Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Esta monografía describe la manera de utilizar técnicas de Minería de Datos para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alumno con el material de estudio utilizando reglas de predicción cuya interpretación permitirá detectar las falencias del proceso educativo así como evaluar la calidad del material de estudio utilizado.Facultad de Informátic

Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Este artículo describe la manera de utilizar Reglas de Predicción para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alumno con el material de estudio a través de reglas cuya interpretación permitirá detectar las falencias del proceso educativo así como evaluar la calidad del material de estudio utilizado.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Este artículo describe la manera de utilizar Reglas de Predicción para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alumno con el material de estudio a través de reglas cuya interpretación permitirá detectar las falencias del proceso educativo así como evaluar la calidad del material de estudio utilizado.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Taxonomic evidence applying intelligent information algorithm and the principle of maximum entropy: the case of asteroids families

The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family´s algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle.Fil: Perichinsky, Gregorio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Jiménez Rey, Elizabeth Miriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Grossi, María Delia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Vallejos, Félix Anibal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas; ArgentinaFil: Servetto, Arturo Carlos. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Orellana, Rosa Beatriz. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Plastino, Ángel Luis. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física; Argentin

Estrategias Inteligentes aplicables a un Sistema Educativo

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de estrategias pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial que sean aplicables a Sistemas Educacionales. Interesan especialmente aquellos enfoques que permiten obtener y brindar conocimiento, de una manera adaptativa, a partir de la información disponible. Por tal motivo, se estudian estrategias pertenecientes a la Minería de Datos así como a los Sistemas Hipermedia Adaptativos. Además, se analizan las estrategias de enseñanza actuales del docente, haciendo énfasis en los logros obtenidos a través de la incorporación de recursos tecnológicos como herramientas de apoyo a las clases presenciales así como en las falencias detectadas. Los resultados obtenidos hasta el momento han sido aplicados en cursos de la asignatura Computación que se desarrollan en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estrategias Inteligentes aplicables a un Sistema Educativo

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de estrategias pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial que sean aplicables a Sistemas Educacionales. Interesan especialmente aquellos enfoques que permiten obtener y brindar conocimiento, de una manera adaptativa, a partir de la información disponible. Por tal motivo, se estudian estrategias pertenecientes a la Minería de Datos así como a los Sistemas Hipermedia Adaptativos. Además, se analizan las estrategias de enseñanza actuales del docente, haciendo énfasis en los logros obtenidos a través de la incorporación de recursos tecnológicos como herramientas de apoyo a las clases presenciales así como en las falencias detectadas. Los resultados obtenidos hasta el momento han sido aplicados en cursos de la asignatura Computación que se desarrollan en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una aplicación de la tecnología de multiagentes a los sistemas tutores inteligentes: enseñanza de computación en carreras de ingeniería

Se presenta la primera etapa de una línea de investigación dentro del Proyecto de Investigación Acreditado I015 “Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología”. Se ilustran en un marco teórico los temas básicos que pretende aunar este trabajo: los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y los Sistemas MultiAgentes (SMA). Se describen las características de los Sistemas Tutores Inteligentes y de los Sistemas MultiAgentes y se fundamenta la utilización de la metodología multiagente para el modelado del sistema tutor inteligente aplicado a la enseñanza de computación en carreras de ingeniería.Eje: Información educativaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Espectros de evidencia taxonómica en bases de datos

La Taxonomía Numérica permite agrupar, a través de métodos numéricos llamados análisis de clusters, unidades taxonómicas operacionales (OTUs) en taxa (grupos de taxones u OTUs). Los clusters constituyen familias mediante un análisis estructural basado en su característica fenotípica, en grado de similitud, entre dos OTUs o grupos de OTUs para clasificar formando familias o clusters. Las OTUs toman valores de los dominios dinámicos de atributos que forman entidades y aplicando la semántica del modelo de datos de Bases de Datos Relacionales dinámicas se representan los objetos taxonómicos. Las familias de OTUs, que se asocian por su grado de similitud, se obtienen mediante la distancia Euclídea y la aplicación de técnicas de "vecinos próximos", lográndose la fuente de la evidencia taxonómica al cuantificar, a partir del coeficiente de similitud de semejanza para cada par de OTUs de la matriz básica de datos. Lo novedoso es el concepto de espectro de los estados de los caracteres de los pares de OTUs respecto al total, el espectro de familias, por el principio de superposición al procesar los espectros de los pares de OTUs y la obtención de invariantes (centroide, varianza y radio). Finalmente se logra un algoritmo más eficiente por un mejor tratamiento matricial.Ingeniería de Software - Sesión de póstersRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una aplicación de la tecnología de multiagentes a los sistemas tutores inteligentes: enseñanza de computación en carreras de ingeniería

Se presenta la primera etapa de una línea de investigación dentro del Proyecto de Investigación Acreditado I015 “Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología”. Se ilustran en un marco teórico los temas básicos que pretende aunar este trabajo: los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y los Sistemas MultiAgentes (SMA). Se describen las características de los Sistemas Tutores Inteligentes y de los Sistemas MultiAgentes y se fundamenta la utilización de la metodología multiagente para el modelado del sistema tutor inteligente aplicado a la enseñanza de computación en carreras de ingeniería.Eje: Información educativaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Administración de objetos con almacenamiento adaptativo

Este trabajo se refiere a un proyecto de investigación y desarrollo tecnológico cuyo objetivo final es la liberación de un administrador de bases de objetos con almacenamiento adaptativo, bajo los principios del Software Libre: · Libertad de ejecutar programas, para cualquier propósito · Libertad de estudiar cómo funcionan los programas y adaptarlos a necesidades particulares · Libertad de redistribuir copias · Libertad de mejorar los programas y publicar las mejoras de manera que toda la comunidad se beneficieEje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI