Comprobaciones inicial y final

English · Guía de facilitación · Enseñar este taller

Responde individualmente, con frases cortas. No necesitas código. Las preguntas también están en los cuadernos 00 y 12.

Entrada · 3 minutos

X.shape == (20, 8, 8).

1. Da dos interpretaciones de sus ejes.
2. Predice X[:, 3, 4].shape. Nombra el eje restante en cada interpretación.
3. ¿Qué evidencia distinguiría imágenes independientes de fotogramas de video?

Salida · 5 minutos

X.shape == (6, 4, 3, 8, 8): plantas, visitas, canales, filas, columnas.

Dedica unos tres minutos a 1–3 y dos minutos a 4.

1. Predice X[:, -1, 1].shape. Nombra sus ejes.
2. Predice X.mean(axis=1).shape. Nombra sus ejes.
3. ¿Qué podría ocultar promediar visitas? Propón una prueba de esa pérdida.
4. Un modelo de Tucker comprime el modo de visitas de longitud 4 a rango 2. Tras reconstruir, ¿el eje de visitas tiene longitud 2 o 4? Explica por qué recuperar la forma no garantiza conservar cada señal breve de enfermedad.

Clave y rúbrica · revelar después de recoger respuestas

Entrada: (imágenes, filas, columnas) o (tiempo, filas, columnas) son válidas. La selección tiene forma (20,): un píxel a través de imágenes o del tiempo. Los registros de adquisición, marcas de tiempo e identificadores establecen el significado; la forma por sí sola no basta.

Salida: la selección tiene forma (6, 8, 8): plantas, filas, columnas; última visita y canal 1. La media tiene forma (6, 3, 8, 8): plantas, canales, filas, columnas. Promediar puede ocultar una señal breve de enfermedad o una tendencia. Compara la secuencia con su promedio usando un evento conocido o una prueba de detección. También valen otras pruebas concretas y justificadas.

Transferencia (pregunta 4): el eje de visitas reconstruido tiene longitud 4. El factor de visitas tiene forma (4, 2) y expande el modo de longitud 2 del núcleo a cuatro visitas. La compresión puede descartar variación fuera del subespacio retenido, incluida una señal breve de enfermedad. Recuperar la forma no recupera todos los valores.

Puntúa cada dimensión: 0 (ausente/incorrecta), 1 (parcial) o 2 (correcta y explicada). Puntúa las tres dimensiones siguientes por separado en entrada y salida, cada una sobre 6. Registra la pregunta 4 como una puntuación de transferencia aparte, sobre 2; no tiene equivalente en la entrada.

Dimensión	Evidencia de entrada	Evidencia de salida
Significado	Dos interpretaciones con todos los ejes	Ejes restantes de ambos resultados
Forma	Forma de la selección y explicación	Ambas formas de salida y explicación
Evidencia	Metadatos que distinguen lote de tiempo	Una pérdida concreta y una prueba que la detecte

Si significado o forma recibe 0–1, repasa el corte del cuaderno 01. Si evidencia recibe 0–1, usa la actividad grupal 02.

En transferencia, asigna 0 si la longitud es incorrecta o falta, 1 si responde 4 con una explicación incompleta, y 2 si responde 4 y explica tanto la expansión mediante el factor como la posible pérdida de señal. Con 0–1, repasa las formas del núcleo y los factores en el cuaderno 10. Si las cuatro dimensiones reciben 2, asigna una tarea según sus intereses. La diferencia de puntuaciones no mide el impacto causal del taller.

Comprobaciones durante las secciones

Usa el último minuto de las actividades esenciales de los cuadernos 03 y 06 para estas comprobaciones individuales, sin consultar soluciones. Sustituyen parte del tiempo de explicar/comprobar de la actividad; no agregan preguntas ni tiempo al cierre de cinco minutos. Recoge el primer intento antes de conversar o revelar la clave.

Cuaderno	Pregunta individual
03 · Broadcasting	X.shape == (3, 2) y desplazamientos por muestra b.shape == (3,). ¿Funciona X - b? Escribe la expresión corregida y la forma de salida. Explica en qué eje se repiten los valores.
06 · Contracción	S.shape == (2, 3, 4) significa lote, tiempo, característica; w.shape == (4,). Escribe un einsum que conserve lote y tiempo. Indica la forma y el índice contraído. ¿Qué cambia con 'ntf,f->n'?

Clave y siguiente paso docente · revelar después de recoger respuestas

Comprobación	Evidencia para 2 puntos	Si falta evidencia, repasar
Broadcasting	X - b falla: las longitudes finales 2 y 3 son incompatibles. X - b[:, None] tiene forma (3, 2); un desplazamiento por muestra se repite por las columnas de características.	Alinear (3, 2) y (3, 1) en papel, nombrar muestra y característica, y reintentar con otras dimensiones.
Contracción	np.einsum('ntf,f->nt', S, w) da (2, 3) y suma f. 'ntf,f->n' también suma el tiempo t y da (2,).	Tachar los índices ausentes de la salida, nombrar la información que elimina cada reducción y probar otra firma de salida.

Registra cada comprobación por separado: 0 = operación ausente o incorrecta; 1 = operación correcta con una explicación incompleta de forma o ejes; 2 = toda la evidencia de la tabla. Usa 0–1 para elegir el repaso y después solicita otro intento individual. Mantén estas puntuaciones formativas separadas de la comparación entre entrada y salida.