Robot Maqueen en un simulador: descubre la tracción diferencial, conduce con bloques arrastrables, sigue una línea y frena ante una roca antes de usar el robot real.
Leyes de la robótica de Asimov en un simulador: ordena las prioridades de Lince-1, observa qué decide ante el Doctor Mente y programa su cerebro en Scratch.
Programar robot desde cero: un simulador con seis misiones te enseña secuencia, selección e iteración y qué es de verdad un robot.
Dibujamos con Processing con Python en el navegador: órdenes, bucles y un árbol fractal. Aprendes a programar viendo el resultado y a comparar Python con JavaScript.
El alumnado de 1º y 2º de ESO programa en Computación y Robótica el control ambiental del invernadero de BermejaHab con micro:bit y el sensor AM2302.
Computación y Robótica 2ESO 📖 UNIDAD 1: Programación y Algoritmos 📌 Saber Básico A.1: Lenguajes de programación visuales: ventajas e inconvenientes 1. Recordatorio: ¿Qué es la programación visual? Un lenguaje de programación visual (o basado en bloques) es aquel que …
Antes de nada: cómo guardar tu trabajo ⚠️ LEE ESTO ANTES DE EMPEZAR ⚠️ ¿TIENES CUENTA DE SCRATCH? → Entra con tu usuario y contraseña. Tu proyecto se guarda solo en la nube. ¿NO TIENES CUENTA? → No pasa nada, …
Explora cómo generan texto los modelos de lenguaje en «El adivino de la siguiente palabra», una aplicación interactiva del Proyecto PINSAPIA (Línea Lamarr) desarrollada en el IES Monterroso dentro de los marcos MonteSTEAM y AIDARAC. Mediante peticiones autorregresivas (max_tokens=1 y logprobs) sobre FastAPI en el puerto 8084, el alumnado visualiza paso a paso el ranking de probabilidad de las palabras candidatas, comprendiendo en directo el origen real de la temperatura, la creatividad y las alucinaciones en los LLM.
Descubre «El juego de las palabras parecidas», una actividad didáctica e interactiva del Proyecto PINSAPIA (Línea Hopper) desarrollada en el IES Monterroso bajo el marco de MonteSTEAM y AIDARAC. A través de una aplicación web en FastAPI, el alumnado experimenta con embeddings, vectores y la similitud del coseno para comprobar de manera práctica, matemática y sin rodeos cómo miden los modelos de Inteligencia Artificial la relación semántica entre conceptos.
Exploramos el parámetro de «temperatura» en los modelos de lenguaje mediante el Proyecto Shelley, una experiencia didáctica desarrollada en el marco de las iniciativas MonteSTEAM y AIDRAC del IES Monterroso. Utilizando FastAPI y un LLM local con LM Studio, analizamos cómo varían las respuestas del modelo entre el determinismo y la creación libre, abriendo la «caja negra» de la inteligencia artificial para fomentar el pensamiento crítico en el aula.