viernes 08 noviembre 2024
- se empieza hoy
- se entrega en la última clase del semestre, hasta las 1pm, vía GitHub, en tu fork
- si hay un commit posterior, no se tomará en cuenta
- el proyecto es en grupos de 2 o 3 personas
- el proyecto se hace con la tecnología que ustedes quieran
- el proyecto se presenta en clases, mostrando los contenidos de la entrega en GitHub
- el proyecto es sobre lo que hemos visto en clases, posibles formatos conversados en clase:
- tutoriales y adaptaciones de Teachable Machine
- expansiones de obra de artistas como Andreas Refsgaard
- contribuciones al proyecto ml5.js
- etc :)
el trabajo tiene nota máxima 7.0, tienen 1 punto base más estos 6 puntos evaluados, 1 punto por cada uno:
- 1 punto por aspectos formales: subir los archivos indicados en la carpeta correcta con los nombres correctos, sin errores de sintaxis, sin errores de ortografía y redacción, con bibliografía de referentes, tutoriales y código usado incluyendo sus versiones.
- 1 punto por instrucciones de uso en lenguaje MarkDown en tu archivo README.md sobre el funcionamiento de tu proyecto y tu investigación, para un público no experto en inteligencia artificial.
- 1 punto por orden y comentarios del código, incluyendo la distinción entre código que importas o citas, y tus propios avances y propuestas.
- 1 punto por documentación multimedia de tu proyecto, incluyendo imágenes, videos, capturas de pantalla y lo necesario para entender lo que hiciste.
- 1 punto por texto de conclusiones sobre tu trabajo e investigación, incluyendo comentarios sobre ética, callejones sin salida a los que llegaste y la manera en que se repartieron el trabajo.
- 1 punto por la presentación oral, por el cuidado en la propuesta de su discurso, porque toda la gente del grupo llegue y presente alguna sección de la presentación.
la pauta es:
- 1.0 si el aspecto está realizado impecablemente
- 0.7 si tiene errores menores
- 0.5 si está incompleto o tiene errores mayores
- 0.3 por el intento
- 0.0 por la ausencia
- subir a tu carpeta, desde ahora en adelante, proceso progresivo del proyecto.
- variables y archivos sin espacios, en camelCase o notación camello
- los comentarios se escriben en la línea de arriba del código
- los comentarios se escriben en español
- la entrega se puede concentrar en un README.md por equipo, siempre y cuando el resto del equipo incluya enlaces al perfil de ese colega, del estilo
mi equipo de trabajo es <https://github.com/NOMBRE> y <<https://github.com/NOMBRE>>, entregamos en el repositorio en este enlace <https://github.com/disenoUChile/audiv027-2024-1/estudiantes/NOMBRE/clase-06>.