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00:00Enunciar resultados de aprendizaje es esencial en el diseño instruccional. En términos generales,
00:17existen metodologías muy bien conocidas para expresar correctamente resultados de aprendizaje.
00:23Dos de ellas ayudan a estructurarlos en términos de condiciones, audiencia, comportamiento y grado,
00:29y por otro lado, considerando especificidad de resultados, medición de los mismos,
00:35qué tan alcanzables y relevantes son éstos, y el tiempo para lograrlos.
00:40Los respectivos acrónimos de cada uno de los métodos anteriores son ABCD y SMART.
00:45Es tan importante plantear resultados de aprendizaje dentro de un diseño instruccional
00:50que con ellos se logran conjugar diferentes aspectos de la estrategia metodológica seleccionada,
00:55tales como la teoría de aprendizaje, las competencias a fomentar, los materiales
01:01instruccionales a emplear, las técnicas didácticas, etc. El problema con ellos,
01:06al igual que con la elaboración del diseño instruccional, el costo de la inversión de
01:10tiempo resulta alto. La automatización de su creación es parte esencial de la automatización
01:16de la creación de un diseño instruccional. Las redes neuronales artificiales convolutivas
01:21son una herramienta que ha sido aplicada al procesamiento del lenguaje natural. En particular,
01:27las redes neuronales artificiales con memoria de corto y largo plazo, LSTM por sus siglas en inglés,
01:33han demostrado ser apropiadas para este tipo de tareas. El tema mismo de la construcción de una
01:39LSTM es todo una industria. Por ejemplo, para el entrenamiento de la red neuronal se requiere
01:46conocer el preprocesamiento apropiado de los documentos, lo cual implica un análisis riguroso
01:52de métodos convenientes de codificación de textos, la consideración del contexto en que
01:57se encuentra una palabra empleada y métodos probabilísticos del tipo bayesiano inmersos
02:02implícitamente dentro de la red, etc. Gracias por su atención. Hasta la próxima.