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Generación de música con IA

Canciones para enseñar

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La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que aprendemos y enseñamos, extendiendo su influencia incluso al mundo de la música. En este artículo, exploraremos cómo la IA no solo está ayudando a crear canciones, sino que también nos sirve para componer temas que tienen un propósito educativo.

Veremos algunas canciones que tratan temas de filosofía, de matemáticas o de física. Estas canciones no son sólo melodías agradables, sino herramientas de aprendizaje diseñadas para hacer que conceptos complejos sean más accesibles y atractivos.

La música y las canciones pueden ser herramientas poderosas para enseñar conceptos de matemáticas y física por varias razones:

  1. Memorización a través del ritmo y la repetición: Las canciones suelen tener estructuras repetitivas y ritmos pegajosos que facilitan la memorización de fórmulas, reglas y conceptos. Por ejemplo, canciones que incluyen tablas de multiplicar o fórmulas físicas pueden ayudar a los estudiantes a recordarlas con mayor facilidad.
  2. Asociación conceptual: Los conceptos abstractos de matemáticas y física pueden asociarse con melodías o letras que los simplifican. Por ejemplo, una canción sobre la segunda ley de Newton podría incluir versos que expliquen la relación entre fuerza, masa y aceleración de una manera más accesible y comprensible.
  3. Engagement y motivación: La música es intrínsecamente motivadora. Los estudiantes a menudo encuentran más agradable aprender mediante canciones, lo que aumenta su participación y reduce la ansiedad que a veces generan las materias como las matemáticas y la física.
  4. Desarrollo de patrones: La música y las matemáticas están intrínsecamente relacionadas a través de patrones y estructuras. Enseñar conceptos matemáticos como fracciones, simetría, proporciones, o secuencias a través de la música puede hacer que estos patrones sean más visibles y comprensibles para los estudiantes.
  5. Aplicación en problemas reales: Las canciones pueden ser utilizadas para contextualizar problemas de física y matemáticas en situaciones cotidianas. Por ejemplo, una canción sobre la gravedad puede relacionar el concepto con actividades diarias como saltar o dejar caer objetos, ayudando a los estudiantes a comprender mejor cómo se aplica la física en el mundo real.
  6. Multisensorialidad: Aprender a través de la música involucra varios sentidos: auditivo (escuchar), visual (leer letras, ver diagramas asociados), y kinestésico (si se acompaña de movimientos). Este enfoque multisensorial puede reforzar el aprendizaje, especialmente para aquellos estudiantes que aprenden mejor a través de estímulos variados.
  7. Aprendizaje colaborativo: Las canciones suelen ser una actividad grupal, lo que fomenta el aprendizaje colaborativo. Los estudiantes pueden trabajar juntos para interpretar, cantar o incluso crear canciones que reflejen los conceptos matemáticos o físicos, lo que refuerza su comprensión a través de la enseñanza mutua.

Aquí tienes algunas ideas de playlists creadas con IA que podrían ser útiles para distintas materias académicas. Estas listas están diseñadas para ayudar a estudiantes a aprender de manera entretenida y efectiva, utilizando canciones que podrían incluir letras educativas, ritmos que faciliten la memorización, y música que potencie el enfoque.

Matemáticas

Playlist de canciones para matemáticas

Filosofía

Playlist de canciones sobre fisolosfía

Las nuevas tecnologías hacen posible esta fascinante fusión de música y educación, al mismo tiempo que representa un gran desafío para la comunidad educativa que transformará la enseñanza en el futuro.

¿Cómo podemos aprovechar la tecnología para generar material educativo atractivo y diferente?

La IA que sueña poesía con imágenes sintéticas

1 respuesta

Desque que aparecieron los grandes modelos de tipo GPT-3, asistimos a una revolución en la generación de contenidos sintéticos. La aceleración del proceso creativo y la exploración de nuevas formas de arte ya es una realidad. Amenaza para algunos, oportunidad para otros, lo que está claro es que esta nueva herramienta cognitiva ha venido para quedarse.

Anteriormente vimos como generar retratos de Lorca, o como generar una historia con openai. Incluso probamos como escribir un pequeño ensayo sobre el metaverso. Vamos a experimentar con la generación de imágenes sintéticas para evaluar su aplicación para ilustrar poemas usando como entrada el texto de cada verso junto con alguna indicación del estilo de las imágenes a generar.

NOCHE DEL AMOR INSOMNE

(Federico García Lorca)

Noche arriba los dos con luna llena,
yo me puse a llorar y tú reías.
Tu desdén era un dios, las quejas mías
momentos y palomas en cadena.

Noche abajo los dos. Cristal de pena,
llorabas tú por hondas lejanías.
Mi dolor era un grupo de agonías
sobre tu débil corazón de arena.

La aurora nos unió sobre la cama,
las bocas puestas sobre el chorro helado
de una sangre sin fin que se derrama.

Y el sol entró por el balcón cerrado
y el coral de la vida abrió su rama
sobre mi corazón amortajado.

Retratos de Lorca sintetizados digitalmente

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Retrato de Federico García Lorca

El arte siempre ha estado muy ligado a la tecnología del momento influyendo en las artes plásticas. El arte en la prehistoria ha perdurado hasta nuestros días en los dibujos y marcas realizados en cuevas. Las matemáticas influyeron en la creación de pinturas con perspectiva durante El Renacimiento y desde que se inventó la fotografía, de nuevo, la pintura, con el impresionismo se reinventó mostrando nuevas formas de mostrar la realidad.

Ahora, con la aparición de los grandes modelos de Inteligencia Artificial, quizás nos toque volver a vivir un nuevo movimiento creativo, en el que los contenido sintéticos se mezclan con las ideas creativas de los artistas, en el que la técnica se libera de las limitaciones que impone el hecho de dominar una serie de destrezas que no todo el mundo puede o ha podido desarrollar.

Ya no es necesario saber dibujar para iniciarse en el proceso creativo. Las ideas pueden hacerse realidad en cuestión de segundos, utilizando las herramientas que hoy están a disposición de todos. Open AI, Dall-e 2, Stable Diffusion y muchos otros que surgirán en los próximos meses o incluso semanas, viendo al ritmo que están proliferando.

Veamos el resultado aplicado a la generación de retratos del poeta con más influencia y popularidad de la literatura española del siglo XX, Federico García Lorca.

Todos estos retratos han sido generados por el modelo de Inteligencia Artificial Stable Diffusion utilizando el siguiente prompt:

prompt = «portrait Anime Federico García Lorca cute-fine-face, pretty face, realistic shaded Perfect face, fine details. realistic shaded lighting by Ilya Kuvshinov Giuseppe Dangelico Pino and Michael Garmash and Rob Rey, IAMAG premiere, aaaa achievement collection, elegant freckles, fabulous machine»

Texto utilizado para generar los retratos de Lorca con el modelo Stable Diffusion
Federico García Lorca (Imagen generado artificialmente con el modelo Stable Diffusion)

Como habrás podido ver, no todas las imágenes tienen un parecido con el poeta granadino, pero sí que todas ellas tienen una serie de rasgos característicos, el pelo oscuro y las cejas abundantes. Tengamos en cuenta que estas imágenes no existían antes de ejecutar el modelo.

Las hemos creado a partir de un texto con el que expresamos que queremos un retrato del también dramaturgo Federico, siguiendo un estilo pictórico determinado (Picasso, Anime, Digital Art, impresionismo romántico…). En pocos minutos podemos generar decenas de imágenes para seleccionar las que se adapten mejor a lo que estemos buscando para luego afinar mejor nuestra idea o proyecto.

Esto es, sencillamente, espectacular.