La actividad más simple de la serie METIS, para 1º de ESO: una empresa publica que el 75 % del instituto prefiere bebidas energéticas, y solo preguntó a las ocho personas que salían del entrenamiento. Ocho filas, veinte filas, dos columnas de palabras y cinco preguntas para no volver a creerse un porcentaje.
Cuarta entrega de METIS: un tipo de gráfica nuevo para contar cuánta gente hay en cada grupo y un aviso que pregunta por qué están tan desiguales. Con un ejercicio completo de aula sobre sesgo de selección —una olimpiada de programación con datos calibrados a las cifras reales de participación femenina en Informática— y la paradoja de Simpson en los datos reales de Berkeley 1973, incluida la conclusión de los autores que casi siempre se cita mal.
Cuarta entrega de METIS: un tipo de gráfica nuevo para contar cuánta gente hay en cada grupo y un aviso que pregunta por qué están tan desiguales. Con un ejercicio completo de aula sobre sesgo de selección —una olimpiada de programación con datos calibrados a las cifras reales de participación femenina en Informática— y la paradoja de Simpson en los datos reales de Berkeley 1973, incluida la conclusión de los autores que casi siempre se cita mal.
Tercera entrega de METIS: gráficas con matplotlib desde un catálogo cerrado, y avisos que miden con números exactos cuánto deforma cada opción del eje. Con un ejercicio completo de aula sobre dos conjuntos de datos —el CO₂ real de Mauna Loa y horas de móvil frente a notas— donde el mismo truco de gráfica da resultados opuestos.
Segunda entrega de METIS: la herramienta pasa de detectar problemas a arreglarlos, con un registro de cambios que hace visible lo que se pierde, y genera la ficha de metadatos del archivo limpio. Con una práctica completa de principio a fin sobre datos del eclipse total del 2 de agosto de 2027 en Estepona.
Tutorial completo para montar METIS, una aplicación web que analiza un CSV y te explica qué hay dentro con un modelo de IA local. Con una regla de fondo: los números los calcula Python, la IA solo los explica. Incluye qué es la ciencia de datos y por qué curar los datos es la parte más importante del trabajo.
Primera versión de Trovador IA, el hermano de Eco donde la melodía la compone de verdad el modelo de lenguaje, nota a nota: qué le pide el código al modelo, qué pasó cuando solo componía 3 notas para tres líneas de texto, cómo se localizó el verde institucional real de la Junta de Andalucía para la interfaz, y la guía completa para instalarlo y arrancarlo desde cero, paso a paso.
Primera sesión de desarrollo de Eco, la herramienta que convierte un texto en una melodía corta sin ninguna IA de audio: cómo se reparten las tareas entre el modelo y el código, qué se reutilizó de Postal IA, un fallo real en el algoritmo de composición y cómo se instala y se prueba.
Cómo le hemos añadido a PINSAPIA la capacidad de leer PDFs escaneados o fotografiados, usando Tesseract y PyMuPDF, sin que el modelo de IA “adivine” nunca el contenido de una imagen
Esta entrada nace, otra vez, de dos sitios distintos a la vez. Por un lado, de una necesidad de clase muy concreta: adaptar unos mismos apuntes a varios niveles de dificultad sin tener que reescribirlos a mano cada vez, y …