Per què una exposició d’aula sobre la història de la IA
Objectius d’aprenentatge
Una exposició d’aula sobre la història de la intel·ligència artificial és una oportunitat per unir tecnologia, humanitats i ciutadania digital. Treballa el pensament crític i la comunicació, i permet que l’alumnat connecti conceptes complexos amb exemples propers. L’objectiu és entendre d’on ve la IA, com funciona, què pot fer i quins límits té.
Perquè tingui impacte, defineix objectius concrets i assolibles. L’exposició ha de ser un procés d’investigació, curadoria i explicació pública. Això demana organització d’evidències, síntesi clara i una mirada ètica. Les preguntes guia ajudaran a no perdre el nord i a orientar la creativitat.
- Comprendre fites clau de la IA i el seu context social i científic
- Explicar tecnologies i conceptes amb llenguatge entenedor
- Analitzar riscos, biaixos i impactes en la vida quotidiana
- Practicar habilitats de recerca, selecció i verificació d’informació
- Exercitar la comunicació oral i visual davant d’un públic
Preguntes guia i durada
Formula preguntes que obrin camí. Quins somnis i pors han acompanyat la IA al llarg del temps. Com han canviat les expectatives segons els avenços i els hiverns tecnològics. Quines professions es transformen i quines oportunitats creatives s’obren. Amb 3 o 4 setmanes n’hi ha prou per planificar, construir i presentar la mostra, amb sessions breus i ben focalitzades.
Reparteix el projecte en fases clares. Explorar per descobrir fonts i idees. Seleccionar per decidir què val la pena mostrar. Construir per crear materials i discursos. Compartir per presentar i escoltar preguntes del públic. Tanca amb reflexió per integrar aprenentatges i pensament crític.
Disseny de l’itinerari històric
Fites i contextos
Un bon itinerari no és només una línia cronològica. Mostra com el progrés en matemàtiques, informàtica i dades es barreja amb debats socials. Situa cada fita dins d’una història més ampla. Dona veu a diferents disciplines i interpreta l’evolució com una successió de preguntes, no només d’invents.
- De mites i autòmats a les primeres idees sobre màquines que pensen
- Contribucions fundacionals en lògica i computació i proves d’imitació
- Primers programes, perceptrons i entusiasme inicial
- Hiverns de la IA per expectatives poc realistes i límits tècnics
- Aprenentatge automàtic, dades massives i xarxes neuronals profundes
- Assistents i models generatius amb noves capacitats creatives
- Debats sobre biaixos, privadesa, sostenibilitat i regulació
Perspectives i controvèrsies
Intercala la cronologia amb dilemes. Per exemple, com afecta la IA la propietat intel·lectual o la desinformació. Què vol dir que un sistema sigui explicable. Com es mesura la fiabilitat d’un model que aprèn a partir de dades. Aquestes preguntes converteixen l’exposició en un espai de judici ètic, no només en un recorregut de curiositats.
Proposa una secció de veus en tensió on l’alumnat presenti arguments a favor i en contra d’un mateix ús. Això els obliga a buscar evidències, comparar fonts i desenvolupar una mirada equilibrada. Evita simplificacions i convida a reconèixer incerteses, límits i contextos d’ús.
Espai, materials i llenguatges expositius
Racons temàtics
Divideix l’aula en racons que guiïn el públic. Un racó per a la línia del temps amb fites i imatges. Un per a prototips i demos simples que expliquin conceptes com classificació o reconeixement de patrons. Un altre per a històries humanes que mostrin l’impacte social de la IA en salut, educació o cultura. Tanca amb un racó de futur on el públic pugui deixar preguntes i propostes.
Cada racó ha de tenir cartells breus, una pregunta central i una acció del visitant. Per exemple, aixecar targetes per votar en un dilema o emparellar dades amb decisions. El llenguatge ha de ser clar i visual. Pocs tecnicismes i moltes metàfores: un classificador com un porter que decideix qui entra, una xarxa com una colla de neurones que cooperen.
Recursos digitals i IA en la preparació
Aprofita eines digitals per crear infografies, esquemes i guions de veu. La IA pot servir per resumir textos complexos, generar esbossos d’explicacions o proposar preguntes per als rètols. L’alumnat pot dictar notes i convertir-les en textos ordenats, o transformar esbossos en materials més polits.
Organitza una carpeta compartida amb imatges lliures de drets que representin robots, xarxes o dades. Anima l’alumnat a crear imatges pròpies a partir d’idees abstractes, sempre indicant l’autoria i la data. Si voleu afegir àudio, graveu peça breu per racó amb explicacions de dos minuts que el públic pugui escoltar amb el mòbil. És important revisar-ho tot amb criteri de qualitat i claredat.
Metodologies participatives que donen vida a la mostra
Rols de l’alumnat
Assigneu rols perquè cadascú aporti i la feina sigui distribuïda. Comissariat per decidir el relat i la coherència. Documentació per verificar fonts. Disseny per crear materials visuals. Mediació per explicar la mostra a altres grups i famílies. Ètica per identificar riscos i propostes de bon ús. Aquests rols es poden rotar perquè tothom practiqui diferents competències.
Feu reunions breus de seguiment amb una agenda clara. Cada equip presenta avenços, riscos i necessitats. El professorat actua com a mentor i no com a director d’orquestra. Pregunta, desafia, dona exemples i recursos. Evita imposar solucions. La responsabilitat del projecte és compartida.
Experiències i tallers
Una exposició viva convida el públic a fer i no només a mirar. Dues o tres experiències pràctiques converteixen conceptes abstractes en aprenentatge tangible. Aposta per materials senzills i instruccions clares. El focus és entendre com aprenen les màquines i quines decisions prenen.
- Taller de classificació amb regles. El públic classifica targetes segons característiques. Es veu què passa quan les regles són confuses o incompletes i així es parla de biaixos
- Minilaboratori de dades. El visitant aporta petites dades, com preferències de música, i veu com canvia un model simple que fa recomanacions
- Mapa amb cordills. Representa una xarxa neuronal amb nodes i connexions. Quan arriba un estímul, el públic segueix els cordills i aplica pesos per veure com es transforma la informació
- Rol de comitè d’ètica. Davant un cas fictici, els participants discuteixen condicions d’ús, privadesa i transparència, i acorden principis de bon govern
Avaluació, inclusió i mirada crítica
Instruments d’avaluació
L’avaluació ha de valorar tant el resultat com el procés. Utilitza una rúbrica breu compartida amb l’alumnat des del primer dia. Avalua la qualitat de la informació, la claredat expositiva, la participació en equip, la creativitat i la mirada ètica. Complementa-ho amb una coavaluació on els equips donin retorn constructiu als companys.
Demana un portafolis amb decisions clau i versions successives de materials. Inclou unes notes de curadoria que justifiquin què s’ha inclòs i què s’ha descartat. Després de les visites, reserva temps per a una metareflexió on cada alumne expliqui què ha après, quines preguntes li queden i com ha canviat la seva visió de la IA.
Inclusió i ètica
Garanteix que tothom hi pugui participar amb sentit. Ofereix textos amb lectura fàcil i versions en format gran. Inclou pictogrames o esquemes per conceptes difícils. Prepara guions de veu per a qui prefereixi escoltar. Dóna opcions perquè cada alumne pugui mostrar competència amb formats diversos, com pòsters, àudios, vídeos o demostracions en directe.
La IA ha de ser també una eina d’accessibilitat. Pots utilitzar-la per adaptar textos a diferents nivells de lectura, generar resums o crear glossaris personalitzats. Reflexiona amb la classe sobre la responsabilitat d’usar aquestes eines. Qui és autor del material. Com es citen les ajudes. Què vol dir fer un ús honest i transparent.
La mirada ètica no és un annex. Forma part de cada racó i cada activitat. Pregunteu-vos quines dades s’han utilitzat per entrenar un sistema i qui n’és responsable. Discuta amb l’alumnat com s’eviten danys i com es detecten biaixos. El criteri és senzill i exigent alhora. Benefici social, respecte a les persones i transparència.
Coordinació i ritme de treball
Planificació setmanal
Amb una planificació simple es pot fer molt. Setmana 1 per investigar i definir racons. Setmana 2 per crear materials i prototips. Setmana 3 per muntar i validar el recorregut amb un assaig obert. Si hi ha una quarta setmana, obriu la mostra a altres grups, recolliu feedback i milloreu. La clau és tancar cada sessió amb properes passes clares.
Estableix moments de control lleugers. Una checklist compartida d’objectes, rètols, materials de manipulació i guions. Un full de ruta amb qui explica què i quan. Mantén buffers de temps per imprevistos i ofereix espais tranquils per revisar i editar. No és només logística. És cultura de cura i responsabilitat col·lectiva.
Relació amb el centre i la comunitat
La mostra pot esdevenir un projecte de centre. Coordina’t amb altres matèries per sumar mirades. A tecnologia per aprofundir en algoritmes. A filosofia per explorar la naturalesa de la intel·ligència. A llengües per treballar la narrativa expositiva. Obre l’aula a famílies o altres classes i convida l’alumnat a fer de guies. Explicar a altres és la millor manera d’aprendre.
Tanca el projecte amb una acció senzilla i potent. Un mural de compromisos sobre usos responsables de la IA a l’institut i a casa. Breu, clar i aplicable. La millor exposició no és la que ho diu tot. És la que encén la curiositat i deixa el públic amb gana de pensar i de fer. El paper del docent és guiar aquest desig amb criteri i confiança, perquè l’educació segueixi sent l’espai on convertim tecnologia en oportunitat humana.
