2º trimestre
3º Secundaria · Programación, Inteligencia Artificial y Robótica I · Comunidad Valenciana
IA para el Bien Común
Compartida por escuela4gva
· 2 de junio de 2026
3 ODS4 competencias15 criterios17 saberes5 actividades4 instrumentos3 con evaluaciónRecursosInclusión
2º trimestre
Del 03/02 al 21/03 · aproximadamente 7 semanas
Justificación
La inteligencia artificial ya está presente en herramientas de asistencia para personas con diversidad funcional: sistemas de reconocimiento facial para activar dispositivos, robots controlados por gestos, clasificadores automáticos en aplicaciones médicas. Dar respuesta a esa realidad desde el aula exige que el alumnado no solo sepa programar IA, sino también valorar críticamente sus implicaciones éticas y sociales. El alumnado de 3º ESO llega con dominio de la HuskyLens adquirido en 2º. Ahora da el salto hacia aplicaciones con impacto social real: diseñar un robot asistente para niños y niñas con movilidad reducida que responda a gestos y expresiones faciales. La narrativa sitúa al alumnado como equipo senior de AccessTech Labs, con el encargo de un hospital infantil. El proyecto culmina con la micro-enseñanza inter-etapa: los alumnos de 3º visitan las aulas de 5º de Primaria y enseñan lo que han aprendido, consolidando su conocimiento y desarrollando liderazgo pedagógico.
Objetivo
Diseñar y construir un robot asistente accesible que responda a gestos y reconocimiento facial usando la HuskyLens, integrándolo con el Cutebot Pro; desarrollar un clasificador automático básico con el acelerómetro del micro:bit; y preparar y ejecutar una sesión de micro-enseñanza para el alumnado de 5º de Primaria.
Objetivos de Desarrollo Sostenible
03. Vida sana y promoción del bienestar10. Reducir la desigualdad entre los países17. Fortalecer la Alianza Mundial para el Desarrollo Sostenible
Competencias clave y descriptores
CCCompetencia ciudadanaCCLCompetencia en comunicación lingüísticaCDCompetencia digitalCECompetencia emprendedoraCPCompetencia plurilingüeCPSAACompetencia personal, social y de aprender a aprenderSTEMCompetencia matemática y competencia en ciencia, tecnología e ingeniería
Descriptores operativos (11)CC3CCL1CCL5CD5CE1CP1CPSAA4CPSAA5STEM1STEM2STEM3
Competencias específicas y criterios de evaluación
CE1. Identificar, investigar y utilizar técnicas de inteligencia artificial y virtualización de la realidad en el abordaje y la búsqueda de soluciones a problemas básicos de la sociedad valorando los principios éticos e inclusivos aplicados.
1.1. Identificar los fundamentos y funcionamiento de las técnicas básicas de IA.
1.2. Investigar situaciones en las que se aplican técnicas básicas de IA.
1.3. Valorar las implicaciones éticas y sociales de las técnicas básicas de IA.
1.4. Emplear funciones de IA en aplicaciones sencillas de forma guiada para buscar soluciones a problemas básicos.
CE2. Aplicar el pensamiento computacional en el análisis y la resolución de problemas básicos significativos para el alumnado mediante el desarrollo de software.
2.1. Analizar problemas elementales significativos para el alumnado mediante la abstracción y modelización de la realidad.
2.3. Resolver de forma guiada problemas elementales utilizando los algoritmos y las estructuras de datos necesarias.
2.4. Programar sencillas aplicaciones de forma guiada para resolver problemas elementales.
CE3. Montar sistemas robóticos sencillos, analizando las respuestas que proporcionan en su interacción con el entorno y valorando la eficacia de éstas frente a los retos sencillos planteados.
3.1. Montar robots sencillos siguiendo una guía, utilizando los sensores, actuadores y otros operadores que se indican.
3.2. Conectar, transferir y ejecutar el programa de control seleccionado en el robot.
3.3. Resolver desafíos modificando un robot disponible.
3.5. Programar instrucciones sencillas de forma guiada para controlar un robot programable.
CE4. Afrontar retos tecnológicos sencillos y proponer soluciones mediante la programación, la inteligencia artificial y la robótica analizando las posibilidades y valorando críticamente las implicaciones éticas y ecosociales.
4.1. Participar activamente en equipos de trabajo para desarrollar soluciones digitales y tecnológicas demostrando empatía y respetando los roles asignados y las aportaciones del resto de personas integrantes.
4.2. Analizar críticamente las implicaciones que la programación y las tecnologías tienen en la transformación de la sociedad, valorando las repercusiones éticas y ecosociales.
4.3. Describir y valorar la adecuación de las tecnologías, entornos de desarrollo, dispositivos y componentes para resolver los retos planteados, analizando sus características y especificaciones.
4.4. Resolver problemas técnicos sencillos surgidos en el análisis, desarrollo y uso de software, módulos de inteligencia artificial y robótica reformulando el procedimiento utilizado en caso necesario.
Saberes básicos
1. Inteligencia Artificial
Equidad e inclusión en sistemas de IAEquidad e inclusión en sistemas de IA. Sesgos en IA.
Fundamentos de la IAFundamentos de la IA. Árboles de decisión. Big data, redes neuronales.
Implicaciones sociales y éticas de la IAImplicaciones sociales y éticas de la inteligencia artificial.
Procesamiento automático de la informaciónProcesamiento automático de la información.
Sensores, tipología y aplicacionesSensores, tipología y aplicaciones.
Técnicas iniciales de IATécnicas iniciales de IA: sistemas expertos, redes neuronales y aprendizaje automático.
2. Programación
Algorítmica con lenguaje natural y diagramas de flujoAbstracción, secuenciación, algorítmica y su representación con lenguaje natural y diagramas de flujo.
Análisis y validación de softwareAnálisis y validación de software.
Estructuras de control del flujo del programaEstructuras de control del flujo del programa.
Habilidades del pensamiento computacionalHabilidades del pensamiento computacional.
Iniciativa en el desarrollo de softwareIniciativa, autoconfianza y metacognición en el proceso de aprendizaje del desarrollo de software.
Programación por blogsProgramación por bloques: composición de las estructuras básicas y encaje de bloques.
Variables, constantes, condiciones y operadoresVariables, constantes, condiciones y operadores.
3. Robótica
Carga y ejecución de los algoritmos en robotsCarga y ejecución de los algoritmos en robots.
Control de sistemas robotizadosControl de sistemas robotizados.
Montaje de robotsMontaje de robots.
Sensores, actuadores y controladoresSensores, actuadores y controladores.
Actividades
Reconocimiento facial y de gestosEntrenamiento avanzado de la HuskyLens en modo reconocimiento facial y gestual. El alumnado diseña el sistema de gestos pensando en la accesibilidad para personas con movilidad reducida, documenta la precisión en distintas condiciones y debate las implicaciones éticas del reconocimiento facial.
Robot asistente accesibleIntegración completa HuskyLens + Cutebot Pro. Cada gesto entrenado activa un movimiento del robot. Protocolo de prueba de usuario: un miembro del equipo simula movilidad reducida y controla el robot solo con gestos durante 3 minutos. Se registran tasa de éxito y propuestas de mejora.
Clasificador automático — ML básicoConstrucción de un clasificador de movimiento con el acelerómetro del micro:bit (quieto, agitado, caída libre). El alumnado recoge datos de entrenamiento, define umbrales y valida la precisión. Conecta con aplicaciones reales: detección de caídas en personas mayores, podómetros, airbags.
Preparamos la micro-enseñanzaEl equipo diseña una sesión de 20 minutos para alumnado de 5º de Primaria: adapta el vocabulario técnico, prepara una demo del robot, diseña un mini-reto para que los niños/as programen, y ensaya ante otro equipo usando la rúbrica de coevaluación.
Micro-enseñanza inter-etapa — Visita a 5º de PrimaVisita a las aulas de 5º de Primaria. Los alumnos de 3º ESO ejecutan la sesión diseñada: demo del robot asistente, actividad práctica con micro:bit y reflexión sobre tecnología y accesibilidad. Autoevaluación posterior sobre qué han aprendido enseñando.
Instrumentos de evaluación
Recursos, espacios y metodologías
Tiempo60 minutos (una sesión)
RecursosPlataforma onlineDiario de aprendizajeRúbricaKit didácticoCutebot Pro — ElecfreaksHuskyLens — cámara de Inteligencia Artificialmicro:bit V2Ordenador o tablet
EspaciosAula de tecnologíaAula ordinaria
MetodologíaDiseño Universal para el Aprendizaje (DUA)Gamificación educativaAprendizaje basado en proyectos (ABP)Aprendizaje - servicio (ApS)Aprendizaje cooperativo
Respuesta educativa (DUA)
N1 / Centro
AccesoOrganización de agrupamientos heterogéneos.
AprendizajeAcuerdos de estrategias metodológicas.Adecuación de las programaciones didácticas a los diferentes ritmos, estilos y capacidades de todo el alumno grupo-clase.
