Nombre de la actividad: Reconocimiento de imágenes mediante Teachable Machine
Módulo/Asignatura/Curso: 1º curso del Ciclo Formativo de Grado Superior de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) MMV y MV, dentro del módulo profesional de Sistemas Informáticos.
Sesiones de trabajo estimadas: 6 sesiones.
Dificultad (baja, media, alta): alta
Profesor/a: Mª Guadalupe Anes Pulido
Fecha: 13/04/2026
Objetivos principales:
Introducir al alumnado en los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.
Comprender el proceso de entrenamiento, validación y uso de modelos de clasificación de imágenes.
Relacionar herramientas de IA con los sistemas informáticos actuales y sus aplicaciones profesionales.
Desarrollar competencias digitales avanzadas vinculadas al ciclo formativo de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM).
Fomentar el trabajo colaborativo, el análisis crítico y la resolución de problemas técnicos.
Descripción de la actividad
Se ha llevado a cabo una práctica utilizando la herramienta web Teachable Machine, que permite crear modelos básicos de aprendizaje automático sin necesidad de programación compleja.
El alumnado, organizado por parejas o pequeños grupos, ha entrenado modelos de reconocimiento de imágenes mediante la cámara del equipo informático. Un grupo ha desarrollado un sistema capaz de identificar los gestos correspondientes al juego Piedra, Papel o Tijera, mientras que otros equipos han diseñado modelos de clasificación visual aplicados a objetos cotidianos, periféricos informáticos o elementos tecnológicos.
Durante el proceso, el alumnado ha recopilado muestras de imágenes, ha entrenado el modelo, ha evaluado los resultados obtenidos y ha realizado mejoras mediante nuevas capturas de datos. Posteriormente, se ha analizado cómo este tipo de sistemas se integra en aplicaciones reales relacionadas con la automatización, seguridad, interfaces inteligentes y visión artificial.
Dificultades encontradas
Diferentes niveles previos de conocimiento técnico entre el alumnado.
Problemas puntuales de hardware (cámaras, micrófonos, rendimiento de equipos).
Comprensión inicial de conceptos como entrenamiento, datos, sesgo o precisión.
Enlaces a videos de la actividad realizada
https://drive.google.com/file/d/10xQmxCsWyUaLr0M4Nv8ADZPvUyNTxT_U/view?usp=drive_link
