Modelo para el diseño de pruebas personalizadas

En este artículo se presenta el diseño y el avance de la implementación de un sistema de Gestor de Evaluaciones utilizando el Modelo de Perturbación (GEMP). El núcleo del GEMP es un modelo de perturbación cuya finalidad es tomar decisiones sobre la conformación de pruebas personalizadas. Estas pruebas son utilizadas en una plataforma de aprendizaje. En este artículo se expone el mecanismo principal para diseñar las pruebas creadas a partir del árbol que representa el dominio a enseñar. Estas pruebas tendrán un nivel de personalización creciente. Inicialmente, el evaluador/usuario podrá seleccionar los ítems que forman una prueba, “podando” el árbol del dominio. Con estos ítems se construyen pruebas para plataformas de aprendizaje, como Moodle. Los resultados de las pruebas activan el modelo de perturbación. Se comienza el ciclo de personalización con sucesivas pruebas hasta que el estudiante alcance el nivel de conocimiento apropiado.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

On Compressing U-net Using Knowledge Distillation

We study the use of knowledge distillation to compress the U-net architecture. We show that, while standard distillation is not sufficient to reliably train a compressed U-net, introducing other regularization methods, such as batch normalization and class re-weighting, in knowledge distillation significantly improves the training process. This allows us to compress a U-net by over 1000x, i.e., to 0.1% of its original number of parameters, at a negligible decrease in performance.Comment: 4 pages, 1 figur

Sistema de gestión para pruebas personalizadas

La presente investigación presenta el diseño e implementación de un sistema Gestor de Evaluaciones utilizando el Modelo de Perturbación (GEMP). El docente/evaluador es asistido en la toma de decisiones sobre la evaluación del conocimiento de los estudiantes. El núcleo de GEMP es un modelo de estudiante de perturbación y su finalidad es facilitar al evaluador la gestión de pruebas personalizadas. El docente puede elegir los ítems para diseñar las pruebas a partir del árbol del dominio, construyendo la base del modelo de perturbación. Sobre este modelo, el evaluador puede registrar y analizar el progreso de cada estudiante dinámicamente, alcanzando un nivel de personalización creciente. Uno de los resultados más importantes de GEMP es la elucidación de los errores más comunes cometidos por el grupo de estudiantes.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sistema de gestión para pruebas personalizadas

La presente investigación presenta el diseño e implementación de un sistema Gestor de Evaluaciones utilizando el Modelo de Perturbación (GEMP). El docente/evaluador es asistido en la toma de decisiones sobre la evaluación del conocimiento de los estudiantes. El núcleo de GEMP es un modelo de estudiante de perturbación y su finalidad es facilitar al evaluador la gestión de pruebas personalizadas. El docente puede elegir los ítems para diseñar las pruebas a partir del árbol del dominio, construyendo la base del modelo de perturbación. Sobre este modelo, el evaluador puede registrar y analizar el progreso de cada estudiante dinámicamente, alcanzando un nivel de personalización creciente. Uno de los resultados más importantes de GEMP es la elucidación de los errores más comunes cometidos por el grupo de estudiantes.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sistema de gestión para pruebas personalizadas

La presente investigación presenta el diseño e implementación de un sistema Gestor de Evaluaciones utilizando el Modelo de Perturbación (GEMP). El docente/evaluador es asistido en la toma de decisiones sobre la evaluación del conocimiento de los estudiantes. El núcleo de GEMP es un modelo de estudiante de perturbación y su finalidad es facilitar al evaluador la gestión de pruebas personalizadas. El docente puede elegir los ítems para diseñar las pruebas a partir del árbol del dominio, construyendo la base del modelo de perturbación. Sobre este modelo, el evaluador puede registrar y analizar el progreso de cada estudiante dinámicamente, alcanzando un nivel de personalización creciente. Uno de los resultados más importantes de GEMP es la elucidación de los errores más comunes cometidos por el grupo de estudiantes.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo del estudiante para la evaluación académica usando técnicas de lógica difusa

En este artículo se presenta un modelo del estudiante híbrido cuyo objetivo es proponer perfiles cognitivos de estudiantes de ingeniería. Estos perfiles se construyen en base a dos variables lingüísticas: modalidad de aprendizaje y nivel de conocimiento. Estas variables se estiman a partir de datos obtenidos con dos modelos: personalización (estilos de aprendizaje de Felder y perturbación. A partir de los estilos de aprendizaje, mediante un sistema de inferencia difusa, se obtiene la modalidad de aprendizaje. El modelo de perturbación se basa en el dominio a enseñar formado por tópicos de granularidad media, estructurados como un árbol. El progreso del conocimiento de cada estudiante sobre cada tópico es manipulado con modelos difusos. La información dada por estos conjuntos, usando un sistema de inferencia difusa, se obtiene la variable nivel de conocimiento basado en valores de estereotipos clásicos. Para ilustrar el modelo propuesto en este artículo se describe un ejemplo sobre un tema específico.XIII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Avances en la personalización y adaptación de pruebas en un ambiente virtual de aprendizaje

Este trabajo plantea el análisis de una experiencia de personalización y adaptación para el aprendizaje de estudiantes universitarios. La experiencia presenta pruebas de evaluación formativas, personalizadas y adaptadas en un Ambiente Virtual de Aprendizaje, como complemento de las clases presenciales. El objetivo de esta comunicación es exponer, como contribución, nuestros métodos adaptativos para el aprendizaje. La personalización de las pruebas se basó en la identificación de los estilos de aprendizaje y los niveles de conocimiento previo de los estudiantes. La experiencia se inició en el año 2014 y continúa en la actualidad. Los resultados del análisis muestran que nuestras técnicas de personalización y adaptación, refinadas en el tiempo, mejoran el aprendizaje de los estudiantes, y orientan a los docentes en la toma de decisiones que impactan en la optimización de la propuesta pedagógica.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Avances en la personalización y adaptación de pruebas en un ambiente virtual de aprendizaje

Este trabajo plantea el análisis de una experiencia de personalización y adaptación para el aprendizaje de estudiantes universitarios. La experiencia presenta pruebas de evaluación formativas, personalizadas y adaptadas en un Ambiente Virtual de Aprendizaje, como complemento de las clases presenciales. El objetivo de esta comunicación es exponer, como contribución, nuestros métodos adaptativos para el aprendizaje. La personalización de las pruebas se basó en la identificación de los estilos de aprendizaje y los niveles de conocimiento previo de los estudiantes. La experiencia se inició en el año 2014 y continúa en la actualidad. Los resultados del análisis muestran que nuestras técnicas de personalización y adaptación, refinadas en el tiempo, mejoran el aprendizaje de los estudiantes, y orientan a los docentes en la toma de decisiones que impactan en la optimización de la propuesta pedagógica.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo del estudiante para la evaluación académica usando técnicas de lógica difusa

En este artículo se presenta un modelo del estudiante híbrido cuyo objetivo es proponer perfiles cognitivos de estudiantes de ingeniería. Estos perfiles se construyen en base a dos variables lingüísticas: modalidad de aprendizaje y nivel de conocimiento. Estas variables se estiman a partir de datos obtenidos con dos modelos: personalización (estilos de aprendizaje de Felder y perturbación. A partir de los estilos de aprendizaje, mediante un sistema de inferencia difusa, se obtiene la modalidad de aprendizaje. El modelo de perturbación se basa en el dominio a enseñar formado por tópicos de granularidad media, estructurados como un árbol. El progreso del conocimiento de cada estudiante sobre cada tópico es manipulado con modelos difusos. La información dada por estos conjuntos, usando un sistema de inferencia difusa, se obtiene la variable nivel de conocimiento basado en valores de estereotipos clásicos. Para ilustrar el modelo propuesto en este artículo se describe un ejemplo sobre un tema específico.XIII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Pruebas y materiales instruccionales en ambientes virtuales de aprendizaje adaptativos

Actualmente, las personas aprenden y trabajan en cualquier momento y en cualquier lugar usando dispositivos como computadoras de escritorios, laptops, teléfonos móviles, tabletas, etc. Estos dispositivos necesitan información sobre los usuarios a fin de satisfacer sus necesidades. Un modelo del usuario que reconozca las necesidades individuales de aprendizaje es la clave para la personalización en los sistemas educativos adaptativos. Nuestra investigación propone el diseño y desarrollo de contenidos académicos personalizados, para estudiantes universitarios, a través de la plataforma Moodle. Para lograr este objetivo se ha definido un ciclo de desarrollo que aumenta el nivel de adaptación en cada iteración. La adaptación considera un motor (algoritmo) de adaptación cuyas entradas son los tipos de dispositivos que usan los estudiantes (pcs, laptops y teléfonos móviles), el estilo de aprendizaje, las preferencias y el diagnóstico cognitivo. La salida comprenderá los contenidos didácticos personalizados (materiales y pruebas). Para este desarrollo se han contemplado nuevos enfoques del aprendizaje mediado (con TICs): Minería de datos educativa (MDE), Lógica e inferencia difusa, m-learning, Ambientes virtuales inmersivos 3D, representación difusa del dominio y adaptaciones de la plataforma Moodle.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI