Enseñar machine learning en el colegio: una comparativa honesta de las herramientas

El machine learning ha pasado de ser una curiosidad a algo que los alumnos usan todos los días. La mejor forma de entenderlo es entrenar un modelo uno mismo: reunir ejemplos, ver cómo aprende el modelo, descubrir dónde falla y corregirlo. Varias herramientas lo hacen posible en el aula. Se diferencian en los dispositivos que necesitan, en adónde van los datos de los alumnos y en lo que los alumnos se llevan al final.

Qué buscar en una herramienta para el aula

• Los dispositivos que ya tenéis. Comprar equipos nuevos para una sola unidad rara vez es una opción.
• Adónde van los datos de los alumnos. Las fotos de caras, las voces y la letra manuscrita son datos personales. Cuantos menos datos salgan del dispositivo, más fácil será la conversación con las familias y con tu delegado de protección de datos. Y cuando una herramienta es gratis, es justo preguntarse cómo se paga.
• Cuentas. Cada cuenta es algo que crear, recordar, restablecer y borrar.
• Funciona sin internet. Las redes de los centros bloquean, van lentas o se caen en el peor momento.
• Variedad. Las imágenes son un gran comienzo, pero los datos, el texto y el sonido muestran a los alumnos que el machine learning está en todas partes.
• Un resultado real. Un modelo que los alumnos pueden usar dentro de su propia app convierte un ejercicio en un proyecto.
• Clases ya preparadas. Los docentes necesitan materiales, no solo software.

Las herramientas, frente a frente

	MagicaLCore EDU	Teachable Machine	Machine Learning for Kids
Dispositivo	iPad con M1 o posterior	Ordenador con navegador	Ordenador con navegador
Tipos de modelo	Imagen, sonido, datos tabulares, texto, pose de la mano, acción de la mano	Imagen, sonido, pose del cuerpo	Texto, imágenes, números, sonidos
Dónde se entrena	En el iPad	En el navegador	Depende del proyecto: los proyectos de texto se entrenan en la nube
Cuentas de alumno	Ninguna	No hacen falta para entrenar	Cuentas de clase, o una prueba rápida sin cuenta
Funciona sin conexión	Sí	Se abre desde su web	Necesita conexión
Lo que crean los alumnos	Una app en Swift Playgrounds	Proyectos web	Proyectos de Scratch
Material didáctico	Guía del docente con seis ejercicios resueltos y rúbricas, cuaderno del alumno, guía de prueba	Clases creadas por otros docentes	Fichas y guías de proyectos

Teachable Machine

Un primer contacto estupendo. Funciona en el navegador, no hay que instalar nada y da resultados al instante con la webcam. Se limita a imágenes, sonidos y poses del cuerpo, y sus modelos están pensados para la web. Es un producto gratuito de Google: el entrenamiento puede quedarse en el navegador, pero guardar proyectos en la nube exige una cuenta de Google, algo que conviene contrastar con la política de tu centro. Genial para una primera clase, no tanto para una unidad que termina con apps creadas por los alumnos.

Machine Learning for Kids

Pensada para alumnos más pequeños y para Scratch. Abarca texto, imágenes, números y sonidos, y los docentes pueden crear cuentas de clase. Según sus propias páginas de ayuda, algunos tipos de proyecto, como los de texto, se entrenan y se guardan en la nube, mientras que otros se entrenan en el ordenador del alumno. Ideal si en tu centro se enseña con Scratch.

Lobe

A muchos docentes les gustaba Lobe, de Microsoft, para clasificar imágenes. Su aplicación de escritorio ya no está en desarrollo, así que no es una opción segura para una unidad nueva.

MagicaLCore EDU

Hecha para centros que enseñan con iPad:

• Funciona en los iPad que ya tiene el centro, con chip M1 o posterior e iPadOS 26.
• Privada por diseño. Las fotos, sonidos y datos de los alumnos se quedan en el iPad y nunca se suben para entrenar un modelo. No recoge datos personales, no muestra anuncios, no hace seguimiento y no tiene cuentas. Sus términos los acepta el centro, no los alumnos.
• Funciona sin conexión. El entrenamiento ocurre en el iPad, así que una red lenta nunca detiene una clase.
• Seis tipos de modelo, para que los alumnos vean el machine learning en imágenes, sonidos, datos, texto y gestos de la mano.
• Cabe en una clase. Pausa un entrenamiento cuando suene el timbre y sigue en la próxima clase desde el Historial.
• Del modelo a la app. Los alumnos exportan un .mlmodel y crean una app alrededor de él en Swift Playgrounds, en el mismo iPad. Puede ser incluso el corazón de un proyecto para el Swift Student Challenge.
• Una unidad completa. Una guía del docente con seis ejercicios resueltos, uno por tipo de modelo, cada uno con su rúbrica, además de un cuaderno del alumno y una guía de prueba, en 13 idiomas.
• Fácil de comprar. Pago único, sin suscripción, a través de Apple School Manager. Los centros que compran 20 licencias o más tienen un 50% de descuento.

Nuestra recomendación

Usa Teachable Machine para una primera toma de contacto de cinco minutos en cualquier ordenador. Elige Machine Learning for Kids si tus alumnos viven en Scratch. Si tu centro enseña con iPad y quieres que los alumnos entrenen modelos reales, que sus datos se queden en el dispositivo y que terminen con una app propia, prueba MagicaLCore EDU. Escríbenos desde el correo del centro y te enviaremos una prueba gratuita a través de TestFlight, junto con la guía de prueba y su primer ejercicio.