Volver al inicio
2º ESO · Optativa · Comunitat Valenciana

PIAR I: Programación, IA y Robótica

La materia donde las ideas se convierten en código y el código en máquinas que piensan. Un curso eminentemente práctico para descubrir cómo programar, entender la Inteligencia Artificial y construir tus primeros robots.

4 bloquesTemario completo
OptativaDecreto 107/2022 GVA
Enfoque prácticoAprender haciendo
BLOQUE 01

Programación y pensamiento computacional.

En 1º ESO descubriste Scratch y los algoritmos. Ahora subimos de nivel: aprenderás a organizar código en módulos, a trabajar con listas de datos y a dar tus primeros pasos con lenguajes de texto como Python.

Algoritmia avanzada

Un programa grande no es una bola de código enorme: es una colección de piezas pequeñas que trabajan juntas. Saber dividir un problema es tan importante como saber resolverlo.

🧩

Modularización

Dividir el programa en funciones o bloques reutilizables. Cada módulo hace una cosa y la hace bien.

Eventos complejos

Gestionar varias acciones a la vez: clics, teclas, colisiones, temporizadores. La base de los videojuegos.

📋

Listas y arrays

Estructuras que guardan muchos datos juntos. Imprescindibles para trabajar con colecciones, rankings o inventarios.

🔁

Bucles anidados

Bucles dentro de bucles. Clave para recorrer tablas, matrices y generar patrones complejos.

De los bloques al texto

Los lenguajes de bloques (Scratch, mBlock) son geniales para empezar. Pero los proyectos reales se escriben en lenguajes de texto. En PIAR I damos el salto con Python, uno de los lenguajes más usados del mundo y uno de los más fáciles de aprender.

¿Por qué Python?

  • Sintaxis clara: se lee casi como inglés.
  • Multiplataforma: funciona en Windows, macOS, Linux y en la web.
  • Reina de la IA: es el lenguaje estándar en Inteligencia Artificial.
  • Gratis: entornos online como Replit o Python Tutor permiten empezar sin instalar nada.

🖥️ Consola de pruebas: tu primer algoritmo en Python

Abajo tienes un algoritmo real en Python que adivina si un número es par o impar. Pulsa Ejecutar y observa cómo la consola sigue los pasos uno a uno. Cambia el número y vuelve a ejecutar para ver qué pasa.

instilab_console.py

📘 Algoritmo: par o impar

Un algoritmo es una receta paso a paso. Este analiza si un número es divisible entre 2.

# Paso 1: pedimos un número al usuario
numero = 7

# Paso 2: calculamos el resto de dividir entre 2
resto = numero % 2

# Paso 3: si el resto es 0 es par, si no es impar
if resto == 0:
    print("El número es PAR")
else:
    print("El número es IMPAR")
> Pulsa "Ejecutar" para ver el resultado…

💡 Fíjate: un buen algoritmo siempre tiene entrada (el número), proceso (el cálculo) y salida (el mensaje). Cambia el número y verás que el programa sigue funcionando sin tocar el código.

BLOQUE 02

Inteligencia Artificial.

La IA no es magia: son programas que aprenden de los datos. En este bloque descubrirás cómo se entrena una máquina, qué es el Machine Learning y por qué la ética es más importante que la tecnología.

¿Qué es realmente la IA?

La Inteligencia Artificial es la rama de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas que antes solo podían hacer humanos: reconocer una cara, traducir un idioma, conducir un coche o escribir un texto.

A diferencia de un programa tradicional, donde tú le dices al ordenador exactamente qué hacer, en la IA le das ejemplos y el sistema aprende solo las reglas.

📥

Datos

La "experiencia" de la IA. Fotos, textos, sonidos, números… Cuantos más y mejores, más aprende.

🎓

Entrenamiento

Proceso por el que la IA estudia los datos y ajusta sus parámetros internos para acertar.

🧠

Modelo

El "cerebro" resultante: un archivo que, dado un dato nuevo, predice una respuesta.

Predicción

Lo que la IA decide ante un dato que nunca ha visto antes. Siempre con un margen de error.

Machine Learning: tipos de aprendizaje

Tipo ¿Cómo aprende? Ejemplo cotidiano
Supervisado Le damos ejemplos etiquetados (esto es gato, esto es perro). Filtro de spam del correo.
No supervisado Le damos datos sin etiquetar y busca patrones solo. Recomendaciones de productos similares en Amazon.
Por refuerzo Aprende probando y recibiendo "premios" o "castigos". IA que juega al ajedrez o videojuegos.

Ética y sesgos: la parte más importante

La IA no es neutral. Aprende de los datos que le damos, y si esos datos contienen prejuicios humanos, la IA los hereda y los amplifica. Por eso es crucial pensar antes de usar.

⚖️

Sesgo algorítmico

Cuando la IA discrimina por género, edad, origen o clase social porque los datos de entrenamiento ya lo hacían.

🔒

Privacidad

Cada vez que usamos IA damos datos. ¿Dónde van? ¿Quién los ve? ¿Para qué se usan?

🎭

Deepfakes

Vídeos o audios falsos que parecen reales. Pueden usarse para engañar, estafar o acosar.

🧑‍💼

Trabajo

Algunos empleos desaparecerán, otros nuevos aparecerán. La pregunta es: ¿estaremos preparados?

Uso responsable de herramientas generativas. ChatGPT, Copilot, Gemini y similares son herramientas muy útiles, pero:

  • No son fuentes fiables: verifica siempre la información que te dan.
  • No sustituyen tu aprendizaje: si dejas que escriban por ti, no aprendes.
  • No subas datos personales ni confidenciales.
  • Cita cuándo los has usado: es honestidad académica.
BLOQUE 03

Robótica y sistemas de control.

Un robot no es solo metal y motores: es un sistema que percibe, decide y actúa. En este bloque montarás y programarás tus primeros robots autónomos.

Arquitectura de un robot

Todos los robots, desde un simple juguete educativo hasta un coche autónomo, comparten la misma estructura de tres partes que funcionan en ciclo:

👁️

Sensores

Los sentidos del robot. Detectan el entorno.

🧠

Controlador

El cerebro. Decide qué hacer con los datos.

💪

Actuadores

Los músculos. Ejecutan las acciones.

Sensores más habituales en el aula

📏

Sensor de distancia

Normalmente ultrasónico (tipo HC-SR04). Mide cuán lejos está un obstáculo. Clave para esquivar.

🔆

Sensor de luz (LDR)

Detecta cuánta luz recibe. Útil para seguir una línea negra sobre fondo blanco.

🎤

Sensor de sonido

Mide el nivel de ruido. Puede activar al robot con un aplauso.

🌡️

Sensor de temperatura

Mide el calor del entorno. Usado en estaciones meteorológicas caseras.

Actuadores: la acción

⚙️

Servomotores

Giran a un ángulo concreto (0°-180°). Ideales para brazos robóticos y dirección.

🔄

Motores DC

Giran continuamente. Perfectos para las ruedas de un robot móvil.

🟥

LEDs y displays

Muestran información visual: estados, mensajes, valores de sensores.

🔊

Zumbador (buzzer)

Emite sonidos y melodías simples. Útil para alertas y confirmaciones.

Proyectos clásicos de PIAR I

  • Robot que esquiva obstáculos: usa un sensor ultrasónico y dos motores. Si detecta algo cerca, gira.
  • Robot siguelíneas: usa dos sensores de luz para seguir una cinta negra pintada en el suelo.
  • Semáforo inteligente: un LED rojo/verde/ámbar que cambia según un botón o un sensor de sonido.
  • Barrera automática: un servomotor que sube o baja al detectar un objeto cerca.

💡 Plataformas recomendadas. En el aula se suele trabajar con micro:bit, Arduino, LEGO Education SPIKE o mBot. Todas permiten programar tanto por bloques como en Python o JavaScript a medida que avanzas.

BLOQUE 04

Internet de las Cosas y ciudadanía digital.

Si conectas un sensor a internet, tienes IoT. Descubre cómo los objetos cotidianos se comunican entre sí y qué implicaciones tiene para nuestra privacidad y libertad.

¿Qué es el Internet de las Cosas?

El Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) es la red de objetos físicos —electrodomésticos, coches, wearables, sensores industriales— conectados a internet que pueden recopilar y compartir datos.

Un termómetro en el campo que envía la temperatura a la nube cada 5 minutos es IoT. Una báscula que sincroniza tu peso con una app del móvil es IoT. Una farola que se apaga si no detecta personas cerca es IoT.

📡

Captura de datos

Los sensores miden el mundo real (temperatura, movimiento, luz, consumo eléctrico…).

☁️

Envío a la nube

Los datos viajan por WiFi, Bluetooth o redes móviles hacia un servidor central.

📊

Monitorización remota

Visualizamos los datos en tiempo real desde una app o panel web, donde sea que estemos.

🤖

Automatización

El sistema reacciona solo: si sube la humedad, activa el riego; si hay humo, suena la alarma.

Aplicaciones reales del IoT

  • Agricultura de precisión: sensores en el campo que optimizan el riego y reducen el uso de agua.
  • Smart home: termostatos inteligentes, luces por voz, enchufes programables.
  • Salud conectada: pulseras que miden latido, sueño y actividad.
  • Smart cities: contenedores que avisan cuando están llenos, semáforos que se adaptan al tráfico.
  • Industria 4.0: máquinas que predicen sus propias averías antes de que ocurran.

Ciudadanía digital: derechos y responsabilidades

Ser ciudadano digital significa saber moverse por el mundo conectado de forma segura, ética y respetuosa. No es solo una cuestión técnica, también es ética y cívica.

🔐

Tus datos son tuyos

Tienes derecho a saber qué datos recopilan de ti, quién los tiene y a pedir que los borren (RGPD).

👣

Huella digital

Todo lo que haces online deja rastro. Cuídalo: lo que publicas hoy puede afectarte años después.

🛡️

Ciberseguridad básica

Contraseñas fuertes, doble factor, no pulsar enlaces sospechosos, actualizar los dispositivos.

🤝

Respeto online

Ciberacoso, discursos de odio y sharenting son problemas reales. La red no es tierra sin ley.

El IoT también es un riesgo. Cada objeto conectado es una puerta potencial para ataques. Una cámara IP con contraseña "1234" o una pulsera fitness con permisos excesivos pueden ser la fuga que compromete toda tu vida digital. Antes de conectar algo, pregúntate: ¿lo necesito realmente? ¿qué datos le estoy dando?

EXTRA

Glosario de IA.

Los 10 términos clave que tienes que dominar para hablar de Inteligencia Artificial con propiedad. Pulsa en cada uno para desplegar la definición.

Algoritmo
Secuencia finita y ordenada de pasos que resuelve un problema. Todos los programas, incluida la IA, son algoritmos.
Dataset
Conjunto de datos usado para entrenar una IA. Un dataset de reconocimiento facial puede contener millones de fotos etiquetadas.
Entrenamiento
Proceso por el que un modelo de IA ajusta sus parámetros internos analizando un dataset. Puede durar minutos o semanas.
Modelo
Archivo resultante del entrenamiento. Recibe datos nuevos y devuelve predicciones. ChatGPT, por ejemplo, es un modelo.
Red neuronal
Tipo de modelo inspirado en cómo se conectan las neuronas del cerebro. Formada por capas que procesan información en cadena.
Machine Learning
Rama de la IA donde el sistema aprende de los datos sin ser programado explícitamente para cada caso concreto.
Deep Learning
Subtipo de Machine Learning basado en redes neuronales con muchas capas. Es lo que permite reconocer caras o traducir idiomas.
Sesgo
Prejuicio o desviación que un modelo hereda de sus datos de entrenamiento. Puede provocar discriminación automatizada.
IA generativa
IA que crea contenido nuevo: textos, imágenes, música, código. Ejemplos: ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Gemini.
Prompt
Instrucción en lenguaje natural que se le da a una IA generativa. Un buen prompt es la clave para obtener un buen resultado.
EXTRA

Desafío semanal.

Cada semana un reto práctico para aplicar lo aprendido. ¿Te atreves con el primero?

Semana 1

🎯 El adivinador de números

Crea un programa en Python (o Scratch, si empiezas) que piense un número aleatorio del 1 al 100 y le dé pistas al usuario hasta que lo acierte: "más alto", "más bajo", "¡correcto!". Al final, que muestre cuántos intentos ha necesitado.

💡 Ver pistas
  • Usa la función random.randint(1, 100) para generar el número secreto.
  • Necesitarás un bucle while que se repita hasta que el usuario acierte.
  • Dentro del bucle: input() para pedir la respuesta, if/elif/else para comparar.
  • Lleva un contador que aumente en cada intento.
  • Nivel avanzado: limita a 10 intentos máximo.

¿Preparado para programar tu primer proyecto?

Practica algoritmos, entrena tu IA y monta robots virtuales con mini-juegos diseñados para PIAR I.

🎮 Aprende jugando