EduMed en la Facultad de Medicina
de la Universidad de Valladolid
Herramientas docentes basadas en IAGen
Estudiar con NotebookLM
En este página te mostramos como puedes mejorar tu estudio utilizando NotebookLM, un asistente basado en IAGen
¿Te imaginas poder hablar con tus apuntes o con el libro de la asignatura? Es decir, preguntarle lo que quieras y que te responda "el texto". ¿Imaginas un podcast en español donde dos "presentadores" te comentan lo mejor del material docente a estudio? ¿Y crear un mapa mental que te lo "destripe"? ¿O preguntas para repasarlo?
Ponte en marcha y comienza a ayudarte de notebookLM cuando estudies textos o videos. Verás como avanzas de forma mucho más rápida y profunda.
¿Por qué utilizar NotebookLM?
NotebookLM es una herramienta diseñada para ayudarte a procesar y sintetizar grandes volúmenes de información. Al integrar tus propios documentos, te permite:
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Organizar y conectar ideas: Puedes subir tus materiales de estudio y la herramienta te ayuda a ver las relaciones entre ellos.
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Generar resúmenes y explicaciones: Facilita la comprensión de conceptos complejos al poder solicitar resúmenes o explicaciones de secciones específicas de tus documentos.
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Preparar material didáctico: Para la docencia, puede ser útil para condensar información clave de artículos o libros para tus estudiantes, o para generar preguntas para exámenes.
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Mejorar la retención y el análisis: Al interactuar con el contenido de tus "cuadernos", se fomenta una comprensión más profunda y una mejor retención de la información.
¿Qué tipo de material puedo subir a NotebookLM?
NotebookLM está diseñado para trabajar con una variedad de formatos de documentos, lo que lo hace muy versátil para el estudio y la docencia. Puedes añadir:
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Documentos de texto: PDF, .txt, Markdown. Esto incluye apuntes de clase, lecturas obligatorias, artículos científicos, casos clínicos, etc.
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Presentaciones: Material de diapositivas que contenga texto relevante.
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Enlaces a videos o tutoriales en YouTube o en otras webs.
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Audios e imágenes: MP3, .png, .jpg o .jpeg.
Cosas que NotebookLM puede hacer por tí
Resumir el texto:Crea un resumen del texto, general o basado en el punto que tu quieras.
Dialoga con el texto: "Preguntale" en el chat y NotebookLM te contestará basándose únicamente en los documentos que tu le hayas aportado, sin alucinaciones.
Crear un mapa mental o una guía de estudio: Haz un mapa interactivo de el tema, o crea una guía de estudio que organiza el tema.
Crear un resumen de audio (podcast) que analice la parte del texto que tu prefieras: En español (o en otros idiomas), con dos voces hablando, de forma más que atractiva, para explicarte los documentos que le hayas aportado. Y tú puedes pedirles que se centren en la parte del documento que tú quieras.
Crear una línea temporal o cronología sobre lo descrito en el texto: Año a año organizando el/los documento/s aportado.
Elaborar una bateria de preguntas para repasarlo: como un test para repasar la materia.
Large Language Models (LLM) - Retrieval-Augmented Generation (RAG)
NotebookLM es un claro ejemplo de un sistema que opera bajo el principio de RAG. Un LLM se convierte en un RAG al incorporar en su funcionamiento la necesidad de recuperar información previamente aportarda por el usario antes de generar una respuesta.
Esto significa que, en lugar de depender únicamente de su conocimiento interno pre-entrenado, el LLM busca activamente fragmentos relevantes de una base de datos o corpus de documentos.
Esta adición aporta varias ventajas:
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reduce drásticamente las "alucinaciones" (invención de datos) al basar las respuestas en fuentes verificables,
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permite el acceso a información actualizada más allá de la fecha de entrenamiento del LLM
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mejora la precisión al proporcionar contexto y evidencias específicas para la generación.
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