🇪🇸 Versión en español: ./es/05_meta_learning.md
El objetivo de “meta-learning” es convertir cada simulación en mejoras concretas del sistema: escenario, reglas, verificación, métricas y redacción. No es “reflexión general”, es ingeniería de aprendizaje: detectar fallos, corregirlos y probar de nuevo.
1) Resultado en una frase
- ¿Qué se logró realmente (no lo que se intentó)?
2) Señales y evidencia
Enumera 3–10 evidencias observables:
- frases/textos donde hubo ambigüedad
- puntos donde una parte “se escapó” por falta de definición
- momentos donde la verificación era imposible
- concesiones clave que desbloquearon o bloquearon el avance
3) Diagnóstico (qué falló y por qué)
Clasifica los fallos (marca los que apliquen):
- Ambigüedad: términos indefinidos, alcance borroso, plazos vagos.
- Verificación débil: no hay actor, método o acceso suficiente.
- Incentivos mal alineados: una parte gana incumpliendo.
- Secuencia incorrecta: el orden de pasos hace inviable el acuerdo.
- Sobrecarga política: el coste interno hace imposible aceptar.
- Spoilers: actores externos o eventos que rompen el acuerdo.
- Asimetría de información: una parte negocia “a ciegas”.
4) Parche mínimo viable (PMV)
Define el cambio más pequeño que mejora el sistema:
- “Si solo pudiera cambiar UNA cosa, cambiaría: __”
- ¿Cómo se vería el texto corregido (1–5 líneas)?
5) Cambios recomendados (lista priorizada)
Haz una lista breve (máx. 10), con prioridad:
1) Alta: rompe la simulación si no se arregla
2) Media: mejora mucho, pero no bloquea
3) Baja: pulido / estilo / mejoras menores
Para cada cambio:
- qué se cambia (archivo/sección)
- por qué
- cómo comprobar que mejoró (criterio verificable)
6) Métricas simples (para comparar iteraciones)
Elige 3–5 métricas y mantenlas en el tiempo:
- Claridad (0–5)
- Verificabilidad (0–5)
- Viabilidad (0–5)
- Tiempo hasta un borrador (min)
- Número de “puntos abiertos” al cierre
7) Decisión: ¿repetir o escalar?
- Repetir el mismo escenario con parches (iteración)
- Escalar a una variante más compleja (nuevo escenario)
- Cambiar el enfoque (otra plantilla/regla)
8) Registro (muy recomendado)
Añade al final del escenario o en notas:
- Fecha
- Participantes/roles
- Resultado
- Cambios aplicados
- Próximo experimento
Checklist de cierre (30 segundos)
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