ANEXO I

Currículo das materias

1. Tecnoloxías Intelixentes.

1.1. Introdución.

A educación en intelixencia artificial implica o desenvolvemento de competencias para que toda a cidadanía, incluídos profesorado e alumnado, se relacionen con confianza, de forma crítica e segura, cos sistemas de intelixencia artificial, a fin de proporcionarlles coñecementos, habilidades e actitudes necesarios para vivir nun mundo rodeado e moldeado pola intelixencia artificial. As e os estudantes fórmanse como persoas usuarias da intelixencia artificial, pero conscientes dos seus fundamentos e limitacións, e non son necesarios coñecementos técnicos específicos para esta aprendizaxe (como de programación ou estatística, entre outros). Coñecer o impacto da intelixencia artificial a partir da análise e da comprensión de aplicacións reais é un obxectivo fundamental deste enfoque.

A Unión Europea (UE) adoptou o Plan de acción da educación dixital (2021-2027). Este plan ofrece unha visión estratéxica a longo prazo para acadar unha educación dixital europea de calidade, inclusiva e accesible, e presenta oportunidades nas cales se inclúe, entre outras, a mellora da calidade do ensino relacionado coas tecnoloxías dixitais.

Esta materia dá resposta á medida 4 da Estratexia galega de intelixencia artificial 2030 (EGIA), «Implementación da intelixencia artificial en todas as etapas do ensino, abordando a súa docencia cun enfoque transversal, desde a base do sistema en educación primaria ata a educación universitaria, incorporando contidos curriculares específicos nos plans de estudo das distintas etapas formativas», e ao eixe prioritario 2: «Talento e competencias en intelixencia artificial ao longo da vida».

A Estratexia galega de educación dixital 2030 (EGED 2030) propón como un dos retos que hai que afrontar a progresiva e imparable dixitalización do mundo que nos rodea: IoT (a internet das cousas), cultura e ocio dixital, dixitalización dos postos de traballo, etc. A dita estratexia, no seu eixe 2: «Perfeccionar as competencias e capacidades dixitais para unha verdadeira transformación dixital», lembra que as accións coordinadas que actúen sobre o alumnado, o profesorado, as familias e a comunidade educativa teñen implicacións sobre, entre outros, a normativa educativa, as persoas ao longo de toda a vida e os diferentes ámbitos educativos: formal, non formal e informal. A acción de impacto 3 da EGED 2030, Intelixencia artificial, STEM, robótica e tecnoloxías intensivas, prevé entre as súas accións específicas:

– A integración curricular dos contidos e competencias vinculados á intelixencia artificial en todos os niveis educativos e o desenvolvemento de materias específicas e de especialización, cando proceda.

– O desenvolvemento de propostas curriculares completas para a integración da intelixencia artificial en todos os niveis educativos.

A educación sobre intelixencia artificial debe estar fundamentada nun enfoque de programación, é dicir, o alumnado debe ter unha visión desta materia como creadoras e creadores de solucións que resolven problemas sinxelos de xeito automático. O deseño e implementación de algoritmos para resolver problemas é o núcleo desta materia, na cal estudará as limitacións das estratexias «manuais» e a necesidade de crear algoritmos que acheguen alternativas autonomamente.

Neste contexto é moi relevante que coñezan a intelixencia artificial como un conxunto de tecnoloxías que aborda problemas do mundo real e as consecuencias que isto ten, facéndose unha idea clara de que os algoritmos dos sistemas computacionais (situados nunha contorna real ou virtual) interaccionan sen necesidade de supervisión humana para alcanzar uns obxectivos. Dentro desta visión de «axente intelixente», é esencial que o alumnado comprenda as áreas básicas da intelixencia artificial, sobre as cales se fundamentan as tecnoloxías e as aplicacións: percepción/actuación, representación, razoamento e aprendizaxe.

O enfoque da intelixencia artificial que se pretende transmitir nesta materia comporta a resolución de problemas guiada polos datos. O alumnado debe coñecer como os datos se converten en información e coñecemento tras ser procesados ou modelados, e como se poden tomar decisións de forma automática con esta información. O procesamento de datos implica a súa captura, dixitalización, almacenaxe e representación posterior de forma útil. Unha vez realizada esta representación, pódense desenvolver ben algoritmos que proporcionan resultados directamente, baseados en regras, ou ben algoritmos que axustan modelos matemáticos a partir dos datos, e que son os que achegan a predición ou toman unha decisión.

Esta idea principal traballarase mediante tres tecnoloxías concretas que dan soporte á intelixencia artificial.

Primeiro, a visión artificial, co obxectivo de que o alumnado poida asimilar os fundamentos da intelixencia artificial mediante a creación de proxectos visuais, facilitando así a súa comprensión inicial das técnicas sen necesidade de traballar directamente cos datos. O coñecemento de métodos de clasificación de imaxes, identificación de patróns ou recoñecemento de obxectos son de gran relevancia práctica.

A continuación, traballarán no campo do procesamento da linguaxe natural, entendido como o estudo da interacción persoa-máquina e as diferentes técnicas ou tecnoloxías que se aplican para a dita comunicación (entre outras, a representación textual ou como audio, a semellanza de textos, a determinación dos sentimentos reflectidos nos textos, etc.). Estas tecnoloxías xa teñen hoxe en día unha gran relevancia e acadarán aínda máis no futuro.

Finalmente, a aprendizaxe automática, onde de xeito máis xeral se achegan os fundamentos prácticos de obtención e preparación dos datos, a aprendizaxe dos modelos e a análise dos resultados. Estes modelos poderán ser utilizados para realizar predicións, recomendacións ou directamente na toma de decisións. É clave neste contexto a introdución aos conceptos básicos das redes neuronais e ao seu uso.

Para que unha materia que emprega de tecnoloxías computacionais tan avanzadas poida ser impartida neste nivel educativo, é fundamental o uso de librarías de programación xa existentes e fiables, e que poidan ser utilizadas por persoas usuarias cun nivel de coñecemento básico.

Tamén se integrarán as implicacións éticas e sociais da intelixencia artificial, tendo en conta a privacidade, a seguridade dos datos, o desenvolvemento responsable da intelixencia artificial e a toma de decisións. Neste enfoque de «enxeñeira/o» da intelixencia artificial, a percepción destes aspectos por parte do alumnado é diferente ao enfoque da persoa usuaria, xa que deben manipular datos e analizar as consecuencias das solucións que desenvolven.

En conclusión, esta materia optativa persegue unha iniciación á ciencia dos datos e ao coñecemento automático, tendo presente un desenvolvemento futuro das tecnoloxías intelixentes que precisen profesionais ben formados e que poidan optar ás oportunidades laborais que xorden deste desenvolvemento tecnolóxico.

O bloque 1, «Programación para a intelixencia artificial», pretende dar o soporte necesario para que as persoas docentes poidan propoñer actividades prácticas de creación de solucións de intelixencia artificial o antes posible. Preténdese que o alumnado aprenda a programar solucións sinxelas ou, como mínimo, a entender os códigos de programación implicados nas tecnoloxías intelixentes. Proponse a utilización da linguaxe Python debido á súa grande implantación neste ámbito e ao gran número de librarías de intelixencia artificial existentes, que permiten realizar proxectos avanzados dun xeito sinxelo na aula. O obxectivo non é desenvolver unha formación específica de programación, senón ser capaz de realizar programas que utilicen estas librarías e comprender o proceso. Para este fin recoméndase o uso de ferramentas, como os cadernos de programación (Jupyter notebook ou similares) ou as intelixencias artificiais xeradoras de código, todos eles sempre baixo supervisión e co fin de apoiar o proceso de aprendizaxe.

O bloque 2, «Conceptos clave da intelixencia artificial», introduce ao alumnado nos conceptos básicos da intelixencia artificial desde a perspectiva de persoa creadora de solucións. Primeiramente, preséntase o algoritmo computacional como procedemento para a resolución automática de problemas, para logo pasar ás áreas da intelixencia artificial e aos conceptos relacionados co axente intelixente: percepción, actuación, representación (e memoria), razoamento e aprendizaxe, desde o punto de vista da captura, manexo e utilización dos datos e da información.

O bloque 3, «Visión artificial», apoiado no uso de cadernos de programación ou programas de exemplo, require que o alumnado realice operacións básicas sobre imaxes para comprender as súas propiedades básicas. Grazas ao uso de librarías xa existentes, poderán realizar proxectos de intelixencia artificial máis ambiciosos que impliquen a identificación de elementos nas imaxes, a clasificación destas e incluso o recoñecemento de obxectos. Este bloque utiliza imaxes e proporciona resultados visibles sobre elas, polo que é un xeito ideal de introducir o alumnado nas tecnoloxías da intelixencia artificial e nas súas implicacións éticas e legais.

O bloque 4, «Procesamento da linguaxe natural», require unha maior profundidade e capacidade de abstracción, introduce ferramentas xeradoras de contidos baseadas en textos, así como as súas técnicas, e valora a repercusión da PLN na sociedade. Os proxectos desenvolvidos nesta tecnoloxía poderán facer uso dos modelos da linguaxe existentes, neste caso desde unha perspectiva de persoa usuaria para comprender as súas propiedades e limitacións.

Finalmente, o bloque 5, «Aprendizaxe automática», dará forma ao enfoque máis xeral da intelixencia artificial baseada nos datos. O alumnado deberá comprender os fundamentos da ciencia dos datos, utilizando librarías que permiten analizalos e preparalos axeitadamente para o seu uso na creación de modelos. Poderán traballar con diferentes algoritmos e métodos de aprendizaxe automática, desde modelos sinxelos ata redes neuronais profundas, comprendendo a relevancia dos seus parámetros e da configuración do proceso de adestramento para obter uns resultados fiables. Por último, deberán aprender a realizar unha análise rigorosa destes resultados para minimizar problemas nas predicións e na toma automática de decisións. O uso de orixes de datos abertos (ciencia aberta) é moi recomendable neste bloque.

1.2. Obxectivos.

[Táboa]

1.3. Criterios de avaliación e contidos.

1º curso.

[Táboa]

1.4 Orientacións pedagóxicas.

A intervención educativa na materia de Tecnoloxías Intelixentes desenvolverá o seu currículo e tratará de asentar de xeito gradual e progresivo as aprendizaxes que lle faciliten ao alumnado o logro dos obxectivos da materia e, en combinación co resto de materias, unha adecuada adquisición das competencias clave e o logro dos obxectivos da etapa.

Neste sentido, no deseño das actividades, o profesorado terá que considerar a relación existente entre os obxectivos da materia e as competencias clave a través dos descritores operativos e das liñas de actuación no proceso de ensino e aprendizaxe que se presentan nas epígrafes seguintes e seleccionar aqueles criterios de avaliación do currículo que se axusten á finalidade buscada, así como empregalos para verificar as aprendizaxes do alumnado e o seu nivel de desempeño.

Relación entre os obxectivos da materia de Tecnoloxías Intelixentes e as competencias clave a través dos descritores operativos establecidos no anexo I do Decreto 157/2022, do 15 de setembro.

Liñas de actuación no proceso de ensino e aprendizaxe.

– O marcado carácter multidisciplinario da intelixencia artificial actual quedará patente para o alumnado cun enfoque práctico que integre as tecnoloxías intelixentes no día a día, facendo delas aliadas transversais nos seus estudos e futuros emprendementos. Esta interdisciplinariedade promoverá a exploración do potencial da intelixencia artificial para a creación de solucións innovadoras e creativas ante problemas reais ou ficticios, con especial atención á súa aplicación en campos como a medicina, a industria, a educación ou a sustentabilidade, entre outros.

– A inclusión, nas situacións de aprendizaxe, das tres tecnoloxías consideradas nesta materia, visión artificial, procesamento da linguaxe natural e aprendizaxe automática, como a base de numerosas aplicacións da intelixencia artificial, polo que se poden desenvolver proxectos prácticos na aula en campos como a interacción humano-máquina, a robótica autónoma, a internet das cousas, os sistemas de recomendación, os sistemas de predición, a realidade virtual, os videoxogos, etc.

– En xeral, desde un punto de vista pedagóxico, pódense aplicar estratexias metodolóxicas de diversa índole ao longo do curso, sendo as persoas docentes as guías do proceso de ensino-aprendizaxe, tales como:

– Aprendizaxe baseada en problemas: traballar en proxectos que involucren a aplicación de tecnoloxías intelixentes en problemas do mundo real e que lles permitan aplicar a visión artificial, o procesamento de linguaxe natural e a aprendizaxe automática.

– Aprendizaxe colaborativa: fomentar o traballo en equipo e a colaboración entre iguais para resolver problemas complexos e desenvolver proxectos conxuntos que involucren programación.

– Indagación: alentar o alumnado a explorar e descubrir a materia por si mesmo, utilizando recursos en liña, bibliografía e ferramentas de aprendizaxe para desenvolver as competencias básicas na materia.

– Aprendizaxe baseada en proxectos: desenvolver proxectos de software co uso da programación, como un bot de charla (chatbot) ou unha aplicación que clasifique imaxes, entre outros.

– As propostas de aula, como a realización de debates, a resolución de problemas e a utilización de simulacións e experimentos facilitarán unha aprendizaxe activa apoiada por actividades de presentación e comunicación onde o alumnado poida transmitir de forma clara e efectiva as súas ideas e resultados á comunidade educativa.

– Os aspectos éticos traballaranse de xeito integrado nas tres tecnoloxías intelixentes, fomentando o descubrimento deles, a reflexión crítica e a discusión na aula.

– A oferta de recursos en liña é inmensa e van cambiando aceleradamente co paso do tempo. Por este motivo, é importante priorizar aqueles recursos que teñan maior lonxevidade e sexan útiles, salvagardando a seguridade e a privacidade do alumnado.

ANEXO II

Especialidades do profesorado con atribución docente na materia optativa de Tecnoloxías Intelixentes