Predicción de factores clave en el aumento de la demografía en Colombia a través del ensamble de modelos de Machine Learning

Population ageing is considered to be one of the most significant social phenomena that is transforming economies and societies around the world. According to the World Health Organization (WHO), ageing is on the rise. In Colombia, demographic growth exhibits a natural increase, which shows a notable difference between birth and general mortality rates. According to DANE, in Colombia, natural growth rates denote a precipitous decline over time. The Central and local governments can help with decision-making in order to establish sexual and reproductive health policies. Machine Learning (ML) therefore appears as a support tool, in which there are algorithms that allow creating models to learn from data and identify patterns that aid in supporting government entities in the decision-making process. Based on the above, this work proposes a method for ensemble ML algorithms, which supports decision-making regarding demographic control focused on birth. The prediction method made it possible to show that the decrease in births in Colombia in recent years is due to the change in the priorities of women and men. Women face discrimination and difficulty in accessing and staying in employment due to maternity. Consequently, it is difficult for them to articulate their professional life with the job market. Women have to assume a disproportionate burden of care, which is why they want to have fewer children, namely one or two at most.El envejecimiento de la población es considerado uno de los fenómenos sociales más significativos que está transformando las economías y las sociedades en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) el envejecimiento está en aumento. En Colombia, el crecimiento demográfico presenta un incremento natural que muestra una notable diferencia entre las tasas de natalidad y las de mortalidad general. Según el DANE, en Colombia, las tasas de crecimiento natural denotan un vertiginoso declive a lo largo del tiempo. El gobierno central y los gobiernos locales pueden ayudar en la toma de decisiones para establecer políticas de salud sexual y reproductiva. Como herramienta de apoyo aparece el Machine Learning (ML), en el cual existen algoritmos que permiten crear modelos para aprender de los datos e identificar patrones que sirven para apoyar a entes gubernamentales en el proceso de toma de decisiones. Con base en lo anterior, este trabajo propone un método de ensamble de algoritmos de ML que apoye la toma de decisiones respecto al control demográfico enfocado en natalidad. El método de predicción permitió evidenciar que la disminución de nacimientos en Colombia durante los últimos años se debe al cambio en las prioridades de mujeres y hombres. Las mujeres enfrentan discriminación y dificultad en el acceso y la permanencia del empleo a causa de la maternidad. Como consecuencia, se les dificulta articular su vida profesional con el mercado laboral. Las mujeres tienen que asumir una carga desproporcionada de cuidado, por la cual quieren tener menos hijos, es decir uno o máximo dos

Modelado de la sismicidad colombiana como una red compleja espacio-secuencial

This article seeks to describe the seismicity of Colombia using complex networks, in which the nodes represent cubic cells (with latitude, longitude, and depth) where seismic events occur, and the links follow the temporal sequence of these events. While similar works have been reported in the literature, this study incorporates depth to gain a more detailed understanding of this phenomenon. This research considers 5797 events from the earthquake catalog of the United States Geological Survey (USGS), corresponding to Colombia and with a magnitude greater than a certain threshold, which occurred between January 1, 1975, and January 18, 2021. The network structure is described by comparing random and small-world networks. Thus, said structure provides information about the energy release mechanisms and the sources that recurrently produce seismic events in Colombia. The results show that these networks exhibit small-world properties, regardless of the cell size or granularity used to construct them. This finding is consistent with the results reported for the same region in two-dimensional spatiotemporal networks. As a small-world network, the effort and energy in the region are released according to a structure represented by the presence of hubs and their relationships within the overall network. By leveraging the information obtained in this study, it is possible to train machine learning models that outperform the current baseline forecasting models.Este artículo busca describir la sismicidad de Colombia utilizando redes complejas, en las cuales los nodos representan redes cúbicas (con latitud, longitud y profundidad) donde ocurren los eventos sísmicos y los enlaces siguen la secuencia temporal de estos eventos. Si bien se han reportado trabajos similares en la literatura, este trabajo incorpora la profundidad para una mejor comprensión de este fenómeno. Esta investigación considera 5797 eventos del catálogo de terremotos del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) correspondientes a Colombia y con una magnitud superior a un determinado umbral, los cuales ocurrieron entre enero 1 de 1975 y enero 18 de 2021. Se describe la estructura de la red mediante una comparación entre redes aleatorias y de pequeño mundo. Así, esta estructura brinda información sobre los mecanismos de liberación de energía y las fuentes que recurrentemente producen eventos sísmicos en Colombia. Los resultados muestran que estas redes presentan características de pequeño mundo, independientemente del tamaño de celda o la granularidad utilizados para construirlas. Este hallazgo es consistente con los resultados reportados para la misma región en redes espaciotemporales bidimensionales. Como una red de pequeño mundo, el esfuerzo y la energía de la región se liberan de acuerdo con una estructura caracterizada por la presencia de hubs y sus relaciones dentro de la red en general. Mediante el aprovechamiento de la información obtenida en este estudio, se pueden entrenar modelos de aprendizaje automático que superen los modelos actuales de base para el pronóstico

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Programming courses (CS1) have the highest academic mortality rate, this is reflected in the low grades of the students, which indicates that the students do not reach the academic competencies. In this sense, looking for new ways to improve the learning of the students of the CS1 course, this article proposes an analytical rubric based on academic competencies for collaborative programming activities supported by an automatic source code evaluation tool that allows to improve the qualifications and reach the competencies proposed in the course. A rubric was designed with 16 evaluation criteria that were divided into three activities which were presented by an experimental group (EG) of 18 students and a control group (CG) of 24 students. In the GE, a collaboration between students was used, while in the CG, students work individually. After finishing the activities, using an analytical rubric, the deliveries of each student were evaluated to identify if they achieved the learning results expected by the course. The results show that the use of collaboration achieves that students manage to win a learning competition in 17 % more than if they do it individually. In addition, other social skills associated with collaboration are highlighted, such as friendship, motivation and group understanding. The development of strategies that allow to evaluate the competences, not only indicate that the student manages to acquire a skill, but also allows the student to identify their shortcomings in the programming tasks.Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Inteligencia artificial y aprendizaje colaborativo asistido por computadora en la programación: un estudio de mapeo sistemático

Objective: The Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) approach integrates artificial intelligence (AI) to enhance the learning process through collaboration and information and communication technologies (ICTs). In this sense, innovative and effective strategies could be designed for learning computer programming. This paper presents a systematic mapping study from 2009 to 2021, which shows how the integration of CSCL and AI supports the learning process in programming courses. Methodology: This study was conducted by reviewing data from different bibliographic sources such as Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect, and repositories of the GitHub platform. It employs a quantitative methodological approach, where the results are represented through technological maps that show the following aspects: i) the programming languages used for CSCL and AI software development; ii) CSCL software technology and the evolution of AI; and iii) the ACM classifications, research topics, artificial intelligence techniques, and CSCL strategies. Results: The results of this research help to understand the benefits and challenges of using the CSCL and AI approach for learning computer programming, identifying some strategies and tools to improve the process in programming courses (e.g., the implementation of the CSCL approach strategies used to form groups, others to evaluate, and others to provide feedback); as well as to control the process and measure student results, using virtual judges for automatic code evaluation, profile identification, code analysis, teacher simulation, active learning activities, and interactive environments, among others. However, for each process, there are still open research questions. Conclusions: This work discusses the integration of CSCL and AI to enhance learning in programming courses and how it supports students' education process. No model integrates the CSCL approach with AI techniques, which allows implementing learning activities and, at the same time, observing and analyzing the evolution of the system and how its users (students) improve their learning skills with regard to programming. In addition, the different tools found in this paper could be explored by professors and institutions, or new technologies could be developed from them.Objetivo: El enfoque de aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL) integra la inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de aprendizaje a través de la colaboración y las tecnologías de la información y la comunicación (TICs). En este sentido, se podrían diseñar estrategias innovadoras y efectivas para el aprendizaje de la programación de computadoras. Este artículo presenta un estudio sistemático de mapeo de los años 2009 a 2021, el cual muestra cómo la integración del CSCL y la IA apoya el proceso de aprendizaje en cursos de programación. Metodología: Este estudio se realizó mediante una revisión de datos proveniente de distintas fuentes bibliográficas como Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect y repositorios de la plataforma GitHub. El trabajo emplea un enfoque metodológico cuantitativo, en el cual los resultados se representan a través de mapas tecnológicos que muestran los siguientes aspectos: i) los lenguajes de programación utilizados para el desarrollo de software de CSCL e IA; ii) la tecnología de software CSCL y la evolución de la IA; y iii) las clasificaciones, los temas de investigación, las técnicas de inteligencia artificial y las estrategias de CSCL de la ACM. Resultados: Los resultados de esta investigación ayudan a entender los beneficios y retos de usar el enfoque de CSCL e IA para el aprendizaje de la programación de computadoras, identificando algunas estrategias y herramientas para mejorar el proceso en cursos de programación (e.g., La implementación de estrategias del enfoque CSCL utilizadas para formar grupos, de otras para evaluar y de otras para brindar retroalimentación); así como para monitorear el proceso y medir los resultados de los estudiantes utilizando jueces virtuales para la evaluación automática del código, identificación de perfiles, análisis de código, simulación de profesores, actividades de aprendizaje activo y entornos interactivos, entre otros. Sin embargo, aún hay preguntas investigación por resolver para cada proceso. Conclusiones: Este trabajo discute la integración del CSCL y la IA para mejorar el aprendizaje en cursos de programación y cómo esta apoya el proceso educativo de los estudiantes. Ningún modelo integra el enfoque CSCL con técnicas de IA, lo cual permite implementar actividades de aprendizaje y, al mismo tiempo, observar y analizar la evolución del sistema y de la manera en que sus usuarios (estudiantes) mejoran sus habilidades de aprendizaje con respecto a la programación. Adicionalmente, las diferentes herramientas encontradas en este artículo podrían ser exploradas por profesores e instituciones, o podrían desarrollarse nuevas tecnologías a partir de ellas

Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en inteligencia artificial para el aprendizaje de programación

Context: The learning computer programming, the implementation of pedagogical strategies such as the Flipped Classroom (FC), and Collaborative Learning (CL) support the student to improve personal relationships, programming skills and strengthen the development of self-learning outside the classroom. In this sense, it is relevant to know the different tools and implementations available to support the student's training process. Methodology: This paper presents a systematic review of a corpus of references with information from different data sources since 2013. The study includes research questions, source selection, and a method for analyzing the information. Results: On the one hand, the timeline and current state of FC and CL were identified, emphasizing how these strategies support programming learning through technologies, educational methods, and software tools. On the other hand, the support of Artificial Intelligence in learning programming was identified through different applications and computational techniques that integrate FC and CL. Conclusions: Since the appearance of virtual tools, the implementation of Artificial Intelligence has become a basic need for virtual education, enhancing the way of understanding and learning, adapting to the specific needs of the student. Thus, knowing and identifying new tools and strategies based on artificial intelligence will allow teachers to do complete management and make timely decisions that benefit the student's training process.Contexto: En el aprendizaje de la programación de computadores, la implementación de estrategias pedagógicas como el Aula Invertida (AI) y el Aprendizaje Colaborativo (AC) apoyan al estudiante a mejorar relaciones personales, habilidades en programación y fortalece el desarrollo del autoaprendizaje fuera del aula de clases. En este sentido, se hace relevante conocer las diferentes herramientas e implementaciones disponibles para apoyar el proceso formativo del estudiante.  Metodología: Este artículo presenta una revisión sistemática de un corpus que contiene información de diferentes fuentes de datos desde el año 2013 hasta el 2020. Incluye las preguntas de investigación, selección de fuentes y el método para analizar la información. Resultados: Por un lado, se identificó la línea del tiempo y el estado actual del AI y el AC, enfatizando en cómo estas estrategias apoyan el aprendizaje de la programación a través de tecnologías, métodos educativos y herramientas de software. Por otro lado, se identificó cuál es el apoyo de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la programación a través de diferentes aplicaciones y técnicas computacionales que integran el AI y el AC. Conclusiones: Desde la aparición de las herramientas virtuales, la implementación de Inteligencia Artificial se ha convertido en una necesidad básica para la educación virtual, potenciando la forma de entender y aprender, adaptándose a las necesidades específicas del estudiante. Así, conocer e identificar las nuevas herramientas y estrategias basadas en inteligencia artificial permitirán a los docentes hacer una completa gestión y tomar decisiones oportunas que beneficien el proceso formativo del estudiante.&nbsp

Estrategia basada en la metodología Computer-Supported Collaborative Learning para la formación de grupos de trabajo automáticos en un curso de introducción a la programación (CS1)

Los cursos de Introducción a la programación presentan bajas calificaciones de los estudiantes, esto se refleja en las altas tasas de mortalidad y deserción académica. En este sentido, buscando formas de mejorar y apoyar el rendimiento académico de los estudiantes del curso CS1 - Fundamentos de Programación Orientada a Objetos (FPOO), este artículo propone una estrategia basada en la metodología Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) apoyada por un algoritmo para la formación de grupos de trabajo automáticos, que busca motivar a los estudiantes y permite adquirir conocimientos de forma homogénea en el desarrollo de actividades de programación. Bajo el marco del diseño cuasi experimental, se implementó la estrategia para diferentes actividades evaluativas en el curso FPOO, que permitió responder cuestiones relacionadas con la mejora de la calificación final de un estudiante utilizando la formación de grupos de trabajo automáticos en comparación a la formación de grupos de trabajo tradicional, y los resultados que se generan en las calificaciones cuando se desarrollan actividades sin formación de grupos. Los experimentos de este trabajo demuestran que el uso de la estrategia de colaboración mejora las calificaciones de los estudiantes en 22% en laboratorios y 20% en el proyecto final. Además, permite intercambiar conocimientos para resolver una tarea de programación. Finalmente, en este trabajo se concluye que el desarrollo de estrategias que integran la colaboración impacta positivamente en el proceso de aprendizaje de programación, mejorando significativamente las calificaciones del estudiante y las habilidades interpersonales que incentivan a mejorar el aprendizaje en los cursos de programación

Algoritmos evolutivos guiados por redes complejas libres de escala

Evolutionary computation algorithms allow solving optimization problems through defined iterations and stages. One of the most commonly employed techniques for this type of problem is differential evolution, which contains properties of small-world complex networks, whose study is important because of the results they generate for optimization problems. Considering the results obtained in previous works, which propose an evolutionary algorithm guided by complex small-world networks, a proposal is defined which contains complex scale-free networks, with the purpose of validating the averages generated by complex networks against the results obtained by the traditional evolutionary algorithm. An experiment was defined which allows evaluating the performance of the proposed model and that of the evolutionary algorithm by means of statistic indicators. Four optimization problems (Ackley, Beale, Camel, and Sphere) were also used to evaluate the hypothesis in the proposed model, its convergence, and the reduction of execution times compared to the base model. It was observed that the scale-free complex networks generated better averages than the traditional evolutionary algorithm and the small-world networks because they use a connection preferential mechanism between their nodes and guide the combination of individuals (solutions), thus improving the convergence rate and the performance of the evolutionary algorithm in general.Los algoritmos de computación evolutiva permiten solucionar problemas de optimización a partir de iteraciones y etapas definidas. Una de las técnicas más utilizadas para este tipo de problemas es la evolución diferencial, que contiene propiedades de redes complejas de pequeño mundo, cuyo estudio es importante por los resultados que generan a los problemas de optimización. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos en trabajos previos, en los que se propone un algoritmo evolutivo guiado por redes complejas de pequeño mundo, se define una propuesta que incluye redes complejas libres de escala, con el fin de validar los promedios generados por las redes complejas frente a los resultados presentados por el algoritmo evolutivo tradicional. Se definió un experimento que permite evaluar el desempeño del modelo propuesto y el del algoritmo evolutivo a través de indicadores estadísticos. También se utilizaron cuatro problemas de optimización (Ackley, Beale, Camel y Sphere) para evaluar la hipótesis en el modelo propuesto, su convergencia y la disminución de tiempos de ejecución frente al modelo base. Se observó que las redes complejas libres de escala generan mejores promedios que el algoritmo evolutivo tradicional y las redes complejas de pequeño mundo porque utilizan un mecanismo de conexión preferencial entre sus nodos y guían la combinación de individuos (soluciones), mejorando la tasa de convergencia y el rendimiento del algoritmo evolutivo en general