Semi-supervised learning to discover the average scale of graduation of university students

Las instituciones de educación superior omiten hasta cierto punto los factores que retrasan las tasas de promoción de los estudiantes universitarios. El retraso no siempre puede ser revelado debido a la diversidad de los programas de estudio, desde el comienzo de la carrera hasta la finalización del programa y la graduación. En este trabajo se utilizó el conjunto de datos de estudiantes correspondiente a 5 cursos académicos completos (primero-quinto curso), 53 variables y 849 observaciones de las diferentes carreras universitarias. Así, se exploraron variables y se utilizó la minería de datos con técnicas de aprendizaje semi-supervisado para descubrir asociaciones que detectan categorías de graduación de estudiantes. Por lo tanto, las reglas de interés fueron descubiertas usando las métricas de support, confidence, lift y conviction de las reglas de la asociación. Los hallazgos sugieren que las edades del grupo de profesores entre segundo y tercer año, así como la categoría de nota media entre cursos y la empleabilidad de los estudiantes, son los principales factores que influyen en las tasas de graduación de los estudiantes universitarios.Institutions of higher education omit to a certain extent the factors that delay the rates of promotion of university students. The delay cannot always be disclosed due to the diversity of study programs, from the beginning of the career to the completion of the program and graduation. This paper used the student data set for 5 full academic years (grades 1-5), 53 variables, and 849 observations of different university careers. Thus, variables were explored and data mining with semi-supervised learning techniques was used to discover associations that detect graduation categories of students. Therefore, the rules of interest were discovered using the metrics of support, confidence and elevation of the rules of association. The findings suggest that the ages of the group of teachers between second and third year, as well as the grade point average between courses and the employability of students, are the main factors influencing the graduation rates of university students

Aprendizaje semi-supervisado para descubrir la escala de tiempo promedio de graduación de estudiantes universitarios

Las instituciones de educación superior omiten hasta cierto punto los factores que retrasan las tasas de promoción de los estudiantes universitarios. El retraso no siempre puede ser revelado debido a la diversidad de los programas de estudio, desde el comienzo de la carrera hasta la finalización del programa y la graduación. En este trabajo se utilizó el conjunto de datos de estudiantes correspondiente a 5 cursos académicos completos (primero-quinto curso), 53 variables y 849 observaciones de las diferentes carreras universitarias. Así, se exploraron variables y se utilizó la minería de datos con técnicas de aprendizaje semi-supervisado para descubrir asociaciones que detectan categorías de graduación de estudiantes. Por lo tanto, las reglas de interés fueron descubiertas usando las métricas de support, confidence, lift y conviction de las reglas de la asociación. Los hallazgos sugieren que las edades del grupo de profesores entre segundo y tercer año, así como la categoría de nota media entre cursos y la empleabilidad de los estudiantes, son los principales factores que influyen en las tasas de graduación de los estudiantes universitarios.Institutions of higher education omit to a certain extent the factors that delay the rates of promotion of university students. The delay cannot always be disclosed due to the diversity of study programs, from the beginning of the career to the completion of the program and graduation. This paper used the student data set for 5 full academic years (grades 1-5), 53 variables, and 849 observations of different university careers. Thus, variables were explored and data mining with semi-supervised learning techniques was used to discover associations that detect graduation categories of students. Therefore, the rules of interest were discovered using the metrics of support, confidence and elevation of the rules of association. The findings suggest that the ages of the group of teachers between second and third year, as well as the grade point average between courses and the employability of students, are the main factors influencing the graduation rates of university students

Special Issue on Genetic Fuzzy Systems and the Interpretability–Accuracy Trade-off

This special issue encompasses four papers devoted to the recent developments in the field of ‘‘Genetic fuzzy systems and the trade-off between interpretability and accuracy’’. The issue was originated from several contributions presented at the First International Workshop on Genetic Fuzzy Systems (GFS2005) that was held in Granada, Spain, March 17–19, 2005. Six conference papers were selected and the authors were asked to develop extended versions which were submitted to the special issue. Each of them was revised by at least three referees and finally four of them were accepted according to the reviewers’ evaluations

Management Intelligent Systems

This symposium was born as a research forum to present and discuss original, rigorous and significant contributions on Artificial Intelligence-based (AI) solutions—with a strong, practical logic and, preferably, with empirical applications—developed to aid the management of organizations in multiple areas, activities, processes and problem-solving; what we call Management Intelligent Systems (MiS)

Aprendizaje cooperativo para modelado lingüístico flexible basado en reglas difusas: interpretabilidad y precisión

El desarrollo de modelos matemáticos de sistemas reales es un aspecto vital en numerosas disciplinas de ingeniería y ciencia. Resulta crucial diseñar modelos que representen de forma adecuada la realidad. Sin embargo, existe una relación evidente entre la precisión necesaria en un modelo y su complejidad. Si el modelo es demasiado simple, no podrá representar adecuadamente las característics relevantes del sistema y no servirá para nuestros propósitos. Por otro lado,un modelo demasiado complejo no satisface su principal función, la de facilitar la comprensión del comportamiento del sistema modelado, resultando inútil en la práctica. Una de las formas más interesantes de realizar esta representación consiste en emplear reglas SI ENTONCES mediante el empleo de la lógica difusa. En el proceso de modelado, estas reglas se emplean dentro de lo que se conoce como un Sistema Basado en Reglas Difusas (SBRD). Dependiendo del tipo de SBRD que consideremos, podemos realizar distintas clases de modelado atendiendo a diferentes requisitos. Principalmente, podemos distinguir dos tipos de modelado con carcterísticas enfrentadas: modelado lingüístico (ML) y modelado difuso (MD). Mientras que el primero atiende fundamentalmente al poder descriptivo de los SBRDs, buscando modelos con una gran comprensibilidad (legibilidad o interpretabilidad), el segundo busca fundamentalmente alcanzar un alto grado de precisión. En general, la alta interpretabilidad se obtiene imponiendo ciertas restricciones mediante el uso de variables lingüísticas, lo cual conlleva que los SBRDs sean más rígidos. Por el contra, la precisión se persigue relajando dichas restricciones para hacer a los SBRDs más flexibles, resignándose a la consecuente pérdida de la legibilidad. Esta flexibilidad en el proceso de modelado indica la capacidad potencial de aproximarse al problema que se está resovliendo. Desde un punto de vista estadístico, disponer de mayor flexibilidad implica tener un mayor número de grados de libertad en el modelo. Sin embargo, estono siempre supone obtener resultados precisos ya que esta libertad es un arma de doble filo. Una mayor flexibilidad proporciona capacidad de aproximación al modelo final pero da lugar a que crezca tanto la complejidad para llevar a cabo el modelado como el riesgo de sobre ajustarse en la aproximación del sistema real (excesivo grado de aproximación con una mala capacidad de predicción). Por tanto, en contra de la corriente tradicional dominante en la literatura especializada, el principal aspecto a considerar en el modelado de sistemas no debería ser la capacidad del modelo sino la capacidad para generar el modelo. Para alcanzar este compromiso de flexibilidad y simplicidad, o bien se pueden realizar mejoras al ML para hacer más flexible el diseño y/o la estrucutra del mdoelo, o bien se pueden imponer restricciones al diseño y/o a la estructura del modelo difuso. Si dicho equilibrio se alcanza partiendo del ML, los modelos obtenidos serán más interpretables que partiendo del MD. Por tanto, parece muy interesante afrontar el modelado de sistemas intentando mejorar, tnato como sea posible, la precisión del ML sin perder su descripción en exceso. Este es el objetivo principal de la presente memoria.Tesis Univ. Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificia

Aprendizaje cooperativo para modelado lingüístico flexible basado en reglas difusas: interpretabilidad y precisión

El desarrollo de modelos matemáticos de sistemas reales es un aspecto vital en numerosas disciplinas de ingeniería y ciencia. Resulta crucial diseñar modelos que representen de forma adecuada la realidad. Sin embargo, existe una relación evidente entre la precisión necesaria en un modelo y su complejidad. Si el modelo es demasiado simple, no podrá representar adecuadamente las característics relevantes del sistema y no servirá para nuestros propósitos. Por otro lado,un modelo demasiado complejo no satisface su principal función, la de facilitar la comprensión del comportamiento del sistema modelado, resultando inútil en la práctica. Una de las formas más interesantes de realizar esta representación consiste en emplear reglas SI ENTONCES mediante el empleo de la lógica difusa. En el proceso de modelado, estas reglas se emplean dentro de lo que se conoce como un Sistema Basado en Reglas Difusas (SBRD). Dependiendo del tipo de SBRD que consideremos, podemos realizar distintas clases de modelado atendiendo a diferentes requisitos. Principalmente, podemos distinguir dos tipos de modelado con carcterísticas enfrentadas: modelado lingüístico (ML) y modelado difuso (MD). Mientras que el primero atiende fundamentalmente al poder descriptivo de los SBRDs, buscando modelos con una gran comprensibilidad (legibilidad o interpretabilidad), el segundo busca fundamentalmente alcanzar un alto grado de precisión. En general, la alta interpretabilidad se obtiene imponiendo ciertas restricciones mediante el uso de variables lingüísticas, lo cual conlleva que los SBRDs sean más rígidos. Por el contra, la precisión se persigue relajando dichas restricciones para hacer a los SBRDs más flexibles, resignándose a la consecuente pérdida de la legibilidad. Esta flexibilidad en el proceso de modelado indica la capacidad potencial de aproximarse al problema que se está resovliendo. Desde un punto de vista estadístico, disponer de mayor flexibilidad implica tener un mayor número de grados de libertad en el modelo. Sin embargo, estono siempre supone obtener resultados precisos ya que esta libertad es un arma de doble filo. Una mayor flexibilidad proporciona capacidad de aproximación al modelo final pero da lugar a que crezca tanto la complejidad para llevar a cabo el modelado como el riesgo de sobre ajustarse en la aproximación del sistema real (excesivo grado de aproximación con una mala capacidad de predicción). Por tanto, en contra de la corriente tradicional dominante en la literatura especializada, el principal aspecto a considerar en el modelado de sistemas no debería ser la capacidad del modelo sino la capacidad para generar el modelo. Para alcanzar este compromiso de flexibilidad y simplicidad, o bien se pueden realizar mejoras al ML para hacer más flexible el diseño y/o la estrucutra del mdoelo, o bien se pueden imponer restricciones al diseño y/o a la estructura del modelo difuso. Si dicho equilibrio se alcanza partiendo del ML, los modelos obtenidos serán más interpretables que partiendo del MD. Por tanto, parece muy interesante afrontar el modelado de sistemas intentando mejorar, tnato como sea posible, la precisión del ML sin perder su descripción en exceso. Este es el objetivo principal de la presente memoria.Tesis Univ. Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificia

Revista iberoamericana de educación

Resumen basado en el de la publicaciónTítulo, resumen y palabras clave en español, inglés y portuguésMonográfico con el título: "Educación superior en Iberoamérica: impactos de los sistemas de aseguramiento de la calidad y desafíos de la pandemia"La promoción de una educación de calidad en las instituciones de enseñanza superior promueve la autoeficacia. Se analizan las características del profesorado y el éxito académico de los estudiantes al final del primer año en el contexto universitario. La población estudiada fue de 6690 estudiantes y 256 profesores. Los profesores experimentados que participaron en la enseñanza en un porcentaje superior al 66%, influyeron con un 72% de certeza en el éxito académico del alumnado. A corto plazo, los profesores noveles (33%) mostraron un efecto positivo. A largo plazo, los estudiantes cambiaron (8%) o abandonaron (59%) la titulación universitaria. Se aportan sugerencias para una enseñanza significativa y oportuna, siempre que la distribución del profesorado experimentado y maduro corresponda con dos o tres tercios del total de profesores en el primer año de la titulación universitaria.ES

Modelado Causal en Marketing mediante Aprendizaje no Supervisado de Reglas de Asociación Difusas

En marketing es habitual que se haga uso de modelos complejos, con múltiples relaciones de dependencia, para aproximarse al entendimiento diversos fenómenos de su interés. Este tipo de modelos son especialmente utilizados en la disciplina del comportamiento del consumidor. Están formados por lo que se conoce como variables latentes o constructos, esto es, variables que tienen un nivel de abstracción tal que no permiten medirse de manera unívoca por una única evaluación del consumidor, sino que precisan ser medidas por varias evaluaciones a través de escalas multi ítem. Este hecho añade incertidumbre a las variables. Recientemente, algunos autores han planteado soluciones metodológicas basadas en inteligencia artificial que permiten trabajar con este tipo de dato, permitiendo, por tanto, aplicarse en el modelado de marketing. El trabajo pre-sente sigue esta l´ınea y propone afrontar el problema con Fuzzy-CSar, un sistema clasi-ficador que extrae reglas de asociaci´on di-fusas para el modelado del comportamiento del consumidor. La novedad de nuestra aproximación con respecto a técnicas existentes es que no se presupone ningún modelo causal previo, sino que se buscan relaciones fuertes entre las variables del sistema. Fuzzy-CSar se aplica a un problema de marketing real y los resultados se comparan con los obtenidos con un sistema GCCL diseñado expresamente para el mismo problema. Los resultados muestran las ventajas de evolu-cionar reglas de asociación y la competitividad de Fuzzy-CSar en general

First International Symposium

The 2012 International Symposium on Management Intelligent Systems is believed to be the first international forum to present and discuss original, rigorous and significant contributions on Artificial Intelligence-based (AI) solutions—with a strong, practical logic and, preferably, with empirical applications—developed to aid the management of organizations in multiple areas, activities, processes and problem-solving; i.e., what we propose to be named as Management Intelligent Systems (MiS). The three-day event aimed to bring together researchers interested in this promising interdisciplinary field who came from areas as varied as management, marketing, and business in general, computer science, artificial intelligence, statistics, etc. This volume presents the proceedings of these activities in a collection of contributions with many original approaches. They address diverse Management and Business areas of application such as decision support, segmentation of markets, CRM, product design, service personalization, organizational design, e-commerce, credit scoring, workplace integration, innovation management, business database analysis, workflow management, location of stores, etc. A wide variety of AI techniques have been applied to these areas such as multi-objective optimization and evolutionary algorithms, classification algorithms, ant algorithms, fuzzy rule-based systems, intelligent agents, Web mining, neural networks, Bayesian models, data warehousing, rough sets, etc. The symposium was organized by the Soft Computing and Intelligent Information Systems Research Group (http://sci2s.ugr.es) of the University of Granada (Spain) and the Bioinformatics, Intelligent System and Educational Technology Research Group (http://bisite.usal.es/) of the University of Salamanca (Spain). The present edition is held in Salamanca (Spain) on July 11-13, 2012

Improvement to the cooperative rules methodology by using the ant colony system algorithm

The cooperative rules (COR) methodology [2] is based on a combinatorial search of cooperative rules performed over a set of previously generated candidate rule consequents. It obtains accurate models preserving the highest interpretability of the linguistic fuzzy rule-based systems. Once the good behavior of the COR methodology has been proven in previous works, this contribution focuses on developing the process with a novel kind of metaheuristic algorithm: the ant colony system one. Thanks to the capability of this algorithm to include heuristic information, the learning process is accelerated without model accuracy losses. Its behavior is successful compared with other processes based on genetic algorithms and simulated annealing when solving two modeling applications