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00:00:00,000 --> 00:00:04,000
Hola, buenas. Mi nombre es María Isabel Pareja Moreno

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00:00:04,000 --> 00:00:09,000
y este es el proyecto que he generado para el curso de Inteligencia Artificial

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00:00:09,000 --> 00:00:15,000
con la herramienta de LML para el área de inglés en cuarto de primaria

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00:00:15,000 --> 00:00:17,000
para centros bilingües.

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00:00:17,000 --> 00:00:22,000
El tema que he escogido es para trabajar el elemento discursivo

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00:00:22,000 --> 00:00:25,000
de descripción de objetos, lugares y personas

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00:00:25,000 --> 00:00:29,000
y lo he llamado We Describe Our World.

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00:00:30,000 --> 00:00:33,000
Para ello, en la fase de entrenamiento,

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00:00:33,000 --> 00:00:38,000
hemos diseñado tres etiquetas, una sería para lugares,

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00:00:38,000 --> 00:00:40,000
otra para personas y otra para objetos.

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00:00:40,000 --> 00:00:43,000
Se les pediría a los niños que generaran frases

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00:00:43,000 --> 00:00:45,000
más o menos correctas, sencillas,

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00:00:45,000 --> 00:00:48,000
para crear los datasets de cada una de las etiquetas.

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00:00:48,000 --> 00:00:55,000
Una vez hechas el modelo, nos iríamos a la fase de aprender,

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00:00:55,000 --> 00:01:02,000
elegiríamos el idioma inglés y le daríamos al botón para generar el algoritmo,

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00:01:02,000 --> 00:01:05,000
aprender a reconocer textos.

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00:01:05,000 --> 00:01:11,000
Y en un tercer momento iríamos a la parte de probar.

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00:01:11,000 --> 00:01:18,000
En una primera fase, lo que haríamos aquí sería seguir haciendo frases

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00:01:18,000 --> 00:01:23,000
que nos proporcionaran la información de cómo está funcionando

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00:01:23,000 --> 00:01:25,000
el modelo que hemos creado.

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00:01:25,000 --> 00:01:30,000
Es decir, descripciones sencillas que correspondieran a lugares,

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00:01:30,000 --> 00:01:32,000
personas y objetos.

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00:01:32,000 --> 00:01:35,000
Y ver qué grado de fiabilidad nos darían.

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00:01:35,000 --> 00:01:40,000
Y en un segundo momento, para crear debate en la clase,

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00:01:40,000 --> 00:01:44,000
podríamos poner, como aquí estoy enseñando, frases

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00:01:44,000 --> 00:01:48,000
que en principio estarían bien construidas gramaticalmente

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00:01:48,000 --> 00:01:50,000
pero no tendrían sentido.

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00:01:50,000 --> 00:01:52,000
Por ejemplo, the house is over the sofa.

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00:01:52,000 --> 00:01:59,000
Entonces, en este caso, podríamos ver que sí que la máquina

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00:01:59,000 --> 00:02:03,000
ha considerado que sería una frase que tendría relación con lugares,

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00:02:03,000 --> 00:02:06,000
sin embargo, la frase está mal construida.

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00:02:06,000 --> 00:02:08,000
¿Para qué quiero hacer esto?

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00:02:08,000 --> 00:02:11,000
Lo que quiero es provocar el debate en clase

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00:02:11,000 --> 00:02:16,000
para que los alumnos consigan diferenciar

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00:02:16,000 --> 00:02:19,000
cómo estas herramientas nos pueden ayudar

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00:02:19,000 --> 00:02:22,000
para mejorar nuestro aprendizaje en un primer momento,

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00:02:22,000 --> 00:02:26,000
ya que podemos entrenar y probar frases a ver si están bien construidas,

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00:02:26,000 --> 00:02:29,000
pero que no son totalmente fiables,

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00:02:29,000 --> 00:02:32,000
sino que son como una película de cine

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00:02:32,000 --> 00:02:35,000
que una vez que tú ya has visto la película,

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00:02:35,000 --> 00:02:37,000
sabes que eso no ha sido real.

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00:02:37,000 --> 00:02:43,000
Y se podrían también hacer más actividades a partir de aquí.

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00:02:44,000 --> 00:02:48,000
Lo que quería era demostrar cómo hacer la parte de entrenamiento.

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00:02:48,000 --> 00:02:54,000
Por un lado, como ventaja de uso del ML sería ayudar a fomentar

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00:02:54,000 --> 00:02:59,000
a que los niños utilicen este modelo para generar sus propias frases

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00:02:59,000 --> 00:03:03,000
y que vean que son correctas y que las puedan configurar

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00:03:03,000 --> 00:03:05,000
y confirmar que son correctas.

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00:03:05,000 --> 00:03:09,000
Y por otro lado, que vean cómo se hacen frases incorrectas

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00:03:09,000 --> 00:03:13,000
y que la máquina no detecta esos errores.

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00:03:13,000 --> 00:03:16,000
Y espero que os guste. Muchas gracias.