Aunque muchos estudiantes usan la inteligencia artificial, pocos entienden qué ocurre detrás de sus respuestas. Plataformas gratuitas como Machine Learning for Kids permiten aprender de forma práctica cómo se entrenan estos sistemas.
Por: Cristina Herranz
La IA ya está muy presente en el día a día de muchos estudiantes, aunque la mayoría interactúa con ella sin comprender realmente cómo funciona. Sin embargo, plataformas como Machine Learning for Kids pueden ser de utilidad para ayudar al alumnado a entender ciertos conceptos relacionados con el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial.
Una herramienta gratuita
Desarrollada por IBM, es una solución gratuita y de código abierto que permite a niños y jóvenes entrenar modelos de IA mediante programación visual y sin necesidad de conocimientos de código: cuenta con una interfaz que guía en todo momento a los estudiantes para enseñar al ordenador a reconocer imágenes, números, sonidos o texto. Una vez entrenados, es posible integrar estos modelos en entornos tan populares como Scratch o Python y crear desde vídeojuegos a asistentes virtuales o, incluso, un chatbot. Su uso en el aula también permite descubrir cómo funciona esta tecnología y lo que ocurre detrás de cada decisión o respuesta generada por un sistema inteligente. Proponemos algunas actividades sencillas para ayudar en este cometido.
Crear clasificadores de texto
Es una de las opciones más sencillas y consiste en entrenar un modelo para reconocer diferentes categorías de texto. Por ejemplo, los estudiantes pueden introducir frases relacionadas con emociones (alegría, tristeza, enfado…) para que la IA aprenda a identificarlas, y después ponerla a prueba con nuevos ejemplos para comprobar si el modelo es capaz de clasificarlos correctamente.
Entrenar modelos de reconocimiento de imágenes
En la plataforma también se pueden utilizar fotografías para comprobar cómo las máquinas reconocen patrones visuales, por lo que es posible plantear al alumnado la creación de un proyecto para diferenciar tipos de plantas, animales, objetos del aula o, incluso, materiales destinados al reciclaje. Además de introducir conceptos básicos de inteligencia artificial, esta propuesta puede vincularse con asignaturas como Ciencias Naturales o Tecnología mediante proyectos interdisciplinares.
Crear un bot
Esta alternativa es adecuada para que los estudiantes comprendan el proceso completo de creación y entrenamiento de una IA: basta con definir un tema, darle el nombre al proyecto y configurar el idioma para crear el bot, que se debe entrenar mediante la definición de etiquetas (categorías o intenciones) y añadir unas cuantas frases relacionadas con el tema escogido. Por último, hay que probarlo escribiendo preguntas que no se hayan utilizado durante el entrenamiento para ver si la IA las clasifica en la etiqueta correcta y conectarlo con una plataforma de programación compatible como Scratch para que cobre vida.
Analizar por qué la inteligencia artificial se equivoca
Otro aspecto interesante de Machine Learning for Kids es que permite enseñar a los estudiantes cómo los resultados dependen de los ejemplos utilizados durante el entrenamiento. En este sentido, resulta idóneo animar al alumnado a analizar las posibles causas cuando el modelo falla, insistiendo al mismo tiempo en la importancia de utilizar datos variados y bien clasificados y ayudando a desmontar la idea de que la inteligencia artificial siempre ofrece respuestas correctas.
Principales beneficios de Machine Learning for Kids
Más allá de sus aplicaciones prácticas relacionadas con IA y programación, Machine Learning for Kids permite trabajar en el aula algunas competencias y habilidades que han ganado protagonismo en los últimos tiempos:
- Favorece el pensamiento computacional, ayudando a estructurar la lógica y a entender cómo las computadoras procesan información para predecir resultados o clasificar elementos.
- Potencia el aprendizaje práctico, facilitando la creación de aplicaciones interactivas propias o incluso un chatbot personalizado.
- Desmitifica la IAy la acerca a estudiantes de diferentes edades mediante actividades, ejemplos y datos adaptados al contexto educativo.
- Fomenta el pensamiento crítico, permitiendo al alumnado descubrir por sí mismo por qué estos sistemas cometen errores y cómo los sesgos en los datos de entrenamiento afectan las decisiones del ordenador.
Consultado en: https://www.educaciontrespuntocero.com/tecnologia/machine-learning-for-kids/, Fecha de consulta: 22/06/2026
