jocarsa | mediumseagreen

Procesamiento de contenido educativo en video

Lo que normalmente frena a un centro cuando quiere crecer sin perder control.

• Analizar 'playlists_videos.json' categoría '25/26'
• Priorizar player_client: android -> mweb -> tv -> web (con cookies si existen)
• Convertir subtítulos .vtt a texto sólido
• Registrar idiomas disponibles en .log si no se consigue nada
• Filtrar y ordenar los resultados del modelo Instruct por score 0..1
• Incluir `type:"video"` para vídeos (retrocompatible)
• Ignorar archivos que no cumplen patrón fuera de rangos definidos
• Construir el título estilo vídeo: 'YYYY MM DD HH MM SS <label>'
• Expandir playlists de YouTube y añadir mensajes/*.txt como playlist '🛈 Mensajes' por curso
• Guardar salida final en un formato determinado
• Procesar .txt extrayendo cuerpo e ignorando cabecera hasta la línea de guiones
• Generar notas para cada chunk usando Ollama API remota
• Sintetizar un único .md didáctico usando Ollama API remota
• Manejo opcional del fallback a idiomas no españoles y auto-captions
• Computar similitud entre los embeddings de topics y los videos

Automatización del Proceso Educativo en SaaS

Características destacadas

Lo esencial, explicado desde el beneficio.

Estudiantes y educadores de nivel medio superior y universitario

Si te reconoces aquí, esto está hecho para tu día a día.

Uso Casos

Situaciones reales donde se nota el cambio.

Gestión Eficaz del Contenido Educativo

Resultados prácticos para el centro y el equipo.

• Genera contenido didáctico a partir de transcripciones en línea sin la necesidad de intervención tradicional.
• Prioriza y selecciona automáticamente los idiomas disponibles para mejorar la accesibilidad del material educativo.
• Integra el análisis semántico para clasificar el contenido de vídeos y textos, facilitando su organización y búsqueda.
• Mezcla diferentes fuentes de aprendizaje como videos, textos y transcripciones para ofrecer una experiencia educativa personalizada.
• mejora la navegación a través del contenido estructurado en unidades y subunidades, mejorando la comprensión y retención del material.

Integración con Ollama y Embeddings

Permite la integración de modelos de embeddings para mejorar la precisión en la clasificación de temas. Es opcional pero recomendado.

• Instala ollama mediante pip: `pip install requests tqdm`
• Carga el modelo embedding: `ollama pull nomic-embed-text`
• Ejecuta Ollama en http://localhost:11434

Integrado y Robusto

Para decidir con tranquilidad.

• Análisis exhaustivo de subtítulos en español e idiomas alternativos
• Procesamiento automático y tradicional para mejorar la calidad del contenido educativo
• Generación de notas didácticas a través de API remota para una mejor comprensión
• Uso eficiente de logs y registros para diagnóstico y mejora sin interrupción al usuario

Transforma tu Contenido Educativo

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Frecuentes preguntas sobre software educativo

Respuestas rápidas a dudas habituales.

¿Qué es el software educativo jocarsa-mediumseagreen?

El software educativo jocarsa-mediumseagreen es una herramienta que automatiza la creación y organización de contenido didáctico a partir de videos y transcripciones, utilizando modelos de inteligencia artificial para extraer y sintetizar información relevante.

¿Cómo funciona el procesamiento del video?

El software lee los subtítulos de un video (si existen), o los genera si no se encuentran. Luego, convierte estos subtítulos a texto sólido, sin marcas temporales ni etiquetas, para asegurar una lectura coherente.

¿Cómo se procesan las transcripciones?

Las transcripciones de los videos son divididas en lotes y enviadas al modelo de IA. Este devuelve información relevante sobre los temas presentados en cada video, que luego es sintetizada en un formato didáctico.

¿Qué tipo de contenido se genera a partir del análisis?

Se generan notas y resúmenes didácticos a partir de la transcripción del video. Estos son utilizados para crear recursos educativos estructurados que pueden ser fácilmente integrados en el currículo.

¿Cómo se manejan los idiomas durante el proceso?

El software prioriza la obtención de subtítulos en español (es, es-ES, es-419). Si no están disponibles, usa otros idiomas disponibles para generar transcripciones automáticas y finalmente cae a un rescate global si nada funciona.