Modelo para predecir la cantidad de graduados de Ingeniería de UTN aplicando técnicas de minería de datos

Desde la década del 60, la población mundial ha crecido en forma exponencial, este crecimiento ha generado problemas en sistemas energéticos, sanitarios, telecomunicaciones, infraestructura, etc. La ingeniería cumple un factor fundamental para el desarrollo económico y el bienestar social de un país. En el ámbito de la República Argentina, será necesario contar, entre otros, con una mayor cantidad de graduados en carreras de ingeniería para incrementar el desarrollo industrial, la innovación productiva y la expansión económica. En nuestro país, la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) aporta el 42,75% de los ingenieros, por lo que esta cifra la posiciona como una de las principales Universidades formadora de ingenieros de Argentina. El propósito del proyecto consiste en la elaboración de un modelo que permita, por un lado, predecir la cantidad de graduados de carreras de ingeniería en el ámbito de la UTN, y por otro lado, que este mismo modelo permita identificar cuáles son los patrones que determinarán la graduación de estudiantes de ingeniería en un plazo promedio de 8 años. Los resultados de este proyecto representarán un aporte para la gestión académica en lo respecta a la planificación, seguimiento y control de las cohortes de los estudiantes de carreras de ingeniería.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A global outlook on increasing wildfire risk:current policy situation and future pathways

International audienc

Predicting and Mapping Potential Fire Severity for Risk Analysis at Regional Level Using Google Earth Engine

Despite being a natural ecological process, wildfires are dramatic events that, accelerated by global change, could negatively affect ecosystem services depending on their severity level. However, because of data processing constraints, fire severity has been mostly neglected in risk analysis (especially at regional levels). Indeed, previous studies addressing fire severity focused mainly on analyzing single fire events, preventing the projection of the results over large areas. Although, building and projecting robust models of fire severity to integrate into risk analysis is of main importance to best anticipate decisions. Here, taking advantage of free data-processing platforms, such as Google Earth Engine, we use more than 1000 fire records from Western Italy and Southern France in the years 2004–2017, to assess the performance of random forest models predicting the relativized delta normalized burn ratio (rdNBR) used as proxy of fire severity. Furthermore, we explore the explanatory capacity and meaning of several variables related to topography, vegetation, and burning conditions. To show the potentialities of this approach for operational purposes, we projected the model for one of the regions (Sardinia) within the study area. Results showed that machine learning algorithms explain up to 75% of the variability in rdNBR, with variables related to vegetation amount and topography being the most important. These results highlight the potential usefulness of these tools for mapping fire severity in risk assessments

Innovación educativa para el aprendizaje integrado de la ciencia y la tecnología en el nivel universitario

Percepción entre los estudiantes que las disciplinas de las Ciencias Básicas en Ingeniería (Matemática, Física y Química) se encuentran alejadas de la realidad profesional y que existe compartimentación entre ellas.Fil: Carranza, Patricia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Gianna, Vicente. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Gómez, Marcelo Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Larrosa, Nancy Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: López, Abel Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Marín, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Martínez, Marcela Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Martínez Riachi, Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Penci, María Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Ribotta, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Saldis Herecia, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Severini, Hernán Claudio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Vaca Chavez, José Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Yorio, Daniel León Efraín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Melchiorre, Mariana Noemí. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Otras Ciencias de la Educació