Antes de...
Justificación pedagógica
Esta propuesta emplea la precisión léxica y la reflexión sobre la subjetividad lingüística para documentar el progreso en seguridad laboral. El alumnado analizará cómo la elección de adjetivos adecuados transforma datos técnicos en testimonios humanos rigurosos ante el Tribunal del Tiempo.
- Qué explicar. El equipo docente explicará los recursos para expresar la subjetividad y la adecuación del léxico. Se profundizará en la denotación y connotación de adjetivos fisiológicos y en la propiedad léxica para evitar ambigüedades en informes técnicos.
- Qué hacer. El docente guiará la creación de un termómetro interactivo con Kit IoT y micro:bit. Supervisará la programación para asociar temperaturas con adjetivos como tiritante, óptimo o asfixiante. El profesorado coordinará la redacción de pruebas que demuestren la sofisticación de la protección laboral actual frente al pasado.
- Vinculación curricular. Se vincula con los saberes sobre recursos para la subjetividad (B.4.4.1), relaciones semánticas y valores del léxico (D.4.4.2), y la reflexión sobre la lengua (CE.9).
- Vínculo narrativo. Para evitar la aniquilación de nuestra línea temporal, el equipo de especialistas no puede usar testimonios vagos o exagerados. Debemos dominar la retórica para demostrar que la transición de la máquina de vapor a las energías sostenibles es una prueba de nuestra evolución ética, utilizando un lenguaje riguroso y exacto.
Objetivo
El objetivo principal es que el alumnado programe un dispositivo IoT de monitorización del clima social para demostrar ante el Tribunal del Tiempo nuestra capacidad de medir y mitigar el descontento laboral mediante la precisión técnica y lingüística.
Para lograrlo, diseñarán un código que transforme el dato objetivo del sensor (denotación) en una escala de adjetivos que califiquen la "temperatura" emocional del entorno (connotación). Emplearán estructuras condicionales y verbos modales para graduar la gravedad de la tensión laboral, supervisando que cada alerta facilite la prevención de conflictos y la protección de los derechos de los trabajadores.
Finalmente, mediante una defensa oral argumentativa, justificarán cómo la precisión léxica y el plurilingüismo permiten diagnosticar y sanar entornos humanos complejos. Validarán así nuestra madurez ética y técnica, asegurando que nuestra línea temporal sea preservada por el jurado al demostrar que poseemos herramientas para garantizar la paz social.
Conocimientos previos microbit y Make Code
En esta sección encontramos todos los conocimientos necesarios para poder trabajar con Micro:bit y MakeCode:
- Presentación sobre el entorno Makecode y la placa microbit.
- Vídeo sobre el funcionamiento y primeros pasos con la placa microbit.
- Prácticas para familiarizarnos con entorno Makecode y la placa microbit..
Comencemos con los conocimientos imprescindible de Makecode y microbit:
Para ver a pantalla completa clicamos en presentación
Video que nos muestras el funcionamiento y primeros pasos con microbit:
Prácticas sencillas para trabajar con makecode y microbit:
Ya estamos listos para conocer el Kit IoT
Para ver a pantalla completa clicamos en presentación
Conocimiento previos de Kit IoT Smart Science
Ahora veremos lo que necesitamos saber de Smart Science IoT:
- Presentación IoT Smart Science
- Video sobre el funcionamiento de los componetes del kit
- Presentación con diferentes prácticas que nos ayudarán a entender las aplicaciones de este Kit.
¿Qué necesitas preparar?
Antes de la sesión de acompañamiento es conveniente:
- Presentar el REA al alumnado.
- Mostrar al alumnado el kit Smart Science IoT y Micro:bit. Su funcionalidad y uso, de este modo comprederán con menor dificultad lo que deben de hacer en la actividad.
- Mostrar al alumnado la interfaz de MakeCode. De esta forma, en el acompañamiento podremos centrarnos en cómo programar por bloques y la sesión será más ágil.
- Presentar en la clase anterior la estructura del microrrelato naturalista y la importancia de los adjetivos sensoriales para definir el ambiente obrero que la pantalla OLED deberá "mostrar". Puedes utilizar estos ejemplos.
- En realismo y atmósfera. Textos sobre el trabajo industrial (como los de Émile Zola o Pardo Bazán), para analizar cómo la crudeza del vocabulario (asfixiante, helado) construye el entorno opresivo y marca la denuncia de las fábricas del siglo XIX.
- En vocabulario y condición. Descripciones de la era del vapor presentadas ante el "Consejo del Tiempo", para observar cómo la variedad de sinónimos cambia la intensidad del relato, asegurando que la escritura coincida con los adjetivos aleatorios que lanza el sensor de temperatura programado.
Además, necesitarás este material:
- Un portátil por cada dos alumnos/as (máximo 3) con conexión a internet.
- Documentos:
- Documentos para el alumnado
- Diario de aprendizaje (será necesario uno por grupo de alumnos o como especifique el docente)
Desarrollo de la actividad
- Lectura térmica. El primer paso es capturar la temperatura ambiente para decidir si el entorno de la fábrica es frío o caluroso.
- Lógica de azar. Programamos una variable que elija un número aleatorio para determinar qué adjetivo sensorial se mostrará y en qué momento aparecerá.
- Cronista OLED. El sistema imprime en la pantalla términos como "asfixiante" o "helado". El alumnado debe integrar estas palabras en su testimonio literario de forma coherente.
Programación de la actividad
- Hardware requerido. Micro:bit v2, sensor de temperatura BME280 y pantalla OLED.
- Objetivo. Programar una pantalla que genere adjetivos sensoriales aleatorios según la temperatura para redactar un microrrelato de estilo naturalista.
Paso 1. Preparación del entorno y configuración de extensiones
En esta fase inicial configuramos las herramientas necesarias para que el proyecto pueda interactuar con una pantalla externa y procesar datos del entorno mediante la extensión de Environment-and-Science-IoT.
- Abrir o crear el proyecto: Accede a MakeCode para micro:bit y asegúrate de estar dentro del área de programación antes de continuar.
- Instalar las extensiones: Haz clic en el botón “Extensiones”, situado en el menú de engranaje o en la parte inferior del listado de categorías.
- Añadir las extensiones necesarias: Para que el proyecto funcione, debemos añadir la extensión Environment-and-Science-IoT para obtener los bloques de medición de sonido y ruido.
- Verificar las extensiones: Una vez añadidas, aparecerán nuevas categorías de bloques en el menú lateral que permitirán programar la visualización y la lectura del sensor.
Paso 2. Creación y gestión de variables del proyecto
Para que el programa pueda almacenar, recordar y procesar la información mencionada anteriormente, debemos crear estos "contenedores" de datos siguiendo este procedimiento general:
- Definición de nuevas variables: Accede a la categoría Variables (color rojo) situada en el menú lateral de bloques y pulsa el botón "Crear una variable..." que aparece en la parte superior del panel.
- Asignar un nombre: En la ventana emergente, escribe el nombre identificativo que represente el dato que deseas guardar (como "adjetivo", "esperaAzar" o "temp") y pulsa Aceptar. Este proceso se debe repetir para cada dato diferente que necesites guardar; una vez creadas, MakeCode generará automáticamente los bloques ovalados con sus nombres y los bloques de "fijar" y "cambiar" específicos para gestionarlas en tu código.
Paso 3. Inicialización del sistema (Al iniciar)
Este paso desglosa la configuración técnica de la pantalla antes de que el dispositivo comience a tomar mediciones en tiempo real.
- Configuración de pantalla: Al encenderse, el bloque "al iniciar" ejecuta la instrucción para inicializar la pantalla OLED con un ancho de 128 y un alto de 64 píxeles, estableciendo el área de trabajo visual necesaria para los informes climáticos.
Paso 4. Monitoreo climático y lógica de clasificación (Para siempre)
El programa utiliza un bucle constante para analizar la temperatura ambiente y asignarle una calificación descriptiva. El comportamiento se desglosa de la siguiente manera:
- Captura de datos y limpieza: Dentro del bloque "para siempre", el sistema comienza ejecutando clear OLED display para borrar datos previos; acto seguido, utiliza la variable temp para fijar el valor captado por el sensor BME280 en grados centígrados.
- Clasificación mediante estructuras condicionales: El código desglosa una serie de comparaciones lógicas para determinar el estado del ambiente:
Si la temperatura es menor a 12, el sistema establece la variable adjetivo como "Tiritante".
Mediante bloques "si no, si", el programa evalúa otros rangos: si es menor a 19, el adjetivo es "Entumecido"; si es menor a 26, es "Optimo"; y si es menor a 33, es "Incomodo".
Si ninguna condición anterior se cumple (temperatura igual o mayor a 33), el bloque "si no" final establece el adjetivo como "Asfixiante".
- Reporte visual: Tras clasificar el clima, el programa narra en la pantalla la cadena "Crónica de fábrica:", seguida del valor almacenado en la variable adjetivo. Inmediatamente después, narra el texto "Grados Celsius:" y el número exacto guardado en temp sin salto de línea.
- Pausa de ciclo: El flujo termina con una pausa (ms 2000), lo que permite que el usuario lea la información antes de que el sistema repita todo el desglose de medición 2 segundos después.
Paso final. Conexiones
Es el momento de darle vida a nuestro proyecto físico. Sigue estos pasos para realizar la transferencia y el montaje:
- Descarga y transferencia a la placa Micro: Una vez completados estos pasos, el código está listo para ser descargado a tu tarjeta Micro:bit. En esta presentación se explica las diferentes posibilidades.
- Montaje de hardware: Inserta con cuidado la Micro:bit en la ranura de la placa de expansión IoT.
- Conexión de sensores: Conecta el sensor BME280 como se muestra en la imagen.
Podemos visualizar el siguiente tutorial que nos muestra cómo realizar las conexiones entre el sensor MBE280 y la placa IoT.
La pantalla OLED nos muestra los mensajes que hemos programado.
En este enlace podemos encontrar el resultado de la actividad al completo.
Comencemos - Juristas de Lengua
¡División de Lengua Castellana, nuestra labor es crucial para dar alma al veredicto!
Debemos demostrar que la humanidad ha evolucionado en el respeto a la dignidad humana desde la era de la máquina de vapor. Tenemos que probar que hoy cuidamos a las personas con sistemas inteligentes y sofisticados que garantizan un entorno laboral seguro.
Nuestra misión es construir un termómetro digital para que nuestro informe sea irrefutable. Programaremos nuestra Micro:bit para que no solo de un dato numérico, sino que exprese cómo se siente el equipo humano, eligiendo con precisión palabras como asfixiante o entumecido. Una vez calibrado el dispositivo, lo integraremos en nuestra defensa para mostrar que la tecnología y la salud caminan juntas hacia la sostenibilidad.
Aprenderemos a usar adjetivos de sensación térmica con total rigor científico y lingüístico. Entenderemos que la propiedad léxica es nuestra mejor defensa para que nuestra voz sea escuchada con respeto ante el jurado. Utilizaremos el pensamiento computacional para monitorizar el bienestar social y descubriremos cómo la palabra exacta es capaz de proteger nuestra historia para lograr nuestra misión.
- Visualizamos el vídeo
El siguiente vídeo nos explica de una forma clara y dinámica los pasos que hay que seguir para resolver el reto.
Lectura facilitada
🤖 Nuestra misión con la Micro:bit
Tenemos que construir y programar un termómetro digital con la placa Micro:bit. Este dispositivo no solo nos dará la temperatura en números, sino que también mostrará palabras exactas (como "asfixiante" o "entumecido") para explicar cómo se sienten las personas en su entorno de trabajo.
🔍 ¿Qué debemos aprender?
Para poder crear este sistema inteligente y proteger la salud de las personas, necesitamos entender dos conceptos:
- Adjetivos de sensación térmica. Son palabras exactas que usamos para describir de forma correcta cómo nos afecta la temperatura.
- Pensamiento computacional. Es utilizar la tecnología y la programación para medir el bienestar de las personas y crear lugares de trabajo seguros.
Recuerda. No basta con dar solo un número. Elegir la palabra correcta (a esto lo llamamos propiedad léxica) es nuestra mejor herramienta para que el jurado nos escuche y nos tome en serio.
📝 Pasos a seguir:
- Aprender el vocabulario. Conocer los adjetivos de temperatura y usarlos de forma correcta y científica.
- Programar la Micro:bit. Dar instrucciones a la placa para que relacione los grados de temperatura con la palabra que mejor exprese cómo se siente el equipo.
- Calibrar el dispositivo. Comprobar que el termómetro mide bien y no tiene errores.
- Preparar la defensa. Usar nuestro termómetro para demostrar que hoy en día la tecnología nos ayuda a cuidar la salud de los trabajadores mucho mejor que en el pasado.
📋 Informe irrefutable
Es muy importante usar las palabras exactas para explicar nuestro proyecto. Así conseguiremos demostrar que la humanidad ha evolucionado y que la tecnología nos ayuda a cuidar la dignidad humana.
¡Programamos para que la tecnología y la salud caminen juntas!
Nos preparamos
Estas presentaciones contienen todos los conocimientos necesarios para poder trabajar con Micro:bit y Smart Science IoT, así mismo esta dispone de un índice indicando los contenidos que veremos.
Para ver a pantalla completa clicamos en presentación
Ya estmsos listos para conocer el Kit IoT
Ahora veremos lo que necesitamos saber de Smart Science IoT. Especialmente importante revisar la programación de los proyectos 2 y 3 para la medición de parámetros ambientales y visualización por pantalla OLED.
Aquí están las fases y pistas que necesitamos para resolver la actividad
Fase 0: Preparación del entorno y extensiones IoT
Antes de capturar datos climáticos, preparar la micro:bit para comunicarse con sensores externos y pantallas digitales. Sin estas extensiones, el sistema no podrá traducir la temperatura en lenguaje literario.
- Nuestro reto: Instalar la extensión y iot-environment-kit en el editor de MakeCode.
- Pista de investigación: Accedemos al menú de Extensiones y buscamos los paquetes específicos para el control de la pantalla y el sensor BME280.
- Comprobación/visualización: Verificamos que en el menú lateral de categorías aparecen los nuevos bloques para gestionar la lectura del sensor y la visualización de texto.
Fase 1: Creación de contenedores de datos
Generamos las variables necesarias para almacenar la información térmica y los adjetivos que darán forma al microrrelato naturalista.
- Nuestro reto: Definir las variables adjetivo, esperaAzar y temp en la categoría de color rojo.
- Pista de investigación: La variable temp guardará el valor numérico, mientras que adjetivo almacenará las cadenas de texto que describen la dureza del ambiente laboral.
- Comprobación/visualización: Comprobamos que los bloques ovalados con los nombres de nuestras métricas están disponibles para ser integrados en la lógica.
Fase 2: Inicialización del terminal visual
Establecemos el protocolo de encendido para asegurar que la pantalla OLED esté configurada correctamente antes de recibir el flujo de datos.
- Nuestro reto: Inicializar la pantalla con un ancho de 128 y un alto de 64 píxeles al arrancar el dispositivo.
- Pista de investigación: Dentro del bloque "al iniciar", insertamos la instrucción de configuración de pantalla para establecer el área de trabajo visual.
- Comprobación/visualización: Observamos que, al encender la micro:bit, la pantalla OLED se activa y queda despejada para mostrar los informes climáticos de la fábrica.
Fase 3: Captura de telemetría térmica
Implementamos el bucle constante de monitoreo para registrar la temperatura exacta.
- Nuestro reto: Fijar el valor de la variable temp a la lectura actual del sensor BME280.
- Pista de investigación: En el bloque "para siempre", iniciamos con una limpieza de pantalla y asignamos a temp el valor captado en grados centígrados.
- Comprobación/visualización: Verificamos que el sistema está extrayendo datos reales del entorno de forma cíclica y fluida.
Fase 4: Lógica de clasificación sensorial
Programamos la inteligencia del sistema para que asigne un adjetivo según el rango térmico detectado, siguiendo la estética del Naturalismo del siglo XIX.
- Nuestro reto: Utilizar estructuras condicionales para clasificar la temperatura en cinco niveles de hostilidad laboral.
- Pista de investigación: Si temp < 12, fijamos el adjetivo como "Tiritante". Usamos bloques "si no, si" para los rangos de 19 ("Entumecido"), 26 ("Optimo") y 33 ("Incomodo").
- Comprobación/visualización: Percibimos que, para cualquier temperatura igual o mayor a 33 grados, el sistema asigna automáticamente el término "Asfixiante".
Fase 5: Reporte de la crónica de fábrica
Configuramos la pantalla para que el operario pueda leer tanto el dato técnico como su interpretación literaria en tiempo real.
- Nuestro reto: Mostrar en la pantalla OLED el encabezado "Cronica de fabrica:" seguido del adjetivo y los grados exactos.
- Pista de investigación: Usamos bloques de "show string" para las etiquetas y el valor almacenado en adjetivo, finalizando con la temperatura numérica.
- Comprobación/visualización: Observamos que el panel visualiza la información estructurada, permitiendo una lectura clara del estado de salud del ambiente de trabajo.
Fase 6: Creación del microrrelato naturalista
Utilizamos la información procesada por la micro:bit para redactar un testimonio que refleje las duras condiciones de la Revolución Industrial.
- Nuestro reto: Escribir un texto breve usando los adjetivos generados por el código.
- Pista de investigación: Analizamos cómo el adjetivo mostrado (ej. "Calcinante") influye en la descripción de los personajes y sus movimientos dentro de la fábrica textil.
- Comprobación/visualización: Comprobamos que el relato cumple con las características del estilo naturalista, basándose en la observación científica de los datos captados por el sensor.
Fase 7: Validación de ciclo y comprobación técnica
Finalizamos la misión asegurando que el sistema se actualiza sin saturar el procesador, permitiendo una monitorización prolongada.
- Nuestro reto: Establecer una pausa de ciclo de 2 segundos entre mediciones.
- Pista de investigación: Insertamos el bloque "pausa (ms) 2000" al final del bucle para dar tiempo al tribunal a leer cada evidencia térmica.
- Comprobación/visualización: Verificamos que el programa repite el proceso de medición y clasificación cada dos segundos, manteniendo la fidelidad de la crónica industrial.
Nuestras herramientas de apoyo
- Consejo de Ingeniería: El uso de bloques "si no, si" es vital para la exclusión mutua de condiciones; esto garantiza que el sistema solo asigne un adjetivo a la vez, evitando contradicciones literarias.
- Consejo de Cooperante: Recuerda que el Naturalismo busca retratar la realidad sin filtros. Si el sensor marca una temperatura "Asfixiante", tu relato debe reflejar la fatiga y el sudor de los obreros como consecuencia directa de ese entorno.
Nuestra autocomprobación
- ¿Se han inicializado correctamente las dimensiones de la pantalla OLED (128x64)? (Sí/No)
- ¿El sistema captura la temperatura real a través del sensor BME280? (Sí/No)
- ¿Se han programado los cinco niveles de adjetivos sensoriales para el microrrelato? (Sí/No)
- ¿La pantalla se borra antes de mostrar un nuevo reporte para evitar superposición de texto? (Sí/No)
Un poco de ayuda
Montamos nuestro código
Aquí tenemos una actividad para facilitar el montaje del código. Vamos a colocar los bloque correctamente y habremos superado la misión
Aprendo, pienso y crezco
Aprendo , pienso y crezco
El diario de aprendizaje es nuestro registro de evidencias personal del veredicto temporal. No sirve para copiar teoría. Sino para reflexionar sobre cómo hemos aprendido a traducir la lógica y la tecnología en una experiencia interactiva capaz de restaurar la línea del tiempo.
- Diario de aprendizaje (será necesario uno por grupo de alumnos o como especifique el docente)
Después de...
Una vez que nuestra maquinaria de la Revolución Industrial funciona y el hardware responde a los sensores, realizamos una sesión de validación ante el Consejo del Tiempo. Es el momento de exponer la solidez de nuestras pruebas y la calidad de nuestra programación para demostrar ante el tribunal que merecemos recuperar nuestro futuro.
Organización de los equipos por áreas de peritaje
- División de Geografía e Historia: presentaremos la lógica de nuestra evidencia. Explicaremos cómo la programación de la placa Micro:bit controla los datos de luz y fatiga para que el jurado comprenda la dureza del contexto histórico y la necesidad de nuestros derechos laborales.
- División de Lengua Castellana: presentaremos la narrativa del veredicto. Demostraremos cómo hemos sincronizado los datos térmicos del sensor BME280 con nuestros argumentos y descripciones realistas, aportando un análisis crítico irrebatible sobre el clima laboral de las fábricas.
- División de Inglés: presentaremos nuestro protocolo de comunicación global. Mostraremos cómo nuestro sistema de seguridad lanza alertas y mensajes técnicos en la pantalla OLED en lengua extranjera mediante condicionales, demostrando la estandarización internacional de la protección al trabajador.
Guía de presentación: qué debemos incluir en nuestro informe
Roles del equipo
Para la exposición, dividimos el trabajo en tres misiones para que todo el mundo participe:
- La Portavocía (Comunicación): explica el objetivo de la prueba, por qué es útil para el juicio y cómo mejora la comprensión del caso.
- La Parte Técnica (Programación): maneja el simulador en directo y muestra la estructura del código (Scratch o MakeCode) ante el Consejo.
- El Análisis (Depuración): explica cómo funcionan las variables internas y responde a las dudas sobre posibles fallos.
Objetivo y programación (¿qué y por qué?)
Explicamos la lógica de nuestro código y su utilidad para la misión:
- El Objetivo: aclararemos qué queríamos conseguir al recrear esta maquinaria y cómo nos ayuda a convencer al consejo de nuestra evolución.
- La Lógica: detallaremos qué bloques hemos usado en MakeCode y cómo las entradas de los sensores del kit Smart Science IoT generan las salidas exactas en nuestro motor y pantalla OLED.
Diario de errores y soluciones
Documentamos las dificultades que hemos superado durante las pruebas:
- Depuración: registraremos las dificultades superadas. ¿Tuvimos problemas con la lectura de los sensores ambientales o con los bucles de nuestro código?
- Solución: explicaremos cómo ajustamos la programación o las conexiones a la placa IoT:bit para que nuestra fábrica simulada fuera completamente estable.
Comprobación y conclusiones
Analizamos si el robot es fiable en su navegación. Comparamos los resultados:
- Fiabilidad: ¿es nuestra maquinaria intuitiva? Reflexionaremos sobre si el tribunal entenderá los datos obtenidos y si estas pruebas son suficientes para emitir un veredicto a favor de nuestra línea temporal.
Formato de presentación (opciones DUA)
- Opción A. Demo en vivo. Realizaremos una prueba real en clase, proyectando el funcionamiento de nuestra Micro:bit y el software simultáneamente.
- Opción B. Anatomía del código. Usaremos capturas de pantalla de nuestra programación para explicar el flujo lógico y los condicionales que controlan la fábrica.
- Opción C. Diagrama de flujo. Generaremos un esquema visual que explique de forma gráfica y sencilla la toma de decisiones de nuestro programa para defender el caso.