MoLE: A web authoring tool for building mobile learning experiences

This paper presents a web authoring tool that allows teachers to build their own mobile learning experiences, so that their students can carry out a learning activity of the teachers authorship. In this work, a learning activity consists of a set of tasks organized through a workflow, which are given to students in relevant places (within a physical space). The workflow defines the way in which students access each of the tasks proposed in the activity. A preliminary case study and two technological implementations are presented. Although the present is a work in progress, it is based on previous works on the subject and proposes an evolution of them, incorporating technological and usability improvements both in the author's web tool and in the mobile learning application that it generates.XVIII Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

MoLE: A web authoring tool for building mobile learning experiences

This paper presents a web authoring tool that allows teachers to build their own mobile learning experiences, so that their students can carry out a learning activity of the teachers authorship. In this work, a learning activity consists of a set of tasks organized through a workflow, which are given to students in relevant places (within a physical space). The workflow defines the way in which students access each of the tasks proposed in the activity. A preliminary case study and two technological implementations are presented. Although the present is a work in progress, it is based on previous works on the subject and proposes an evolution of them, incorporating technological and usability improvements both in the author's web tool and in the mobile learning application that it generates.XVIII Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Una herramienta de autor web para generar aplicaciones educativas basadas en posicionamiento con interacción física

Este trabajo presenta una propuesta para que, mediante el uso de una herramienta de autor, docentes puedan generar sus propias soluciones para llevar adelante aprendizaje móvil basado en posicionamiento, considerando la interacción del alumno con elementos del mundo físico. Se describe también una herramienta de autor prototípica web que implementa los conceptos de la solución propuesta. La herramienta fue usada exitosamente para configurar una actividad educativa basada en posicionamiento en la temática de "Alimentación saludable".XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una herramienta de autor web para generar aplicaciones educativas basadas en posicionamiento con interacción física

Este trabajo presenta una propuesta para que, mediante el uso de una herramienta de autor, docentes puedan generar sus propias soluciones para llevar adelante aprendizaje móvil basado en posicionamiento, considerando la interacción del alumno con elementos del mundo físico. Se describe también una herramienta de autor prototípica web que implementa los conceptos de la solución propuesta. La herramienta fue usada exitosamente para configurar una actividad educativa basada en posicionamiento en la temática de "Alimentación saludable".XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uso de tecnología móvil para concientizar sobre la conservación de condrictios en el mar de la costa atlántica argentina

Objetivo: Visibilizar la problemática acerca de la conservación de condrictios (tiburones y rayas) en el mar de la costa atlántica argentina, concientizando a estudiantes secundarios acerca de la vulnerabilidad de dichas especies y por ello, la necesidad de su conservación. Para esto, en el presente trabajo se busca facilitar a los docentes la tarea de divulgación de la problemática a sus alumnos mediante el uso de tecnología móvil. El público destinatario se transforma en un actor multiplicador del mensaje, llegando donde los científicos no siempre pueden llegar.Facultad de Informátic

Uso de tecnología móvil para concientizar sobre la conservación de condrictios en el mar de la costa atlántica argentina

Objetivo: Visibilizar la problemática acerca de la conservación de condrictios (tiburones y rayas) en el mar de la costa atlántica argentina, concientizando a estudiantes secundarios acerca de la vulnerabilidad de dichas especies y por ello, la necesidad de su conservación. Para esto, en el presente trabajo se busca facilitar a los docentes la tarea de divulgación de la problemática a sus alumnos mediante el uso de tecnología móvil. El público destinatario se transforma en un actor multiplicador del mensaje, llegando donde los científicos no siempre pueden llegar.Facultad de Informátic

Uso de tecnología móvil para concientizar sobre la conservación de condrictios en el mar de la costa atlántica argentina

Objetivo: Visibilizar la problemática acerca de la conservación de condrictios (tiburones y rayas) en el mar de la costa atlántica argentina, concientizando a estudiantes secundarios acerca de la vulnerabilidad de dichas especies y por ello, la necesidad de su conservación. Para esto, en el presente trabajo se busca facilitar a los docentes la tarea de divulgación de la problemática a sus alumnos mediante el uso de tecnología móvil. El público destinatario se transforma en un actor multiplicador del mensaje, llegando donde los científicos no siempre pueden llegar.Facultad de Informátic

Deep learning para aplicaciones astronómicas, visión por computadora y sistemas médicos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes, video y datos médicos, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora, Astronomía y predicción de diabetes. Una de las líneas de investigación principales que se continúa desarrollando es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un problema complejo y multidisciplinar, que presenta diversos subproblemas a resolver como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros. En esta área se está estudiando la forma de reconocer formas de mano de la Lengua de Señas con conjuntos de datos de tamaño reducido, dada la falta de datos de entrenamiento para este dominio. Además, se están utilizando Redes Recurrentes para reconocer señas dinámicas, utilizando la base de datos LSA64 de Lengua de Señas Argentina [2]. Por último, se están utilizando Redes Generativas Adversarias (GANs) para aumentar bases de datos de formas de mano, con el objetivo de complementar desde otro enfoque el entrenamiento de modelos para su clasificación. Por otro lado, se está estudiando la forma en que las redes neuronales codifican la invarianza a las transformaciones y otras propiedades transformacionales, con el objetivo de poder analizar y comparar estos modelos. De esta forma se espera poder mejorar los modelos de clasificación de objetos transformados, en particular, de formas de mano. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en imágenes, se está llevando a cabo una colaboración con investigadores de la Facultad de Astronomía y Geofísica de la UNLP para crear modelos de clasificación de imágenes de objetos celestes. Además, se está desarrollando un sistema para recuperar la información de placas. Por último, se estudiaron modelos de Aprendizaje Automático para la predicción temprana de la enfermedad de diabetes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático profundo y visión por computadora: aplicaciones en el reconocimiento de lengua de señas e imágenes astronómicas

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Una de las líneas de investigación principales que se continúa desarrollando es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un problema complejo y multidisciplinar, que presenta diversos subproblemas a resolver como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros. En esta área se está estudiando la forma de reconocer formas de mano de la Lengua de Señas con conjuntos de datos de tamaño reducido, dada la falta de datos de entrenamiento para este dominio. Además, se están comenzando a utilizar Redes Generativas Adversarias (GANs) para aumentar bases de datos de formas de mano, con el objetivo de complementar desde otro enfoque el entrenamiento de modelos para su clasificación. Por otro lado, se está estudiando la forma en que las redes neuronales codifican la invarianza a las transformaciones y otras propiedades transformacionales, con el objetivo de poder analizar y comparar estos modelos, y finalmente mejorarlos. De esta forma se espera poder mejorar los modelos de clasificación de objetos transformados, en particular, de formas de mano. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en imágenes, se está llevando a cabo una colaboración con investigadores de la Facultad de Astronomía y Geofísica de la UNLP para crear modelos de clasificación de imágenes de objetos celestes. Además, se está desarrollando un sistema para recuperar la información de placas espectrográficas astronómicas antiguas, con el objetivo de recuperar los espectrogramas que contienen. Por último, se está diseñando un prototipo para crear experiencias interactivas multimedia que incorpore técnicas de aprendizaje profundo tanto para la entrada de datos por parte de los usuarios, como para la generación de una salida en forma de imágenes, videos, sonido y texto.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Performance of the CMS Cathode Strip Chambers with Cosmic Rays

The Cathode Strip Chambers (CSCs) constitute the primary muon tracking device in the CMS endcaps. Their performance has been evaluated using data taken during a cosmic ray run in fall 2008. Measured noise levels are low, with the number of noisy channels well below 1%. Coordinate resolution was measured for all types of chambers, and fall in the range 47 microns to 243 microns. The efficiencies for local charged track triggers, for hit and for segments reconstruction were measured, and are above 99%. The timing resolution per layer is approximately 5 ns