Predicción del rendimiento académico universitario mediante mecanismos de aprendizaje automático y métodos supervisados

Context:  In the education sector, variables have been identified which considerably affect students’ academic performance. In the last decade, research has been carried out from various fields such as psychology, statistics, and data analytics in order to predict academic performance. Method: Data analytics, especially through Machine Learning tools, allows predicting academic performance using supervised learning algorithms based on academic, demographic, and sociodemographic variables. In this work, the most influential variables in the course of students’ academic life are selected through wrapping, embedded, filter, and assembler methods, as well as the most important characteristics semester by semester using Machine Learning algorithms (Decision Trees, KNN, SVC, Naive Bayes, LDA), which were implemented using the Python language. Results: The results of the study show that the KNN is the model that best predicts academic performance for each of the semesters, followed by Decision Trees, with precision values that oscillate around 80 and 78,5% in some semesters. Conclusions: Regarding the variables, it cannot be said that a student’s per-semester academic average necessarily influences the prediction of academic performance for the next semester. The analysis of these results indicates that the prediction of academic performance using Machine Learning tools is a promising approach that can help improve students’ academic life allow institutions and teachers to take actions that contribute to the teaching-learning process.considerablemente en el rendimiento académico de los estudiantes. En la última década se han llevado a cabo investigaciones desde diversos campos como la psicología, la estadística y el análisis de datos con el fin de predecir el rendimiento académico. Método: La analítica de datos, especialmente a través de herramientas de Machine Learning, permite predecir el rendimiento académico utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado basados ​​en variables académicas, demográficas y sociodemográficas. En este trabajo se seleccionan las variables más influyentes en el transcurso de la vida académica de los estudiantes mediante métodos de filtro, embebidos, y de ensamble, así como las características más importantes semestre a semestre utilizando algoritmos de Machine Learning (árbol de decisión, KNN, SVC, Naive Bayes, LDA), implementados en el lenguaje Python. Resultados: Los resultados del estudio muestran que el KNN es el modelo que mejor predice el rendimiento académico para cada uno de los semestres, seguido de los árboles de decisión, con valores de precisión que oscilan alrededor del 80 y 78,5 % en algunos semestres. Conclusiones: Con respecto a las variables, no se puede decir que el promedio académico semestral de un estudiante influya necesariamente en la predicción del rendimiento académico del siguiente semestre. El análisis de estos resultados indica que la predicción del rendimiento académico utilizando herramientas de Machine Learning es un enfoque promisorio que puede ayudar a mejorar la vida académica de los estudiantes y permitir a las instituciones y a los docentes adoptar acciones que ayuden al proceso de enseñanza-aprendizaje

Nuevas funciones docentes para la gestión del conocimiento en la Web Social

El docente en la actual sociedad de la información ha tenido que cambiar su rol debido a la incidencia de las tecnologías de la información y la comunicación en el contexto de la educación superior. En ese sentido, su quehacer pedagógico y didáctico se ha ido transformando en relación con dinámicas mucho más colaborativas con sus educandos. Así, para indagar estas prácticas colaborativas enmarcadas en el concepto de docente-prosumidor, se hace uso de una metodología de corte cualitativo –basado en la teoría fundamentada en el marco metódico axial y selectivo– orientada hacia una reflexión de las implicaciones comunicativas y colaborativas del docente en la web 2.0 dentro del escenario educativo. De igual modo, el resultado del manuscrito se traduce en la caracterización y ejemplificación de este rol del docente-prosumidor, al analizar a modo de discusión la necesidad de un proceso formativo con el fin de desarrollar pedagógica y críticamente este papel en la educación superior

Generación de modelos de caminata bípeda a través de diversas técnicas de modelamiento

Many researchers have studied the modelling and simulation of the human march under two approaches: models of passive dynamics long walk, in which the gravity occurs to great importance in order that on the behaviour of a walker mechanism and the approach of this article in which active dynamics long walk will be showed,n in that exist actuators or elements that will provide energy to the system to obtain the long walk. The analysis will show from the simple thing to the complex, initiated with a model of inverted pendulum, happening through a model of a leg to arriving a five links model.For each one of the models, the dynamics analysis appears under techniques of Langrageana dynamics and the method of the graphs of union. The results of the five links models are validated comparing with results the others investigationsMuchos investigadores han estudiado el modelamiento y simulación de la marcha humana bajo dos enfoques; modelos de caminata dinámica pasiva, en los que se da gran im- portancia al efecto de la gravedad sobre el comportamiento de un mecanismo caminador y el enfoque de este articulo en el que se presentarán modelos de caminata dinámica activa, en los que existen actuadores o elementos que proporcionan energía al sistema para lograr la caminata. Se mostrará el análisis el análisis partiendo de modelos simples incrementando su complejidad y exactitud., iniciado con un modelo de péndulo invertido, pasando por un modelo de una pierna hasta llegar a un modelo de cinco eslabones. Para cada uno de los modelos se presentan el análisis dinámico, bajo la técnica de dinámica Lagrangiana y el método de los gráficos de unión. Los resultados del modelo de cinco eslabo nes, son validados comparando con los resutados de otras investigaciones

Enseñanza de la mecánica de materiales enriquecida con herramientas computacionales

In this paper ilustrates the importance of use of computational tools in teaching-learning process at university level, which currently has focused on a collection, storage and dissemination of information possible. The proposed parallel between traditional education, the tool of the spreadsheet, and finite element method (MEF) is approached from developing a case in point of the mechanics of materials, ie, developing the concept of load, stress and deformation of an element made of steel. The purpose of this article is the possibility of generating a university student in new powers to afford their graduate professional acting through the importance of using computational methods and especially finite element method (MEF) in engineering curriculum.En el presente trabajo se ilustra la importancia del uso de las herramientas computacionales en el proceso de enseñanza-aprendizaje a nivel universitario, el cual actualmente se ha enfocado en una recopilación, almacenamiento y posible divulgación de información. El paralelo planteado entre la enseñanza tradicional, le herramienta de la hoja de cálculo y el método de los elementos finitos (MEF) es abordado a partir del desarrollo de un caso puntual de la mecánica de materiales, es decir, desarrollando el concepto de carga axial, esfuerzo y deformación de un elemento hecho de acero. El fin de este articulo es explorar la posibilidad de generar en el estudiante universitario nuevas competencias que faciliten al egresado su actuar profesional a través de la utilización de métodos computacionales y especialmente el método de los elementos finitos (MEF) en los currículos de ingeniería

Simuladores Dinamicos Computacionales, Principios de Operación

Computerized 3D modeling systems have reached such degree of realism and definition that it is not only restricted to entertainment applications such as videogames and animation. Today, they are the development backbone of a constantly growing industry. Simulations called Tridimensional Virtual Reality are used in a variety of specific fields, such as architecture, flight simulations (aviation), surgery, etc. Special interest in the application of such software consists in the modeling of mechanic and dynamic systems, mechanisms and machinery. Aspects like tridimensional modeling,solidity control, assembly of parts and in some cases the interaction of moving objects are of great importance when they are analyzed in avirtually dynamic system.Los sistemas de modelamiento computacional en 3D de la actualidad, han alcanzado tal grado de realismo y definición que ya no se restringen a aplicaciones de entretenimiento y diversión como los videojuegos y las animaciones, hoy en día son el eje de desarrollo de una industria en constante crecimiento. La simulación llamada realidad virtual tridimensional, se usa en campos diversos y muy específicos, como son la arquitectura, los simuladores de vuelo, de cirugía, etc. Especialmente el interés para este trabajo consiste en una aplicación de dichos software al modelamiento de sistemas mecánicos y dinámicos, mecanismos y maquinaria; en este aspecto reviste interés el modelamiento tridimensional, el control de solidez y ensamble de las piezas y en algunos casos las interacciones de objetos en movimiento como cuando se analizan sistemas dinámicos virtualmente

Una revisión sobre la predicción del rendimiento académico mediante métodos de ensamble

Introduction: This article is a product of the research “Ensemble methods to estimate the academic perfor-mance of higher education students”, developed at the Universidad Distrital Francisco José de Caldas in the year 2021, focusing on the review of research work developed in the last five years related to the prediction of academic performance using ensemble algorithms. Objective: The literature review aims to identify the most used algorithms and the most relevant variables in the prediction of academic performance.Methodology: A systematic review of the literature was carried out in different academic databases (Science Direct, Scopus, SAGE Journals, EBSCO, ResearchGate, Google Scholar), using search equations built with keywords.Results: 54 related articles were found that meet the inclusion criteria of the review. Additionally, benefits were found in the application of ensemble methods in the prediction of academic performance.Conclusion: It was found that the most influential variables in academic performance correspond to the aca-demic factor. The algorithm used that presents the best results is Random Forest; in addition to being the most used. The use of these algorithms is an accurate tool to predict academic performance at any stage of university life, and at the same time provide information to generate strategies to improve dropout and academic retention indicators.Introducción: El presente artículo es producto de la investigación “Métodos de ensamble para estimar el ren-dimiento académico de estudiantes de educación superior”, desarrollado en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas en el año 2021 y se centra en la revisión de trabajos de investigación desarrollados en los últimos cinco años relacionados a la predicción del rendimiento académico utilizando algoritmos de ensamble.Objetivo: La revisión de la literatura tiene como objetivo identificar los algoritmos más utilizados y las variables más relevantes en la predicción del rendimiento académico.Metodología: Se realizó una revisión sistemática de la literatura en distintas bases de datos académicas (Science Direct, Scopus, SAGE Journals, EBSCO, ResearchGate, Google Scholar), utilizando ecuaciones de bús-queda construidas con palabras claves.Resultados: Se encontraron 54 artículos relacionados que cumplen con los criterios de inclusión de la revisión. Además, se encontraron beneficios en la aplicación de métodos de ensamble en la predicción del rendimiento académico. Conclusión: Se encontró que las variables más influyentes en el rendimiento académico corresponden al factor académico, el algoritmo utilizado que presenta mejores resultados es Random Forest, además de que fue el más utilizado, y que el uso de estos algoritmos es una herramienta precisa para predecir el rendimiento acadé-mico en cualquier etapa de la vida universitaria, y a su vez brindar la información para generar estrategias que permitan mejorar los indicadores de deserción y retención académica

Agricultura colombiana: : aproximación a la agricultura 4.0

Introduction: This article is the product of the research “Agriculture 4.0 in Colombia” developed at the Universidad Distrital Francisco José de Caldas over a three-year observation window: 2019, 2020 and part of 2021. Here, we present some of the most relevant aspects related to the technological development of Colombian agriculture and of projects that have been carried out in the country in the field of precision agriculture. It also addresses the context of the progress of Agriculture 4.0 at the national level and presents possible IoT integration tools and architectures applicable in this field. Finally, the benefits and implications of the development of Agriculture 4.0 in the country are highlighted, concluding that its consolidation is necessary to strengthen national agricultural development. Methodology: A review of information on precision agriculture and Agriculture 4.0 in Colombia was carried out, covering scientific articles from databases such as IEEE Explore, Scopus and Elsevier, and official documents from governmental websites. Results: The development of Agriculture 4.0 in Colombia has not yet been fully explored, however, research and pilot projects have been carried out on Agriculture 4.0 in the national territory. Conclusions: To strengthen the deployment of Agriculture 4.0 in Colombia, it is necessary to invest in technology, provide education and training, promote research, and adopt modern technological practices in agricultural activities. Originality: The context of the development of Agriculture 4.0 in Colombia in terms of projects and research is presented, as well as some IoT integration architectures and tools applicable in Colombian agriculture.Introducción: Este artículo es producto de la investigación “Agricultura 4.0 en Colombia”, desarrollada en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas en una ventana de observación de tres años: 2019, 2020 y parte de 2021. Aquí se presentan algunos de los aspectos más relevantes relacionados con el desarrollo tecnológico de la agricultura colombiana y de proyectos que se han realizado en el país en materia de agricultura de precisión. Así mismo, se aborda el contexto del avance de la agricultura 4.0 a nivel nacional y se presentan posibles herramientas y arquitecturas de integración IoT aplicables en este ámbito. Por último, se resaltan los beneficios e implicaciones que conlleva el desarrollo de la agricultura 4.0 en el país, concluyendo que su consolidación es necesaria para fortalecer el desarrollo de la agricultura nacional. Metodología: Se realizó una revisión de información referente a agricultura de precisión y agricultura 4.0 en Colombia, en artículos científicos de bases como IEEE Explore, Scopus y Elsevier, y documentos oficiales de páginas gubernamentales. Resultados: El desarrollo de la Agricultura 4.0 en Colombia aún no se ha presentado en su totalidad, sin embargo, se han realizado investigaciones y proyectos piloto en materia de Agricultura 4.0 en el territorio nacional. Conclusiones: Para fortalecer el despliegue de la Agricultura 4.0 en Colombia es necesario realizar inversiones en tecnología, brindar educación y capacitaciones, fomentar investigaciones, y adoptar prácticas tecnológicas modernas en las actividades agrícolas

Prediction of University-Level Academic Performance through Machine Learning Mechanisms and Supervised Methods

Context:  In the education sector, variables have been identified which considerably affect students’ academic performance. In the last decade, research has been carried out from various fields such as psychology, statistics, and data analytics in order to predict academic performance. Method: Data analytics, especially through Machine Learning tools, allows predicting academic performance using supervised learning algorithms based on academic, demographic, and sociodemographic variables. In this work, the most influential variables in the course of students’ academic life are selected through wrapping, embedded, filter, and assembler methods, as well as the most important characteristics semester by semester using Machine Learning algorithms (Decision Trees, KNN, SVC, Naive Bayes, LDA), which were implemented using the Python language. Results: The results of the study show that the KNN is the model that best predicts academic performance for each of the semesters, followed by Decision Trees, with precision values that oscillate around 80 and 78,5% in some semesters. Conclusions: Regarding the variables, it cannot be said that a student’s per-semester academic average necessarily influences the prediction of academic performance for the next semester. The analysis of these results indicates that the prediction of academic performance using Machine Learning tools is a promising approach that can help improve students’ academic life allow institutions and teachers to take actions that contribute to the teaching-learning process

Estrategias educativas para el uso de las TIC en educación superior

Las tecnologías de la información y comunicación (TIC) han incursionado en todos los campos de la vida moderna, cambiando completamente la forma como los individuos, comunidad y sociedad en general, trabajan y se interrelacionan. La educación no ha sido la excepción, las nuevas tecnologías han producido que la relación estudiante-maestro-conocimiento deje de ser rígida y separada solo por un tablero. Ahora se debe ubicar al estudiante como centro del proceso educativo, haciéndolo parte fundamental de su propio aprendizaje. En este artículo se hace una breve introducción sobre las TIC, las estrategias que el gobierno nacional ha planeado para incorporarlas en los diferentes niveles educativos, incluyendo el marco legislativo actual vigente en Colombia. Finalmente, se muestra un ejemplo de cómo las TIC se han incorporado al aula de clase en un área específica (diseño y manufactura) dentro del plan curricular de Ingeniería Industrial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Uso de las tic y especialmente del blended learning en la enseñanza universitaria

El presente artículo tiene como finalidad realizar un análisis de las Tecnologías de la Información y comunicación (TIC) y especialmente del B-learning en la Educación Superior, características, modelos,  incidencia en los currículos, en los docentes  y en los alumnos.Se discuten las ventajas, así como la necesidad  que existe de implementar aprendizaje  combi- nado (blended learning) a la enseñanza superior.  Existe la necesidad de una evolución del tipo de enseñanza tradicional practicada  actualmente en la universidad por una metodología  que permita  una mayor participación y responsabilidad de parte  del alumno en su propio  apren- dizaje y que presente una oportunidad de desarrollo de habilidades de aprendizaje  autónomo. Se propone un modelo b-learning  para  el curso de procesos mecánicos  haciendo  uso de las herramientas tecnológicas