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import streamlit as st
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import streamlit as st
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# Función para agregar CSS personalizado
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def local_css(file_name):
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with open(file_name) as f:
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st.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True)
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# Función para crear un bloque de modelo con estilo
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def modelo_block(titulo, descripcion, color):
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st.markdown(f"""
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<div style="
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border-left: 5px solid {color};
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padding: 10px;
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margin: 10px 0;
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background-color: #f1f1f1;
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">
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<h4 style="color:{color};">{titulo}</h4>
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<p>{descripcion}</p>
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</div>
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""", unsafe_allow_html=True)
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# Agregar CSS local si es necesario (no incluido en este ejemplo)
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# local_css("path_to_your_css_file.css")
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# Título principal
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st.markdown("<h1 style='text-align: center; color: magenta;'>Modelos de Diseño Instruccional (DI)</h1>", unsafe_allow_html=True)
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# Modelo ADDIE
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modelo_block("Modelo ADDIE", """
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- Análisis: Determina necesidades de los estudiantes y objetivos del curso.
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- Diseño: Desarrolla los resultados de aprendizaje y selecciona el contenido.
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- Desarrollo: Crea y reúne los materiales didácticos.
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- Implementación: Ofrece el curso a los estudiantes.
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- Evaluación: Evalúa el curso y realiza ajustes basados en el feedback.
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""", "#8A2BE2")
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# Modelo Dick, Carey y Carey
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modelo_block("Modelo Dick, Carey y Carey", """
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- Evaluación de Necesidades: Identifica qué necesitan aprender los estudiantes.
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- Establecimiento de Metas Instruccionales: Define lo que se espera que los estudiantes logren.
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- Diseño Instruccional: Detalla las actividades que ayudarán a los estudiantes a alcanzar esas metas.
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- Evaluación: Asegura que los objetivos se cumplan efectivamente.
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""", "#5F9EA0")
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# Modelo de Morrison, Ross y Kemp
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modelo_block("Modelo de Morrison, Ross y Kemp", """
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- Plan Curricular: Se enfoca en un ciclo continuo de revisión de actividades interrelacionadas para un aprendizaje integral.
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""", "#DC143C")
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# Agrega el resto de modelos siguiendo la estructura anterior
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# Referencias (agrega tus referencias aquí)
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st.markdown("### Referencias")
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st.markdown("Tus referencias aquí")
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# Ejecuta esto en tu terminal local: streamlit run your_script.py
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