A continuación presentó la mesas redondas titulada prácticas
inspiradoras sobre accesibilidad web en la unef.
Esta mesa redonda está formada por Marta Vázquez,
González, perteneciente a intecca
UNED, Ángel manceba Muñoz perteneciente a median,
Sarah Osuna acero perteneciente a la Facultad de Educación,
unef y Alejandro Rodríguez a escaso, perteneciente a la exili,
y Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática,
y la UNED, en primer lugar,
va a intervenir Marta Vázquez González.
Marta Vasquez voluntades, es ingeniera Superior en Ingeniería,
Informática por la Universidad de o Diego
y forma parte del grupo humano de intecca un mes; marta pico el sami
o de la accesibilidad a obras en 2011,
pues cuando participó en las voluntarios de la Cátedra
de inclusión digital y desde ese momento,
pues participa y trabaja en una cuestión apasionante
y muy enriquecedor como es la visibilidad web
y la inclusión.
Marta nos va a presentar las distintas prácticas inspiradoras
sobre accesibilidad web
que lleva a cabo en su ámbito de actuación
como es impecable y nada.
Malta muchas veces con estar aquí adelante
y que es la palabra.
Muchas gracias.
Buenos días.
Antes de nada quería agradecer
la oportunidad que nos ha brindado Víctor y Tiberio por la invitación
a estas primeras jornadas de accesibilidad web
para poder exponer los avances que hemos podido hacer
en estos últimos meses en materia de accesibilidad web
en Cadena Campus y los objetivos a corto y medio plazo
que creemos podríamos plantear voy a encargarme
de hacer esta presentación, pero en este proyecto
participan también desde intecca mis compañeros
Martín Santos Nueva queda abrigar algo y Miguel fuente.
El objetivo principal de este proyecto
es dotar de subtitulado y transcripción las vídeos,
clases que se generan en la UNED en el día a día,
para mejorar su accesibilidad y ponerlas a disposición del alumnado
con dificultades,
pero también para aquellos que, aun sin tener dificultades,
prefieren disponer del texto para estudiar,
elaborar sus apuntes u otras actividades relacionadas
con el auge de la inteligencia artificial,
y la liberación de los lMD en junio del 2000 veintitres.
Comenzamos a experimentar cómo estas nuevas técnicas
podrían ayudarnos en nuestro cometido.
El trabajo que presentamos a continuación es una prueba
de que la Inteligencia Artificial ha venido para ayudarnos a mejorar
en este caso en el terreno de la accesibilidad,
y actualmente sus resultados se han puesto al alcance
de toda nuestra comunidad universitaria con muy buen
aceptación.
Primeramente, se revisó la volumetría que teníamos.
Se muestra en la gráfica.
Un mes al azar, el mes de octubre de 2000 veintitres
tuvimos picos que superan las ochocientas grabaciones, día,
teniéndose un total de 13.375 grabaciones.
Ese mes, con una duración perdón, de unas 13.393 horas
para obtener un horizonte temporal más amplio,
hemos sacado los datos del curso 2000 veintidos, 2000 veintitres,
en el que tuvimos más de 96.000 grabaciones,
con una duración de más de 76.000 horas.
Posteriormente se realizaron pruebas con modelos de conversión de Gonzá,
texto basados en Inteligencia Artificial,
en los que se indicaba que su tasa de error para español
era un tres por 100, es decir,
que falla en tres de cada 100 obras.
Los resultados obtenidos en las revisiones aleatorias
de intecca fueron satisfactorios, habríamos programado con anterioridad
otras herramientas y modelos de este tipo,
pero los resultados no eran aceptables.
Adicionalmente y en colaboración con unidis,
se titularon grabaciones propuestas por voluntarios
que las han revisado.
Los enviaron sus opiniones.
Hemos querido reflejar en la transparencia
algún ejemplo en el que nos indicaban que la fidelidad era extraordinaria
y que se mejoraban subtitulados generados con otras herramientas
que ellos usaban anteriormente.
Una vez que se obtuvieron resultados satisfactorios,
el principal problema con los que nos encontramos
fue la capacidad de cómputo necesaria para llevar a cabo la diferencia,
utilizando jon cómputos TPV.
Vimos que no podíamos dar cobertura
a todos los contenidos que debíamos gestionar,
por lo que tuvimos que pasar al uso de cómputo.
En cuanto a los tiempos de procesamiento, lógicamente,
hicimos pruebas en 13 pv, y dije:
pero las primeras pruebas usando el servidor con procesamiento, CCTV,
los que disponemos en nuestro Cepeda, en intecca,
nos daban como resultado que una hora de grabación
se tardaba aproximadamente una hora.
En general, su titulado en septiembre de 2000
veintitres se adquieren servidor con procesamiento;
pv, concretamente con el ideal de 4,
sobre las mismas grabaciones pudimos comprobar
que una hora de grabación tardaba aproximadamente ocho minutos.
En general, se titulado hablamos siempre de medias.
Aquí hay que mencionar que depende del tipo de grabación.
Nos hemos encontrado con procesados, que superan mucho este tiempo,
y otros en los que se mejora, pero sí que el uso deje peus,
reduce considerablemente el tiempo de procesado de esta tarea.
Volviendo al escenario que tenemos,
con estos datos que hemos mostrado en el que una hora de grabación
se tardó 8.000 media general, su titulado,
y teniendo en cuenta que tenemos días en los que las grabaciones superan
las ochocientas y, por tanto, por tanto,
superan las ochocientas horas aproximadamente,
tendríamos que se tarda en su titular
cuatro con cinco días las grabaciones de un día,
por lo que necesitaríamos al menos -5 tarjetas.
Para no retrasar el subtitulado.
El modelo actual,
hay que tener en cuenta también que modelos posteriores
pueden requerir mayor capacidad de procesamiento,
que incluso, si cambiamos el modelo,
puede que sea conveniente procesar las grabaciones,
y además, tenemos en cuenta que todas las grabaciones existentes
actualmente Cadena Campus, como podemos ver en la isla,
en 2021 a 2000 veintidos, rondan los 85.000;
en 2000 veintitres se superaron las 100.000,
sabiendo que algún año son 8.760 horas.
Para 2000 veintidos tardaríamos un año
en obtener su titulado 85.000 grabaciones.
Sobre los números que aparecen en negrita la gráfica
serían las horas que se tardaría en general.
Los subtitulados de sus correspondientes años
nos queremos aburrir con detalles técnicos,
pero está claro que si aumentamos nuestra capacidad de cómputo
u podríamos agilizar estos procesos de obtener resultados
mucho más rápido, nos consta que nuestra universidad es
se está tomando muy en serio este tema
y se van a hacer inversiones importantes en este sentido,
pero de momento estamos trabajando con dos tarjetas en cuatro
damos cobertura a unos 180, doscientas gracias al día,
dado que actualmente se generan al día en la UNED.
Más horas de grabación de las que podemos procesar.
Se desarrolló una interfaz que permitirá a los usuarios
solicitar las grabaciones en las que les ha dado disponer
de subtitulado de transcripción.
De este modo se priorizan las peticiones
y se da cobertura a las necesidades del alumnado.
Con la capacidad de cómputo
que tenemos, de modo que un cuatro de diciembre de 2000
veintitres pusimos en marcha nuestro portal,
un nuevo desarrollo tanto en la web
como las aplicaciones móviles de la UNED,
de modo que cualquier usuario que accede al contenido audiovisual
puede impactar el subtitulado transcripción
si este no está disponible y se pondrá a su disposición.
En un plazo no superior a 24, 48 horas informándole,
vía mail de que ya puede consultarlo este desarrollo,
exigió cambios en el portal y en la aplicación móvil de la UNED;
cambios para la integración de lápiz de la base de datos y desarrollo
de algorítmica y escrito para que todas las solicitudes
se procesen automáticamente a través de los modelos
de Inteligencia Artificial, de conversión de voz texto,
y, una vez generados, los subtítulos y transcripciones
se asocie a las grabaciones
para que el usuario tenga acceso a las mismas.
Desde el reproductor, desde la puesta en marcha del cuatro de diciembre,
se han recibido más de 16.000 quinientas solicitudes,
y se han gestionado los subtítulos y transcripciones.
Dichas grabaciones a los usuarios,
como dije, se les envía un mail informándoles
de que tienen los títulos a su disposición.
Cabe mencionar que, con las herramientas disponibles,
antes de poner en marcha, este proyecto
se realizaban alrededor de 300 adaptaciones de subtitulado
y que actualmente esperamos superar las 45.000.
Hace un mes.
Además, hemos empezado a priorizar en función
de su número de visitas y número de la isla.
Las grabaciones, principalmente, aprovechando aquellas horas
que el servidor tiene menos carga de trabajo,
eso nos ha permitido priorizar más de 1.200 grabaciones
desde mediados de abril, solo a modo informativo,
y como consideramos que en ciertos foros
puede ser interesante que conozcáis
que el coste de las tarjetas de cómputo es elevado,
en nuestro caso la que usamos es la Nevis 4,
como ya ha comentado anteriormente, y ronda,
los 3.000 euros.
Estos servicios de conversión de voz texto
pueden ser contratados a un tercero, asumiendo unos costes,
y con las dificultades añadidas que nos conllevaría la integración,
con ese tercero, actualmente,
y teniendo en cuenta el número de horas que hemos procesado,
ya hemos retornado la inversión del coste de esa tarjeta
sobradamente aproximadamente en dos meses de uso de nuestro sistema,
y nos queda mucho por hacer con lo que aumentaremos
estas cifras.
Actualmente nos encontramos en un momento de estabilización
del objetivo inicial.
El 20 por 100 de las grabaciones procesadas necesitan revisión.
Muchas de ellas es una revisión muy rápida,
pero otras.
Es necesario revisar los patrones de fallo para mejorar el sistema.
En esa lista, algunos de los patrones que nos estamos encontrando,
y que se están automatizando en la medida de lo posible,
como pueden ser grabaciones con silencios muy largos,
las que tienen solido de mala calidad,
las que no se detecta correctamente el idioma,
y en esos casos el modelo quizás genera alucinaciones
que debemos eliminar.
El análisis de estos patrones nos sirven para mejorar el sistema,
y las fallidas pueden dar pianos a nuevas líneas de trabajo,
como puede ser el reprocesado,
con un contexto dentro de esta parte de estabilización.
Nos gustaría incluir una herramienta para la gestión
y el análisis del feedback de los usuarios,
en la que queremos trabajar con todo el equipo del profesor
Rodríguez escaso.
Aquí presente en la mesa, como comentábamos al principio,
recibimos muchos usuarios que nos felicitan por el resultado,
pero queremos ir más allá y recoger sus opiniones de forma
más organizada,
de modo que nos sirva también para mejorar la investigación.
Hemos trabajado también con el para elaborar vídeos,
píldoras educativas,
que failing faciliten a los usuarios
el uso de estas nuevas funcionalidades en el portal,
y por el momento ya están disponibles
las píldoras de su y transcripción para allí y de estudiantes;
y la gestión de grabación en Cadena Campus.
Para que los usuarios sepan su discurso, grabaciones
y posteriormente si lo desea solicitará su título
de transcripción, quedan pendientes algunas vídeos dadas,
pero por por el momento no ha habido tiempo de meterlas.
Asimismo,
trabajamos en poner a disposición de unidis nuevas funcionalidades;
en el portal; hemos habilitado opciones para usos específicos
que les permiten agrupar solicitudes de su titulado,
y esto facilita su trabajo,
ya que ellos recibían peticiones de adaptaciones de los usuarios,
que por algún motivo no lo hacen directamente no hacen directamente
en la.
Solicitaron en la parte derecha
mostramos otra página que permite poder facilitar a unidis
los datos de cómo van evolucionando las solicitudes.
Con este proyecto hemos participado también los premios a grandes,
la edición 2024, quedando segundos tras el Ayuntamiento de Viladecans,
en la categoría de inteligencia artificial,
en los servicios al ciudadano.
Nos hemos presentado también,
de la mano del vicerrectora de tecnología al premio internacional
metal.
De este momento no se ha celebrado el fallo,
a ver si tenemos suerte y, a continuación,
pasamos a enumerar los siguientes objetivos
que podrían tener cabida dentro de este proyecto.
En vez de hemos sombreado los que hemos comentado
y los que ya tenemos en marcha.
El resto que nos gustaría abordar son, por ejemplo,
los siguientes.
Multiidiomas.
En subtítulos y transcripciones,
herramienta para gestionar a un análisis del feedback
que os comentaba anteriormente, generar resúmenes y palabras clave
a partir de la transcripción; ser desarrollos muy interesantes;
también para los estudiantes;
generar subtítulos en directo, en nuestra conferencia hábil,
identificación de locutores general, miniaturas.
Aquí se abre un montón de de trabajo.
Digamos que podríamos llegar a hacer gracias a la inteligencia artificial
y y a medio plazo,
pues todos los que el número en esta otra.
Esa transparencia, el control del contenido,
la corrección colaborativa de errores.
Podríamos incluso integrar con cargas,
unef; mejorar las transcripciones con la descripción de imágenes
y un largo etcétera.
Con esto doy por finalizada la exposición,
no sin antes agradecer a las partes implicadas.
En este proyecto y de las que sin su apoyo
no sería posible mi más sincero agradecimiento
al Vicerrectorado de Tecnología de la mano de Rocío Muñoz
amable ayuda de unidis con Pilar, Gomis siempre dispuesto a colaborar,
ya Valentín Sama- agria agradecimiento especial
a mis compañeros de intecca Martí Miguel y David,
sin los que esto no sería posible.
Si hay alguna duda o alguna pregunta,
estaré encantada de intentar resolver jazz.
Muchísimas gracias por por vuestra atención;
mientras gracias maleta durante un tiempo para ellas
al final de la umbral para las personas que están.
Siguiendo las informarles que si tienen alguna dura
para enviar un correo electrónico a la dirección pedí a robar.
El punto 1.
Punto es con el asunto.
Pregunta las jornadas a visibilidad.