ESCUELA 44 ROCHA - 6A

PROYECTO: ERUDIA

Probamos el Estudiante Digital

¿Qué observas al hacer clic en la bandera verde?
¿Qué rol cumple el personaje?
¿Qué sucede cuando interactúas con el personaje?
¿Qué es necesario hacer para que responda tus preguntas?

RESPONDE LAS PREGUNTAS

💬 Foro de Reflexión - Etapa 1

Responde las siguientes preguntas sobre el estudiante digital. Luego podrás descargar una imagen con tus respuestas.

1️⃣ ¿Cómo funciona este estudiante digital?

2️⃣ ¿De qué manera le realiza una pregunta?

3️⃣ ¿Qué sucede si escriben mal la pregunta?

4️⃣ ¿Qué sucede si escriben una pregunta similar?

5️⃣ ¿Cómo es posible que el programa muestre la respuesta correcta al pedido del usuario?

💡 Consejo: Guarda la imagen para subirla al Foro de Evidencias en CREA.

SUBE TUS RESPUESTAS

AFIANZA TUS CONOCIMIENTOS

ERUDIA ETAPA 2

💡 Desafío:
Entrenar al Estudiante Digital para que “aprenda” preguntas escritas de
distintas maneras.

Iowa

LearningML — Semana 2 (ErudIA)

Guía paso a paso para entrenar el modelo de texto y descargar el.json

Sigue estos pasos en la plataforma LearningML para crear el modelo que luego integrarás en Scratch (Etapa 3).

Elegir "Reconocer textos" en la página principal de LearningML.
Crear las categorías (etiquetas) : una por cada palabra clave o título del párrafo.
Cargar ejemplos : por cada categoría, agrega al menos 5 preguntas (3 para entrenar + 2 para probar).
Entrenar el modelo (botón "Aprender" / "Entrenar").
Probar con frases distintas y verificar el porcentaje que aparece junto a la categoría.
Descargar y guardar el modelo ( .json) — será necesario en la Etapa 3.

Ejemplo de carga por categoría (haga clic para ver)

Palabra clave: Cine en el pasado

¿Cómo eran las películas antiguas?
¿Qué características tenían las películas de antes?
¿En qué se diferenciaban las películas actuales y las del pasado?
¿Cómo eran las películas en el pasado?
¿Cómo solían ser las películas en tiempos anteriores?

(Repetir esto para cada categoría/pregunta del texto.)

Consejos prácticos

No mezcles categorías: cada pregunta debe pertenecer claramente a una sola etiqueta.
Si el modelo falla, agregue más ejemplos parecidos a los que dieron error.
Si hay pocas categorías, interprete los porcentajes con mayor tolerancia (ej. 3 categorías → >33% confiable).
Guarda frecuentemente el proyecto y descarga el .jsonal final.