Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Aula virtual en Moodle: cambio de paradigma educativo

En este trabajo se presenta la experiencia obtenida al implementar, en forma gradual, un aula virtual para la materia “S imulación y Optimización”. Esta materia pertenece al último año de la carrera Ingeniería Química de la Facultad de Ingeniería de la UNJu. Con la introducción del aula virtual, el dictado de la materia se modificó para adoptar una modalidad b- learning. Esto demandó un gran esfuerzo por parte de la cátedra; pero los resultados obtenidos en cuanto al rendimiento académico de los estudiantes son notables: en el primer cuatrimestre de 2014, de los 15 inscriptos, 9 promo- cionaron la materia, 5 regularizaron la materia sin necesidad de recuperar ningún parcial, sólo se registró un abandono.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Formulación de un examen óptimo

El objetivo del presente trabajo es formular un examen óptimo para una materia dada. Para ello, primero se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función de la cantidad de unidades que evalúa el profesor. El modelo de simulación que se presenta en este trabajo se desarrolla realizando un análisis probabilístico. Luego, se define un examen óptimo como aquel que adjudica la nota que merece el estudiante, y que puede tomarse respetando las limitaciones de tiempo y esfuerzo que afectan al docente; en consecuencia, en un examen óptimo, aprueban los que merecen aprobar, y desaprueban los que no merecen aprobar. En base a esta definición, empleando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP que determina la cantidad de unidades a evaluar que maximiza la probabilidad de tomar un examen óptimo.XVI Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Formulación de un examen óptimo

El objetivo del presente trabajo es formular un examen óptimo para una materia dada. Para ello, primero se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función de la cantidad de unidades que evalúa el profesor. El modelo de simulación que se presenta en este trabajo se desarrolla realizando un análisis probabilístico. Luego, se define un examen óptimo como aquel que adjudica la nota que merece el estudiante, y que puede tomarse respetando las limitaciones de tiempo y esfuerzo que afectan al docente; en consecuencia, en un examen óptimo, aprueban los que merecen aprobar, y desaprueban los que no merecen aprobar. En base a esta definición, empleando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP que determina la cantidad de unidades a evaluar que maximiza la probabilidad de tomar un examen óptimo.XVI Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ginecopsiquiatría: su inserción docente-asistencial en Ginecología

Las etapas de la vida de la mujer transcurren incesantemente por modificaciones hormonales que, desde lo fisiológico a lo patológico, llegan a impactar en la salud integral de la misma Con frecuencia creciente se advierten situaciones con repercusión sobre la salud mental y expresiones clínicas ginecológicas que se correlacionan y necesita la intervención de distintas especialidades para su interpretación y abordaje terapéutico. Es precisamente la Ginecopsiquiatría la disciplina que advierte lo mencionado y que motiva su inserción en los programas educativos y asistenciales para establecer criterios y pautas de atención de los desórdenes no sólo psicosomáticos sino en toda la esfera de atención de la salud integral de la mujer.Facultad de Ciencias Médica

Proyecto IRESUD: interconexión de sistemas fotovoltaicos a la red eléctrica en ambientes urbanos. estado de avance a julio de 2014 y primeras mediciones en sistemas piloto

En el marco de una convocatoria del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, se conformó, en el año 2011, el consorcio público-privado IRESUD entre la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA), la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) y 5 empresas privadas, para la ejecución del proyecto “Interconexión de Sistemas Fotovoltaicos a la Red Eléctrica en Ambientes Urbanos”. El principal objetivo del mismo es introducir en el país tecnologías asociadas con la interconexión a la red eléctrica, en áreas urbanas, de sistemas fotovoltaicos (FV), contemplando para ello cuestiones técnicas, económicas y regulatorias. En este trabajo, se presenta el grado de avance del proyecto en lo referente a las cuestiones regulatorias y a las instalaciones piloto realizadas o en ejecución en diferentes partes del país. Asimismo, se muestran las primeras mediciones de algunas de las instalaciones actualmente en operación y se analiza el comportamiento de un inversor FV de conexión a red.Fil: Durán, J. C.. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Universidad Nacional de San Martín; ArgentinaFil: Socolovsky, Hernan Pablo. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Universidad Nacional de San Martín; ArgentinaFil: Raggio, D.. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Godfrin, Elena María. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Jakimczyk, J.. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Martinez Bogado, Mónica Gladys. Universidad Nacional de San Martín; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Diaz, F. J.. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; ArgentinaFil: Castro, N. E.. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; ArgentinaFil: Pedro, G.. Provincia del Neuquen. Ministerio de Hacienda Obras y Servivcios Publicos. Ente Provincial de Energia del Neuquen; ArgentinaFil: Sepúlveda, O.. Provincia del Neuquen. Ministerio de Hacienda Obras y Servivcios Publicos. Ente Provincial de Energia del Neuquen; ArgentinaFil: Argañaraz, C.. Provincia del Neuquen. Ministerio de Hacienda Obras y Servivcios Publicos. Ente Provincial de Energia del Neuquen; ArgentinaFil: Benítez, E.. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Roldán, A.. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Righini, R.. Universidad Nacional de Luján; Argentin

Supervisión y control de procesos

El actual contexto productivo exige la optimización tanto del diseño como de la operación de las plantas industriales. Sin embargo, tradicionalmente, la Ingeniería de Procesos se enfocó más en el diseño que en la operación. Basados en ese enfoque, en el proyecto “Supervisión y Control de Procesos”, se desarrollarán, adaptarán y aplicarán herramientas propias de la Operabilidad de Procesos (flexibilidad, controlabilidad, confiabilidad, robustez). Los procesos que tendrán prioridad son los que están implementados en la planta piloto de la Facultad de Ingeniería de la UNSa (extracción líquida-líquida, absorción gas-líquida, producción de vapor, pasteurización, reacción, entre otros), y los procesos vinculados al gas, al petróleo, al litio y a las energías no convencionales ―especialmente a la energía solar―. Para alcanzar los objetivos del proyecto, se emplearán técnicas del campo de la Ingeniería de Procesos (simulación, optimización, control, diseño) y de la Inteligencia Artificial (sistemas expertos fuzzy, redes neuronales, minería de datos).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic