La resolución de problemas y el pensamiento numérico en los procesos de enseñanza- aprendizaje significativos de la división

Este proyecto de investigación responde a la necesidad pedagógica, didáctica y disciplinar de brindar a los estudiantes del curso 6° B del Colegio Rafael María Carrasquilla (Bogotá, localidad 18) alternativas para generar un aprendizaje significativo en el proceso de la división y de su concepto fundamental de reparto. Para tal fin se elaboró una cartilla en la que se presentan situaciones problemáticas, creadas a partir de diferentes experiencias en la escuela, las cuales constituyen el insumo necesario para que los educandos conciban la construcción de su conocimiento como una fuente de incertidumbres, reflexiones, preguntas, conflictos y espacios de socialización

Model Predictive Controller for piecewise affine system

2005 IFAC 16th Triennial World Congress, Prague, Czech RepublicThis paper presents a hybrid procedure to solve Model Predictive Controller (MPC) for Piecewise Affine System (PWA) The approach presented here belong to the class of Branch and Bound (B&B) methods. The procedure uses the concepts of reachable set combined to the specific B&B methods, in order to reduce the number of Quadratic Problems (QP) needed to be solved by the optimization algorithm

¿Es la creatividad al educador de matemáticas, como el azar a la vida misma?

Comparto en este comunicado una reflexión que he venido elaborando desde la experiencia de formar educadores de matemáticas a nivel de pregrado y posgrado. Presentaré retos de la educación, particularmente de la educación matemática y luego haré una integración de lo teórico y lo práctico en la sistematización del desarrollo de un seminario con estudiantes de maestría. Compongo para esta conversación una visión de la educación como fenómeno complejo, luego presento una visión interdisciplinar del azar como escenario para el fomento y potencialidad del pensamiento aleatorio, en procesos de formación profesional. Finalmente propongo la creatividad en interdependencia con el azar como un aspecto esencial en la formación de maestros de matemáticas, y en este contexto, integro la recursividad como un elemento interdependiente y autogenerativo de dinámicas necesarias para la transformación del aprendizaje en el aula

¿Es la creatividad al educador de matemáticas, como el azar a la vida misma?

Comparto en este comunicado una reflexión que he venido elaborando desde la experiencia de formar educadores de matemáticas a nivel de pregrado y posgrado. Presentaré retos de la educación, particularmente de la educación matemática y luego haré una integración de lo teórico y lo práctico en la sistematización del desarrollo de un seminario con estudiantes de maestría. Compongo para esta conversación una visión de la educación como fenómeno complejo, luego presento una visión interdisciplinar del azar como escenario para el fomento y potencialidad del pensamiento aleatorio, en procesos de formación profesional. Finalmente propongo la creatividad en interdependencia con el azar como un aspecto esencial en la formación de maestros de matemáticas, y en este contexto, integro la recursividad como un elemento interdependiente y autogenerativo de dinámicas necesarias para la transformación del aprendizaje en el aula

New models and methods for classification and feature selection. a mathematical optimization perspective

The objective of this PhD dissertation is the development of new models for Supervised Classification and Benchmarking, making use of Mathematical Optimization and Statistical tools. Particularly, we address the fusion of instruments from both disciplines, with the aim of extracting knowledge from data. In such a way, we obtain innovative methodologies that overcome to those existing ones, bridging theoretical Mathematics with real-life problems. The developed works along this thesis have focused on two fundamental methodologies in Data Science: support vector machines (SVM) and Benchmarking. Regarding the first one, the SVM classifier is based on the search for the separating hyperplane of maximum margin and it is written as a quadratic convex problem. In the Benchmarking context, the goal is to calculate the different efficiencies through a non-parametric deterministic approach. In this thesis we will focus on Data Envelopment Analysis (DEA), which consists on a Linear Programming formulation. This dissertation is structured as follows. In Chapter 1 we briefly present the different challenges this thesis faces on, as well as their state-of-the-art. In the same vein, the different formulations used as base models are exposed, together with the notation used along the chapters in this thesis. In Chapter 2, we tackle the problem of the construction of a version of the SVM that considers misclassification errors. To do this, we incorporate new performance constraints in the SVM formulation, imposing upper bounds on the misclassification errors. The resulting formulation is a quadratic convex problem with linear constraints. Chapter 3 continues with the SVM as the basis, and sets out the problem of providing not only a hard-labeling for each of the individuals belonging to the dataset, but a class probability estimation. Furthermore, confidence intervals for both the score values and the posterior class probabilities will be provided. In addition, as in the previous chapter, we will carry the obtained results to the field in which misclassified errors are considered. With such a purpose, we have to solve either a quadratic convex problem or a quadratic convex problem with linear constraints and integer variables, and always taking advantage of the parameter tuning of the SVM, that is usually wasted. Based on the results in Chapter 2, in Chapter 4 we handle the problem of feature selection, taking again into account the misclassification errors. In order to build this technique, the feature selection is embedded in the classifier model. Such a process is divided in two different steps. In the first step, feature selection is performed while at the same time data is separated via an hyperplane or linear classifier, considering the performance constraints. In the second step, we build the maximum margin classifier (SVM) using the selected features from the first step, and again taking into account the same performance constraints. In Chapter 5, we move to the problem of Benchmarking, where the practices of different entities are compared through the products or services they provide. This is done with the aim of make some changes or improvements in each of them. Concretely, in this chapter we propose a Mixed Integer Linear Programming formulation based in Data Envelopment Analysis (DEA), with the aim of perform feature selection, improving the interpretability and comprehension of the obtained model and efficiencies. Finally, in Chapter 6 we collect the conclusions of this thesis as well as future lines of research

Detrimento patrimonial de la ciudad de Bogotá en la última década por los llamados elefantes blancos

En las últimas administraciones la ciudad de Bogotá se ha visto inmersa en una cantidad de obras las cuales inician pero nunca terminan por lo tanto no tiene ningún uso ni beneficio para la ciudadanía por lo contrario, ha llevado a un detrimento patrimonial de miles de millones, a una corrupción y aúna mala administración donde los ciudadanos se ven obligados a pagar unos impuestos, a pasar por necesidades físicas y morales a causa de los malos manejos de los gobernantes, También es de aclarar que los llamados elefantes blancos no solo abundan en la ciudad de Bogotá, sino por todo el territorio colombiano.In recent administrations Bogotá has been immersed in a number of works which begin but never end therefore has no use or benefit to the public on the contrary, has led to a capital expense of billions, combines a corruption and maladministration where citizens are forced to pay taxes, go through physical and moral needs because of the mismanagement of the rulers is also clear that the so-called white elephants abound not only in the city Bogota, but throughout the Colombian territory