicha clasificación:


EL ÁRBOL DEL FLAMENCO:

A partir de los años cincuenta, con la eclosión y el incremento paulatino de publicaciones sobre el arte flamenco y, sobre todo, con los comentarios de los expertos de este arte que acompañaban a las antologías de cante flamenco que iban saliendo al mercado, fueron apareciendo esquemas de los cantes, en los cuales el teórico de turno intentaba construir un organigrama en el que se comprendiese el origen o tronco del cante flamenco y, a manera de ramas de un árbol, cada uno de los palos y estilos que derivaban de él.

Los intentos de esquematizar los cantes, muy loables por cierto, en el afán de explicar el origen y desarrollo de los diferentes estilos, conducian siempre a confundir al aficionado, y ello debido a la complejidad del empeño, en razón de la cantidad de estilos conocidos y a la dificultad de enraizarlos. La tarea es complejísima y la utilidad se concreta en satisfacer la curiosidad sobre las señas de identidad de los diferentes palos, teniendo en cuenta que son alrededor de cincuenta los estilos censados en el colectivo de las variedades del flamenco.

A título de ejemplo transcribimos a continuación la clasificación de José Blas Vega (presentación de la "Magna Antologia del Cante Flamenco.- Hispavox)

GRUPO I.- Cantes flamencos primitivos básicos con sus derivados

• Romances

• Tonás o cantes sin guitarra (Tonás, Deblas, Martinetes, Carceleras)

• Siguiriyas (Liviana, Serrana)

• Soleares (Alboreás, Cañas, Polos, Peteneras, Bulerias)

• Tangos (Tientos, Tanguillos, Marianas)

• Cantiñas (Cantiñas, Alegrías, Cante de las Mirris, Caracoles, La Rosa, Mirabrás, La Contrabandista, La Romera, Cantiña de Romero el Tito, Cantiña del Pinini, Cantiña de Córdoba)


GRUPO II.-Cantes Flamencos derivados del fandango.

• Cantes de Málaga (Rondeña, Jabera, Verdiales, Fandangos locales, Malagueñas locales, Malagueñas personales

• Cantes de Levante y Cantes de las minas (Granaína, Media Granaína, Taranto, Taranta, Cartagenera, Minera).

• Fandangos de Huelva (Estilos locales, Estilos personales).

• Fandangos de creación personal.


GRUPO III.- Cantes varios aflamencados:

• Origen folclórico andaluz (Sevillanas, Saetas, Campanilleros, Bamberas, Pregones).

• Origen hibrido incierto (Farruca, Garrotín).

• Origen hispanoamericano (Guajiras, Milongas, Colombianas, Rumbas).


Poco a poco se han ido completando las ramas del árbol del flamenco hasta llegar a representaciones bastantes completas como la que se observa en la siguiente imagen:




INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y FLAMENCO

Ahora pasamos a presentar el trabajo desarrollado en la Universidad de Sevilla para lograr que utilizando inteligencia artificial, se logre clasificar una determinada pieza en una de las ramas concretas del árbol. Para ello, un ordenador debe "escuchar" la pieza en concreto y clasificarla en el lugar correspondiente.

Hasta ahora, el ordenador no aprendía flamenco. El grupo de investigación Tecnología Electrónica e Informática Industrial de la Universidad de Sevilla, dirigido por Carlos León, ha conseguido enseñar algo de este arte a una inteligencia artificial, todo un reto ya que se trata de una música caracterizada, precisamente, por la falta de regularidad.

El mismo cante de la misma persona varía cada vez que se entona y no hay partituras, lo que hace más difícil catalogarlo. Para conseguirlo, se ha recurrido a la identificación de patrones mínimos, como si fueran moléculas del sonido, y a la aplicación de mayor cantidad de información y potencia de cálculo. En tonás y fandangos han logrado una eficacia que roza el 100%. Quedan un centenar de palos por delante, pero en el camino se ha obtenido experiencia que se puede utilizar para interpretar electrocardiogramas (ningún latido es idéntico a otro) o el comportamiento de los usuarios de un servicio eléctrico.

Al frente del trabajo ha estado Javier Mora Merchán, quien ha culminado su investigación en la tesis Análisis de cadenas derivadas de modelos desconocidos. Aplicación del análisis al cante flamenco. Sus directores, Carlos León y Joaquín Mora, destacan que, aunque se aparta de la línea industrial de la investigación del grupo, sus aplicaciones son muy relevantes para otros campos caracterizados por la ausencia de patrones.

Para limitar la investigación, Javier Mora se centró en dos familias de palos: las tonás, de las que estudió deblas y martinetes, y los fandangos de Huelva. Para la clasificación contaron con la colaboración de los artistas Eduardo Garrocho, Mario Garrido y Rocío Márquez, que además de cantaora es investigadora y doctora en Flamenco. Con su arte y las entrevistas a expertos, Joaquín Mora generó un cuerpo básico de datos con el que elaborar los modelos.

Otro de los inconvenientes es la ausencia de partituras convencionales, que permiten reproducir las piezas a quien las lea. Para la investigación", explica Javier Mora, "hemos trabajado sobre partituras, pero sólo como representación simbólica de algunos datos de las piezas que analizamos. Lamentablemente nuestras partituras no permiten esa conversión de nuevo a cante ya que son simplificaciones de todos los fenómenos que ocurren durante la interpretación de un cante flamenco. De ahí que afirmemos que no es posible crear un pentagrama completo objetivo que refleje todos los aspectos cantados en el flamenco".

Además, los sistemas utilizados para otros géneros tampoco funcionan. Los clasificadores musicales se basan en las 12 notas de un piano, pero el cante jondo utiliza escalas diferentes. Por otra parte, los ritmos en la música occidental a la que estamos acostumbrados son regulares y básicos, pero en el arte de Mairena, Menese y tantos otros son complejos y forman parte de la capacidad expresiva.

Con estas características singulares del flamenco, los sistemas informáticos, que funcionan buscando patrones que se repiten a lo largo de la música, se perdían en la infinita variedad de los cantes. “La solución ha sido analizar los pocos elementos comunes, submotivos que se parecen, y aplicar más información y más potencia de cálculo. Hemos tenido que desarrollar herramientas exprofeso. Aplicarlas en la música pop o clásica sería como matar moscas a cañonazos, pero en el flamenco no hay otra opción porque las herramientas convencionales no funcionan”, explica el autor de la investigación.

En el siguiente vídeo te presentamos el trabajo avanzado que se ha logrado:


Ahora quedan varias posibilidades de desarrollo de este trabajo: aplicar lo aprendido en otros ámbitos con sistemas tan complejos como el cante jondo, clasificar y almacenar con criterios científicos los cantes de este patrimonio mundial o transferir los conocimientos y enseñar a las personas, como se ha hecho con los computadores, a entender este arte. "Enseñar a un ordenador a realizar una tarea es una forma de estudiar dicha tarea. Hemos puesto un especial hincapié en que ese conocimiento pueda servir para que las personas puedan aprender de las conclusiones extraídas por las máquinas a apreciar lo intangible", concluye el investigador.


Un paso más allá de esta aplicación de la inteligencia artificial podrían ser las siguientes:


1.- La aplicación de la inteligencia artificial a otras músicas: Para ello te ofrecemos el siguiente artículo.


2.- Creación de piezas musicales. Para ello te ofrecemos el artículo "La inteligencia artificial compone música pop"


La aplicación del baile ya la podemos ver en el siguiente vídeo


miércoles, 5 de octubre de 2022

jueves, 14 de octubre de 2021

Situación de aprendizaje

 Seguidamente recogemos la situación de aprendizaje que hemos diseñado para el aula del futuro:


jueves, 20 de mayo de 2021

Aula del Futuro

 Aquí mostramos un diseño de aula del futuro:





¿ Cómo puedo integrar el Aula del Futuro en la metodología que normalmente utilizo?

El Aula del Futuro supone rediseñar y configurar los espacios del aula, convirtiéndolos en escenarios pedagógicos que utilizan la tecnología y promueven el trabajo por competencias mediante metodologías activas y colaborativas.

Uno de los primeros pasos que damos al implementar el kit del Aula del Futuro es realizar un estudio de las tendencias relevantes que tendrán un impacto en la educación en los próximos años, analizar el contexto del centro educativo y pensar en las oportunidades y desafíos tanto para los alumnos, como para los profesores como para otros agentes. Tendencias en la enseñanza y aprendizaje y en la tecnologías emergentes.

Entre las tendencias a destacar podemos indicar Aprendizaje Basado en Proyectos , Aprendizaje a lo largo de la vida , Aprendizaje cooperativo, Aprendizaje inclusivo ,Aprendizaje personalizado a través de Paisajes de aprendizajes, Flipped Classroom ,Gamificación , Makerspace, Programación y robótica, Realidad Aumentada/ Realidad Virtual...

En las situaciones de aprendizaje que se llevan a cabo en el Aula del Futuro podemos trabajar desde una a más tendencias incluyendo la metodología con la que el docente esté habituado a trabajar. Podemos desarrollar diferentes modelos centrados en la programación, modelos basados en el procesamiento de la información y modelos centrados en el desarrollo del proceso enseñanza-aprendizaje.

El Aula del Futuro es un espacio que nos permite:

  • Partir de contenidos de interés relacionados con los saberes previos de los alumnos, retos cognitivos, etc. para generar curiosidad, atención, conexión, etc a través de la tecnología.
  • Hacer uso de la experiencia y observación en un contexto determinado, favoreciendo el aprendizaje por descubrimiento.
  • Generar un proceso de construcción de nuevos aprendizajes por parte del alumno, mientras que el docente tiene un rol mediador.
  • Convertir al alumnado en creadores de contenidos en vez de consumidores de los mismos.

Cuando programamos una tarea final, un producto final, un reto ( Aprendizaje basado en problemas, Aprendizaje por Servicios, Aprendizaje basado en proyectos....) las zonas del Aula del Futuro nos permiten ir trabajando las diferentes fases hasta llegar al reto final.

ACTIVIDADES DE INICIO

Al comenzar el proyecto debemos dedicar un tiempo para que los estudiantes conozcan el tipo de dinámica que se va a seguir, cuál será el plan de trabajo, qué se espera de ellos, cómo se van a organizar los grupos, en qué va a consistir el trabajo colaborativo y cómo va a realizarse la evaluación, entre otros aspectos. Se pueden realizar actividades de presentación, de conocimientos previos o para despertar la motivación desde el principio.

Las tareas de inicio se podrían realizar en la zona Presenta, zona Desarrolla , zona Intercambia..

ACTIVIDADES DE DESARROLLO

Estas tareas permitirán a los estudiantes adquirir los conocimientos, interactuar, experimentar, investigar. Es importante que estas actividades sean variadas e incluyan los diferentes espacios del Aula del Futuro. 

Podríamos utilizar la zona Investiga, zona Intercambia, zona Desarrolla, zona Interactua,

ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN

Como veremos en el siguiente apartado de contenidos, la evaluación de un proyecto debe realizarse a lo largo de todo el proceso. No obstante, además de las actividades intermedias, los alumnos elaborarán un producto final que permitirá mostrar los aprendizajes adquiridos.

Podríamos hacer uso de la Zona Desarrolla, zona Crea, zona Presenta...