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DOG - Xunta de Galicia -

Diario Oficial de Galicia
DOG Núm. 131 Segunda-feira, 12 de julho de 2021 Páx. 35262

III. Outras disposições

Conselharia de Cultura, Educação e Universidade

ORDEM de 8 de julho de 2021 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes na etapa de bacharelato e se regula o seu currículo e a sua oferta.

O Decreto 86/2015, de 25 de junho, pelo que se estabelece o currículo da educação secundária obrigatória e do bacharelato na Comunidade Autónoma da Galiza, tanto no artigo 13.3 e 13.4 como nos artigos 30.5 e 30.6 e 31.5 e 31.6, estabelece a possibilidade de que a conselharia com competências em matéria de educação possa oferecer matérias de livre configuração autonómica elixibles pelos centros docentes no horário estabelecido de livre configuração.

Em virtude da citada habilitação normativa ditaram-se, respectivamente, a Ordem de 15 de julho de 2015 pela que se estabelece a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta; a Ordem de 13 de julho de 2016 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta; a Ordem de 3 de agosto de 2017 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes na etapa de educação secundária obrigatória, e se regula o seu currículo e a sua oferta, e a Ordem de 7 de agosto de 2018 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta.

Com o objecto de seguir incrementando as opções de eleição dos centros docentes, dentro do seu marco de autonomia, e do seu estudantado, alarga-se o número de matérias de livre configuração autonómica, de modo que se adecúen aos projectos educativos dos centros docentes ao tempo que se desenvolvem as competências chave e os elementos transversais.

Em consequência, de conformidade com o exposto e no uso da habilitação normativa que figura na disposição derradeiro segunda do Decreto 86/2015, de 25 de junho, como conselheiro de Cultura, Educação e Universidade,

ACORDO:

Artigo 1. Objecto e âmbito de aplicação

1. Esta ordem tem por objecto alargar a relação de matérias de livre configuração autonómica propostas pela Conselharia de Cultura, Educação e Universidade e elixibles pelos centros docentes dentro do horário de livre configuração na etapa de bacharelato, assim como regular o seu currículo e a sua oferta.

2. Esta ordem será de aplicação em todos os centros docentes dependentes da Conselharia de Cultura, Educação e Universidade que dêem os ensinos mencionados.

Artigo 2. Nova matéria de livre configuração autonómica elixible

1. Os centros docentes, ademais das matérias estabelecidas na Ordem de 15 de julho de 2015 pela que se estabelece a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta; na Ordem de 13 de julho de 2016 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta; na Ordem de 3 de agosto de 2017 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes na etapa de educação secundária obrigatória, e se regula o seu currículo e a sua oferta, e na Ordem de 7 de agosto de 2018 pela que se alarga a relação de matérias de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes nas etapas de educação secundária obrigatória e bacharelato, e se regula o seu currículo e a sua oferta, poderão oferecer, em função da disponibilidade dos recursos e da organização do centro, a matéria de Iniciação à Inteligência Artificial, na etapa de bacharelato.

2. A matéria de Iniciação à Inteligência Artificial poderá oferecer-se no primeiro curso de bacharelato com um ónus horário de dois períodos lectivos.

3. Como anexo a esta ordem inclui-se o currículo da nova matéria de livre configuração autonómica.

Artigo 3. Requisitos para a oferece da matéria

A matéria de livre configuração autonómica deverá contar com um número mínimo de dez alunos e/ou alunas para ser dada. Com a finalidade de atender a diversidade em âmbitos rurais, pequenos núcleos de povoação e/ou outras circunstâncias que assim o aconselhem, poderão dar-se com cinco alunos e/ou alunas, sempre com carácter extraordinário. Neste caso precisar-se-á a autorização expressa da chefatura territorial da Conselharia de Cultura, Educação e Universidade.

Disposição derradeiro primeira. Habilitação para o desenvolvimento normativo

Faculta-se a Secretaria-Geral de Educação e Formação Profissional para adoptar os acordos e ditar as resoluções que se considerem oportunas no desenvolvimento desta ordem.

Disposição derradeiro segunda. Entrada em vigor

Esta ordem entrará em vigor o dia seguinte ao da sua publicação no Diário Oficial da Galiza.

Santiago de Compostela, 8 de julho de 2021

Román Rodríguez González
Conselheiro de Cultura, Educação e Universidade

ANEXO

Matéria de livre configuração autonómica de eleição para os centros docentes em bacharelato

Iniciação à Inteligência Artificial

Introdução.

O impacto da inteligência artificial (IA) a todos os níveis da sociedade é cada vez mais patente. Tanto o tecido industrial como as administrações estão a fazer grandes investimentos neste campo para não ficarem à margem de uma etapa que conformará grande parte dos trabalhos do futuro e também a forma em que os humanos nos relacionaremos com as actividades quotidianas, já que muitas delas serão realizadas por sistemas inteligentes e automatismos. A sociedade futura requererá de novos profissionais que trabalhem em colaboração com os sistemas inteligentes, ou que directamente os desenhem e programem. Por este motivo, deve dar-se uma formação inicial em inteligência artificial desde a educação preuniversitaria, com o objectivo de que os estudantes cheguem nas melhores condições formativas aos estudos universitários e de que a sua preparação para a nova sociedade digital seja a maior possível.

O presente currículo corresponde à matéria de livre configuração Iniciação à Inteligência Artificial, de duas horas semanais, para estudantes de primeiro de bacharelato, preferentemente das ramas de ciências. O conteúdo está centrado em proporcionar um primeiro acercamento à IA com um enfoque prático, de jeito que os estudantes terão que programar sistemas inteligentes e comprovar o seu funcionamento real. De facto, recomenda-se uma metodoloxía baseada em aprender fazendo, onde os conceitos teóricos sejam introduzidos progressivamente pela sua necessidade prática. Esta recomendação vem motivada porque alguns dos conceitos teóricos da IA podem resultar complexos para esta idade se se pretendem dar de modo totalmente pasivo para o estudantado.

O currículo está organizado em três grandes blocos:

O primeiro está centrado numa introdução conceptual e histórica ao campo da IA, junto com a definição dos elementos básicos de um sistema deste tipo. A parte final deste primeiro bloco centra na busca de aplicações reais da IA, com o objectivo de que os estudantes compreendam realmente que é, e que não é, um sistema baseado em IA desde a análise de exemplos concretos em diferentes áreas. Recomenda-se que este primeiro bloco suponha aproximadamente um 20 % do tempo total da matéria.

O segundo bloco é o mais técnico e nele descrevem-se as quatro áreas principais da IA: percepção e actuação, aprendizagem automática, representação e razoamento, e IA colectiva. Em cada uma delas recomenda-se que os estudantes desenvolvam soluções a problemas concretos utilizando diferentes ferramentas que estão já à disposição dos docentes em diferentes portais web e páginas de recursos especializadas. Estas soluções implicarão programar algum tipo de sistema inteligente real ou virtual, ou parte dele. Mas deve-se destacar que a programação não é o objectivo desta matéria, pelo que a sua dificultai deverá ser adaptada ao nível de conhecimentos prévios do estudantado neste âmbito. Sugere-se empregar um 60 % do tempo total da matéria para este bloco II, com um compartimento aproximado entre as áreas de: percepção e actuação (20 %), aprendizagem automática (25 %), representação e razoamento (10 %) e IA colectiva (5 %).

Finalmente, o terceiro bloco está centrado no impacto da IA, concretamente a três níveis: ética, aspectos legais e sustentabilidade. Ao ser a IA uma área que afecta toda a sociedade de um modo profundo, estes aspectos são muito importantes para os estudantes, já que devem conhecer as repercussões que podem ter estes sistemas que «rivalizan» com os humanos em inteligência à hora de fazer parte da nossa vida diária, tanto a nível de utentes como de criadores de sistemas de IA. Aconselha-se que este último bloco suponha um 20 % do tempo total da matéria, e que sirva para que os estudantes realizem actividades de reflexão e debate.

A respeito do contributo da matéria às competências básicas, esta vai ligada a uma mudança de paradigma dos principais elementos da comunicação. Encontrámos no século da linguagem digital, com novos emissores, receptores, canais e códigos. É uma importante transformação das habilidades necessárias para adquirir as competências em comunicação linguística e digital (CCL, CD), que já não se limitam à interacção entre humanos ,senão que se alargam à comunicação entre humanos e máquinas ou entre máquinas (bloco 1), podendo estas «tomar decisões» em função da informação que lhes transmitamos e do algoritmo que a transforme. A matéria de Iniciação à Inteligência Artificial abre a porta à compreensão do seu funcionamento e indicam-nos como podemos desenhar sistemas inteligentes que manejem mensagens e dados que acheguem de forma significativa e precisa a informação desejada (bloco 2).

No bloco 3, Impacto da IA, abordam-se aspectos éticos, que se englobam dentro da competência social e cívico (CSC), trata-se de formar no pensamento crítico para analisar a idoneidade das decisões que possam tomar os dispositivos com IA.

Mas a compreensão da construção da linguagem natural, a classificação da informação, a aprendizagem automática e a tomada de decisões não nesgadas estão vinculadas à modelización matemática e à descrição algorítmica destes modelos. A competência matemática, científica e tecnológica (CMCT) é definida como a capacidade para descrever e interpretar problemas ou necessidades e encontrar soluções, atributos que a matéria de Inteligência Artificial põe em prática no bloco de Áreas Básicas (2), no qual se trata a interacção humano-máquina. Que aprendemos nós a partir desta interacção, que «aprendem» as máquinas e como se constrói esta aprendizagem faz parte da competência para aprender a aprender (CAA) que está implícita em todos os blocos.

Surgem novas possibilidades também no mundo da cultura e da arte, onde a IA está a modificar as ferramentas do pensamento criativo, sendo às vezes complexo distinguir se as obras resultantes estão feitas por uma máquina ou um humano. São novos campos desta matéria que contribuem a actualização da competência relacionada com a consciência e expressão cultural (CCEC). Reconhecer quando estamos ante um «sistema inteligente» e as limitações destes ajudará num futuro a discriminar entre o importante e o accesorio na nossa formação (blocos 1 e 2), e a eleger entre diferentes estudos e profissões emergentes relacionados com a inteligência artificial (sentido da iniciativa e espírito emprendedor, CSIEE).

Objectivos

Conteúdos

Critérios de avaliação

Standard de aprendizagem

Competências

chave

Bloco 1. Que é a inteligência artificial

• a

• b

• e

• h

• l

• B1.1. Que é a inteligência artificial?

• B1.2. Inteligência natural face a inteligência artificial.

• B1.3. História da inteligência artificial.

• B1.4. Inteligência artificial forte face a inteligência artificial fraca.

• B1.1. Conhecer a origem da IA, a que campo de conhecimento pertence, a sua vinculação com a inteligência humana e animal, e os dois principais enfoques da actual.

• IIAB1.1.1. Define o significado de inteligência artificial e sabe diferenciar da inteligência natural.

• CCL

• IIAB1.1.2. Identifica o campo da inteligência artificial dentro do campo de conhecimento adequado (ciências da computação).

• IIAB1.1.3. Conhece a diferença entre a inteligência artificial forte e fraca.

• d

• I

• n

• B1.5. Elementos de um sistema inteligente

• B1.6. Contornas reais, simuladas e virtuais

• B1.7. Blocos básicos de um sistema de IA (percepção, representação, razoamento, aprendizagem e actuação).

• B1.2. Conhecer os componentes básicos de um sistema de IA, percebendo que está situado numa contorna com a qual interactúa, e que a complexidade dos diferentes blocos pode variar.

• IIAB1.2.1. Identifica os elementos básicos de um sistema inteligente.

• CAA

• CSIEE

• IIAB1.2.2. Distingue e define os diferentes tipos de contornas em que pode estar situado um sistema inteligente.

• a

• d

• i

• B1.8. Campos de aplicação da inteligência artificial.

• B1.3. Conhecer os principais campos de aplicação real da IA (IA médica, robótica inteligente, contornas inteligentes: smart building, smart city, smart factory; sistemas de recomendação, videoxogos, chatbots, etc.) e identificar os blocos básicos de um sistema inteligente em casos de uso concretos.

• IIAB1.3.1. Reconhece quando um sistema aplicado está baseado em IA ou não.

• CD

• CAA

• CCEC

• IIAB1.3.2. Identifica os blocos básicos de um sistema inteligente em exemplos concretos de sistemas de IA em funcionamento.

Bloco 2. Áreas básicas da IA

• c

• f

• g

• B2.1. Percepção e actuação em IA.

• B2.2. Sensorización contra percepção.

• B2.3. Sensores e actuadores básicos (distância, orientação, luz, cor, motores, rodas, braços).

• B2.4. Sensores e percepção no âmbito da IA (câmaras e visão artificial, microfones e reconhecimento da fala, telas e interacção táctil).

• B2.5. Actuadores e acções no âmbito da IA (altofalantes e produção de fala, rodas ou patas e navegação, braços ou mãos e manipulação, telas e outros interfaces virtuais).

• B2.6. Interacção humano-máquina.

• B2.1. Distinguir sensorización e percepção, conhecer os sensores e actuadores mais relevantes na IA, conhecer a relevo da interacção humano-máquina. Saber utilizar sensores e actuadores reais no âmbito da IA.

• IIAB2.1.1. Compreende a relevo dos sensores e actuadores nos sistemas de IA, tanto reais como virtuais.

• CD

• CSIEE

• IIAB2.1.2. Distingue os sensores e actuadores próprios dos sistemas inteligentes e por que proporcionam informação de maior complexidade.

• IIAB2.1.3. Conhece a relevo da interacção humano-máquina na Inteligência Artificial e compreende que todo sistema inteligente deve estar adaptado às necessidades do público a que vai dirigido.

• c

• f

• g

• B2.7. Aprendizagem automática.

• B2.8. Conceitos básicos: preparação dos dados, aprendizagem dos modelos e análise dos resultados.

• B2.9. Supervisionado (classificação e regressão).

• B2.10. Não supervisionado (agrupamento).

• B2.11. Por reforço (q-learning).

• B2.2. Conhecer os fundamentos da aprendizagem automática, programação baseada nos dados, tratamento dos dados (conjuntos de treino e teste), tipos de modelos básicos (redes neuronais), análise de resultados. Saber utilizar ferramentas básicas de aprendizagem supervisionado de modelos, e alcançar um ajuste de parâmetros apropriado.

• IIAB2.2.1. Conhece que é a aprendizagem automática e os seus fundamentos.

• CMCCT

• CSIEE

• IIAB2.2.2. Selecciona correctamente os dados para realizar o ajuste de um modelo.

• IIAB2.2.3. Utiliza adequadamente ferramentas de aprendizagem supervisionada de modelos e alcança analisar os resultados com rigor, compreendendo os factores que influenciam a aprendizagem.

• IIAB2.2.4. Diferença a aprendizagem supervisionada da não supervisionada.

• c

• f

• g

• m

• B2.12. Representação e razoamento.

• B2.13. Representação do conhecimento.

• B2.14. Mapas topolóxicos e métricos.

• B2.15. Grafos e árvores de decisão.

• B2.16. Procura.

• B2.17. Razoamento probabilístico.

• B2.3. Compreender como se representa computacionalmente o conhecimento a partir das percepções, e como esta representação pode ser utilizada para os processos de razoamento. Implementar programas que resolvam problemas singelos sobre árvores e grafos, utilizando algoritmos de busca singelos.

• IIAB2.3.1. Compreende como se representam computacionalmente os dados e como se utiliza esta representação nos processos de razoamento.

• CMCC

• CAA

• IIAB2.3.2. Desenha árvores de decisão e grafos para resolver problemas singelos.

• c

• f

• g

• m

• B2.18. IA colectiva.

• B2.19. Comunicações e redes.

• B2.20. Agentes e sistemas multiaxentes.

• B2.4. Conhecer os sistemas básicos de comunicação entre sistemas inteligentes remotos (WIFI, 5G, Bluetooth), distinguir entre sistemas distribuídos e centralizados. Saber utilizar estes canais de comunicação para o envio de informação entre agentes, e como esta informação partilhada pode ajudar a resolver problemas de modo mais robusto.

• IIAB2.4.1. Conhece e emprega correctamente os sistemas básicos de comunicação mais empregados nos sistemas inteligentes.

• CD

Bloco 3. Impacto da IA

• a

• b

• e

• g

• B3.1. Ética da IA.

• B3.1. Conhecer as consequências sociais do uso da IA em níveis como: a igualdade de raça e género, o desemprego, a tomada de decisões morais e a influência e desafio da privacidade que tem sobre os utentes.

• IIAB3.1.1. Identifica as consequências sociais do uso da IA e compreende que uma consequência que inicialmente parece negativa, pode não sê-lo e vice-versa.

• CCL

• CSC

• CCEC

• a

• b

• c

• d

• e

• B3.2. Aspectos legais da IA.

• B3.2. Conhecer os envolvimentos legais do uso de sistemas autónomos e inteligentes.

• IIAB3.2.1. Compreende os envolvimentos legais do uso de sistemas inteligentes, e identifica os possíveis vazios legais que existem sobre a IA dada a sua curta existência.

• CAA

• CSC

• a

• b

• c

• p

• B3.3. Sustentabilidade.

• B3.3. Conhecer as consequências do crescimento de sistemas de IA na pegada do carbono, os resíduos informáticos e o uso de redes de comunicações.

• IIAB3.3.1. Define o significado de sustentabilidade e reconhece as consequências que traz o crescimento de sistemas de IA no relativo a este aspecto.

• CSC