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    Aprendizaje de similitudes entre pares de objetos mediante clasificación supervisada

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    El uso de medidas de similitud, distancias o métricas se encuentra en la base del funcionamiento de numerosas técnicas estándar de clasificación, resultando además, una tarea fundamental e importante en las áreas de estudio del Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Reconocimiento de Patrones (Pattern Recognition). Dado que el cálculo de la similitud entre dos objetos puede ser muy diferente en función del contexto, la construcción inteligente de estas medidas a partir de los datos disponibles, puede ayudar en la obtención de clasificadores más robustos y mejorar los resultados en la tarea específica que se propone resolver. En los últimos años, el aprendizaje de métricas (Metric Learning) y medidas de similitud (Similarity Learning) ha recibido un creciente interés de la comunidad científica. Dada la información disponible en forma de ejemplos etiquetados con una categoría o clase, el objetivo del aprendizaje de métricas es aprender una distancia métrica de acuerdo al siguiente principio: las distancias entre pares similares (es decir, de la misma clase) han de ser pequeñas, mientras que las distancias entre pares diferentes (es decir, de diferentes clases) han de ser mayores. De la misma manera, el aprendizaje de similitud intenta aprender una función de similitud que asocie grandes puntuaciones (scores) a pares similares y pequeñas puntuaciones a pares diferentes. Un caso particular del aprendizaje de similitudes consiste en el empleo de métodos de clasificación para el aprendizaje de medidas de similitud (Classification-based Similarity Learning). En todos estos métodos, el rendimiento depende en gran medida de la representación de las características de los datos disponibles.Así, en esta Tesis se presenta un método de clasificación enriquecido que sigue un enfoque híbrido que combina la extracción de características (Feature Extraction) y la ampliación de las mismas (Feature Expansion). En particular, se propone una transformación de datos y el uso de un conjunto de distancias métricas y no métricas para complementar y enriquecer la información proporcionada por los vectores de características de los ejemplos de entrenamiento. Si bien es cierto que esto aumenta la dimensión del problema en cuestión, también supone una inyección de conocimiento adicional debido a que el uso de las medidas de distancias supone un emparejamiento implícito entre los vectores de características de dos objetos. Además, se analiza si la nueva información añadida compensa el aumento de dimensión que ello implica, así como la influencia de los diferentes formatos de datos de entrada y el tamaño de entrenamiento sobre el rendimiento del clasificador. La propuesta se compara con métodos de aprendizaje de métricas y los resultados obtenidos muestran rendimientos comparables en favor del método propuesto en distintos contextos y empleando diferentes bases de datos.The use of measures of similarity, distances or metrics is a core central issue for many standard classification techniques, becoming a fundamental and important task in the areas of study of Machine Learning and Pattern Recognition. Since computing the similarity between two objects may be very different depending on the context, the intelligent construction of these measures from the available data can help in obtaining more robust classifiers and improve the results in the specific task that It is proposed to resolve. In recent years, Metric Learning and Similarity Learning techniques have received a growing interest from the scientific community. Given the available information in the form of labeled examples with a category or class, the main goal of Metric Learning is to learn a metric distance according to the following principle: the distances between similar pairs (i.e., pairs of objects with the same class) must be small, while the distances between different pairs (i.e., different classes) must be greater. Likewise, Similarity Learning attempts to learn a similarity function that associates large scores with similar pairs and small scores to different pairs. A particular case of Similarity Learning is the use of classification methods for learning similarity measures known as Classification-based Similarity Learning. In all these methods, the performance depends to a great extent on the features representation of the available data. Thus, this Thesis presents an enriched classification method that follows a hybrid approach combining Feature Extraction and Feature Expansion techniques. In particular, we propose a data transformation and the use of a set of metric and non-metric distances to complement the information provided by the feature vectors of the training examples. While this increases the dimensionality of the problem in question, it also implies an additional injection of knowledge because the use of distance measures implies an implicit match between the characteristics of two objects. In addition, we analyze whether the new information added compensates for the dimensionality increasement involved, as well as the influence of different data input formats and training size on classifier performance. The proposal is compared with metric learning methods and the results obtained show comparable yields in favor of the proposed method in different contexts and using different databases

    Cuinant cuinant... la millor recepta estadística

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    El document forma part dels materials docents programats mitjançant l'ajut del Servei de Política Lingüística de la Universitat de València. El suport visual s’aconsegueix gràcies al projecte UV-SFPIE_PID19-1095187 que sustenta aquest treball en el marc Projectes d’innovació educativa i millora de la qualitat docent a la Universitat de ValènciaEl propòsit d’aquest llibre és acostar els coneixements estadístics al professorat de tots els nivells, des de l’ensenyament primari fins al superior, perquè dispose d’eines objectives per a la millora de la pràctica docent, a la manera d’un mestre cuiner entre els fogons. A fi de complir aquest objectiu, el nostre text es divideix en tres capítols. El primer, anomenat Preparem tots els ingredients en referència a la pràctica culinària, mostra que el primer pas en estadística és conèixer els elements amb els quals cal treballar, exactament igual que en una cuina s’han de conèixer amb detall tots els estris i ingredients amb els quals hem de funcionar per a fer la millor de les receptes. El segon capítol fa referència a la mà d’obra, Cuinem les dades: una vegada coneguts els elements essencials, ens podem disposar a planificar la recepta i començar amb les mescles més bàsiques. Així doncs, en aquest capítol centrem l’atenció en el disseny d’un bon experiment dins de les aules i en l’estadística descriptiva, és a dir, la recollida i el tractament de la informació necessària per a l’emplatat final. Finalment, el capítol 3, Comparem les nostres receptes: per a poder comparar bones receptes han d’estar cuidades al detall i hem de poder reconèixer-hi la més mínima diferència per a identificar quina és la que despunta sobre les altres. Així doncs, en aquest últim capítol analitzarem amb detall tot el que s’ha obtingut abans i tractarem de fer-hi comparacions, activitat que en aquest camp del coneixement es denomina estadística inferencial

    Gender diversity in STEM disciplines: a multiple factor problem

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    Lack of diversity, and specifically, gender diversity, is one of the key problems that both technological companies and academia are facing these days. Moreover, recent studies show that the number of female students enrolled in science, technology, engineering and mathematics (STEM) related disciplines have been decreasing in the last twenty years, while the number of women resigning from technological job positions remains unacceptably high. As members of a higher education institution, we foresee that working towards increasing and retaining the number of female students enrolled in STEM disciplines can help to alleviate part of the challenges faced by women in STEM fields. In this paper, we first review the main barriers and challenges that women encounter in their professional STEM careers through different age stages. Next, we focus on the special case of the information theory field, discussing the potential of gendered innovation, and whether it can be applied in the Information Theory case. The working program developed by the School of Engineering at the University of Valencia (ETSE-UV), Spain, which aims at decreasing the gender diversity gap, is then presented and recommendations for practice are given. This program started in 2011 and it encompasses Bachelor, Master and PhD levels. Four main actions are implemented: Providing institutional encouragement and support, increasing the professional support network, promoting and supporting the leadership, and increasing the visibility of female role models. To assess the impact of these actions, a chi-square test of independence is included to evaluate whether there is a significant effect on the percentage of enrolled female students. The percentage of graduated female students in the information and Communications Technology Field is also positioned with respect to other universities and the Spanish reference value. This analysis establishes that, in part, this program has helped to achieve higher female graduation rates, especially among Bachelor students, as well as increasing the number of top-decision positions held by faculty women

    Indicators of knowledge, usefulness, and use of ICT among primary schoolteachers

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    This paper presents a study on the perceptions of primary school teachers regarding their knowledge, usefulness, and use of Information and Communication Technologies (ICT) in education. Likewise, the relationship between sex, age, working time and the educational center in which it is found with the perceptions about ICT is obtained. To answer these questions, a battery of 14 categorical closed questions is designed, divided into four blocks: socio-demographic information; knowledge of ICT; usefulness of ICT; and use of ICT. In the context of measuring the knowledge, usefulness and use of ICT in education, the novelty of this work relies on the design of an indicator for each of the ICT-related blocks following the methodology of Human Development Indicators created by the United Nations Development Program. In this research, 119 teachers from Spanish primary schools were chosen as the study sample to answer the questions’ battery. The results show a direct relationship between knowledge, usefulness, and use, although not significant. Although teachers are aware of the usefulness of ICT, and the Covid-19 pandemic has increased the use of technological tools for planning teaching in blended or distance learning lessons, this does not mean teachers have a greater knowledge of ICT. In addition, the findings indicate a greater knowledge by teachers in public schools, which contrasts with the finding that teachers in grant-assisted schools make the most use of ICT and find it the most useful. Finally, it is also suggested that the study's methodology and approach could be applied to other contexts or countries

    Citizen science projects : an opportunity for education in scientific literacy and sustainability

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    Since the term citizen science first emerged, projects involving citizens in science have increased in number and have spread to a variety of areas. Thus, citizen science is emerging as a mechanism for involving society and stimulating the population’s interest in science and contributing to their scientific literacy. Furthermore, we must also highlight the inherent contribution of citizen science projects to the attainment of the Sustainable Development Goals (SDGs). This paper reviews some examples of international citizen science projects and details active projects in Spain, from the perspective of both formal and non-formal educatio

    Propuesta didáctica basada en pensamiento computacional para la mejora de la resolución de problemas en primaria

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    INTRODUCCIÓ. Els canvis en la nova Llei orgànica d’educació LOMLOE han donat pas a un reconeixement del pensament computacional en la legislació educativa en les ensenyances no universitàries atenent reivindicacions de la Comissió Europea que posava de manifest els seus efectes positius sobre els processos cognitius en la resolució de problemes. MÈTODE. Es presenta una proposta didàctica per a l’assignatura de matemàtiques i alumnat de tercer de primària amb l’objectiu de mostrar que el pensament computacional pot ser una eina fonamental per a la millora de la resolució de problemes aritmètics. RESULTATS. S’han dissenyat una sèrie d’activitats desvinculades d’entorns tecnològics amb les quals treballar la comprensió dels enunciats, l’organització i l’anàlisi de dades. A més, es presenta una bateria de problemes amb la qual mesurar el nivell de partida de l’alumnat i avaluar si les estratègies de pensament computacional milloren la resolució de problemes. DISCUSSIÓ. L’aplicació del pensament computacional permet treballar i millorar competències i habilitats relacionades amb la resolució de problemes que poden resultar clau en tot el currículum per estar estretament relacionat amb la comprensió de qualsevol enunciat, la indagació, la generació d’hipòtesis i l’avaluació dels resultats obtinguts.INTRODUCTION. The changes brought in by the new legislation on education in Spain have acknowledged the importance of computational thinking in non-university education. These changes are a response to the European Commission’s recognition of the positive effects of computational thinking on cognitive processes in problem-solving. METHOD. A proposal for teaching mathematics to third-year primary school pupils is presented. The objective is to show that computational thinking can be a fundamental tool for improving the resolution of arithmetic problems. RESULTS. A series of non-technological activities have been designed in order to develop the skills of understanding statements, organization, and data analysis. In addition, a battery of problems is presented to assess the initial level of students and to establish whether computational thinking strategies improve problem-solving. DISCUSSION. The application of computational thinking allows the development and improvement of problem-solving skills and abilities that will be vital throughout the curriculum. Examples are the understanding of statements, inquiry, the generation of hypotheses and the evaluation of the results obtained.INTRODUCCIÓN. Los cambios en la nueva Ley Orgánica de Educación LOMLOE han dado paso a un reconocimiento del pensamiento computacional en la legislación educativa en las enseñanzas no universitarias, atendiendo reivindicaciones de la Comisión Europea que ponía de manifiesto sus efectos positivos sobre los procesos cognitivos en la resolución de problemas. MÉTODO. Se presenta una propuesta didáctica para la asignatura de matemáticas y alumnado de tercero de primaria donde el objetivo es mostrar que el pensamiento computacional puede ser una herramienta fundamental para la mejora de la resolución de problemas aritméticos. RESULTADOS. Se ha diseñado una serie de actividades desvinculadas de entornos tecnológicos con las cuales trabajar la comprensión de los enunciados, la organización y el análisis de datos. Además, se presenta una batería de problemas con la cual mesurar el nivel de partida del alumnado y evaluar si las estrategias de pensamiento computacional mejoran la resolución de problemas. DISCUSIÓN. La aplicación del pensamiento computacional permite trabajar y mejorar competencias y habilidades relacionadas con la resolución de problemas que pueden resultar clave en todo el currículum por estar estrechamente relacionado con la comprensión de cualquier enunciado, la indagación, la generación de hipótesis y la evaluación de los resultados obtenidos

    Desarrollo de destrezas de pensamiento computacional con actividades desenchufadas para la resolución de problemas matemáticos

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    En los últimos años, numerosos estudios han señalado el papel fundamental del Pensamiento Computacional en distintas etapas escolares ya que muchas de las estrategias asociadas a la resolución de problemas como la descomposición, el razonamiento lógico o el diseño de algoritmos están presentes en el Pensamiento Computacional. Este trabajo presenta un estudio exploratorio que indaga en las bondades de una metodología de enseñanza basada en la introducción del Pensamiento Computacional como herramienta para la resolución de problemas de matemáticas con la novedad de utilizar exclusivamente las denominadas actividades desenchufadas desvinculadas de cualquier entorno tecnológico. Las conclusiones indican que la integración de técnicas de pensamiento computacional contribuye positivamente en la predisposición del alumnado hacia el estudio de la asignatura de Matemáticas. Asimismo, supone una mejora en la resolución de problemas, la comprensión de enunciados y la organización y análisis de los datos, aspectos que aseguran la aplicabilidad y transferibilidad a otros contextos, materias o experiencias de innovación docente ya que la identificación de datos relevantes, evaluación y pensamiento crítico o detección de patrones se puede aplicar en áreas como la Física, la Historia o la Música

    Estrategias para aumentar la diversidad de género en la Educación Superior CTIM

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    En los últimos veinte años numerosos estudios han dado cuenta del descenso en el número de mujeres inscritas en disciplinas relacionadas con la Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (CTIM), especialmente en el área de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC), con la consecuente dificultad de que las mujeres se incorporen al mercado laboral o el mundo académico afín a este ámbito. En este trabajo se presenta un programa implementado desde un punto de vista inclusivo en la Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de la Universitat de València (ETSEUV) en torno a 4 acciones principales: 1) proporcionar aliento y apoyo institucional, 2) aumentar la red de apoyo profesional, 3) promover y apoyar el liderazgo e 4) incrementar la visibilidad de los modelos de roles femeninos. La aplicación de este programa que comenzó en 2011 ha supuesto, en parte, el logro de mayores tasas de graduación femenina, especialmente entre estudiantes de grado, así como el aumento del número de cargos de alta responsabilidad de la escuela ocupados por mujeres contribuyendo a la mejora de la diversidad de género. Por otro lado, se han comparado los resultados de la ETSE-UV con la media global española, pudiéndose establecer unas líneas de actuación que podrían servir como guía en otros centros de Educación Superior.The number of female students enrolled in Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) related disciplines has been decreasing over the last twenty years, especially in the area of Information and Communication Technologies (ICT), as many recent studies have shown. Consequently, women find additional barriers and challenges in their professional career both in the industry or academia. In this paper, we present a program that started in 2011 in the School of Engineering at the University of Valencia (ETSE-UV) that builds around 4 main actions: 1) to provide institutional encouragement and support, 2) to increase the professional support network, 3) to promote and support the leadership, and 4) to increase the visibility of female role models. This program has allowed, in part, an increase in the number of graduated female students compared to the Spanish baseline, as well as an increase in the number of leadership positions ran by female faculty staff. In addition, in the paper, we propose some basic recommendations for practice that can be easily applied by other higher education Institutions
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