Importancia del grado de Satisfacción con la Simulación Clínica en la formación práctica de los alumnos de enfermería

La Simulación Clínica es una metodología de aprendizaje innovadora que aproxima al estudiante a la realidad profesional. La satisfacción es un criterio de evaluación de la formación recibida. Realizamos un estudio descriptivo para determinar y analizar la satisfacción de los alumnos de tercer curso del Grado en Enfermería de la ULPGC con la Simulación Clínica en los laboratorios de prácticas de la asignatura de Técnicas de Enfermería. Utilizamos la ESECS (Escala de Satisfacción de Experiencias Clínicas Simuladas) con sus 3 dimensiones de satisfacción práctica, cognitiva y realismo, resultando la primera, la satisfacción práctica, la que muestra valores mas altos (M=7,2), próximos a la satisfacción global (M=7,01). Los estudiantes se muestran satisfechos con la Simulación Clínica, aunque la misma podría mejorar con la adaptación de los laboratorios, la adquisición de simuladores de media/alta fidelidad y la reducción del número de alumnos por grupo en el laboratorio

NCG50/7: Máster universitario en gestión y tecnología de procesos de negocio

Aprobación de Máster universitario en gestión y tecnología de procesos de negocio, aprobado en sesión ordinaria del Consejo de Gobierno de la Universidad de Granada celebrada el 1 de diciembre de 2011.Universidad de Granada, Secretaría Genera

Un modelo estructural para el análisis de los factores asociados a la elección de estudios universitarios

[EN] Access to the Spanish public university system is a complex process that involved administration, offering a certain number of places in different degrees that offer universities, and students, who must prioritize their preferences in a list. Determine what are the reasons that motivate a student, and their family and personal environment, to choose a particular degree and University to develop his studies, is a complex problem and that we have approached from the point of view of structural analysis. The aim of this work is to propose a partial multivariate model that can give an account of the weight of the different variables and identified factors involved in the decision about the choice of studies and University. The model we propose is specified based on a series of structural relationships involving a set of variables and context data, which we have grouped in the following factors: - Individual factors, associated with aspects related to student and personal interests, some academic and others clearly not. - Social factors, related with aspects that have to do with the social perception of the degree, their employability, the perception that we have of the University prestige, the degree, or the profession that gives access. - Context data, relative to the value of the access mark, the offer of seats or demand that has occurred in a certain degree and University in the years immediately prior to the taking of the decision. For this purpose a structural model and a questionnaire are proposed to evaluate the model, Model validation concludes with an extensive survey and analysis of the model results.[ES] El acceso al Sistema Universitario Público Español es un proceso complejo en el que interviene la administración, ofreciendo un número determinado de plazas en las distintas titulaciones que ofertan las Universidades, y el estudiante, que debe priorizar en una lista sus preferencias. Determinar cuáles son las razones que mueven a un estudiante, y a su entorno familiar y personal, a elegir una determinada titulación y/o Universidad para cursar sus estudios superiores, es un problema complejo que hemos abordado desde el punto de vista del análisis estructural. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo multivariado y parcial que pueda dar cuenta del peso de las distintas variables y factores identificados que influyen en la decisión acerca de la elección de estudios y universidad. El modelo propuesto se especifica en base a una serie de relaciones estructurales en las que intervienen un conjunto de variables y datos de contexto que hemos agrupado en los siguientes factores: - Factores individuales, vinculados a aspectos relacionados con el estudiante y sus intereses personales, algunos de carácter académico y otros claramente no. - Factores sociales, relacionados con aspectos que tienen que ver con la percepción social de la titulación, su empleabilidad, la percepción que se tiene del prestigio de la Universidad, del título, o de la profesión a la que da acceso.. - Datos de contexto, relativos al valor de la nota de corte de una titulación, a la oferta de plazas o a la demanda que se ha producido en una determinada titulación y universidad en los años inmediatamente anteriores al de la toma de la decisión. Para ello se propone un modelo estructural y se propone un cuestionario para evaluar las variables del modelo. La validación de modelo y cuestionario concluye con una amplia encuesta y el análisis de los resultados del modelo.[CA] L'accés al Sistema Universitari Públic Espanyol és un procés complex en el qual intervé l'administració, oferint un nombre determinat de places en les diferents titulacions que ofereixen les universitats, i l'estudiant, que ha de prioritzar en una llista seves preferències. Determinar quines són les raons que mouen a un estudiant, i al seu entorn familiar i personal, a triar una determinada titulació i/o Universitat per cursar els seus estudis superiors, és un problema complex que hem abordat des del punt de vista de l'anàlisi estructural. L'objectiu d'aquest treball és proposar un model multivariat i parcial que puga donar compte del pes de les diferents variables i factors identificats que influeixen en la decisió sobre l'elecció d'estudis i universitat. El model proposat s'especifica en la base d'una sèrie de relacions estructurals en què intervenen un conjunt de variables i dades de context que hem agrupat en els següents factors: - Factors individuals, vinculats a aspectes relacionats amb l'estudiant i els seus interessos personals, alguns de caràcter acadèmic i altres clarament no. - Factors socials, relacionats amb aspectes que tenen a veure amb la percepció social de la titulació, la seva ocupabilitat, la percepció que es té del prestigi de la Universitat, del títol, o de la professió a la qual dóna accés .. - Dades de context, relatius al valor de la nota de tall d'una titulació, a l'oferta de places o la demanda que s'ha produït en una determinada titulació i universitat en els anys immediatament anteriors al de la presa de la decisió. Per a això es proposa un model estructural, es proposa un qüestionari per avaluar les variables del model. La validació del model conclou amb una àmplia enquesta i l'anàlisi dels resultats del model.Soriano Jiménez, PP. (2016). Un modelo estructural para el análisis de los factores asociados a la elección de estudios universitarios [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/64076TESI

Identificación de características de rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad de Nariño entre los años 2010 y 2014 usando minería de datos

La Minería de Datos es un campo interdisciplinario, que en términos generales; organiza, procesa, analiza y genera reportes de grandes volúmenes de datos con el objetivo de descubrir información útil en la forma de relaciones, tendencias y patrones significativos y nuevos que pueden ayudar en la toma de decisiones y mejoramiento de procesos para organizaciones o empresas de diferente tipo. (Pérez López y Santín Gonzalez, 2007) mencionan respecto de la minería de datos “Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles, y tendencias a través del análisis de los datos utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos”, a esta lista de técnicas se puede agregar: clustering, predicción y otras técnicas de análisis multivariado. En (Orallo, Ramirez Quintana, y Ferri Ramírez, 2004) "La información histórica es útil para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura”, es precisamente el objetivo principal de la Minería de Datos a través del uso de las diferentes técnicas que la componen

Identificación de características de rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad de Nariño entre los años 2010 y 2014 usando minería de datos

La Minería de Datos es un campo interdisciplinario, que en términos generales; organiza, procesa, analiza y genera reportes de grandes volúmenes de datos con el objetivo de descubrir información útil en la forma de relaciones, tendencias y patrones significativos y nuevos que pueden ayudar en la toma de decisiones y mejoramiento de procesos para organizaciones o empresas de diferente tipo. (Pérez López y Santín Gonzalez, 2007) mencionan respecto de la minería de datos “Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles, y tendencias a través del análisis de los datos utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos”, a esta lista de técnicas se puede agregar: clustering, predicción y otras técnicas de análisis multivariado. En (Orallo, Ramirez Quintana, y Ferri Ramírez, 2004) "La información histórica es útil para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura”, es precisamente el objetivo principal de la Minería de Datos a través del uso de las diferentes técnicas que la componen

Estudio de las materias y su correlación para innovación e implantación de las enseñanzas de ingeniería en una escuela técnica de Galicia

[Resumen]El presente trabajo de investigación aborda el problema del bajo rendimiento académico alcanzado en los estudios de Ingeniería. Se realiza el análisis estadístico descriptivo y de correlación de los resultados académicos del alumnado que ha cursado las titulaciones de Ingeniería Técnica Industrial, especialidades Electricidad y Electrónica Industrial, pertenecientes a la Universidad de A Coruña, tal como figuran en su expediente académico. Mediante la aplicación de técnicas avanzadas de regresión, se desarrollan modelos de predicción del itinerario académico del estudiantado a lo largo de toda su carrera universitaria, de tal forma que, se logra predecir las calificaciones obtenidas y las convocatorias agotadas en las materias que cada alumno curse durante el primer año académico, a partir de la nota de acceso a la universidad. El resto de calificaciones y convocatorias de las materias que componen la titulación se pueden predecir en cualquier momento de la trayectoria académica del estudiante, incorporando al modelo las notas de las materias según se vayan superando. Los modelos desarrollados permiten conseguir el principal objetivo propuesto de conocer por adelantado el rendimiento académico de cada estudiante, y se pueden aplicar para la predicción del rendimiento individual del alumnado[Resumo]O presente traballo de investigación aborda o problema do baixo rendemento académico alcanzado nos estudos de Enxeñaría. Realízase a análise estatístico descritivo e de correlación dos resultados académicos do alumnado que cursou as titulacións de Enxeñaría Técnica Industrial, especialidades Electricidade e Electrónica Industrial, pertencentes á Universidade da Coruña, tal como figuran no seu expediente académico. Mediante a aplicación de técnicas avanzadas de regresión, desenvólvense modelos de predición do itinerario académico do alumnado ao longo de toda a súa carreira universitaria, de tal forma que, se logra predicir as cualificacións obtidas e as convocatorias esgotadas nas materias que cada alumno curse durante o primeiro ano académico, a partir da nota de acceso á universidade. O resto de cualificacións e convocatorias das materias que compoñen a titulación pódense predicir en calquera momento da traxectoria académica do estudante, incorporando ao modelo as notas das materias segundo se vaian superando. Os modelos desenvolvidos permiten conseguir o principal obxectivo proposto de coñecer por adiantado o rendemento académico de cada estudante, e pódense aplicar para a predición do rendemento individual do alumnado.[Abstract]In this work, we deal with the problem of poor academic performance among students of Engineering Degrees. We carry out the statistical descriptive and correlation analysis of the academic achievements of the undergraduates of the Electrical and Industrial Electronics specialities in the Technical Industrial Engineering from the University of A Coruña. Applying advanced regression techniques, prediction models for the academic performance of the students are developed. Therefore, the marks and the number of failed exams throughout the first year of the degree are obtained from the corresponding of secondary education. The marks and the number of left exams needed in order to pass the remaining courses can be predicted at any time during the degree. In order to do that, the marks already achieved are included into the model. Eventually, the main goal of this work is accomplished; the performance of each student can be anticipated. Moreover, the developed models can be applied for the prediction of the individual academic achievements of each student

Metacognición e inteligencia artificial: más allá del paralelismo de funcionamiento

El objeto de esta tesis ha sido el de aplicar conocimientos de la Inteligencia Artificial al campo de la Psicología Cognitiva y Metacognitiva. En concreto, este trabajo se ha centrado en el uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), tanto respecto del uso de técnicas de aprendizaje supervisado (supervised) como de las técnicas de aprendizaje no supervisado (unsupervised). Ambas se han aplicado para favorecer el aprendizaje personalizado en los estudiantes y, en último término mejorar su rendimiento y satisfacción. En la actualidad el aprendizaje, especialmente en entornos de Educación Superior, se está desarrollando a través de plataformas interactivas, Learning Management System (LMS), como por ejemplo Moodle. Estos entornos ofrecen muchas posibilidades de registro de la actividad (logs o unidades de registro) y de extracción de dicha información, ya que estos registros se almacenan en bases de datos y estas pueden ser descargadas de forma sencilla en ficheros con distintos formatos CSV, XLS, JSON, etc.The aim of this thesis has been to apply knowledge of artificial intelligence to the field of cognitive and metacognitive psychology. Specifically, this work has focused on the use of automatic learning techniques (Machine Learning), supervised and unsupervised, to analyze the effect on the satisfaction and performance of students of different actions that sought to provide them with a personalized learning experience. Currently, learning, especially in Higher Education environments, is being developed through interactive platforms, Learning Management System (LMS), such as Moodle. These environments offer many possibilities for registering the student activity (logs or registration units) and extracting this information, as these records are stored in databases and these can be downloaded easily in files with different formats CSV, XLS, JSON, and so on

E-learning de las matemáticas universitarias : tendencias tecnológicas emergentes y adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior

This paper analyzes several key aspects of online mathematics education at university level. In the context of this specification shall mean the term 'mathematical education' in a general sense, which includes disciplines such as applied mathematics, statistics, operations research, etc. The use of Internet-based methodologies to provide university education in mathematics is a rapidly growing phenomenon that increasingly are adding more universities around the world. The type of content and learning objectives specific to these disciplines make the university mathematics education a particular field of study, especially when the training is done using a methodology based on the use of Internet and specialized software. While there are many related studies, on the one hand, with secondary mathematics education and, secondly, with online training or e-learning, this is one of the first doctoral thesis addresses the issue of Mathematical E-Learning (MEL) in higher education. Thus, the ultimate mission of this paper is to analyze what are the methodological and technological trends that are being used today in MEL, discuss how it has evolved in practice MEL Spain during the adaptation process to the European Space of Higher Education (ESHE) and MEL examining good practices worldwide that may be useful for academics and researchers in the field.Aquest treball analitza diferents aspectes clau de la formació matemàtica en línia en l'àmbit universitari. En el context d'aquesta memòria, s'entendrà el terme formació matemàtica en un sentit general, que inclou disciplines com ara la matemàtica aplicada, l'estadística, la investigació operativa, etc. L'ús de metodologies basades en Internet per oferir formació universitària en matemàtiques és un fenomen en plena expansió al qual cada cop es van sumant més universitats a tot el món. El tipus de continguts i objectius d’aprenentatge propis d’aquestes disciplines fan de la formació matemàtica universitària un camp d’estudi particular, més encara quan aquesta formació es fa utilitzant una metodologia basada en l’ús d’Internet i programari especialitzat. Si bé hi ha molts estudis relacionats, d'una banda, amb la formació matemàtica a secundària i, de l'altra, amb la formació en línia, aquesta és una de les primeres tesis doctorals que aborda la temàtica del Mathematical E-Learning (MEL) en educació superior. Així, la missió última d’aquest treball és analitzar quines són les tendències metodològiques i tecnològiques que s'estan fent servir actualment a MEL, discutir com ha evolucionat a Espanya la pràctica del MEL durant el procés d'adaptació a l'Espai Europeu d'Educació Superior (EEES), i examinar bones pràctiques a MEL a escala internacional que puguin ser útils per a acadèmics i investigadors de l'àmbit.El presente trabajo analiza diferentes aspectos clave de la formación matemática online en el ámbito universitario. En el contexto de esta memoria, se entenderá el término formación matemática en un sentido general, que incluye disciplinas tales como la matemática aplicada, la estadística, la investigación operativa, etc. El uso de metodologías basadas en Internet para ofrecer formación universitaria en matemáticas es un fenómeno en plena expansión al que cada vez se van sumando más universidades en todo el mundo. El tipo de contenidos y objetivos de aprendizaje propios de estas disciplinas hacen de la formación matemática universitaria un campo de estudio particular, más aún cuando esta formación se hace utilizando una metodología basada en el uso de Internet y software especializado. Si bien existen muchos estudios relacionados, por un lado, con la formación matemática en secundaria y, por otro, con la formación online o e-learning, esta es una de las primeras tesis doctorales que aborda la temática del Mathematical E-Learning (MEL) en educación superior. Así, la misión última del presente trabajo es analizar cuáles son las tendencias metodológicas y tecnológicas que se están usando en la actualidad en MEL, discutir cómo ha evolucionado en España la práctica del MEL durante el proceso de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), y examinar buenas prácticas en MEL a nivel internacional que puedan ser de utilidad para académicos e investigadores del ámbito.Societat de la informació i el coneixemen

Actas del congreso virtual: Avances en tecnologías, innovación y desafío de la educación superior ATIDES 2016.

ls entorns virtuals (educació a distància, e-Learning, blended Learning, laboratoris virtuals...), la globalització universitària (mobilitat virtual, educació global i multicultural, convenis interuniversitaris), cursos a distància massius i oberts (Massive Open Online Courses, MOOC), noves tecnologies en educació, l'espai europeu d'educació superior i els programes de mobilitat a partir de la Declaració de Bolonya, les experiències innovadores en educació, l'evaluació de competències i planificació de ECTS, l'acreditació de la qualitat, els aspectes legals i econòmics de l'educació, la regulació jurídica del dret a l'educació, l'educació i gènere... són alguns dels desafiaments que tracta la publicació