REDES NEURONALES EXPLICABLES Y ROBÓTICA EDUCATIVA: REVISIÓN Y ANÁLISIS DEL LABORATORIO ABIERTO ROBERTA PARA LA ENSEÑANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Resumen

Esta investigación presenta resultados parciales sobre la enseñanza de la Inteligencia Artificial en la educación secundaria, con énfasis en las Redes Neuronales Explicables y el uso del simulador Open Roberta Lab como recurso pedagógico. El estudio incluyó una revisión bibliográfica y un análisis funcional y pedagógico del simulador Open Roberta Lab, considerando su compatibilidad con los enfoques computacionales y construccionistas de la BNCC. Los hallazgos indican que la plataforma ofrece programación visual por bloques, simulación de 32 sistemas, incluyendo microcontroladores, robots físicos y módulos de IA, y recursos para la creación y el entrenamiento de Redes Neuronales Explicables simples con visualización en tiempo real. Estas características favorecen la comprensión de conceptos como el aprendizaje supervisado y la toma de decisiones basada en datos, superando la lógica de caja negra de la Inteligencia Artificial. El simulador Open Roberta Lab demostró ser accesible, gratuito y multiplataforma, lo que permite actividades prácticas incluso en entornos escolares con infraestructura limitada. La propuesta se articula con las competencias de la BNCC, como la comprensión crítica de los sistemas de IA, el modelado computacional y el desarrollo de proyectos integradores. El simulador Open Roberta Lab representa una alternativa viable e inclusiva para la popularización de la Inteligencia Artificial en la educación básica, siendo prometedor para el desarrollo de secuencias de enseñanza que combinen teoría y práctica.