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Sinapsis - T5 Ep.104 - Redes neuronales artificiales y procesamiento de lenguaje natural
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2/10/2024
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Enunciar resultados de aprendizaje es esencial en el diseño instruccional. En términos generales,
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existen metodologías muy bien conocidas para expresar correctamente resultados de aprendizaje.
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Dos de ellas ayudan a estructurarlos en términos de condiciones, audiencia, comportamiento y grado,
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y por otro lado, considerando especificidad de resultados, medición de los mismos,
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qué tan alcanzables y relevantes son éstos, y el tiempo para lograrlos.
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Los respectivos acrónimos de cada uno de los métodos anteriores son ABCD y SMART.
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Es tan importante plantear resultados de aprendizaje dentro de un diseño instruccional
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que con ellos se logran conjugar diferentes aspectos de la estrategia metodológica seleccionada,
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tales como la teoría de aprendizaje, las competencias a fomentar, los materiales
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instruccionales a emplear, las técnicas didácticas, etc. El problema con ellos,
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al igual que con la elaboración del diseño instruccional, el costo de la inversión de
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tiempo resulta alto. La automatización de su creación es parte esencial de la automatización
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de la creación de un diseño instruccional. Las redes neuronales artificiales convolutivas
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son una herramienta que ha sido aplicada al procesamiento del lenguaje natural. En particular,
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las redes neuronales artificiales con memoria de corto y largo plazo, LSTM por sus siglas en inglés,
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han demostrado ser apropiadas para este tipo de tareas. El tema mismo de la construcción de una
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LSTM es todo una industria. Por ejemplo, para el entrenamiento de la red neuronal se requiere
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conocer el preprocesamiento apropiado de los documentos, lo cual implica un análisis riguroso
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de métodos convenientes de codificación de textos, la consideración del contexto en que
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se encuentra una palabra empleada y métodos probabilísticos del tipo bayesiano inmersos
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implícitamente dentro de la red, etc. Gracias por su atención. Hasta la próxima.
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