En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) es, sin duda, una de las disciplinas que, de la mano de sus cada vez más espectaculares sinergias e interacciones con otras disciplinas, mayor interés está suscitando, tanto desde el punto de vista científico-académico, como del de sus crecientes aplicaciones en múltiples sectores de actividad, aportando en todas ellas valor económico y social. Durante los últimos años, la IA ha experimentado un desarrollo excepcional, motivado por la aparición tanto de nuevas tecnologías, como el Aprendizaje Automático Profundo, que han supuesto un gran avance en la disciplina, como de recursos hardware adecuados que han hecho viable su aplicación en distintos dominios.

En particular, uno de los dominios en los que resulta más especialmente evidente dicho desarrollo es el de los sistemas electrónicos inteligentes. El interés de la sociedad en tales sistemas está creciendo de forma proporcional a ese desarrollo tecnológico. Fruto del mismo, podemos considerar el diseño e implementación de sistemas electrónicos inteligentes un área de conocimiento consolidada y de demostrado interés científico, académico, y profesional. Buena prueba de ello es la gran proliferación, demanda e inclusión de tales competencias en la práctica totalidad de las titulaciones oficiales de grado y post-grado en ingeniería y, especialmente, en las relacionadas con la ingeniería electrónica. La implantación de dichas competencias en las titulaciones necesita de importantes inversiones de recursos económicos y humanos, especialmente respecto al diseño e implementación de nuevos recursos que despierten interés en el alumnado. Además, dicha demanda o necesidad en el ámbito académico es la consecuencia lógica, por un lado, a los evidentes esfuerzos de los gobiernos y administraciones, tanto a nivel estatal como europeo, por promover diferentes programas para financiar actividades de investigación, desarrollo e innovación en esa área, y por el otro, a las importantes inversiones en IA que muchas empresas están llevando a cabo para aplicar esta tecnología en distintos puntos de su cadena de valor.

Sin embargo, pese a que la temática forma ya parte de múltiples materias de los planes de estudios de las titulaciones del ámbito de la Ingeniería, a menudo, se hace evidente la necesidad de incorporar a la docencia de las mismas metodologías más innovadoras que permitan optimizar su enseñanza y aprendizaje, y con ello, la adquisición de los conocimientos por parte de los alumnos de una manera más profunda, realista, completa y global.

El presente proyecto tiene por objetivos el diseño, la implementación y la evaluación de nuevas soluciones de aprendizaje basado en retos para la docencia en asignaturas relacionadas con el diseño de sistemas electrónicos inteligentes. En este sentido, el proyecto abarca dos líneas de trabajo: aprendizaje basado en retos e inteligencia artificial.

Para ello, se propone realizar un importante esfuerzo para diseñar y desarrollar nuevas herramientas y recursos que nos permitan incorporar dicha metodología de forma efectiva a la docencia de asignaturas de carácter especialmente práctico y que estén fundamentalmente orientadas al diseño e implementación de soluciones de aprendizaje automático optimizadas para su despliegue en sistemas electrónicos. Además, estos recursos deben ser capaces de abarcar las diferentes fases a llevar a cabo en un sistema basado en Inteligencia Artificial, desde el análisis de datos con Big Data hasta la generación de modelos predictivos y su correspondiente aplicación.

Dicha optimización suele imponer requisitos, entre otros, de bajo coste y de consumo mínimo de energía y/o de recursos computacionales, requisitos que sólo cobran sentido desde la perspectiva de casos prácticos reales y concretos. En este sentido, estos sistemas reales se enmarcan dentro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030, pudiendo mejorar la Educación de Calidad de las personas y potenciando la Innovación a la vez que se evalúan las necesidades o requisitos hardware necesarios con el objetivo de reducir el gasto o consumo energético asociado. Por tanto, lo que se propone en concreto es incorporar a las asignaturas nuevos casos de uso con los que mejorar la experiencia de aprendizaje de los alumnos, así como promover el uso de las tecnologías, la atracción y retención de talento y la inversión en I+D+i. Estos casos deben necesariamente apoyarse en demostradores (i.e. sistemas reales) para la realización de diversas tareas automatizadas en áreas tan importantes como: la salud, los entornos IoT, los sistemas de monitorización en tiempo real, las tecnologías de observación basadas en redes de sensores, o la ciberseguridad, elemento transversal en todos los entornos y fundamental en todos ellos. Estos sistemas reales permiten al alumnado entender mejor la tecnología al tener que usarla no sólo como una caja negra, sino también buscar su mejora e implementación a bajo nivel.

Con los diferentes demostradores se pretende ofrecer al estudiante una visión específica de tales áreas de aplicación, haciendo uso para su diseño e implementación de las combinaciones de microcontroladores y tipos de sensores adecuadas a cada caso (sensores inerciales, cámaras y otros componentes electrónicos de bajo coste). Posibles sistemas a implementar son:

• Reconocimiento de gestos y actividades físicas basado en sensores inerciales.

• Reconocimiento de objetos mediante una cámara.

• Detección de anomalías en centros de procesado de datos.

• Análisis de sentimiento de comentarios en redes sociales.

• Segmentación semántica de imágenes para navegación autónoma.

• Reconocimiento de pose del cuerpo humano para modelar el comportamiento.

Estos casos prácticos permitirán al alumno identificar mejor las áreas en las que es posible aplicar con éxito el aprendizaje automático, cuáles son los problemas actuales más representativos que es capaz de resolver, y les sirven de sustrato de ideas que pueden resultar de gran ayuda para aplicarlo en el ámbito profesional. Así mismo, con este proyecto se pretende contribuir a mejorar el atractivo de las titulaciones en las que se incorpora la Inteligencia Artificial. El diseño de sistemas donde el alumnado utilice recursos tecnológicos de carácter innovador como el aprendizaje profundo en aplicaciones reales ofrece un atractivo añadido a las titulaciones de la Universidad.

Las principales fases del proyecto serán las tres siguientes:

1.- Diseño de los contenidos prácticos: identificación de los agentes implicados, definición de las reuniones de coordinación vertical y horizontal necesarias, definición del tipo de información a obtener de cada uno de los agentes, y elaboración de la estrategia para la definición y generación de los contenidos.

2.- Elaboración de los sistemas o demostradores, que podrían ser potencialmente utilizados en diferentes asignaturas mediante una simple adaptación del contenido y el objetivo específicos de la práctica y de la asignatura. Las asignaturas donde se podrían utilizar dichos demostradores son:

- “Inteligencia en Sistemas Electrónicos” y “Laboratorio de Sistemas Electrónicos”, asignaturas optativa y obligatoria, respectivamente, del Máster Universitario en Ingeniería de Sistemas Electrónicos.

- “Aprendizaje Automático” y “Aplicaciones Sectoriales”, asignaturas obligatorias del Grado en Ingeniería y Sistemas de Datos.

- “Sistemas Digitales II”, asignatura obligatoria del Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación y “Sistemas Basados en Aprendizaje Automático” e “Introducción a Entornos Inteligentes”, asignaturas optativas del Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación.

- “Trabajo Fin de Grado” y “Trabajo Fin de Máster”, asignaturas obligatorias de las titulaciones anteriormente mencionadas.

En la asignatura masiva de laboratorio “Sistemas Digitales II” se plantea la posibilidad de proponer prácticas especiales a alumnos con el objetivo de desarrollar los demostradores basados en Inteligencia Artificial. Así mismo, se valorará la posibilidad utilizar los demostradores en asignaturas de primer curso como “Fundamentos de Procesado de Datos” y “Sistemas de Adquisición de Datos” para potenciar el interés desde el comienzo de las titulaciones.

3.- Evaluación de la implantación del contenido mediante encuestas y entrevistas, tanto a los estudiantes como a los profesores implicados en el equipo docente de las asignaturas. Tras dicha evaluación, se analizarán los resultados y se propondrán mejoras o modificaciones.

En todas las asignaturas se utilizará la plataforma Moodle como plataforma y recurso esencial para diversos propósitos: distribución/recogida de información (i.e. encuestas), entrega/evaluación de pruebas/trabajos, evaluación continua, comunicación bidireccional profesores-alumnos, uso de FAQs, foros en los que los alumnos plantean sus dudas para que el profesorado y el resto de alumnos las contesten, etc.

Otra opción que puede plantearse sería el apoyarse en plataformas cloud para la realización de prácticas/proyectos (e.g. Google Colab), y como puerta de acceso a otros recursos educativos de acceso libre disponibles online (e.g. AWS, MSDN, etc.). También recursos como medio de salvaguarda o backup del trabajo desarrollado por los alumnos (e.g. OwnCloud), y como herramienta de control de versiones y repositorio útil para el trabajo en equipo (e.g. Github), etc.

El objetivo principal de este Proyecto de Innovación Educativa es el diseño e implementación de recursos para la aplicación de la metodología de aprendizaje basado en retos a la enseñanza-aprendizaje del diseño de sistemas electrónicos inteligentes. Este objetivo general se concreta en los siguientes objetivos específicos:

• Diseñar los contenidos más adecuados para asignaturas con componente práctica con el fin de contribuir a la mejora de resultados de aprendizaje de los estudiantes. Estos contenidos deben tener un marcado carácter práctico y de aplicación en el desempeño profesional para atraer el interés de los estudiantes.
• Desarrollar los contenidos prácticos a través de recursos tecnológicos de carácter innovador y la metodología de aprendizaje basada en retos.
• Evaluar la aceptación por parte del alumnado de las prácticas propuestas y/o sistemas reales mostrados en alguna de las asignaturas implicadas con el fin de promover la motivación e implicación de los estudiantes y evaluar el grado de interés en este tipo de sistemas.
• Generar un conjunto de mejoras para los contenidos generados que ayuden a su actualización en próximas convocatorias de las asignaturas implicadas o para su implantación en otras asignaturas con similares características.

La inclusión de contenidos innovadores y novedosos como son los relacionados con la Inteligencia Artificial mejora el atractivo de las titulaciones. En este sentido, el diseño de prácticas con nuevas tecnologías facilitaría la captación de estudiantes que ya forman parte de la UPM, o bien, de estudiantes de excelencia fuera de la misma para titulaciones de Grado y Máster. Así mismo, la generación de nuevo contenido potenciaría el aprovechamiento de nuevos recursos por parte del profesorado. De esta forma sería posible contribuir a los planes de recursos para el postgrado, de transición entre niveles formativos y de estímulo a la Educación Activa del “Modelo Educativo” de la UPM, así como contribuir a la comunidad científica con algún tipo de publicación al respecto.

Para la realización de este proyecto se han diseñado tres fases principales que son las siguientes:

FASE 1. Diseño de los contenidos prácticos.

Duración: 2 meses (M1-M2)

Las principales acciones a realizar durante esta fase son las siguientes:

• Estructuración de las etapas de las que se compone o estructura el procedimiento.
• Identificación y contacto con los agentes implicados en el proceso: estudiantes, profesores, responsables docentes, Dirección del Dpto. y de la Escuela. En esta acción se incluyen pequeñas charlas informativas para la explicación detallada del proyecto.
• Definición de las reuniones de coordinación vertical y horizontal junto con las colaboraciones necesarias para planificar dichas reuniones.
• Especificación de las tareas y el tipo de información a obtener de cada uno de los agentes implicados en el diseño del procedimiento.
• Propuesta de diferentes ideas para la definición y generación de los contenidos prácticos.

FASE 2. Elaboración de los sistemas o demostradores, que podrían ser potencialmente utilizados en diferentes asignaturas mediante una simple adaptación del contenido y el objetivo específicos de la práctica y de la asignatura.

Duración: 7 meses (M2-M8)

Las principales acciones a realizar durante esta fase son las siguientes:

• Definición y adaptación de los sistemas reales para garantizar las competencias que deben adquirir los estudiantes en las asignaturas.
• Estudio de los perfiles de los estudiantes de las asignaturas.
• Generación de los demostradores y de material descriptivo asociado al mismo.
• Impartición de las clases utilizando los materiales generados en las asignaturas que sea posible.
• Promoción de los sistemas reales en las asignaturas que sea posible.

FASE 3. Evaluación de la implantación del contenido y posterior análisis.

Duración: 2 meses (M9-M10)

Las principales acciones a realizar durante esta fase son las siguientes:

• Estudio de las encuestas a los estudiantes: análisis de los comentarios positivos y negativos.
• Realización de entrevistas a profesores y estudiantes para recopilar su opinión sobre los diferentes aspectos de la propuesta de procedimiento.
• Elaboración de la documentación detallada sobre la experiencia y las propuestas de mejora de cara a usos futuros.
• Propuesta de Trabajos Fin de Titulación con temáticas enmarcadas en el proyecto.

El procedimiento utilizado para realizar el seguimiento del proyecto consta de las siguientes actividades:

1.- En primer lugar se recopilarán actas o resúmenes de todas las reuniones realizadas durante el proyecto: reuniones del equipo del proyecto, reuniones de coordinación vertical y horizontal, reuniones con profesores de la asignatura y con estudiantes y reuniones con la Dirección del Dpto. de Ingeniería Electrónica y la ETSIT.

2.- En segundo lugar se generará un informe cuatrimestral con la evolución del proyecto. Dicho informe recogerá las actividades realizadas, los problemas encontrados y el grado de consecución de los objetivos según las fases definidas en el apartado anterior.

En relación con la medición de los resultados se realizarán las siguientes acciones:

- Entrevistas a estudiantes y profesores de la asignatura, así como a otros profesores de la Escuela que imparten asignaturas en paralelo relacionadas con la Inteligencia Artificial.

- Encuestas de valoración para estudiantes y profesores de los nuevos recursos. Se analizarán los aspectos más relevantes, solicitando una valoración en una escala numérica.

En relación con las evidencias de logros, se propone conseguir las siguientes:

- Valoración positiva (en entrevistas y reuniones) por parte de la Dirección del Dpto. de Ingeniería Electrónica y de la ETSIT.

- Mejora, en media, en los diferentes aspectos evaluados por los estudiantes en las encuestas.

- Despertar interés en otras asignaturas con características similares para actualizar las herramientas empleadas en la docencia de aprendizaje automático.

- Contar con canales temáticos en YouTube a través de los cuales ofreceremos vídeos explicativos, demostraciones y sobre todo trataremos de mejorar la visibilidad de los sistemas desarrollados para con ellos inspirar y fomentar la curiosidad de los alumnos. En este sentido, se podría utilizar el número de visualizaciones de los vídeos como indicador del grado de interés de los alumnos en los sistemas reales.

En relación con los productos resultantes, se generará el material docente descrito en las secciones anteriores, incluyendo los enunciados de las prácticas diseñadas así como soluciones estándar de las mismas. Además, se elaborará un informe final con una descripción detallada de las fases y acciones realizadas durante el proyecto. Este informe incluirá las prácticas propuestas así como recomendaciones para su aplicación a otras asignaturas. Estas recomendaciones serán de gran utilidad para su transferencia tanto dentro como fuera de la UPM.

Se elaborarán, al menos, dos presentaciones del proyecto. La primera de ella recogerá un resumen del proyecto y sus objetivos. Esta primera presentación permitirá mostrar el proyecto y sus objetivos a todos los agentes implicados. En segundo lugar, se realizará una presentación final en la que se recogerán los resultados y conclusiones del proyecto. En esta segunda presentación se invitará a todos los profesores del Dpto. Ingeniería Electrónica (incluyendo a todos los profesores del GRIDS) interesados en las conclusiones del proyecto. Estas presentaciones serán la base para proponer su exposición en las Jornadas de Innovación Educativa que organiza periódicamente la UPM.

Así mismo, se propone la redacción y presentación de uno o dos artículos en revistas o conferencias de investigación.

A lo largo del proyecto se pretende colaborar con las siguientes unidades:

-          GRIDS: Grupo de Innovación Docente en Ingeniería y Sistemas Electrónicos. Se aprovechará la amplia experiencia de este Grupo de Innovación Educativa para abordar con éxito el desarrollo y conclusiones de este proyecto.

-          Delegación de Alumnos de la ETSI de Telecomunicación con el fin de implicar a los estudiantes en todas las fases del proyecto.

-          Dirección del Dpto. de Ingeniería Electrónica para coordinar las reuniones de profesores y poder acceder a la información de gestión docente disponible en dicho Departamento.

-          Dirección de la ETSI de Telecomunicación para poder abordar los aspectos necesarios en este proyecto, en las reuniones de coordinación que se organicen en las titulaciones implicadas.

-          GATE: Gabinete de Tele-educación. Se solicitará su apoyo para el uso de herramientas tecnológicas (por ejemplo la plataforma Moodle).

-          ICE: Instituto de Ciencias de la Educación. Se consultará con los profesores del ICE aspectos relevantes en el diseño de la metodología docente a considerar en esta experiencia.