Use of Data Mining for Intelligent Evaluation of Imputation Methods

In real-world situations, researchers frequently face the difficulty of missing values (MV), i.e., values not observed in a data set. Data imputation techniques allow the estimation of MV using different algorithms, by means of which important data can be imputed for a particular instance. Most of the literature in this field deals with different imputation methods. However, few studies deal with a comparative evaluation of the different methods as to provide more appropriate guidelines for the selection of the method to be applied to impute data for specific situations. The objective of this work is to show a methodology for evaluating the performance of imputation methods by means of new metrics derived from data mining processes, using quality metrics of data mining models. We started from the complete dataset that was amputated with different amputation mechanisms to generate 63 datasets with MV; these were imputed using Median, k-NN, k-Means and Hot-Deck imputation methods. The performance of the imputation methods was evaluated using new metrics derived from quality metrics of the data mining processes, performed with the original full file and with the imputed files. This evaluation is not based on measuring the error when imputing (usual operation), but on considering the similarity of the values of the quality metrics of the data mining processes obtained with the original file and with the imputed files. The results show that –globally considered and according to the new proposed metric, the imputation methods that showed the best performance were k-NN and k-Means. An additional advantage of the proposed methodology is that it provides predictive data mining models that can be used a posteriori

Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas

En Ciencias de la Computación, la adopción disciplinada de métodos y técnicas permite la resolución de problemas. Se presenta una propuesta metodológica para la construcción de Redes Neuronales Artificiales supervisadas integrando a un ciclo de vida de la Ingeniería del Software las fases contempladas en el desarrollo de los mencionados modelos. Se validó en un dominio de la botánica a fin de ilustrar la resolución de problemas del mundo real. Particularmente, se trata desde una perspectiva de innovación educativa para estudiantes de Sistemas de Información, carrera con una fuerte orientación en temas de Ingeniería del Software, quienes como futuros profesionales se insertan en la academia y en las empresas.UNNEArtículo revisado por pare

CMS orientado a la enseñanza y aprendizaje de la Computación Física y el OSHW

En este trabajo se presenta un Sistema de Gestión de Contenidos, concebido como un espacio de aprendizaje abierto constructivista y construccionista, resultado del estudio y experimentación con plataformas de Hardware de Fuentes Abiertas (OSHW), un nuevo paradigma que ha comenzado a recibir mucha atención y un término empleado para denominar artefactos tangibles, cuyo diseño ha sido publicado de forma que cualquier persona pueda fabricarlos, utilizarlos, modificarlos y distribuirlos. El OSHW combina hardware y software, flexibles y fáciles de usar en una plataforma para la Computación Física, un enfoque centrado en el uso de la tecnología y un marco creativo, con un fuerte componente educativo que destaca el valor de la experiencia práctica. Se indagó en los aspectos fundamentales de ambos paradigmas y se seleccionó la plataforma Arduino, representativa de estas corrientes, como vehículo para el desarrollo experimental.Trabajos Finales de Carrera de Grado.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Simuladores para afianzar conceptos de modelos de existencias : Un caso de estudio

Se describe el diseño, desarrollo e implementación de un sistema de Información basado en plataforma web destinado a la gestión de datos de docentes, alumnos y tutores de un Instituto Superior No Universitario de gran trayectoria cultural y educativa en la Provincia. Se describe un simulador que aborda un caso de estudio de un modelo de existencias. El mismo se encuentra incorporado al EVEA de la asignatura Modelos y Simulación de la FACENA (UNNE). Su uso tiene por finalidad apoyar el proceso de enseñanza– aprendizaje de los alumnos en la modelización de problemas abstraídos de situaciones reales. El trabajo se compone de cuatro secciones. En la primera sección se sintetiza el marco institucional y el estado del arte en el que se encuadra el trabajo. La segunda resume la propuesta metodológica diseñada ad-hoc como una natural consecuencia de la experiencia en estos tipos de software y en la dirección de trabajos finales de carrera en la temática. En la tercera sección se describen casos de estudios ejemplificadores y las funcionalidades de los productos generados. Finalmente, se mencionan las conclusiones y futuras líneas de trabajo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simuladores para afianzar conceptos de modelos de existencias : Un caso de estudio

Se describe el diseño, desarrollo e implementación de un sistema de Información basado en plataforma web destinado a la gestión de datos de docentes, alumnos y tutores de un Instituto Superior No Universitario de gran trayectoria cultural y educativa en la Provincia. Se describe un simulador que aborda un caso de estudio de un modelo de existencias. El mismo se encuentra incorporado al EVEA de la asignatura Modelos y Simulación de la FACENA (UNNE). Su uso tiene por finalidad apoyar el proceso de enseñanza– aprendizaje de los alumnos en la modelización de problemas abstraídos de situaciones reales. El trabajo se compone de cuatro secciones. En la primera sección se sintetiza el marco institucional y el estado del arte en el que se encuadra el trabajo. La segunda resume la propuesta metodológica diseñada ad-hoc como una natural consecuencia de la experiencia en estos tipos de software y en la dirección de trabajos finales de carrera en la temática. En la tercera sección se describen casos de estudios ejemplificadores y las funcionalidades de los productos generados. Finalmente, se mencionan las conclusiones y futuras líneas de trabajo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulando problemas en el ciclo lectivo 2013

Se describe una experiencia realizada en el ciclo lectivo 2013 en la asignatura Modelos y Simulación, fundamentada en el Aprendizaje Basado en Problemas y su abordaje con métodos propios de la asignatura. El designio que guía su abordaje es fomentar el pensamiento crítico, resolutivo y mejorar la construcción de conocimientos de los estudiantes enfocándose en la elaboración de posibles soluciones frente a abstracciones de problemas reales y su resolución con métodos de simulación.Palabra(s) clave(s): Modelos y Simulación, Aprendizaje Basado en Problemas, Construcción del conocimiento

Modelo de decisión para la validación de métodos de imputación mediante la utilización de algoritmos de minería de datos

Muchos de los conjuntos de datos (data sets) existentes u obtenidos en investigaciones científicas contienen valores faltantes (MVs: Missing Values) y anomalías (outliers) asociados a procedimientos de entrada manuales deficientes, mediciones incorrectas o errores en los instrumentos de medición. En minería de datos (DM: Data Mining) estas imperfecciones pueden afectar negativamente la calidad del proceso de aprendizaje supervisado o el rendimiento de algoritmos de agrupamiento de datos. La imputación es una técnica para reemplazar MVs con valores sustituidos. Pocos estudios informan una evaluación global de los métodos existentes con el fin de proporcionar directrices para hacer la elección metodológica más apropiada en la práctica. El propósito general de este trabajo es determinar un modelo de decisión que permita encontrar los métodos de imputación más adecuados para completar información faltante en un conjunto de datos mediante la utilización de algoritmos de DM.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UNNE con minería de datos educacional

En este trabajo se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca en analizar el perfil del estudiante solo a través de sus calificaciones, sino también, estudiar el desempeño académico en base a otras variables. Para definir los perfiles de los estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, implementaremos un modelo que relaciona las calificaciones de los estudiantes con otras variables, tales como factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales, entre otros; en base a lo cual clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS). Esperamos contribuir a encontrar una respuesta al bajo rendimiento académico de los alumnos observado históricamente, problema éste que es el disparador de nuestra investigación. Los modelos predictivos que buscamos, permitirán tomar acciones tendientes a evitar el fracaso académico, detectando los alumnos con perfil de riesgo de fracaso académico de manera temprana, a poco del inicio del cursado de las asignaturas; lo que permitirá concentrar en ellos los esfuerzos de tutorías y apoyos especiales.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo de decisión para la validación de métodos de imputación mediante la utilización de algoritmos de minería de datos

Muchos de los conjuntos de datos (data sets) existentes u obtenidos en investigaciones científicas contienen valores faltantes (MVs: Missing Values) y anomalías (outliers) asociados a procedimientos de entrada manuales deficientes, mediciones incorrectas o errores en los instrumentos de medición. En minería de datos (DM: Data Mining) estas imperfecciones pueden afectar negativamente la calidad del proceso de aprendizaje supervisado o el rendimiento de algoritmos de agrupamiento de datos. La imputación es una técnica para reemplazar MVs con valores sustituidos. Pocos estudios informan una evaluación global de los métodos existentes con el fin de proporcionar directrices para hacer la elección metodológica más apropiada en la práctica. El propósito general de este trabajo es determinar un modelo de decisión que permita encontrar los métodos de imputación más adecuados para completar información faltante en un conjunto de datos mediante la utilización de algoritmos de DM.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UNNE con minería de datos educacional

En este trabajo se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca en analizar el perfil del estudiante solo a través de sus calificaciones, sino también, estudiar el desempeño académico en base a otras variables. Para definir los perfiles de los estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, implementaremos un modelo que relaciona las calificaciones de los estudiantes con otras variables, tales como factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales, entre otros; en base a lo cual clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS). Esperamos contribuir a encontrar una respuesta al bajo rendimiento académico de los alumnos observado históricamente, problema éste que es el disparador de nuestra investigación. Los modelos predictivos que buscamos, permitirán tomar acciones tendientes a evitar el fracaso académico, detectando los alumnos con perfil de riesgo de fracaso académico de manera temprana, a poco del inicio del cursado de las asignaturas; lo que permitirá concentrar en ellos los esfuerzos de tutorías y apoyos especiales.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic