La pandemia. Acciones para facilitar el aprendizaje en Matemática durante el ingreso a carreras de Ingeniería

En esta presentación se muestran los avances en el desarrollo de cursos on line para la asignatura Matemática del ingreso a Ingeniería, las estrategias para alcanzar un conocimiento más acabado de aspectos sociales, económicos y culturales del estudiante de educación superior en contextos de masividad y, los resultados del uso de Tecnologías Inteligentes, específicamente Aprendizaje Automático, que contribuyen a la construcción del modelo del estudiante. Constituye una propuesta innovadora e interdisciplinaria que, si bien viene desarrollándose en el marco institucional de la incorporación de la Universidad Nacional de Córdoba a edX, es absolutamente oportuna y hasta de urgente tratamiento en razón de los acontecimientos de la actual pandemia mundial.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Risk Estimation in COVID-19 Contact Tracing Apps

In the context of COVID-19, contact tracing has shown its value as a tool for contention of the pandemic. In addition to its paper based form, contact tracing can be carried out in a more scalable and faster way by using digital apps. Mobile phones can record digital signals emitted by communication and sensing technologies, enabling the identification of risky contacts between users. Factors such as proximity, encounter duration, environment, ventilation, and the use (or not) of protective measures contribute to the probability of contagion. Estimation of these factors from the data collected by phones remains a challenge. In this work in progress we describe some of the challenges of digital contact tracing, the type of data that can be collected with mobile phones and focus particularly on the problem of proximity estimation using Bluetooth Low Energy (BLE) signals. Specifically, we use machine learning models fed with different combinations of statistical features derived from the BLE signal and study how improvements in accuracy can be obtained with respect to reference models currently in use.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Inteligencia artificial: estrategias aplicadas a problemas emergentes

El objetivo de esta presentación es compartir experiencias del equipo Aprendizaje Inteligente en su proceso de transición desde el proyecto de investigación actual hacia el que dará comienzo en 2023. En este trabajo se muestran resultados del proyecto vigente: “Un Enfoque Integral Para Propiciar Cursos Abiertos On Line Desde La Universidad Nacional De Córdoba”. Con un enfoque multidisciplinario, desarrolló acciones de formación de investigadores en tecnologías novedosas como: procesos de digitalización, blockchain, sistemas, software, plataformas educativas y herramientas del campo de la Inteligencia Artificial; para coadyuvar a los diferentes enfoques requeridos en el contexto tecnológico actual caracterizado por sus vertiginosos cambios y el aprendizaje colaborativo. Profundizó en el conocimiento del modelo del estudiante, en sus características socioeconómicas, académicas y cognitivas, mediante el uso de Tecnologías Inteligentes de Explotación de la Información (TIEI), no sólo para mejorar los procesos de aprendizaje y evaluación, sino además descubrir patrones de comportamiento relevantes para procesos decisionales en la gestión de Educación Superior (ES). Aprendizaje Inteligente orienta sus intereses a la construcción de un prototipo MOOC https://aprendizajeinteligente.fcefyn.unc.edu.a r/, cuyo objeto de aprendizaje se asocie a disciplinas académicas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (CTIM - STEM science, technology, engineering and mathematics). La investigación aplicada que aquí se comparte pretende favorecer acceso, continuidad y permanencia, mitigando el desgranamiento. Convocó a un equipo consolidado, cuyos antecedentes con diferentes matices datan de más de una década. También se incorporan en esta presentación, los emergentes que justifican las reorientaciones de las líneas de investigación y las acciones desarrolladas que contribuyen a definir la arquitectura del nuevo proyecto que dará inicio en 2023.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Un enfoque integral para propiciar cursos abiertos on line desde la Universidad Nacional de Córdoba

Este proyecto de investigación aplicada da continuidad a las acciones iniciadas en el bienio anterior. Se orienta a la construcción de un prototipo MOOC, en un contexto ya institucionalizado para su desarrollo. Desarrolla acciones de formación de investigadores en tecnologías novedosas como: procesos de digitalización, blockchain, sistemas software, plataformas educativas y herramientas del campo de la Inteligencia Artificial; para coadyuvar a los diferentes enfoques requeridos en el contexto tecnológico actual caracterizado por sus vertiginosos cambios y el aprendizaje colaborativo. Avanza hacia la construcción de propuestas creativas para atender a la articulación entre niveles medio y universitario, por una parte al Ciclo General de Conocimientos Básicos (CGCB) por otra, específicamente en Matemática para Ingeniería en la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Profundiza en el conocimiento del modelo del estudiante, en sus características socioeconómicas, académicas y cognitivas, mediante el uso de Tecnologías Inteligentes de Explotación de la Información (TIEI), no sólo para mejorar los procesos de aprendizaje y evaluación, sino descubrir patrones de comportamiento relevantes para procesos decisionales en la gestión de Educación Superior (ES). Por último, desarrolla actividades interdisciplinarias que posibilitan mejores servicios a la sociedad con la finalidad última de facilitar la apropiación del conocimiento y la tecnología en ES.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Un enfoque integral para propiciar cursos abiertos on line desde la Universidad Nacional de Córdoba

Este proyecto de investigación aplicada da continuidad a las acciones iniciadas en el bienio anterior. Se orienta a la construcción de un prototipo MOOC, en un contexto ya institucionalizado para su desarrollo. Desarrolla acciones de formación de investigadores en tecnologías novedosas como: procesos de digitalización, blockchain, sistemas software, plataformas educativas y herramientas del campo de la Inteligencia Artificial; para coadyuvar a los diferentes enfoques requeridos en el contexto tecnológico actual caracterizado por sus vertiginosos cambios y el aprendizaje colaborativo. Avanza hacia la construcción de propuestas creativas para atender a la articulación entre niveles medio y universitario, por una parte al Ciclo General de Conocimientos Básicos (CGCB) por otra, específicamente en Matemática para Ingeniería en la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Profundiza en el conocimiento del modelo del estudiante, en sus características socioeconómicas, académicas y cognitivas, mediante el uso de Tecnologías Inteligentes de Explotación de la Información (TIEI), no sólo para mejorar los procesos de aprendizaje y evaluación, sino descubrir patrones de comportamiento relevantes para procesos decisionales en la gestión de Educación Superior (ES). Por último, desarrolla actividades interdisciplinarias que posibilitan mejores servicios a la sociedad con la finalidad última de facilitar la apropiación del conocimiento y la tecnología en ES.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Un enfoque integral para propiciar cursos abiertos on line desde la Universidad Nacional de Córdoba

Este proyecto de investigación aplicada da continuidad a las acciones iniciadas en el bienio anterior. Se orienta a la construcción de un prototipo MOOC, en un contexto ya institucionalizado para su desarrollo. Desarrolla acciones de formación de investigadores en tecnologías novedosas como: procesos de digitalización, blockchain, sistemas software, plataformas educativas y herramientas del campo de la Inteligencia Artificial; para coadyuvar a los diferentes enfoques requeridos en el contexto tecnológico actual caracterizado por sus vertiginosos cambios y el aprendizaje colaborativo. Avanza hacia la construcción de propuestas creativas para atender a la articulación entre niveles medio y universitario, por una parte al Ciclo General de Conocimientos Básicos (CGCB) por otra, específicamente en Matemática para Ingeniería en la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Profundiza en el conocimiento del modelo del estudiante, en sus características socioeconómicas, académicas y cognitivas, mediante el uso de Tecnologías Inteligentes de Explotación de la Información (TIEI), no sólo para mejorar los procesos de aprendizaje y evaluación, sino descubrir patrones de comportamiento relevantes para procesos decisionales en la gestión de Educación Superior (ES). Por último, desarrolla actividades interdisciplinarias que posibilitan mejores servicios a la sociedad con la finalidad última de facilitar la apropiación del conocimiento y la tecnología en ES.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Feature selection for proximity estimation in COVID-19 contact tracing apps based on Bluetooth Low Energy (BLE)

During the COVID-19 pandemic, contact tracing apps based on the Bluetooth Low Energy (BLE) technology found in smartphones have been deployed by multiple countries despite BLE's debatable performance for determining close contacts among users. Current solutions estimate proximity based on a single feature: the mean attenuation of the BLE signal. In this context, a new generation of these apps which better exploits data from the BLE signal and other sensors available on phones can be fostered. Collected data can be used to extract multiple features that feed machine learning models which can potentially improve the accuracy of today's solutions. In this work, we consider the use of machine learning models to evaluate different feature sets that can be extracted from the received BLE signal, and assess the performance gain as more features are introduced in these models. Since indoor conditions have a strong impact in assessing the risk of being exposed to the SARS-CoV-2, we analyze the environment (indoor or outdoor) role in these models, aiming at understanding the need for apps that could increase proximity accuracy if aware of its environment. Results show that a better accuracy can be obtained in outdoor locations with respect to indoor ones, and that indoor proximity estimation can benefit more from the introduction of more features with respect to the outdoor estimation case. Accuracy can be increased about 10% when multiple features are considered if the device is aware of its environment, reaching a performance of up to 83% in indoor spaces and up to 91% in outdoor ones. These results encourage future contact tracing apps to integrate this awareness not only to better assess the associated risk of a given environment but also to improve the proximity accuracy for detecting close contacts.Fil: Madoery, Pablo Gustavo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología; ArgentinaFil: Detke, Ramiro Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología; ArgentinaFil: Blanco, Lucas Manuel. Universidad Nacional de Córdoba; ArgentinaFil: Comerci, Sandro. Universidad Nacional de Córdoba; ArgentinaFil: Fraire, Juan. Universidad Nacional de Córdoba; ArgentinaFil: González Montoro, Aldana María. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bellassai Gauto, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Britos, Grisel Maribel. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ojeda, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba; ArgentinaFil: Finochietto, Jorge Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología; Argentin

Tecnologías digitales : miradas críticas de la apropiación en América Latina

Este libro indaga desde múltiples preguntas y perspectivas las transformaciones provocadas por el incremento descomunal del flujo de información generada por el uso masivo e intensivo de las tecnologías digitales. El estudio de las apropiaciones por parte de la sociedad configura un mosaico desigual y combinado de usos y empleos de las tecnologías digitales. ¿Cómo han impactado en los grupos sociales, económicos y generacionales los usos de las tecnologías? ¿Que desafíos entrañan y que problemas nuevos generan las herramientas cotidianas a través de las cuales conocemos y nos comunicamos con nuestro entorno y el mundo