Explorando relaciones conceptuales sobre conjuntos numéricos de ingresantes universitarios con análisis estadístico implicativo

El objetivo de este trabajo es explorar si los estudiantes establecen o no relaciones conceptuales sobre el conjunto de números reales y sus subconjuntos, utilizando análisis estadístico implicativo (ASI). Para alcanzarlo, se analizó un ítem de las pruebas de diagnóstico del cursillo de ingreso 2009 a las carreras de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE, comparando las relaciones establecidas por los alumnos con las previstas por los docentes evaluadores. El análisis puso en evidencia la ausencia de algunas relaciones conceptuales que habían sido previstas en el análisis didáctico-matemático previo

Rendimiento académico en la asignatura "Álgebra y Geometría Analítica" de FACENA-UNNE EN 2018

La asignatura Algebra y Geometría Analítica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, pertenece al plan de estudios de ocho de las carreras que conforman la oferta curricular de la mencionada Casa de Altos Estudios, a saber: Bioquímica, Licenciatura en Ciencias Físicas, Licenciatura en Ciencias Químicas, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería en Agrimensura, Ingeniería en Electrónica, Profesorado en Ciencias Químicas y del Ambiente y Profesorado en Física. La variedad de perfiles de formación que atraviesan a la asignatura, así como también el elevado número de alumnos que la cursan (ya que corresponde al primer cuatrimestre del primer año de estudios de las ocho carreras mencionadas), obligan a trabajar en numerosas comisiones de clases, tanto teóricas como prácticas, lo cual complejiza el proceso de seguimiento y evaluación de los procesos de enseñanza y aprendizaje durante el cursado de la asignatura. De ahí que el presente trabajo, tiene como objetivo realizar una detallada descripción de los resultados de dicho cursado en el año lectivo 2018, en las evaluaciones parciales que se realizan a fin de regularizar la asignatura, discriminados según la comisión de clases prácticas a la que cada estudiante asistió. Para realizar el análisis mencionado se utilizó la técnica de análisis de datos composicionales, presentándose los resultados obtenidos mediante gráficos ternarios. Asimismo, se determinó el porcentaje de desgranamiento de alumnos durante el cursado de la asignatura, llegando a la conclusión que sólo un 49% de los alumnos inscriptos completan el curso y de éstos casi el 51% la regulariza. Mediante las envolventes convexas de las comisiones correspondientes a alumnos de Ingeniería y a las de estudiantes de otras carreras, se comparó el rendimiento académico de la cursada de los dos grupos de comisiones, observándose que las Ingenierías ostentan un rendimiento académico ligeramente superior al resto de las carreras. Finalmente, se concluye que el elevado número de fracasos de los alumnos en el cursado de la asignatura está, principalmente, explicado por el desgrana- miento y, a fin de paliar esta problemática y de favorecer la retención de los estudiantes, se proponen algunas modificaciones a las currículas de las carreras de Ingeniería.

Análisis estadístico implicativo de los conocimientos previos sobre propiedades de operaciones con números reales de ingresantes a carreras de ingeniería de FACENA

Este trabajo tiene por objetivo presentar un método de Estadística multivariada llamado Análisis Estadístico Implicativo (ASI) que permite determinar los conocimientos de los estudiantes (materializados en sus respuestas a distintos ítems de evaluación) así como las relaciones conceptuales que entre ellos establecen los sujetos evaluados. ASI, a diferencia de los métodos clásicos de asociación de variables, permite detectar relaciones del tipo “si p, entonces, casi siempre q”, a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relaciones se presentan mediante un “grafo implicativo” que permite la mejor interpretación de las relaciones mencionadas. Para lograr el objetivo propuesto en este artículo, se utilizó ASI para analizar un ítem de evaluación de una prueba de diagnóstico suministrada a ingresantes a Ingeniería Eléctrica, Ingeniería en Agrimensura e Ingeniería en Electrónica al inicio del año lectivo 2017 y se realizó una comparación entre las relaciones detectadas según los alumnos pertenezcan a una u otra carrera. A modo general, se observaron saberes y relaciones conceptuales establecidos por los alumnos que dan cuenta de su escasa evolución del pensamiento aritmético al algebraico, independientemente de la carrera a la que pertenecen

Técnicas de explotación de información aplicadas al análisis del rendimiento académico de alumnos de la FACENA-UNNE

Las actividades enmarcadas en el proyecto “Rendimiento Académico de alumnos de la FACENA – UNNE: Su análisis mediante métodos cuantitativos”, tienen como objetivo fundamental la identificación de factores que afectan el rendimiento académico de los alumnos de las carreras de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). En este trabajo se describen las principales metodologías y técnicas de explotación de información empleadas para la construcción de modelos orientados al análisis de la información recopilada para satisfacer los objetivos del proyecto, y se sintetizan los resultados obtenidos, los trabajos en curso y la integración y formación de recursos humanos que intervienen en el mismo. Los resultados de este proyecto aportarán a un mayor conocimiento de los posibles factores que inciden en el desempeño de los alumnos y permitirán que, desde la gestión institucional, se aborden mecanismos superadores que contribuyan, por un lado, al mejoramiento de los índices de permanencia y culminación exitosa de los estudios universitarios y, por otro lado, aporten información significativa a los procesos de evaluación y acreditación de carreras, en consonancia con las políticas educativas nacionales que priorizan la formación en Informática, Ingeniería y Ciencias Básicas, por considerarlas estratégicas para el desarrollo del país.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Rendimiento académico en asignaturas del trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU) de la LSI-UNNE mediante técnica de datos composicionales

En el marco de los procesos de acreditación de las carreras de Informática se hace necesario evaluar el rendimiento académico de los alumnos, en particular aquellos vinculados con los indicadores más preocupantes para las mismas, tales como el desgranamiento de los alumnos de primer año y su bajo rendimiento, situaciones que afectan la permanencia en la carrera y la terminación exitosa de sus estudios. En este trabajo se describe el desempeño de los estudiantes que cursaron las asignaturas que conforman el trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU), titulación intermedia de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA-UNNE), en base a la información del resultado del cursado de dichas asignaturas en el periodo 2010-2012, obtenidos mediante la técnica de Datos Composicionales. Esta información permitirá apoyar el proceso de monitoreo de la implementación del plan de estudio, actividad comprometida en el proceso de acreditación.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Rendimiento académico en asignaturas del trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU) de la LSI-UNNE mediante técnica de datos composicionales

En el marco de los procesos de acreditación de las carreras de Informática se hace necesario evaluar el rendimiento académico de los alumnos, en particular aquellos vinculados con los indicadores más preocupantes para las mismas, tales como el desgranamiento de los alumnos de primer año y su bajo rendimiento, situaciones que afectan la permanencia en la carrera y la terminación exitosa de sus estudios. En este trabajo se describe el desempeño de los estudiantes que cursaron las asignaturas que conforman el trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU), titulación intermedia de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA-UNNE), en base a la información del resultado del cursado de dichas asignaturas en el periodo 2010-2012, obtenidos mediante la técnica de Datos Composicionales. Esta información permitirá apoyar el proceso de monitoreo de la implementación del plan de estudio, actividad comprometida en el proceso de acreditación.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Rendimiento académico en asignaturas del trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU) de la LSI-UNNE mediante técnica de datos composicionales

En el marco de los procesos de acreditación de las carreras de Informática se hace necesario evaluar el rendimiento académico de los alumnos, en particular aquellos vinculados con los indicadores más preocupantes para las mismas, tales como el desgranamiento de los alumnos de primer año y su bajo rendimiento, situaciones que afectan la permanencia en la carrera y la terminación exitosa de sus estudios. En este trabajo se describe el desempeño de los estudiantes que cursaron las asignaturas que conforman el trayecto de formación del Analista Programador Universitario (APU), titulación intermedia de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA-UNNE), en base a la información del resultado del cursado de dichas asignaturas en el periodo 2010-2012, obtenidos mediante la técnica de Datos Composicionales. Esta información permitirá apoyar el proceso de monitoreo de la implementación del plan de estudio, actividad comprometida en el proceso de acreditación.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de explotación de información aplicadas al análisis del rendimiento académico de alumnos de la FACENA-UNNE

Las actividades enmarcadas en el proyecto “Rendimiento Académico de alumnos de la FACENA – UNNE: Su análisis mediante métodos cuantitativos”, tienen como objetivo fundamental la identificación de factores que afectan el rendimiento académico de los alumnos de las carreras de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). En este trabajo se describen las principales metodologías y técnicas de explotación de información empleadas para la construcción de modelos orientados al análisis de la información recopilada para satisfacer los objetivos del proyecto, y se sintetizan los resultados obtenidos, los trabajos en curso y la integración y formación de recursos humanos que intervienen en el mismo. Los resultados de este proyecto aportarán a un mayor conocimiento de los posibles factores que inciden en el desempeño de los alumnos y permitirán que, desde la gestión institucional, se aborden mecanismos superadores que contribuyan, por un lado, al mejoramiento de los índices de permanencia y culminación exitosa de los estudios universitarios y, por otro lado, aporten información significativa a los procesos de evaluación y acreditación de carreras, en consonancia con las políticas educativas nacionales que priorizan la formación en Informática, Ingeniería y Ciencias Básicas, por considerarlas estratégicas para el desarrollo del país.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis didáctico de conocimientos previos sobre divisibilidad, de estudiantes que ingresan a la universidad usando como herramienta el ‘análisis estadístico implicativo’

Este trabajo tiene por objetivo indagar sobre los saberes de divisibilidad de los estudiantes a través de sus respuestas a dos ítems de una evaluación mediante un análisis didáctico en el que se emplearon los resultados obtenidos por la herramienta Análisis Estadístico Implicativo (ASI). De este modo se quiere identificar definiciones, propiedades, procedimientos y argumentos y las relaciones conceptuales que se establecen entre estos objetos en las prácticas realizadas por los estudiantes.ASI, a partir de la hipótesis de que, si un ítem a es más complejo que otro b, permite detectar relaciones del tipo “si a, entonces, casi siempre b”, a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relaciones se presentan mediante un “grafo implicativo” para una mejor interpretación de los resultados obtenidos.A modo general, se observaron relaciones de intensidades menores a 0.9 lo que permite afirmar que pocos estudiantes lograron establecer relaciones conceptuales que den cuenta de un alto grado de comprensión respecto a la divisibilidad de números enteros

Large scale multifactorial likelihood quantitative analysis of BRCA1 and BRCA2 variants: An ENIGMA resource to support clinical variant classification

The multifactorial likelihood analysis method has demonstrated utility for quantitative assessment of variant pathogenicity for multiple cancer syndrome genes. Independent data types currently incorporated in the model for assessing BRCA1 and BRCA2 variants include clinically calibrated prior probability of pathogenicity based on variant location and bioinformatic prediction of variant effect, co-segregation, family cancer history profile, co-occurrence with a pathogenic variant in the same gene, breast tumor pathology, and case-control information. Research and clinical data for multifactorial likelihood analysis were collated for 1,395 BRCA1/2 predominantly intronic and missense variants, enabling classification based on posterior probability of pathogenicity for 734 variants: 447 variants were classified as (likely) benign, and 94 as (likely) pathogenic; and 248 classifications were new or considerably altered relative to ClinVar submissions. Classifications were compared with information not yet included in the likelihood model, and evidence strengths aligned to those recommended for ACMG/AMP classification codes. Altered mRNA splicing or function relative to known nonpathogenic variant controls were moderately to strongly predictive of variant pathogenicity. Variant absence in population datasets provided supporting evidence for variant pathogenicity. These findings have direct relevance for BRCA1 and BRCA2 variant evaluation, and justify the need for gene-specific calibration of evidence types used for variant classification