La informática como eje transversal en la formación universitaria de carreras de corte social

La formación integral de los estudiantes universitarios es una prioridad central de las políticas educativas a nivel global. En este contexto, se analizó las estrategias didácticas que permita a los docentes y estudiantes de diferentes carreras lograr buenos aprendizajes, teniendo a la informática como recurso y a la vez utilizar metodologías probadas de esta ciencia en la solución de otros problemas académicos. Se desarrolló un estudio sistemático de lecturas científicas, planteándose dos preguntas una sobre estrategias didácticas en la enseñanza informática, y otra acerca de aprendizajes/habilidades que se desarrollan con la práctica de la informática. Se determinó que las carreras de ciencias sociales y humanidades (CSH) utilizan metodologías informáticas para la identificación y resolución de problemas propuesto en la asignatura.PALABRAS CLAVE: educación universitaria; metodologías de enseñanza; informática; carreras de corte social.Computer science as a transversal axis in the university training of social careersABSTRACTThe comprehensive education of university students is a central priority of educational policies at a global level. In this context, the didactic strategies that allow teachers and students of different careers to achieve good learning were analyzed, having information technology as a resource and at the same time using proven methodologies of this science in the solution of other academic problems. A systematic study of scientific readings was developed, asking two questions: one about didactic strategies in computer teaching, and the other about learning/skills that are developed with the practice of computer science. It was determined that the careers of social sciences and humanities (CSH) use computer methodologies for the identification and resolution of problems proposed in the subject.KEYWORDS: university education; computer science; teaching methodologies; social careers

Optimización de Redes Bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

Una red bayesiana es un grafo ací­clico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilí­stica; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este trabajo se define un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje hí­brido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT - C4.5) con las de las redes bayesianas

Optimización de Redes Bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este trabajo se define un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT - C4.5) con las de las redes bayesianas