Diagnosis of dyslexia with low quality data with genetic fuzzy systems

AbstractFor diagnosing dyslexia in early childhood, children have to solve non-writing based graphical tests. Human experts score these tests, and decide whether the children require further consideration on the basis of their marks.Applying artificial intelligence techniques for automating this scoring is a complex task with multiple sources of uncertainty. On the one hand, there are conflicts, as different experts can assign different scores to the same set of answers. On the other hand, sometimes the experts are not completely confident with their decisions and doubt between different scores. The problem is aggravated because certain symptoms are compatible with more than one disorder. In case of doubt, the experts assign an interval-valued score to the test and ask for further information about the child before diagnosing him.Having said that, exploiting the information in uncertain datasets has been recently acknowledged as a new challenge in genetic fuzzy systems. In this paper we propose using a genetic cooperative–competitive algorithm for designing a linguistically understandable, rule-based classifier that can tackle this problem. This algorithm is part of a web-based, automated pre-screening application that can be used by the parents for detecting those symptoms that advise taking the children to a psychologist for an individual examination

Tarjetas didácticas digitales en cursos introductorios de programación: experiencia piloto y aplicación cliente servidor para seguimiento del aprendizaje

Las tarjetas didácticas son un recurso educativo común en la enseñanza de ciertas disciplinas o partes de disciplinas. Un mazo de tarjetas didácticas consiste en una serie de tarjetas que contienen información que debe de ser aprendida. Normalmente contienen una pregunta y una respuesta, en una forma libre: puede tratarse de una pregunta típica, completar una palabra que falta en una frase, reconocer un determinado objeto, una fórmula, etc. El estudiante lee una de las caras de la tarjeta e intenta recordar la respuesta (recuerdo activo). Tras expresar verbalmente o mentalmente la respuesta, la coteja con el dorso de la tarjeta (repaso pasivo). Dependiendo de si la respuesta ha sido correcta o no, el estudiante podría separar el mazo de tarjetas en dos grupos, las que ha respondido correctamente y las que no. Posteriormente, optimizaría su tiempo dedicándose en exclusiva a repasar las tarjetas cuyas preguntas no ha recordado y de nuevo separarlas en los dos grupos mencionados. Este esquema puede perfeccionarse usando más grupos e intercalando las tarjetas de una forma cuidadosa. La aparición de aplicaciones informáticas (móviles, de escritorio y web) han hecho muy manejable este sistema en su vertiente digital, añadiendo prestaciones físicamente imposibles, como tarjetas de más de dos caras o multimedia. La implementación de una herramienta de este tipo abre la puerta a la recopilación de estadísticas de uso, sin embargo las aplicaciones existentes no ofrecen esta prestación a nivel de usuario. En este trabajo se presenta un estudio sobre la adecuación de este recurso didáctico a los estudios de Ingeniería, especialmente en el caso de una asignatura de introducción a la programación. En base a este estudio, se baraja el uso de una solución basada en una arquitectura cliente-servidor que permite recopilar datos de uso, de modo que el docente pueda supervisar el aprendizaje del alumno y este comprobar su ritmo de estudio.SUMMARY -- Flashcards are commonly used studying certain disciplines. A deck of flashcards consists on several paper cards with the information to be learned. Usually a question is on the front side and the free-form answer (a picture, a formula, a word, ...) on the card back. The student reads the front side and tries to remember the answer (active recall). After this, he/she checks the answer on the flashcard back (passive learning). Then the card can be classified as done or pending. Later he/she can choose to devote his/her efforts solely to the failed ones and proceed in the same way with the remaining cards. This procedure can be refined, carefully computing the interval between repetitions of failed cards. Software tools are quite convenient to use digital versions of this kind of resources, decks with a high number of cards can be easily managed and useful cards with more than two sides can be created, even with multimedia content. This tools also open the possibility to the recovery and mining of the information about the student’s learning process, but up to our knowledge, none of the existing ones provide such feature at user level. In this work we present a survey about the flashcards for a introductory Computer Science topic. Due to the excellent results, a client/server based solution that addresses the lack of usage data availability is proposed, in order to provide both teacher and student information about the learning process

AE-CS: Una herramienta para el análisis exploratorio gráfico de los resultados de los cuestionarios de seguimiento de los estudiantes

En la metodología de Tuning se reconoce la importanciasde la recopilación y el análisis sistemático desinformación estadística de indicadores clave y, en particular, de la información derivada de los cuestionarios de los estudiantes. En este estudio se presenta una herramienta informática capaz de analizar las necesidades de aprendizaje del estudiante al comienzo del curso, y de relacionarlas, al final del curso, con las capacidades adquiridas en el mismo. La herramienta AE-CS, actualmente en desarrollo, interpreta los resultados de los cuestionarios y los proyecta en un mapa, donde cada estudiante está posicionado de acuerdo con su perfil de conocimientos, permitiendo al profesor identificar grupos con carencias similares en su formación, segmentar grupos heterogéneos y mostrar la evolución de las competencias adquiridas durante el curso, todo ello sin necesidad de estar familiarizado con las técnicas de estadística e inteligencia artificial empleadas en el desarrollo de la herramienta.Peer Reviewe

A note on imprecise Monte Carlo over credal sets via importance sampling.

This brief paper is an exploratory investigation of how we can apply sensitivity analysis over importance sampling weights in order to obtain sampling estimates of lower previsions described by a parametric family of distributions. We demonstrate our results on the imprecise Dirichlet model, where we can compare with the analytically exact solution. We discuss the computational limitations of the approach, and propose a simple iterative importance sampling method in order to overcome these limitations. We find that the proposed method works pretty well, at least in the example studied, and we discuss some further possible extensions

AE-CS: Una herramienta para el análisis exploratorio gráfico de los resultados de los cuestionarios de seguimiento de los estudiantes

En la metodología de Tuning se reconoce la importancia de la recopilación y el análisis sistemático de información estadística de indicadores clave y, en particular, de la información derivada de los cuestionarios de los estudiantes. En este estudio se presenta una herramienta informática capaz de analizar las necesidades de aprendizaje del estudiante al comienzo del curso, y de relacionarlas, al final del curso, con las capacidades adquiridas en el mismo. La herramienta AE-CS, actualmente en desarrollo, interpreta los resultados de los cuestionarios y los proyecta en un mapa, donde cada estudiante está posicionado de acuerdo con su perfil de conocimientos, permitiendo al profesor identificar grupos con carencias similares en su formación, segmentar grupos heterogéneos y mostrar la evolución de las competencias adquiridas durante el curso, todo ello sin necesidad de estar familiarizado con las técnicas de estadística e inteligencia artificial empleadas en el desarrollo de la herramienta