La investigación de pregrado en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Mapeo sistemático y analíticas

[ES]Desde el año 2014 hasta agosto del 2018, Scopus muestra que existen 2180 artículos científicos sobre las Analíticas de Aprendizaje; esto evidencia la importancia y el interés en este tema. La metodología utilizada es el Mapeo Sistemático de literatura que permite responder a preguntas de investigación mediante la búsqueda secuencial, exhaustiva, sistemática y auditable de literatura científica. Esta investigación tiene el objetivo de responder a cuatro preguntas importantes en el ámbito de la investigación de pregrado, habiéndose aplicado el Mapeo Sistemático y las Analíticas Descriptivas y Predictivas a los Trabajos de Titulación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. El estudio se realizó desde el 2010 hasta el 2017 (8 años) y se utilizaron como fuentes de información el buscador especializado Google Académico, La Red CEDIA y el repositorio DSpace. En la búsqueda inicial se encontraron un total de 7310 Trabajos de Titulación; luego de la aplicación de los criterios de inclusión, exclusión y calidad se analizaron 7097. Este trabajo muestra el aporte de la utilización del Mapeo Sistemático en Trabajos de Titulación de grado, además muestra dos formas de aplicar las Analíticas de Aprendizaje en la investigación y no exclusivamente en el aprendizaje

Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics

[ES]En los últimos años, la Analítica de Aprendizaje (LA, del inglés Learning Analytics) es una línea de investigación que va creciendo considerablemente. Partiendo de la definición dada en la primera Conferencia de Analíticas de Aprendizaje y Conocimiento (LAK’11): “Las Analíticas de Aprendizaje son la medición, recopilación, análisis y comunicación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a efectos de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se producen”; podemos observar que LA converge al aprendizaje y a la educación. El Análisis Estadístico Implicativo (ASI, del francés Analyse Statistique Implicative) se originó hace más de 40 años en la didáctica de la matemática y se aplica actualmente en la educación y otras áreas. El ASI, permite encontrar reglas de asociación entre variables y grupos de variables basándose en la definición de cuasi-implicación: si consideramos dos subconjuntos aleatorios y disjuntos , ∈ , elegidos al azar y de igual cardinalidad de A y B respectivamente; se dice que la cuasi-implicación entre a y b ( → ) es admisible al nivel de confianza 1 − , si y solo si [( ∩ ) ≤ ( ∩ )] ≤ . LA y ASI convergen las dos al campo educativo, entonces con el propósito de profundizar en el aporte del ASI a LA, se planteó el siguiente problema de investigación ¿Existen elementos comunes entre el ASI y LA, se puede determinar el aporte del ASI a LA? Utilizando varias revisiones sistemáticas por aproximadamente 11 años y la teoría de conjuntos, se demostró que el ASI y LA al menos son comunes en el campo educativo y en tres métodos de análisis: minería de relaciones, descubrimiento de estructura y estadísticas, según las clasificaciones de Baker e Inventado y Papamitsiou y Economides. Se profundizó en la comparación de la complejidad algorítmica entre las técnicas de análisis comunes entre LA y ASI, debido a que LA frecuentemente necesita el análisis de grandes cantidades y nuevos tipos de datos surgidos de fuentes diversas tales como tuits, páginas web, redes sociales, emails, foros, chats, etc. Con este propósito, se utilizó un diseño pre-experimental del tipo un solo grupo aleatorio de la forma RGXO1. Se encontraron importantes resultados estadísticos sobre tiempo de ejecución y espacio de memoria entre cinco técnicas de análisis clúster y cuatro técnicas de reglas de asociación del ASI y LA. Los aportes encontrados se los determinaron: desde la definición de LA dada en LAK 2011, desde las técnicas del ASI y desde la comparación de la complejidad algorítmica entre técnicas comunes entre el ASI y LA. Además, se describen detalladamente las opciones adicionales de las técnicas ASI factibles de aportar a LA. Se ha promovido también la colaboración entre el Análisis Estadístico Implicativo y las Analíticas de Aprendizaje, proponiendo futuras investigaciones de beneficio comú

A half-century of international research collaboration dynamism: Congregate or disperse?

The past decades have witnessed a dramatic change in researchers' collaboration mode across borders. In addition to purely academia-driven collaborations, various state-led initiatives have also been developed and are underway, reflecting the rapidly changing geopolitical situation of the contemporary world. In such multilayered cooperative and competitive relationships among countries, it is of great interest to leaders in academia and the policy arena to grasp the full scope of international research collaboration and their country's place within it, along with its change over time. However, evidence for such world-scale dynamism is scarce to date. This paper provides unique evidence of how international collaboration clusters have formed and evolved over the past half-century for a broad set of scientific publications. Our analyses are based on data retrieved from OpenAlex, a large-scale Open Bibliometrics platform launched in 2022. The science and technology areas of focus include Quantum Science, Artificial Intelligence, Biotechnology and others, totalling 15. We first review the top-tier countries' global presence change for each discipline, measured by publication volumes and international collaboration rates. Notably, the US and China are shown to have rapidly moved closer together for decades but have started moving apart after 2019. Subsequently, we analyse and visualise the international collaboration clusters for each discipline and period based on a hierarchical clustering method. Finally, we provide global-scale quantitative evidence for a 'Shrinking World' of the past half-century's research collaboration. These results provide valuable insights into the big picture of past, present and future international collaboration.Comment: 2+19 pages (5 figures) for Main Text; 21 pages (7 figures, 1 table) for Supplementary Material

On the Detection of False Information: From Rumors to Fake News

Tesis por compendio[ES] En tiempos recientes, el desarrollo de las redes sociales y de las agencias de noticias han traído nuevos retos y amenazas a la web. Estas amenazas han llamado la atención de la comunidad investigadora en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) ya que están contaminando las plataformas de redes sociales. Un ejemplo de amenaza serían las noticias falsas, en las que los usuarios difunden y comparten información falsa, inexacta o engañosa. La información falsa no se limita a la información verificable, sino que también incluye información que se utiliza con fines nocivos. Además, uno de los desafíos a los que se enfrentan los investigadores es la gran cantidad de usuarios en las plataformas de redes sociales, donde detectar a los difusores de información falsa no es tarea fácil. Los trabajos previos que se han propuesto para limitar o estudiar el tema de la detección de información falsa se han centrado en comprender el lenguaje de la información falsa desde una perspectiva lingüística. En el caso de información verificable, estos enfoques se han propuesto en un entorno monolingüe. Además, apenas se ha investigado la detección de las fuentes o los difusores de información falsa en las redes sociales. En esta tesis estudiamos la información falsa desde varias perspectivas. En primer lugar, dado que los trabajos anteriores se centraron en el estudio de la información falsa en un entorno monolingüe, en esta tesis estudiamos la información falsa en un entorno multilingüe. Proponemos diferentes enfoques multilingües y los comparamos con un conjunto de baselines monolingües. Además, proporcionamos estudios sistemáticos para los resultados de la evaluación de nuestros enfoques para una mejor comprensión. En segundo lugar, hemos notado que el papel de la información afectiva no se ha investigado en profundidad. Por lo tanto, la segunda parte de nuestro trabajo de investigación estudia el papel de la información afectiva en la información falsa y muestra cómo los autores de contenido falso la emplean para manipular al lector. Aquí, investigamos varios tipos de información falsa para comprender la correlación entre la información afectiva y cada tipo (Propaganda, Trucos / Engaños, Clickbait y Sátira). Por último, aunque no menos importante, en un intento de limitar su propagación, también abordamos el problema de los difusores de información falsa en las redes sociales. En esta dirección de la investigación, nos enfocamos en explotar varias características basadas en texto extraídas de los mensajes de perfiles en línea de tales difusores. Estudiamos diferentes conjuntos de características que pueden tener el potencial de ayudar a discriminar entre difusores de información falsa y verificadores de hechos.[CA] En temps recents, el desenvolupament de les xarxes socials i de les agències de notícies han portat nous reptes i amenaces a la web. Aquestes amenaces han cridat l'atenció de la comunitat investigadora en Processament de Llenguatge Natural (PLN) ja que estan contaminant les plataformes de xarxes socials. Un exemple d'amenaça serien les notícies falses, en què els usuaris difonen i comparteixen informació falsa, inexacta o enganyosa. La informació falsa no es limita a la informació verificable, sinó que també inclou informació que s'utilitza amb fins nocius. A més, un dels desafiaments als quals s'enfronten els investigadors és la gran quantitat d'usuaris en les plataformes de xarxes socials, on detectar els difusors d'informació falsa no és tasca fàcil. Els treballs previs que s'han proposat per limitar o estudiar el tema de la detecció d'informació falsa s'han centrat en comprendre el llenguatge de la informació falsa des d'una perspectiva lingüística. En el cas d'informació verificable, aquests enfocaments s'han proposat en un entorn monolingüe. A més, gairebé no s'ha investigat la detecció de les fonts o els difusors d'informació falsa a les xarxes socials. En aquesta tesi estudiem la informació falsa des de diverses perspectives. En primer lloc, atès que els treballs anteriors es van centrar en l'estudi de la informació falsa en un entorn monolingüe, en aquesta tesi estudiem la informació falsa en un entorn multilingüe. Proposem diferents enfocaments multilingües i els comparem amb un conjunt de baselines monolingües. A més, proporcionem estudis sistemàtics per als resultats de l'avaluació dels nostres enfocaments per a una millor comprensió. En segon lloc, hem notat que el paper de la informació afectiva no s'ha investigat en profunditat. Per tant, la segona part del nostre treball de recerca estudia el paper de la informació afectiva en la informació falsa i mostra com els autors de contingut fals l'empren per manipular el lector. Aquí, investiguem diversos tipus d'informació falsa per comprendre la correlació entre la informació afectiva i cada tipus (Propaganda, Trucs / Enganys, Clickbait i Sàtira). Finalment, però no menys important, en un intent de limitar la seva propagació, també abordem el problema dels difusors d'informació falsa a les xarxes socials. En aquesta direcció de la investigació, ens enfoquem en explotar diverses característiques basades en text extretes dels missatges de perfils en línia de tals difusors. Estudiem diferents conjunts de característiques que poden tenir el potencial d'ajudar a discriminar entre difusors d'informació falsa i verificadors de fets.[EN] In the recent years, the development of social media and online news agencies has brought several challenges and threats to the Web. These threats have taken the attention of the Natural Language Processing (NLP) research community as they are polluting the online social media platforms. One of the examples of these threats is false information, in which false, inaccurate, or deceptive information is spread and shared by online users. False information is not limited to verifiable information, but it also involves information that is used for harmful purposes. Also, one of the challenges that researchers have to face is the massive number of users in social media platforms, where detecting false information spreaders is not an easy job. Previous work that has been proposed for limiting or studying the issue of detecting false information has focused on understanding the language of false information from a linguistic perspective. In the case of verifiable information, approaches have been proposed in a monolingual setting. Moreover, detecting the sources or the spreaders of false information in social media has not been investigated much. In this thesis we study false information from several aspects. First, since previous work focused on studying false information in a monolingual setting, in this thesis we study false information in a cross-lingual one. We propose different cross-lingual approaches and we compare them to a set of monolingual baselines. Also, we provide systematic studies for the evaluation results of our approaches for better understanding. Second, we noticed that the role of affective information was not investigated in depth. Therefore, the second part of our research work studies the role of the affective information in false information and shows how the authors of false content use it to manipulate the reader. Here, we investigate several types of false information to understand the correlation between affective information and each type (Propaganda, Hoax, Clickbait, Rumor, and Satire). Last but not least, in an attempt to limit its spread, we also address the problem of detecting false information spreaders in social media. In this research direction, we focus on exploiting several text-based features extracted from the online profile messages of those spreaders. We study different feature sets that can have the potential to help to identify false information spreaders from fact checkers.Ghanem, BHH. (2020). On the Detection of False Information: From Rumors to Fake News [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158570TESISCompendi

Proceedings of the Seventh International Conference Formal Approaches to South Slavic and Balkan languages

Proceedings of the Seventh International Conference Formal Approaches to South Slavic and Balkan Languages publishes 17 papers that were presented at the conference organised in Dubrovnik, Croatia, 4-6 Octobre 2010

A Conceptual Framework for Integrating TPB With Context-Relevant Variables to Predict e-Learning Success During the Covid -19 Pandemic

The COVID-19 pandemic has necessitated the digitalization of some aspects of our lives including education. However, as we witness a phenomenal rise in the demand for online learning, the decision to migrate to online learning platforms is dependent on the learner’s preparedness to embrace it. The objective of this study is to conceptualize a framework that measures the tendency of learners to adopt online learning in an era characterised by so many disruptions. To do this, we adopt document analysis on databases such as SCOPUS, Web of Science, EBSCO and Google Scholar using Boolean search engines; AND, OR, NOT, *, (), ‘’’’, +, -, <,>. mainly on current scientific manuscripts through the use of the keywords “e-learning”, “theory of planned behaviour”, “Covid 19”, “distance learning”, “environmental factors” and “academic technology adoption”. Subsequently, we integrate the theory of planned behaviour with other context-relevant variables as the bases of the study, and conceptualise a framework to predict e-learning success in the covid-19 era. This study contributes to the scientific body of knowledge on e-learning, particularly from the perspective of a forced mass adoption of e-learning occasioned by a global pandemic

A Conceptual Framework for Integrating TPB With Context-Relevant Variables to Predict e-Learning Success During the Covid -19 Pandemic

The COVID-19 pandemic has necessitated the digitalization of some aspects of our lives including education. However, as we witness a phenomenal rise in the demand for online learning, the decision to migrate to online learning platforms is dependent on the learner’s preparedness to embrace it. The objective of this study is to conceptualize a framework that measures the tendency of learners to adopt online learning in an era characterised by so many disruptions. To do this, we adopt document analysis on databases such as SCOPUS, Web of Science, EBSCO and Google Scholar using Boolean search engines; AND, OR, NOT, *, (), ‘’’’, +, -, &lt;,&gt;. mainly on current scientific manuscripts through the use of the keywords “e-learning”, “theory of planned behaviour”, “Covid 19”, “distance learning”, “environmental factors” and “academic technology adoption”. Subsequently, we integrate the theory of planned behaviour with other context-relevant variables as the bases of the study, and conceptualise a framework to predict e-learning success in the covid-19 era. This study contributes to the scientific body of knowledge on e-learning, particularly from the perspective of a forced mass adoption of e-learning occasioned by a global pandemic.</p

A Conceptual Framework for Integrating TPB With Context-Relevant Variables to Predict e-Learning Success During the Covid -19 Pandemic

The COVID-19 pandemic has necessitated the digitalization of some aspects of our lives including education. However, as we witness a phenomenal rise in the demand for online learning, the decision to migrate to online learning platforms is dependent on the learner’s preparedness to embrace it. The objective of this study is to conceptualize a framework that measures the tendency of learners to adopt online learning in an era characterised by so many disruptions. To do this, we adopt document analysis on databases such as SCOPUS, Web of Science, EBSCO and Google Scholar using Boolean search engines; AND, OR, NOT, *, (), ‘’’’, +, -, &lt;,&gt;. mainly on current scientific manuscripts through the use of the keywords “e-learning”, “theory of planned behaviour”, “Covid 19”, “distance learning”, “environmental factors” and “academic technology adoption”. Subsequently, we integrate the theory of planned behaviour with other context-relevant variables as the bases of the study, and conceptualise a framework to predict e-learning success in the covid-19 era. This study contributes to the scientific body of knowledge on e-learning, particularly from the perspective of a forced mass adoption of e-learning occasioned by a global pandemic