Evaluación de algunas herramientas utilizadas por estudiantes universitarios en actividades grupales

En este artículo se presenta una rúbrica especialmente diseñada para evaluar la opinión de los estudiantes, sobre seis herramientas que suelen usar para generar productos gráficos o audiovisuales dentro de actividades de aprendizaje colaborativo propuestas por los docentes. La rúbrica creada abarca cinco criterios determinados, valorables mediante una escala cualitativa, y fue implementada a través de un formulario Google respondido por una cohorte de estudiantes universitarios del año 2020 en una carrera de Informática. Las opiniones recabadas permitieron identificar cual es la mejor elección de herramientas cuando se persiguen objetivos educativos en actividades grupales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Intelligent Diagnosis of Phlebothrombosis

Este artículo presenta la aplicación de una técnica de Inteligencia Artificial al campo de la Medicina. Se trata de una red bayesiana especialmente creada para efectuar el diagnóstico de trombosis venosa profunda o flebotrombosis profunda. La red desarrollada toma en consideración síntomas, antecedentes clínicos, y resultados de determinadas prácticas médicas y de laboratorio para efectuar la detección de la afección en un paciente. Para realizar el testeo de la red se contó con los datos pertenecientes a sesenta casos reales suministrados por una institución de salud y sus correspondientes diagnósticos efectuados por dos médicos especializados. Sobre los resultados se aplicaron las métricas Precision y Recall obteniéndose valores satisfactorios.This article presents a bayesian network to diagnose deep vein thrombosis or deep phlebothrombosis. To detect this condition in a patient, the network considers symptoms, medical history and medical practice, and laboratory results. The network test was carried out with 59 real cases and in collaboration with two specialist doctors. The results of the applied metrics were satisfactory

Modelos basados en inteligencia artificial y computación ubicua para la resolución de problemas en educación y otros dominios

En este trabajo se presenta el proyecto de investigación “Modelos basados en Inteligencia Artificial y Computación Ubicua para la resolución de Problemas en Educación y otros dominios”, correspondiente a la convocatoria 2021 de la Secretaría de Ciencia y Tecnología de la Universidad Nacional de Santiago del Estero (SICYT - UNSE). El proyecto tiene un período de ejecución desde el año 2022 hasta el año 2025. Lo allí propuesto es una continuación de las líneas de investigación iniciada en 2012, en el proyecto "Sistemas de información web personalizados, basados en ontologías, para soporte al aprendizaje ubicuo" y continuadas en el 2017 en el proyecto “Métodos y Técnicas para desarrollos de Aplicaciones Ubicuas”. El proyecto de investigación presentado en este trabajo, propone favorecer el desarrollo de conocimiento científico- tecnológico de relevancia, principalmente sobre Computación Ubicua e Inteligencia Artificial, realizando propuestas de modelos computacionales para la resolución de problemas en Educación y otros dominios. RESUMEN Dos nuevas tecnologías han irrumpido fuertemente en el mundo en los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) y la Computación Ubicua (CU). La primera de ellas se caracteriza por crear máquinas inteligentes que simulen el razonamiento y comportamiento humanos. Por su parte, la CU hace referencia a una tecnología profunda que está inmersa en la vida cotidiana, de forma tal que no se puede distinguir de ella. La CU se aplica en diversos campos, siendo el campo de la educación una rama destacada en las investigaciones. Para hacer posible el aprendizaje de los estudiantes, los modelos computacionales requieren aplicar técnicas de IA para adaptar el contenido a cada alumno de acuerdo al contexto, a los perfiles de aprendizaje y a las características de los dispositivos que usan para concretar el aprendizaje. En consecuencia, la combinación de la IA y la CU puede generar resultados de alto impacto en educación y en otros dominios. Es por eso que, en este proyecto, se quiere abordar el diseño de nuevos modelos de IA y CU para atender problemáticas relacionadas principalmente con el desarrollo y la evaluación de estrategias y recursos de aprendizaje. Se espera además, favorecer el desarrollo de conocimiento científico-tecnológico de relevancia y formar recursos humanos en las áreas de CU e IA.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Diagnóstico inteligente de flebotrombosis

This article presents a bayesian network to diagnose deep vein thrombosis or deep phlebothrombosis. To detect this condition in a patient, the network considers symptoms, medical history and medical practice, and laboratory results. The network test was carried out with 59 real cases and in collaboration with two specialist doctors. The results of the applied metrics were satisfactory.Este artículo presenta la aplicación de una técnica de Inteligencia Artificial al campo de la Medicina. Se trata de una red bayesiana especialmente creada para efectuar el diagnóstico de trombosis venosa profunda o flebotrombosis profunda. La red desarrollada toma en consideración síntomas, antecedentes clínicos, y resultados de determinadas prácticas médicas y de laboratorio para efectuar la detección de la afección en un paciente. Para realizar el testeo de la red se contó con los datos pertenecientes a sesenta casos reales suministrados por una institución de salud y sus correspondientes diagnósticos efectuados por dos médicos especializados. Sobre los resultados se aplicaron las métricas Precision y Recall obteniéndose valores satisfactorios

Evaluación de la calidad de objetos de aprendizaje, para la enseñanza de la informática, desde el enfoque de los estudiantes : Medición del significado afectivo

Desde el año 2012, a través de distintos proyectos de investigación, las autoras de este trabajo han venido consolidando la línea de investigación sobre diseño y construcción de Objetos de Aprendizaje (OA) como recursos digitales abiertos para fomentar el aprendizaje activo. Continuando con esa línea de investigación, en esta propuesta se aborda la evaluación de la calidad de los Objetos de Aprendizaje. Se entiende que la falta de controles de calidad de estos recursos definitivamente afecta el proceso de enseñanza y aprendizaje. Esto, refuerza la necesidad de evaluarlos adecuadamente para asegurar sus niveles de calidad. En consecuencia, en esta investigación se busca diseñar un modelo para evaluar la calidad de los OA, desde el enfoque de los estudiantes empleando el diferencial semántico. El diferencial semántico es una de las técnicas más utilizadas en el llamado “diseño emocional”. La misma aporta información sobre las emociones que un objeto o concepto genera, obteniendo el valor connotativo y captando el significado afectivo que el usuario tiene de él. En particular la propuesta será evaluada con OA sobre temas de Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Adaptaciones en aprendizaje colaborativo soportado por computadora

Dentro de un grupo de aprendizaje colaborativo cada estudiante manifiesta un comportamiento particular al desarrollar las actividades y tareas diseñadas por el profesor. Ese comportamiento no depende sólo de las necesidades que el grupo tenga en ese momento en particular, sino también, de la inclinación de cada estudiante hacia estilos propios de aprendizaje y de personalidad, entre otros. Existen algunas investigaciones que demuestran que el estilo de aprendizaje de los estudiantes puede ser una característica a tener en cuenta para adaptar los contenidos y/o la navegación en contextos de enseñanzaaprendizaje mediados por tecnología. Sin embargo, existen otras características que podrían considerarse para ello, como, por ejemplo, los estilos de personalidad. Docentes y estudiantes de la Universidad Nacional de Santiago del Estero disponen desde hace varios años de la aplicación COLLAB. Esta aplicación fue especialmente creada para dar soporte a las actividades de diálogo en pequeños grupos de estudiantes colaborativos. Esta línea de trabajo propone definir adaptaciones para grupos de estudiantes colaborativos mediados por tecnología, con base en sus estilos de aprendizaje y de personalidad, a fin de maximizar sus logros de aprendizaje. La validación de tales adaptaciones será efectuada mediante sus implementaciones en la aplicación COLLAB. Posteriormente, grupos de estudiantes reales usarán la aplicación durante sesiones colaborativas. Los datos experimentales que se recolecten serán procesados para validar esta propuesta.Red de Universidades con Carreras en Informátic