Intelligent Wearables Fair

Descripció i enfoc pedagògic 

L’Intelligent Wearables Fair: moviments que ens informen és un projecte d’aula dissenyat per introduir a l’alumnat de 3r d’ESO els conceptes bàsics de la intel·ligència artificial (IA) mitjançant un aprenentatge pràctic, significatiu i vinculat a reptes reals. El projecte s’emmarca dins la matèria de Tecnologia i Digitalització, i s’ha desenvolupat durant 7 sessions. 

L’experiència es basa en l’aprenentatge basat en projectes (ABP) en què l’alumnat, organitzat en parelles, dissenya i construeix un wearable intel·ligent —un dispositiu tecnològic que es porta al cos— capaç de reconèixer moviments i registrar dades. Un punt clau és que l’alumnat no utilitza la IA com a usuari passiu, sinó que la crea i l’entrena amb les seves pròpies dades. 

Els objectius principals de l’experiència són: 

• Comprendre de manera pràctica el funcionament de l’aprenentatge automàtic (o machine learning), un model d’IA. 

• Experimentar de primera mà conceptes fonamentals de la IA: recollida i etiquetatge de dades, entrenament d’un model d’IA, validació de resultats i detecció de biaixos en les prediccions. 

• Aplicar la tecnologia per resoldre una necessitat real vinculada als Objectius de Desenvolupament Sostenible (ODS). 

• Reflexionar sobre l’ús ètic i responsable de la IA. 

• Desenvolupar el pensament computacional mitjançant la programació per blocs (micro:bit MakeCode). 

Aquesta experiència permet treballar la IA a l’aula des d’una perspectiva diferent de la IA Generativa —aquella amb la qual l’alumnat interactua habitualment a través de xatbots o generadors d’imatges. L’aprenentatge automàtic ofereix un marc idoni perquè l’alumnat entengui experimentalment per mitjà de quins mecanismes aprèn una màquina: la importància d’aportar moltes dades d’entrenament, la necessitat que siguin diverses i representatives per evitar biaixos, i com el model generalitza a partir d’exemples. 

Per afavorir la inclusivitat i un aprenentatge adaptat a les necessitats de cada alumne, l’alumnat ha pogut escollir el tipus de wearable a desenvolupar a partir d’una llista d’idees classificades per nivell de dificultat (bàsic, mitjà i avançat). L’alumnat també ha aplicat la seva creativitat per adaptar els wearables als seus propis interessos. Aquesta autoregulació ha permès que cada equip assumís el repte adequat al seu nivell, fomentant l’autonomia i l’aprenentatge personalitzat. 

Tecnologia utilitzada 

El projecte utilitza dues eines d’IA basades en aprenentatge automàtic que funcionen de manera independent: 

• micro:bit CreateAI (createai.microbit.org): permet entrenar un model d’IA amb les dades de l’acceleròmetre de la micro:bit. L’alumnat enregistra mostres de moviments, entrena el model i l’integra a la programació del dispositiu mitjançant MakeCode. Un cop programat, el dispositiu funciona de manera autònoma sense connexió a l’ordinador. A més del reconeixement de gestos, la micro:bit permet registrar dades reals dels moviments (Data Logging) a la seva memòria interna, que es poden visualitzar posteriorment en forma de taula o gràfic des de l’ordinador, afegint una dimensió d’anàlisi de dades al projecte. 

• Google Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com): eina de Google que permet entrenar models d’IA a partir d’imatges, sons o postures corporals utilitzant la càmera o el micròfon de l’ordinador. Els models es poden connectar a la micro:bit a través de MakeAIRobots.com. A diferència de CreateAI, requereix connexió per cable durant el seu ús, de manera que s’utilitza com a “estació de control” abans d’utilitzar el wearable. Aquesta eina es va plantejar com una ampliació opcional per a l’alumnat que volgués anar més enllà un cop completat el wearable principal. 

Dos exemples de wearables elaborats per l’alumnat

Exemple 1: Monitor d’activitat 

Aquest wearable detecta si l’usuari està caminant, saltant o quiet. Amb micro:bit CreateAI, l’alumnat ha entrenat un model amb l’acceleròmetre per reconèixer els tres moviments en temps real mentre es porta el dispositiu al cos. Paral·lelament, el dispositiu registra les dades dels moviments detectats a la memòria de la micro:bit, cosa que permet obtenir posteriorment un gràfic visual de l’activitat realitzada al llarg del temps. Com a ampliació opcional, amb Teachable Machine i la càmera de l’ordinador, s’ha entrenat un segon model per detectar si hi ha una persona present o no, per tal d’iniciar l’activitat amb el wearable. 

Exemple 2: Intèrpret de llenguatge de signes 

Aquest projecte facilita la comunicació entre una persona amb discapacitat auditiva que utilitza el llenguatge de signes i una persona oient que no l’entén, combinant els dos models d’IA amb la comunicació per ràdio entre dues micro:bits. 

La persona amb discapacitat auditiva porta una micro:bit que té entrenada, amb micro:bit CreateAI, un conjunt de gestos del llenguatge de signes (per exemple: hola, com estàs, gràcies, o de res). Quan fa un gest, la micro:bit el reconeix i, per ràdio, envia el missatge corresponent a la micro:bit de la persona oient, que el mostra per pantalla. 

Al mateix temps, la persona oient disposa d’una estació de control amb Teachable Machine: diu una paraula en veu alta, el model de reconeixement de veu la detecta i la micro:bit envia per ràdio aquesta paraula a la micro:bit de la persona amb discapacitat auditiva, perquè la pugui llegir per pantalla. 

El resultat és un sistema de comunicació bidireccional que permet que una persona amb discapacitat auditiva i una persona oient que no coneix la llengua de signes puguin intercanviar missatges bàsics de manera autònoma. 

Connexió amb la comunitat educativa: Fira de Robòtica del Vallès Oriental 

El tancament del projecte ha estat una fira interna a l’aula, en la qual cada equip ha fet una demostració en directe del seu wearable davant els companys. El millor equip de cada grup, escollit per votació, ha participat a la Fira de Robòtica, organitzada pel CRP del Vallès Oriental IV, amb la participació d’escoles i instituts de la comarca.