Calidad de asimilación de contenidos de geometría analítica en alumnos de primer año de ingeniería en informática aplicando la teoría de Galperin

El trabajo, enmarcado en un proyecto de investigación denominado “Incidencia de un Sistema Didáctico Integrador en la calidad de asimilación de contenidos de Algebra y Geometría Analítica”, tiene los siguientes objetivos: determinar el rendimiento académico de los alumnos período 1999-2005, evaluar la calidad de asimilación de contenidos de la asignatura Geometría Analítica y determinar los contenidos que presentan dificultades en los alumnos para la justificación y generalización de situaciones planteadas de acuerdo a la Teoría de Asimilación de Contenidos de Galperin. En el estudio se considera como población a los alumnos de la cátedra Geometría Analítica, ingresantes a primer año de la carrera de Ingeniería en Informática de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicada de la UNCa. Desde el punto de vista del diseño de investigación es de tipo descriptivo-correlacional, pues compara el rendimiento académico en el periodo 1999-2005 con la calidad de la asimilación a definida partir de las dimensiones de grado de conciencia (justificación) y de generalización lograda por los alumnos. Los resultados relevantes indican que el porcentaje de alumnos que cumplimentan el cursado de la asignatura oscila del 25 al 40%; de ellos obtienen la condición de regular entre el 50 y el 80 %, disminuyendo dicho porcentaje en los últimos años. En cambio, se incrementa el porcentaje de alumnos regulares que aprueban la asignatura en el período lectivo considerado. Predominan los alumnos con mala calidad de asimilación de contenidos. En cuanto a la relación entre ambas variables, se observa que regularizan la asignatura los alumnos con regular o buena calidad de asimilación de contenidos. Los alumnos presentan dificultades para justificar y generalizar situaciones prácticas, cuando deben establecer interrelación entre los conocimientos teóricos de distintos temas del programa para resolver nuevas situaciones planteadas

Sistema interactivo para el tratamiento integral de malezas. I. Identificacion de malezas

The success of sustainable agroecosystems is closely linked to the availability of high quality information. This sort of information will optimize management and decision making, improving profits and lowering the agrochemicals impact in the agroecosystems. This is the aim of SITRAMA (Interactive System for Weed Management), a system that deals with the weed management within soybean crop context, using knowledge engineering techniques. SITRAMA comprises four modules. The first one deals with weed recognition at seedling stage; the second is concerned with the different control and management strategies which take into account the crop system variables; the third deals with crop losses taken into account weed density & distribution; and the fourth is concerned with economic analysis under conventional techniques (revenues/costs) or novel ones (margin maximisation, risks & uncertainty). The goal of this paper is to present the developement of the first module, - weed recognition -, stressing the strategies followed to achieve the identification goal. The strategies used simplify the conventional dicotomic classification, focusing into relevant characters of the seedling. In such a way, information required to the user is minimized, emulating an expert reasoning.La viabilidad de los sistemas agropecuarios sustentables está estrechamente vinculada con la disponibilidad de información de alta calidad que permita optimizar la toma de decisiones, maximizando la rentabilidad y disminuyendo el impacto ambiental de la agricultura. Con este propósito surge el Sistema Interactivo para el Tratamiento Integral de Malezas (SITRAMA), un sistema que se ocupa de la problemática de las malezas en cultivos de soja utilizando las técnicas de Ingeniería del Conocimiento. El conocimiento consta de cuatro módulos. El primero trata el reconocimiento de las malezas en estado de plántula; el segundo encara el problema del control de las malezas, considerando diferentes estrategias que tengan en cuenta variables del sistema de cultivo; el tercero calcula las pérdidas por competencia, teniendo en cuenta la densidad y distribución de malezas; y el cuarto realiza el análisis económico, tanto bajo un enfoque convencional (relación costo/beneficio) como novel (maximización de márgenes/ riesgo e incertidumbre). El objetivo de este artículo es presentar el desarrollo del primer módulo: el reconocimiento de una maleza en estado de plántula, destacando las estrategias seguidas para su clasificación. Esas estrategias simplifican la clasificación dicotómica, polarizando el reconocimiento en base a rasgos relevantes de las plántulas. De esta forma se minimiza la información sobre la plántula requerida al usuario, y se emula el razonamiento experto, arribando al reconocimiento de la maleza de forma mucho más rápida.La viabilidad de los sistemas agropecuarios sustentables está estrechamente vinculada con la disponibilidad de información de alta calidad que permita optimizar la toma de decisiones, maximizando la rentabilidad y disminuyendo el impacto ambiental de la agricultura. Con este propósito surge el Sistema Interactivo para el Tratamiento Integral de Malezas (SITRAMA), un sistema que se ocupa de la problemática de las malezas en cultivos de soja utilizando las técnicas de Ingeniería del Conocimiento. El conocimiento consta de cuatro módulos. El primero trata el reconocimiento de las malezas en estado de plántula; el segundo encara el problema del control de las malezas, considerando diferentes estrategias que tengan en cuenta variables del sistema de cultivo; el tercero calcula las pérdidas por competencia, teniendo en cuenta la densidad y distribución de malezas; y el cuarto realiza el análisis económico, tanto bajo un enfoque convencional (relación costo/beneficio) como novel (maximización de márgenes/ riesgo e incertidumbre). El objetivo de este artículo es presentar el desarrollo del primer módulo: el reconocimiento de una maleza en estado de plántula, destacando las estrategias seguidas para su clasificación. Esas estrategias simplifican la clasificación dicotómica, polarizando el reconocimiento en base a rasgos relevantes de las plántulas. De esta forma se minimiza la información sobre la plántula requerida al usuario, y se emula el razonamiento experto, arribando al reconocimiento de la maleza de forma mucho más rápida