LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ESPACIO CURRICULAR DEL NIVEL MEDIO SUPERIOR


Palabras clave

Arduino, educación, Electrónica, Inteligencia artificial, Programación.

Resumen

Inteligencia Artificial, un concepto normalizado y hasta cierto punto trillado por su uso indiscriminado en el quehacer humano del siglo XXI, pareciera que es algo tan simple y llano, dado que múltiples aplicaciones digitales de este tipo se encuentran disponibles en múltiples dispositivos comerciales, donde su intuitiva percepción funcional favorece su cómoda manipulación; sin embargo, esta tecnología es un producto especifico y delimitado que aporta soluciones pero también una sutil dependencia de ciencia y tecnología, quizá sea un hecho indiferente que no implicaría debate, pero que ante las nuevas adversidades globales, esta situación debe ser considerada como una prioridad de reflexión en cuanto a las necesidades de una cultura científica desde las aulas, un hecho que invita al buscar soluciones ante estos rezagos; en particular, este esfuerzo debe darse a través de la única herramienta de la que se dispone, la enseñanza como medio transformador. Con base en lo anterior, el objetivo de este trabajo es presentar una estratégica didáctica basada en el Modelo EAC, a través del desarrollo de una práctica de informática, que incorpora el reconocimiento de objetos a través de Inteligencia Artificial Básica, y la programación más elemental para elaborar un App a través de la Plataforma MIT Inventor, así como la implementación de un entrenamiento simplificado que permita generar un modelo de reconocimiento portátil, simple y robusto; donde el docente sea guía, pero también rete a desarrollar soluciones aplicadas a las problemáticas del contexto estudiantil, y todo esto a través de un teléfono inteligente básico.

Bibliografía

Ballester, V. A (2002). El aprendizaje significativo en la práctica. Cómo hacer el aprendizaje significativo en el aula. Barcelona. Seminario de Aprendizaje Significativo.

Brian W. Evans (2008). Arduino Programming Notebook: A Beginner’s Reference, California, USA: GPL.

Coskun, M., A. Uçar, Ö. Yildirim and Y. Demir, “Face recognition based on convolutional neural network,” 2017 International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), Kremenchuk, 2017, pp.376-379, doi: 10.1109/MEES.2017.8248937.

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