Diario por voz con SpeechRecognition, Cloudflare Workers y Gemini: ordena bloqueos, ánimo y medicación para la consulta del neurólogo. Prueba técnica.
El Entrenador de Voz es un experimento educativo de MonteSTeam que mide el volumen de la voz con Web Audio y premia a quien mantiene la intensidad durante tres segundos. La Gata Montesa enseña al Lince de la Noche a decir sus frases de héroe con fuerza, y la voz nunca sale del móvil. Incluye el Worker de Cloudflare con Gemini y una primera idea de Aprendizaje-Servicio.
Una web app que fotografía un prospecto, una carta o una factura y la explica con Gemini en lenguaje sencillo y en voz alta. Prueba técnica para mayores.
Chatbot con voz con Gemini y Cloudflare Workers: un botón, tres voces y cuentos para probar con personas con Parkinson.
El Ojo del Lince es un experimento educativo de MonteSTeam que utiliza inteligencia artificial y Gemini para reconocer imágenes tomadas con el móvil. Descubre cómo funciona la aplicación, el papel de Cloudflare Workers, el procesamiento de imágenes y los retos de privacidad al utilizar IA multimodal en el aula.
Chisme 03 del Lince: monta tu propio backend gratis con Cloudflare Workers y la API de Gemini para tener control total sobre el modelo de IA de tu chatbot.
Chisme 02 del Lince: Gata Montesa, un chatbot de IA hecho con Puter.js y Claude. Aprende a crear el tuyo, sus límites y por qué una IA puede equivocarse.
Experimento de evaluación de robustez semántica y pérdida de significado mediante traducción encadenada (ida y vuelta) con LLM local (Qwen en LM Studio). Enmarcado en la iniciativa MonteSTEAM y el modelo AIDARAC del IES Monterroso, el alumnado somete oraciones literales, refranes y frases con doble sentido a viajes de traducción directa y en cascada (Español → Inglés → Francés → Español) para auditar dónde y por qué se roment las metáforas o el lenguaje figurado.
Adaptación interactiva del Test de Turing para juego individual en el aula, dentro de los marcos MonteSTEAM y AIDARAC del IES Monterroso. Cada estudiante interactúa desde su propia pantalla evaluando textos humanos reales (cargados mediante archivo .txt o catálogo base) frente a textos redactados por un LLM local (Qwen en LM Studio). La aplicación ofrece retroalimentación inmediata respuesta a respuesta, calcula el porcentaje individual de acierto y determina al final de la partida si el alumno ha ganado al modelo o si ha sido engañado por la IA.
Explora cómo generan texto los modelos de lenguaje en «El adivino de la siguiente palabra», una aplicación interactiva del Proyecto PINSAPIA (Línea Lamarr) desarrollada en el IES Monterroso dentro de los marcos MonteSTEAM y AIDARAC. Mediante peticiones autorregresivas (max_tokens=1 y logprobs) sobre FastAPI en el puerto 8084, el alumnado visualiza paso a paso el ranking de probabilidad de las palabras candidatas, comprendiendo en directo el origen real de la temperatura, la creatividad y las alucinaciones en los LLM.