Experiences accelerating features selection in Viola-Jones algorithm

Faces and facial expressions recognition is an interesting topic for researchers in machine vision. Viola-Jones algorithm is the most spread algorithm for this task. Building a classification model for face recognition can take many years if the implementation of its training phase is not appropriately optimized. In this study, several settings for implementing the training phase are analyzed. The aim was to share our experiences when we try to accelerate the training phase using one computer with a graphical processing unit (GPU). For each setting, the execution times were analyzed and compared with previous studies. Although we don't contribute to break new ground in topic or methodology, we decide to share our experience in order to show an antecedent working with a cheap GPU with the aim that this can be useful to another for to make comparisons.XIV Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicando análisis de sentimiento en diálogos de estudiantes colaborativos

En situaciones de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) la aparición de conflictos es inevitable. Un conflicto en cualquier situación de ACSC no resulta confortable, consume tiempo y afecta a la productividad del grupo. En este artículo se describe una técnica que permitirá reconocer conflictos en conversaciones producidas en situaciones de ACSC y los comportamientos que los miembros del grupo manifiestan ante los conflictos. La ténica modela interacciones de chat mediante un grafo dirigido en el cual los nodos representan usuarios y las relaciones indican transferencias de sentimientos negativos durante las interacciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicando análisis de sentimiento en diálogos de estudiantes colaborativos

En situaciones de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) la aparición de conflictos es inevitable. Un conflicto en cualquier situación de ACSC no resulta confortable, consume tiempo y afecta a la productividad del grupo. En este artículo se describe una técnica que permitirá reconocer conflictos en conversaciones producidas en situaciones de ACSC y los comportamientos que los miembros del grupo manifiestan ante los conflictos. La ténica modela interacciones de chat mediante un grafo dirigido en el cual los nodos representan usuarios y las relaciones indican transferencias de sentimientos negativos durante las interacciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Formación automática de grupos colaborativos considerando estilos de aprendizaje y rendimiento académico

El Aprendizaje Colaborativo (AC) se vincula con métodos de enseñanza y de aprendizaje donde los estudiantes trabajan en pequeños grupos para resolver una consigna común. El avance tecnológico que se ha producido en las últimas décadas permitió al AC adoptar herramientas computacionales que facilitan la colaboración, la coordinación y la comunicación transformándolo en Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC). Crear grupos e instar a sus miembros a resolver una consigna de manera colaborativa, no garantiza en forma alguna que el comportamiento y el rendimiento de esos grupos sean adecuados, ni que la experiencia de enseñanza y de aprendizaje sea exitosa. Una de las variables que influyen en los resultados es la constitución de los grupos. Es por esto que nuestra línea de investigación se enfoca en la formación automática de grupos colaborativos on-line. En particular, se propone una herramienta software que crea grupos de estudiantes teniendo en cuenta sus estilos de aprendizaje, combinándolos de tal forma que se incrementen o maximicen sus rendimientos académicos. En este artículo se describen los objetivos de la investigación, el enfoque propuesto para concretar la formación automática de grupos colaborativos, y algunos antecedentes relevantes.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicando análisis de sentimiento en diálogos de estudiantes colaborativos

En situaciones de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) la aparición de conflictos es inevitable. Un conflicto en cualquier situación de ACSC no resulta confortable, consume tiempo y afecta a la productividad del grupo. En este artículo se describe una técnica que permitirá reconocer conflictos en conversaciones producidas en situaciones de ACSC y los comportamientos que los miembros del grupo manifiestan ante los conflictos. La ténica modela interacciones de chat mediante un grafo dirigido en el cual los nodos representan usuarios y las relaciones indican transferencias de sentimientos negativos durante las interacciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Experiences accelerating features selection in Viola-Jones algorithm

Faces and facial expressions recognition is an interesting topic for researchers in machine vision. Viola-Jones algorithm is the most spread algorithm for this task. Building a classification model for face recognition can take many years if the implementation of its training phase is not appropriately optimized. In this study, several settings for implementing the training phase are analyzed. The aim was to share our experiences when we try to accelerate the training phase using one computer with a graphical processing unit (GPU). For each setting, the execution times were analyzed and compared with previous studies. Although we don't contribute to break new ground in topic or methodology, we decide to share our experience in order to show an antecedent working with a cheap GPU with the aim that this can be useful to another for to make comparisons.XIV Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Accesibilidad de aplicaciones móviles para discapacitados visuales: problemas y estrategias de solución

La popularidad de las tecnologías móviles continúa en crecimiento a medida que mejoran su fidelidad, incrementan su capacidad de procesamiento y reducen sus costos. Sin embargo, la tendencia creciente de reemplazar teclados fisicos con pantallas táctiles no solo ha provocado cambios en las modalidades de interacción sino que, para los discapacitados visuales ha significado un incrementado de la complejidad y la difícultad de utilización de aplicaciones móviles. Dado que los desarrolladores de software son en parte responsables de garantizar la accesibilidad de las aplicaciones móviles, en este documento se describen las barreras de accesibilidad que tipicamente enfrentan los discapacitados visuales al utilizar aplicaciones de software mediante dispositivos móviles. Para cada problema de accesibilidad se indican posibles estrategias de solución y se describen aplicaciones móviles implementadas con software libre para aquellos problemas cuya solución va más alla de la aplicación de buenas prácticas de diseño.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Accesibilidad de aplicaciones móviles para discapacitados visuales: problemas y estrategias de solución

La popularidad de las tecnologías móviles continúa en crecimiento a medida que mejoran su fidelidad, incrementan su capacidad de procesamiento y reducen sus costos. Sin embargo, la tendencia creciente de reemplazar teclados fisicos con pantallas táctiles no solo ha provocado cambios en las modalidades de interacción sino que, para los discapacitados visuales ha significado un incrementado de la complejidad y la difícultad de utilización de aplicaciones móviles. Dado que los desarrolladores de software son en parte responsables de garantizar la accesibilidad de las aplicaciones móviles, en este documento se describen las barreras de accesibilidad que tipicamente enfrentan los discapacitados visuales al utilizar aplicaciones de software mediante dispositivos móviles. Para cada problema de accesibilidad se indican posibles estrategias de solución y se describen aplicaciones móviles implementadas con software libre para aquellos problemas cuya solución va más alla de la aplicación de buenas prácticas de diseño.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Desarrollo de aplicaciones para colaboración en e-learning

El e-learning se refiere al uso integrado de computadoras y redes de computadoras para soportar los procesos de enseñanza y de aprendizaje. El Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) es una forma de e-learning que surge como una evolución del software que forzaba a los estudiantes a aprender como individuos aislados. Los sistemas de ACSC proveen herramientas de software que facilitan el compartir información y conocimiento, así como también facilitan la comunicación tanto a nivel grupal como entre estudiantes y docentes. Durante las actividades colaborativas desarrolladas en estos sistemas, los estudiantes interactúan organizados en grupos para concretar las tareas asignadas, mientras son orientados y asistidos por los docentes. Surgidos en la década de 1990, los entornos para ACSC fueron rápidamente adoptados en todos los niveles educativos debido a las ventajas que ofrecen: independizar a estudiantes y docentes de las variables tiempo y espacio, desarrollo de habilidades de liderazgo (solución de problemas, pensamiento crítico, análisis, etc.), expansión de la conciencia global en grupos con estudiantes de diferentes latitudes, entre otras. Sin embargo, a pesar de todos los beneficios potenciales del ACSC, no existen garantías de que las experiencias en ACSC sean exitosas. Hay numerosas variables que inciden en ese resultado y es aquí donde desarrollos informáticos innovadores pueden hacer la diferencia. Esta línea de investigación tiene como propósito desarrollar aplicaciones de software que propicien prácticas colaborativas adecuadas en entornos de ACSC. Para ello, se propone que tales aplicaciones realicen el análisis de las interacciones de estudiantes y de e-tutores, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y de minería de datos, a fin de: a) detectar dificultades en la dinámica de colaboración de los grupos; b) reconocer las características de comportamiento de sus usuarios (estilos de aprendizaje, estilos de personalidad, o emociones manifestadas) para adaptarse a ellas; c) brindar a los estudiantes materiales generados con realidad aumentada y/u objetos de aprendizaje adaptados a sus preferencias y características individuales y/o grupales. Se intentará así promover comportamientos que beneficien tanto a los procesos de enseñanza como a los de aprendizaje, propiciando alcanzar el éxito en las experiencias de colaboración. Todos los desarrollos se validarán mediante sesiones experimentales especialmente diseñadas en las que participarán grupos de estudiantes y docentes universitarios reales. Los datos recabados producto de dichas experiencias serán procesados utilizando tanto técnicas estadísticas como métricas específicas de las técnicas utilizadas, lo cual posibilitará comprobar la validez de esta propuesta.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Mejorando escenarios de aprendizaje colaborativo soportado por computadora

El término Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadoras (ACSC) se asocia con situaciones de enseñanza y de aprendizaje organizadas a través de actividades colaborativas, mediadas por computadora, en las que interactúan grupos de estudiantes y también docentes. En ambientes de ACSC los estudiantes muestran un determinado modo de actuar cuando encaran las diferentes actividades grupales. Este comportamiento describe una forma de colaborar a través de sus habilidades de colaboración, pero además muestra otras características personales como podría ser cierta inclinación hacia un estilo de aprendizaje específico, o la natural predisposición a desempeñar un rol de equipo, o talvez, un estado emocional. Es evidente que se requieren mecanismos que permitan tener en cuenta estas características para monitorear e incentivar a los estudiantes a desempeñarse adecuadamente en sus actividades de aprendizaje. En los ambientes de ACSC la intervención oportuna del docente o e-tutor resulta imprescindible. Corresponde al e-tutor estructurar y guiar los procesos colaborativos de los estudiantes, con el fin de generar las interacciones que propicien la construcción colaborativa del conocimiento. Los e-tutores requieren capacitación y formación para desenvolverse adecuadamente, por tanto, resulta indispensable plantear mecanismos que les permitan adquirir las habilidades necesarias. Este artículo describe un proyecto que propone el desarrollo de módulos para sistemas de ACSC que, mediante el análisis de interacciones, tanto de estudiantes como de docentes, puedan promover conductas adecuadas que beneficien los procesos de enseñanza y de aprendizaje, y tiendan a propiciar así, el éxito de las experiencias de colaboración. Los módulos a desarrollar utilizarán técnicas de Inteligencia Artificial y de Aprendizaje de Máquina, tanto para efectuar el análisis de las interacciones, como para promover las conductas que se consideran adecuadas. Los desarrollos se validarán mediante sesiones experimentales especialmente diseñadas en las que participarán grupos de estudiantes y docentes universitarios reales. Los datos recabados, producto de dichas experiencias, serán procesados utilizando tanto técnicas estadísticas como métricas específicas del área, lo que posibilitará comprobar o refutar la pregunta de investigación que se plantea.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI