{"id":9847,"date":"2023-02-10T20:59:41","date_gmt":"2023-02-10T20:59:41","guid":{"rendered":"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/2023\/02\/10\/podria-una-inteligencia-artificial-ia-ganar-el-examen-de-admision-de-una-universidad-publica-en-el-pais\/"},"modified":"2023-02-10T20:59:41","modified_gmt":"2023-02-10T20:59:41","slug":"podria-una-inteligencia-artificial-ia-ganar-el-examen-de-admision-de-una-universidad-publica-en-el-pais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/2023\/02\/10\/podria-una-inteligencia-artificial-ia-ganar-el-examen-de-admision-de-una-universidad-publica-en-el-pais\/","title":{"rendered":"\u00bfPodr\u00eda una inteligencia artificial (IA) ganar el examen de admisi\u00f3n de una universidad p\u00fablica en el pa\u00eds?"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen1TONY.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen1TONY.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2723\" width=\"718\" height=\"718\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Por: Anthony Garc\u00eda-Mar\u00edn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>I. Contexto necesario<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Antes de contestar esa pregunta, se deben aclarar ciertos conceptos y temas que se dan por sentado al hablar sobre esta tem\u00e1tica. En orden de aparici\u00f3n en la pregunta, debemos aclarar <strong>\u00bfqu\u00e9 es una Inteligencia Artificial (IA)?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>&#8211;<\/em><\/strong>La respuesta m\u00e1s sencilla es que se trata de un campo de investigaci\u00f3n y tecnolog\u00eda que se ha desarrollado r\u00e1pidamente en los \u00faltimos 50 a\u00f1os, y que ha tenido un impacto significativo en muchos aspectos de la sociedad y la econom\u00eda, de la misma forma se puede plantear que es una rama de la inform\u00e1tica que se centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>A mediados del siglo XX, el inter\u00e9s por la IA comenz\u00f3 a crecer, y en 1956 se llev\u00f3 a cabo la primera conferencia internacional en Dartmouth College. Durante la d\u00e9cada de 1950 y 1960, se produjo un aumento significativo en el inter\u00e9s y la financiaci\u00f3n para la investigaci\u00f3n en este campo, lo que permiti\u00f3 el desarrollo de nuevos algoritmos y tecnolog\u00edas. En 1966, el cient\u00edfico de computaci\u00f3n brit\u00e1nico, Christopher Strachey, cre\u00f3 el primer programa de juegos de mesa, que pod\u00eda jugar al ajedrez y al <em>draughts<\/em>. Durante los siguientes a\u00f1os, la investigaci\u00f3n se centr\u00f3 en el desarrollo de algoritmos y sistemas basados en reglas que podr\u00edan realizar tareas espec\u00edficas, como el reconocimiento de lenguaje natural y la toma de decisiones en juegos.<\/p>\n\n\n\n<p>En los a\u00f1os 70 y 80, experiment\u00f3 un per\u00edodo de expansi\u00f3n y popularidad, impulsado por el aumento de la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de datos. Durante este per\u00edodo, la IA se aplic\u00f3 a una amplia gama de problemas, incluyendo el diagn\u00f3stico m\u00e9dico, la planificaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n, sin embargo, la IA experiment\u00f3 una recesi\u00f3n en la financiaci\u00f3n y el inter\u00e9s, conocida como la &#8220;primera era oscura&#8221; de la IA, cuando se dieron cuenta de que algunos de los avances anteriores eran m\u00e1s limitados de lo que se pensaba inicialmente. Sin embargo, en 1981, el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n canadiense, Geoffrey Hinton, desarroll\u00f3 el algoritmo de retropropagaci\u00f3n, que ha sido fundamental para el desarrollo de la red neuronal profunda y la IA de aprendizaje profundo -lo cual desarrollaremos m\u00e1s adelante. la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>En 1997, el programa de ajedrez de IBM, Deep Blue, se convirti\u00f3 en el primer programa de computadora en derrotar a un campe\u00f3n mundial de ajedrez, Garry Kasparov. Este logro fue un hito importante en la historia de la IA, y demostr\u00f3 la capacidad de la IA para realizar tareas que antes se consideraban exclusivas de los humanos.<\/p>\n\n\n\n<p>En la d\u00e9cada de 1990 y 2000, la IA experiment\u00f3 un renacimiento con el surgimiento de nuevos enfoques y tecnolog\u00edas, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje autom\u00e1tico. Estos nuevos enfoques permitieron a los sistemas de IA aprender y mejorar de manera aut\u00f3noma a partir de grandes cantidades de datos, lo que permiti\u00f3 una mayor eficacia y escalabilidad en la soluci\u00f3n de problemas complejos. Aparejado de un aumento significativo en la financiaci\u00f3n y el inter\u00e9s en el campo. Para el a\u00f1o 2012, el algoritmo de aprendizaje profundo de Hinton, AlexNet, gan\u00f3 el concurso de visi\u00f3n por computadora ImageNet, superando a los humanos en la identificaci\u00f3n de im\u00e1genes. Este logro fue un punto de inflexi\u00f3n en el desarrollo de la IA, y sent\u00f3 las bases para la popularidad y el uso actual de la IA en una amplia variedad de aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, el desarrollo y la aplicaci\u00f3n de la IA se ha acelerado a un ritmo sin precedentes, se ha utilizado en una amplia variedad de industrias y aplicaciones, incluyendo la banca, la salud, la agricultura, la rob\u00f3tica, la automoci\u00f3n y la log\u00edstica. Hasta la actualidad podemos agrupar seg\u00fan el tipo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>IA d\u00e9bil o limitada<\/strong>: tambi\u00e9n conocida como IA de tarea \u00fanica, esta forma de IA se enfoca en resolver una tarea espec\u00edfica de manera efectiva, pero no tiene la capacidad de transferir su conocimiento a otras tareas.<\/li><li><strong>IA fuerte o general:<\/strong> tambi\u00e9n conocida como IA de conciencia, esta forma de IA busca simular la inteligencia humana en una variedad de tareas y capacidades, incluyendo la conciencia, la resoluci\u00f3n de problemas y la comprensi\u00f3n de lenguaje natural.<\/li><li><strong>IA supervisada<\/strong>: este tipo de IA se entrena en un conjunto de datos etiquetados, donde se le proporcionan las entradas y las salidas esperadas, y luego se le permite hacer predicciones precisas en datos nuevos y desconocidos.<ul><li>Google Photos (Android, iOS) &#8211; para clasificar im\u00e1genes y ofrecer funciones como la b\u00fasqueda de im\u00e1genes y la creaci\u00f3n de \u00e1lbumes autom\u00e1ticos.<\/li><\/ul><ul><li>Shazam (Android, iOS) &#8211; para reconocer canciones y ofrecer informaci\u00f3n sobre ellas.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>IA no supervisada<\/strong>: este tipo de IA se entrena en un conjunto de datos sin etiquetas, y se enfoca en encontrar patrones y estructuras ocultas en los datos.<ul><li>Spotify (Android, iOS) &#8211; para recomendar m\u00fasica y listas de reproducci\u00f3n basadas en el historial de escucha y preferencias del usuario.<\/li><\/ul><ul><li>Netflix (Android, iOS) &#8211; para recomendar programas y pel\u00edculas basadas en el historial de visualizaci\u00f3n y preferencias del usuario.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>IA por refuerzo<\/strong>: en este tipo de IA, el modelo aprende a trav\u00e9s de la interacci\u00f3n con su entorno y recibiendo retroalimentaci\u00f3n en forma de recompensas y castigos.<ul><li>Pok\u00e9mon Go (Android, iOS) &#8211; para controlar el comportamiento de los Pok\u00e9mon en el juego y para ofrecer recompensas y desaf\u00edos al jugador.<\/li><\/ul><ul><li>Siri (iOS) &#8211; para mejorar las respuestas a las preguntas y las acciones del usuario a lo largo del tiempo.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>IA distribuida<\/strong>: en este tipo de IA, m\u00faltiples sistemas trabajan juntos para resolver un problema complejo, compartiendo datos y colaborando en tiempo real.<ul><li>Google Assistant (Android, iOS) &#8211; para integrar diferentes servicios de Google y proporcionar una experiencia de asistente personalizada.<\/li><\/ul><ul><li>Amazon Alexa (Android, iOS) para integrar diferentes servicios de Amazon y proporcionar una experiencia de asistente personalizada.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Pese a esta larga historia en el desarrollo, aplicaci\u00f3n y uso cotidiano de diversas AI, tanto en la industria como en la vida diaria, la pregunta que surge es: <strong>\u00bfa qu\u00e9 se debe el aumento del inter\u00e9s en los \u00faltimos meses sobre esta tecnolog\u00eda?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La respuesta se llama ChatGP, el cual es un modelo de lenguaje de gran escala desarrollado por OpenAI. Se entren\u00f3 utilizando una gran cantidad de texto en Internet<a href=\"#_ftn1\">[1]<\/a>, lo que le permite responder a una amplia gama de preguntas y realizar tareas como la generaci\u00f3n de texto, la traducci\u00f3n y la respuesta a preguntas de diversa \u00edndole, incluso la generaci\u00f3n de ensayos acad\u00e9micos en formato APA 7ma edici\u00f3n, con sus respectivas citas y referencias bibliogr\u00e1ficas -lo que encendi\u00f3 las alarmas de docentes a nivel de educaci\u00f3n secundaria y universitaria.<\/p>\n\n\n\n<p>El modelo utiliza una arquitectura de <em>Transformer<\/em>, que es un tipo de red neuronal dise\u00f1ada espec\u00edficamente para procesar secuencias de datos, como texto. La red neuronal se entrena utilizando un proceso llamado aprendizaje profundo supervisado<a href=\"#_ftn2\">[2]<\/a>, donde se le proporciona una gran cantidad de ejemplos de texto con las respuestas correctas y se le permite aprender a trav\u00e9s de la comparaci\u00f3n de sus propias respuestas con las respuestas correctas.<\/p>\n\n\n\n<p>Como indicamos, pese a un largo desarrollo, el concepto de IA se remonta a la d\u00e9cada de 1950, cuando se formul\u00f3 por primera vez por el matem\u00e1tico y l\u00f3gico brit\u00e1nico Alan Turing. Sin embargo, uno de los primeros sistemas de IA que se desarrollaron fue el programa Eliza, desarrollado por el psic\u00f3logo Joseph Weizenbaum en 1966. Eliza era un programa de chat simple que utilizaba patrones simples de respuesta y una estrategia de &#8220;reflejo de Rogerian&#8221; para simular una conversaci\u00f3n con un terapeuta. Aunque no era realmente inteligente, Eliza demostr\u00f3 la capacidad de los ordenadores para simular conversaciones humanas y fue un hito en el desarrollo de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>El segundo concepto por aclarar en la pregunta, que inspira la publicaci\u00f3n de este post, es que no se trata de un examen de admisi\u00f3n, sino de una Prueba de Aptitud Acad\u00e9mica lo que se aplica a\u00f1o a a\u00f1o durante el proceso de admisi\u00f3n a las universidades p\u00fablicas del pa\u00eds, as\u00ed como en otros pa\u00edses, desde mediados de los a\u00f1os sesenta del siglo pasado.<\/p>\n\n\n\n<p>En el caso de nuestro pa\u00eds, el Instituto de Investigaciones Psicol\u00f3gicas de la Universidad de Costa Rica (IIP-UCR) ha estado al frente de la realizaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de la prueba, en la cual indican que dicha prueba \u201cmide el razonamiento en contextos verbales y matem\u00e1ticos. Los \u00edtems miden el nivel de razonamiento del (de la) aspirante, evaluando su capacidad para utilizar material verbal mediante el uso de las estrategias requeridas para resolver los \u00edtems de la Prueba: suponer, presuponer, parafrasear, oponer, deducir y reducir. Tambi\u00e9n, la PAA tiene \u00edtems de razonamiento en contexto matem\u00e1tico, los cuales miden la habilidad de los (las) aspirantes para manejar y aplicar las estrategias de generalizar, verificar, indagar y representar, en conjunto con las nociones de conceptos b\u00e1sicos matem\u00e1ticos para la soluci\u00f3n de situaciones.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p><strong>II. Sobre la PAA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Para contestar a la pregunta inicial, nos dispusimos a realizar la PAA con la ayuda de ChatGPT. Realizamos la prueba que ofrece el IIP-UCR en su p\u00e1gina web: <a href=\"https:\/\/www.paa.iip.ucr.ac.cr\/practicaenlinea\">Pr\u00e1ctica en l\u00ednea | Prueba de Aptitud Acad\u00e9mica (ucr.ac.cr)<\/a> dispuesto para las personas aspirantes que deseen realizar a modo de pr\u00e1ctica y prepararse para el proceso de admisi\u00f3n a la UCR. Dicha pr\u00e1ctica consta de 75 preguntas, las cuales se realizan mediante un cuestionario en l\u00ednea de <em>Google Forms<\/em>. Este formato posee la ventaja que al finalizar se puede obtener el puntaje de preguntas acertadas de forma correcta. Esto nos permiti\u00f3 determinar si la AI era capaz de obtener la cantidad de puntos necesarios para ingresar a la UCR, adem\u00e1s conocer las \u00e1reas de mayor o menor fortaleza.<\/p>\n\n\n\n<p>El tiemplo empleado en ejecutar la prueba fue de 58 minutos, para contestar a las 75 preguntas del cuestionario, es decir, copiar y pegar la pregunta en el ChatBoot de ChatGPT, obtener la respuesta y colocar la respuesta que se obtuvo en el cuestionario. Para este ejercicio, no se detuvo a revisar las preguntas de la PAA o las respuestas del ChatGPT, solo se hizo el proceso para saber la capacidad de la AI.<\/p>\n\n\n\n<p>Al haber contestado las preguntas, obtuvimos que ChatGPT fue capaz de proporcionar 51 respuestas -68%- de forma correcta. Por otro lado, solo en una ocasi\u00f3n nos ofreci\u00f3 dos posibles respuestas, de las cuatro opciones disponibles, es decir, no contest\u00f3 de forma correcta. As\u00ed mismo, en las preguntas en las que m\u00e1s \u201cfall\u00f3\u201d, fue en aquellas en las que se solicitaba inferir de un p\u00e1rrafo una certeza o las de pensamiento deductivo-matem\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n, se muestra unas capturas de pantallas de las preguntas y respuestas:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen2TONY.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen2TONY.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2724\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen3TONY.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen3TONY.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2725\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen4TONY.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2025\/08\/Imagen4TONY.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2726\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Como se observa en la segunda imagen, a parte de la respuesta solicitada, ChatGPT nos ofrece una explicaci\u00f3n del procedimiento llevado acabo para obtener la respuesta. En el caso de la tercera imagen, a partir de la informaci\u00f3n proporcionada no le fue posible obtener una respuesta.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>III. A modo de cierre<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El ejercicio anterior ten\u00eda varios prop\u00f3sitos. El primero de ellos es presentar y discutir sobre la historia de la inteligencia artificial y en particular sobre ChatGPT, ya que como se mencion\u00f3, esta es la AI m\u00e1s potente de acceso libre hasta el momento. Las t\u00e9cnicas de aprendizaje supervisado profundo mediante redes neuronales han demostrado una gran capacidad para predecir con gran exactitud, las predicciones solicitadas mediante su entrenamiento con un gran volumen de datos, es por ello por lo que tenemos ac\u00e1 la intersecci\u00f3n de modelos matem\u00e1ticos, inform\u00e1tica, ciencia de datos, estad\u00edstica y <em>big data<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, proponer, a modo de sugerencia, la vital importancia que recobra una pedagog\u00eda basada en la pregunta. La AI no tiene preguntas, tiene respuestas programadas que las realiza con millones de procesos en fracciones de segundo, pero por m\u00e1s que se programe para tener cualidades humanas, no posee hasta el momento la capacidad para imaginar.<\/p>\n\n\n\n<p>La incorporaci\u00f3n de las herramientas tecnol\u00f3gicas en el aula pasa por una mediaci\u00f3n pedag\u00f3gica, basada en una relaci\u00f3n horizontal. Donde la pedagog\u00eda de la pregunta, que planteaba P. Freire, ante la cultura del silencio y teor\u00eda antidial\u00f3gica de la educaci\u00f3n tradicional, que se resiste al cambio, es m\u00e1s que necesaria, es dentro del aula donde no podemos prescindir de la imaginaci\u00f3n y la creatividad para defender una educaci\u00f3n liberadora. No se trata de volver a los ex\u00e1menes r\u00edgidos y presenciales, se trata de cuestionarnos sobre la mediaci\u00f3n que realizamos con las y los estudiantes.<\/p>\n\n\n\n<p>Para finalizar, podemos concluir que la AI pudo aprobar la PAA para ingresar a la UCR, lo cual no implica que tenga o posea aptitudes acad\u00e9micas para la educaci\u00f3n superior, de la misma forma tuvo la capacidad para redactar gran parte del texto utilizado en este <em>post<\/em>, lo que la AI no pudo hacer, fue imaginar esta entrada para el blog del Centro Agenda Joven, sus apartados y la excusa del examen de admisi\u00f3n. Tambi\u00e9n tuvo la capacidad de crear la imagen del principio que ilustra este texto, lo que no hizo fue imaginar a un estudiante universitario que estuviese realizando un examen al estilo de \u201cUna noche estrellada\u201d de V. Van Gogh.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\" \/>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref1\">[1]<\/a> Utilizando la tecnolog\u00eda PT-3 (<em>Generative Pretrained Transformer<\/em> 3) el cual fue entrenado con una cantidad masiva de datos de texto en Internet, aproximadamente 45 terabytes de informaci\u00f3n. Este enorme corpus de datos incluye noticias, art\u00edculos, blogs, foros, libros, p\u00e1ginas web, y mucho m\u00e1s, lo que le permite a GPT-3 tener un conocimiento amplio y variado sobre una gran cantidad de temas. El entrenamiento de GPT-3 requiere una gran cantidad de recursos computacionales, incluyendo un <em>cluster<\/em> de GPUs de alta potencia. GPT-3 es actualmente uno de los modelos de lenguaje m\u00e1s grandes y avanzados que se han desarrollado hasta el momento y su capacidad para generar texto coherente y convincente ha sido un hito en el desarrollo de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref2\">[2]<\/a> El aprendizaje profundo supervisado es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial en tareas predictivas. En este tipo de aprendizaje, se proporciona al modelo un conjunto de datos de entrenamiento que incluye tanto las entradas como las etiquetas correctas (o salidas esperadas). El modelo entonces aprende a generalizar de estos datos para hacer predicciones precisas en datos desconocidos.<\/p>\n\n\n\n<p>El aprendizaje profundo supervisado es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que se aplica a redes neuronales profundas, tambi\u00e9n conocidas como redes de aprendizaje profundo. Una red neuronal profunda es una red compuesta por muchas capas ocultas, cada una de las cuales aprende una representaci\u00f3n m\u00e1s abstracta y caracter\u00edstica de los datos a medida que se procesan a trav\u00e9s de ellas.<\/p>\n\n\n\n<p>El proceso de entrenamiento consiste en ajustar los pesos de las conexiones entre las neuronas de la red de manera que minimicen la diferencia entre las salidas previstas y las etiquetas correctas. Esto se logra utilizando un algoritmo de optimizaci\u00f3n, como el gradiente descendente, que actualiza los pesos en la direcci\u00f3n opuesta a la gradiente de una funci\u00f3n de p\u00e9rdida que mide la precisi\u00f3n de las predicciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por: Anthony Garc\u00eda-Mar\u00edn I. Contexto necesario Antes de contestar esa pregunta, se deben aclarar ciertos conceptos y temas que se dan por sentado al hablar sobre esta tem\u00e1tica. 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