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1. Desarrollar habilidades en Machine Learning: Capacitar a los estudiantes en la utilización y comprensión de modelos de Machine Learning para la identificación del grado de polinomios, asegurando que puedan aplicar estos conceptos para resolver problemas y analizar datos de manera efectiva.

2. Fomentar la evaluación colaborativa y el pensamiento crítico: Implementar una estructura de coevaluación mediante Padlet que permita a los estudiantes evaluar el trabajo de sus compañeros, promoviendo el desarrollo del pensamiento crítico, la habilidad para dar y recibir retroalimentación constructiva, y la capacidad de reflexionar sobre su propio aprendizaje.

3. Integrar la tecnología en el proceso de aprendizaje: Utilizar Padlet como herramienta digital para organizar la presentación y discusión de los proyectos de Machine Learning, facilitando la interacción, el intercambio de ideas y la visualización de los diferentes enfoques y soluciones adoptados por los estudiantes en la identificación del grado de polinomios.

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Tener en cuenta...

1. Comprensión Conceptual:

Demuestra una comprensión sólida de los conceptos de Machine Learning y polinomios.

Identifica correctamente los conceptos clave y los aplica de manera adecuada en la coevaluación.

2. Análisis Crítico:

Evalúa críticamente los métodos y resultados presentados por sus compañeros.

Proporciona un análisis detallado que identifica tanto fortalezas como áreas de mejora en el trabajo evaluado.

3. Retroalimentación Constructiva:

Ofrece comentarios específicos, constructivos y orientados a la mejora.

Incluye sugerencias prácticas para mejorar el trabajo evaluado.

4. Claridad y Coherencia:

Presenta sus evaluaciones y comentarios de manera clara y bien organizada.

Utiliza un lenguaje apropiado y preciso para comunicar sus ideas.

5. Interacción y Colaboración:

Participa activamente en la plataforma Padlet, interactuando con los trabajos de sus compañeros.

Fomenta la discusión constructiva a través de preguntas y comentarios que invitan a la reflexión y el diálogo.

6. Aplicación de Criterios de Evaluación:

Utiliza de manera efectiva la rúbrica o los criterios de evaluación proporcionados para realizar la coevaluación.

Justifica sus calificaciones o comentarios con base en los criterios establecidos.

7. Integridad y Respeto:

Mantiene un tono respetuoso y profesional en todos los comentarios y evaluaciones.

Demuestra integridad académica, evitando el favoritismo o la parcialidad en sus evaluaciones.

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¿Cuál de los siguientes enunciados mejor describe el concepto de aprendizaje supervisado en Machine Learning?

Justifica tu respuesta.

A) El algoritmo aprende sin etiquetas previas.

B) El algoritmo aprende de un conjunto de datos etiquetado.

C) El algoritmo se mejora mediante refuerzos positivos o negativos.

D) El algoritmo crea nuevas etiquetas por sí mismo.

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¿Qué es un polinomio?

A) Una expresión algebraica con una variable.

B) Una ecuación con dos o más términos.

C) Una expresión que incluye solo términos lineales.

D) Una expresión algebraica que consiste en variables y coeficientes.

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¿Cómo puede ayudar el Machine Learning en la identificación de grados de polinomios?

Describe el proceso que realizaste.

A) Predecir el grado sin analizar los términos.

B) Identificar patrones en grandes conjuntos de datos de polinomios.

C) Resolver polinomios automáticamente.

D) Eliminar todas las variables en la expresión.

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Al analizar un polinomio con Machine Learning, ¿qué significa si el modelo tiene una alta precisión?

A) El modelo es rápido.

B) El modelo identifica correctamente los grados de polinomios la mayoría de las veces.

C) El modelo puede predecir cualquier tipo de polinomio.

D) El modelo no necesita más entrenamiento.

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¿Qué aspecto considerarías más importante al coevaluar el trabajo de tu compañero en Padlet sobre ML aplicado a polinomios?

A) La complejidad del código.

B) La precisión en la identificación del grado del polinomio.

C) La estética de la presentación en Padlet.

D) La cantidad de términos en el polinomio.

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Si un modelo de ML identifica incorrectamente el grado de un polinomio, ¿qué paso debería seguirse para mejorar el modelo?

A) Ignorar el error.

B) Reentrenar el modelo con más datos.

C) Cambiar el polinomio.

D) Eliminar el modelo y empezar de nuevo.

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¿Cuál es una técnica efectiva para mejorar la precisión de un modelo de ML en la identificación del grado de polinomios?

A) Aumentar el número de variables en los polinomios.

B) Utilizar un conjunto de datos más diverso para el entrenamiento.

C) Aplicar el mismo modelo repetidamente.

D) Reducir el número de polinomios en el conjunto de datos.

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¿Cómo puede contribuir la discusión en Padlet a mejorar tu comprensión del uso de ML para identificar grados de polinomios?

A) Permitiendo ver diferentes enfoques y soluciones.

B) Reduciendo la necesidad de entender ML.

C) Ofreciendo una plataforma para compartir solo resultados correctos.

D) Limitando la interacción solo a comentarios positivos.

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¿Qué tipo de retroalimentación es más valiosa al coevaluar en Padlet?

A) Comentarios generales sin relación con el contenido.

B) Retroalimentación específica, constructiva y basada en ejemplos concretos.

C) Solo elogios, independientemente de la calidad del trabajo. D) Críticas negativas sin sugerencias de mejora.

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Aplicación Práctica de ML en Matemáticas:

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Aplicación Práctica de ML en Matemáticas:

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¿De qué manera el aprendizaje del uso de ML para identificar grados de polinomios puede aplicarse?

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Adjunta un proyecto que realizaste con Teachable machine con relación a la identificación de polinomios

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Comparte imágenes de entrenamiento de ML y comenta a que grado pertenece.