Afrontamiento ante exámenes : desarrollos de los principales modelos teóricos para su definición y medición.

El artículo forma parte de una sección dedicada a Psicología Evolutiva y de la Educación

Estructura de las redes de comunicación en la construcción del conocimiento.

Defender que los modelos de construcción del conocimiento basados en herramientas flexibles de comunicación permiten la ruptura de los distintos niveles fractales. Estudio sobre la búsqueda de un modelo de comunicación en educación cuando se incorpora el uso de nuevas tecnologías. Para poder fundamentar el problema parte de la hipótesis que defiende que los modelos de construcción del conocimiento basados en herramientas flexibles de comunicación permiten la ruptura de los distintos niveles fractales. Antes de poder llegar a la verificación de dicha hipótesis profundiza en la importancia del marco teórico que en definitiva es la parte en la que se sustenta la investigación y en gran medida da respuesta al objeto de estudio. Sigue un esquema que va desde un enfoque general a lo particular, centrándose en estos últimos puntos la información más relevante. La investigación comienza haciendo una aproximación al nuevo paradigma educativo que está emergiendo en un contexto donde las nuevas tecnologías y las redes de comunicación están teniendo cada vez mayor fuerza dentro del ámbito educativo. A su vez estudia la relación que guarda este nuevo paradigma con la construcción de conocimiento; defendiéndose la idea de que las redes auguran nuevas formas de adquirir y construir el conocimiento. El siguiente apartado esta dedicado a lo que constituye de forma más específica las directrices de la investigación: el concepto de hipermedia y en concreto a la estructura hipermedial de la información. Llegados a este punto cierra el marco teórico destacando las dos piezas clave que componen el problema de estudio: la complejidad de las redes y el modelo fractal. Para afrontar este tema se apoya en el enfoque de la complejidad que le permite contrastar posteriormente esta idea con la de las redes. En cuanto al diseño de la investigación apuntar que ha optado por un tipo de investigación exploratoria, con una metodología cualitativa y de estudio de caso. 1) Aprender en un entorno virtual supone la flexibilidad en los tiempos y espacios destinados al aprendizaje y el protagonismo de la interacción entre los participantes del proceso para la construcción de conocimientos significativos. 2) Un aprendizaje virtual interactivo debe diseñar estrategias que posibiliten la interacción sincrónica y asincrónica efectiva entre: docente-alumno; alumno-alumno; docente-docente. 3) Un modelo de enseñanza on-line al ser un modelo basado en las redes de comunicación, conlleva un nuevo enfoque educativo. 4) El modelo presentado de construcción de conocimiento y basado en herramientas flexibles de comunicación permite la ruptura de los diferentes niveles fractales. 5) Del mismo modo que cambia el soporte comunicativo también cambia la forma de presentación de los documentos. ahora con una estructura hipermedial que permite la no-linealidad de sus lecturas, al mismo tiempo que presenta nuevas formas de aprendizaje. 6) Este modelo de enseñanza no sólo permite que el alumno sea el responsable de su propio aprendizaje sino que le da la opción de trabajar deforma colaborativa, añadiendo a esto la posibilidad de no tener que darse la coincidencia espacial, ni en algunos casos la temporal. 7) Con este nuevo modelo se deduce un cambio de roles en los protagonistas de la educación y un nuevo sistema educativo que sepa organizar y gestionar el conocimiento para su mejora.

Modelos de asesoramiento en los centros educativos.

Resumen basado en el de la publicación

Nuevos modelos de formación para el trabajo por competencias.

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Modelos de visualización del conocimiento y su impacto en el aprendizaje significativo : crónica de una experiencia de trabajo grupal en entornos virtuales.

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Modelos pedag??gicos apoyados en la interculturalidad y la colaboraci??n a trav??s de la web 2.0 : an??lisis de una experiencia en el aula universitaria

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Tecnolog??as y modelos de aprendizaje emergentes en educaci??n superior : propuestas y difusi??n de innovaciones

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Funcionamiento de las redes educativas de centros escolares : desarrollo de un trabajo colaborativo

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La cuesti??n de la formaci??n docente en los modelos 1 a 1 : el caso del proyecto piloto Escuelas de innovaci??n, dentro del programa "Conectar igualdad" (Rep??blica Argentina)

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Factores motivacionales de la aceptación de redes sociales de microblogging: modelo µbtam

Twitter y otras redes sociales de microblogging ofrecen la posibilidad de comunicarse con todo el planeta, haciendo uso de tan sólo 140 caracteres, esta aparente limitación obliga al usuario a compartir lo esencial, a mostrar los enlaces del mundo con el que interactúa. El eje principal de este trabajo se basa en que las redes sociales de microblogging suponen una ventana al conocimiento informal, al autoaprendizaje y a la creación de redes aplicadas al conocimiento, útiles para la orientación en las aulas. Estas y otras plataformas poseen la característica de motivar a los estudiantes reduciendo las distancias físicas y psicológicas entre alumno y profesor, incrementando la confianza en el alumno e implicándolo en su propio aprendizaje. Para ello implementamos el uso de estas redes sociales, antes, durante y después de cada clase de tipo teórico-práctico. El material de presentación utilizado para las clases posee la posibilidad de transmitir y seguir en directo la actividad realizada durante las clases, tanto del docente como del alumnado. El uso de etiquetas que permitan clasificar, indexar y finalmente recuperar lo expuesto o generado en clase mediante búsquedas, convierten las clases convencionales de tipo unidireccional, en una conversación más interactiva de todos a todos, que permite generar ideas, repasar contenidos y sobretodo recuperar esta información siempre que se desee. El uso de redes sociales y más concretamente redes sociales de microblogging tienen un gran potencial, por ser algo novedoso, que implica la participación y la conversación con el alumnado, rompiendo barreras y generando aprendizaje informal y sobre todo permite ayudar a la autogestión del aprendizaje. Varios millones de personas en todo el mundo utilizan y comparten información en estas plataformas. Al ser herramientas nacidas en entornos TIC permiten ser integradas, agregadas y controladas por parte del docente con mucha flexibilidad y su carácter de ubicuidad espacio-temporal las hacen idóneas para resumir lo expuesto en clase, aportar ejemplos, conversar, compartir, consultar y sobretodo implicar al alumno en la dinámica de aprendizaje y en la creación de su propio material de trabajo. Además resulta relativamente fácil integrar redes sociales de microblogging en el aula, sólo es necesaria una conexión a internet y hacer uso de los servicios generales gratuitos ya existentes. Su facilidad de consulta e integración con servicios como la telefonía móvil o entornos de e-Learning, convirtiendo a estas redes sociales en la conversación que dinamizará las aulas. En este contexto, el presente trabajo parte del modelo de aceptación tecnológica (TAM) de Davis et al. (1989) al que se incorporan algunos de los constructos más utilizados en la literatura científica. Estos constructos son el papel relevante de las normas subjetivas (NS) y de la imagen social (IMAGE) en el uso de tecnologías de la información estructuradas en redes sociales. Para ello un cuestionario fue aplicado a 135 alumnos de diversas titulaciones de Grado y Diplomatura de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Granada. Los datos obtenidos permitieron desarrollar un modelo de Ecuaciones Estructurales con los anteriores constructos. Del análisis resulta un modelo de comportamiento de uso de las redes sociales muy robusto y parsimonioso que demuestra las hipótesis de investigación planteadas, poniendo de manifiesto que la adecuación del uso de modelos TAM ampliados (como el presente) para explicar la aceptación de instrumentos metodológicos basados en tecnologías de la información

Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro, por forma a identificar anomalias de comportamento e a quantificar o correspondente nível de alerta. A tese divide-se essencialmente em duas partes. A primeira parte aborda os aspectos que se relacionam com as barragens de aterro, nomeadamente definindo as soluções estruturais mais correntes e identificando os principais tipos de deteriorações que podem surgir nestas estruturas. São, igualmente, abordadas as questões que se relacionam com o controlo de segurança e o planeamento de emergência em barragens de aterro. A segunda parte do trabalho versa sobre o modelo de rede neuronal desenvolvido em linguagem de programação java – o modelo ALBATROZ. Este modelo permite definir o nível de alerta em função do nível de água na albufeira, da pressão registada em quatro piezómetros localizados no corpo e na fundação da barragem e do caudal percolado através da barragem e respectiva fundação. Nesta parte, o trabalho recorre, aos resultados da observação da barragem de Valtorno/Mourão e usa os resultados de um modelo de elementos finitos (desenvolvido no Laboratório Nacional de Engenharia Civil, no âmbito do plano de observação da obra) por forma a simular o comportamento da barragem e fornecer dados para o treino da rede neuronal desenvolvida.O presente trabalho concluiu que o desenvolvimento de redes neuronais que relacionem o valor registado em algumas das grandezas monitorizadas pelo sistema de observação com o nível de alerta associado a uma situação anómala na barragem pode contribuir para a identificação rápida de situações de emergência e permitir agir atempadamente na sua resolução. Esta característica transforma a redes neuronais numa peça importante no planeamento de emergência em barragens e constitui, igualmente, um instrumento de apoio ao controlo de segurança das mesmas.

Gestión del riesgo de liquidez en una institución financiera utilizando un modelo híbrido entre la metodología ARIMA y Redes Neuronales Artificiales

En las instituciones financieras, una deficiente gestión del riesgo de liquidez puede ocasionar pérdidas financieras, ya sea por: intereses excesivos de créditos con otras instituciones, venta de activos con precios inferiores al valor del mercado, pérdida de oportunidades de negocios, pérdida de confianza con el depositante e incluso hasta la quiebra de la entidad. Es por esta razón, que el monitoreo de la liquidez se vuelve indispensable para el correcto funcionamiento de un banco, y se motiva al desarrollo de nuevas metodologías para su cuantificación. Si bien la gestión del riesgo de liquidez depende de cada institución bancaria y de su estructura en activos y pasivos, esta investigación se concentra en el análisis de la disminución del pasivo (depósitos) y/o el incremento del activo (cartera) y su afectación a los niveles de liquidez. Con este antecedente, para determinar la posición futura de liquidez de la institución investigada, se analiza las necesidades de fondos (obtenidas con la proyección de los depósitos) y la fuente de recursos (proyección de la cartera de créditos), permitiendo determinar superávits o déficits futuros de liquidez. En realidad el planteamiento es un monitoreo de la liquidez con un vista hacia el futuro, facilitando la toma de decisiones para mantener y controlar el nivel de liquidez requerido por la institución. Para cumplir con el objetivo de predicción, se pone a prueba una metodología alternativa para la proyección de series temporales, la cual combina los resultados de los modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales. Con el modelo ARIMA se estima la relación lineal entre los rezagos propios de la serie, mientras que con las Redes Neuronales Artificiales se estima el componente no lineal que la estimación ARIMA no pudo captar. Los resultados son comparados con los obtenidos por las dos metodologías por separado. Se concluye que el modelo híbrido propuesto tiene mayor exactitud al estimar ambas series temporales.

Precificação e hedge dinâmico de opções de Telebrás utilizando redes neurais

As redes neurais podem ser uma alternativa aos modelos paramétricos tradicionais para a precificação de opções quando a dinâmica do ativo primário não for conhecida ou quando a equação associada à condição de não-arbitragem não puder ser resolvida analiticamente. Este trabalho compara a performance do modelo tradicional de Black-Scholes e as redes neurais. Os modelos foram utilizados para precificar e realizar a cobertura dinâmica das opções de compra das ações de Telebrás. Os resultados obtidos sugerem que as redes neurais deveriam ser consideradas pelos operadores de opções como uma alternativa aos modelos tradicionais.

Rede de modelos termodinâmicos locais

A simulação computacional de processos é uma ferramenta valiosa em diversas etapas da operação de uma planta química, tais como o projeto, a análise operacional, o estudo da estratégia de controle e a otimização, entre outras. Um programa simulador requer, freqüentemente, o cálculo das propriedades termofísicas que fazem parte das equações correspondentes aos balanços de massa, energia e quantidade de movimento. Algumas dessas quantidades, típicas de operações baseadas no equilíbrio de fases (tais como a destilação fracionada e a separação flash), são as fugacidades e entalpias das fases líquida e vapor em equilíbrio. Contudo, o uso de modelos e correlações cada vez mais sofisticadas para representar acuradamente as propriedades termofísicas dos sistemas reais fez com que grande parte do tempo gasto numa simulação de processos seja devida à avaliação destas propriedades. Muitas estratégias têm sido propostas na literaturas a fim de se reduzir a carga computacional envolvida na simulação, estática e dinâmica, dos problemas de Engenharia Química. Esta diminuição do tempo de processamento pode muitas vezes ser determinante na aplicação ou não da simulação de processos na prática industrial, como, por exemplo, no controle automático. Esta dissertação aborda uma das alternativas para a redução do tempo computacional gasto na simulação de processos: a aproximação das funções que descrevem as propriedades termofísicas através de funções mais simples, porém de fácil avaliação. Estas funções, a fim de se garantir uma aproximação adequada, devem ser corrigidas ou atualizadas de alguma forma, visto que se tratam de modelos estritamente válidos em uma pequena região do espaço das variáveis, sendo, por isto, chamados de modelos locais. Partindo-se do estado atual desta técnica, é proposta nesta dissertação uma nova metodologia para se efetuar esta aproximação, através da representação global da propriedade mediante múltiplas funções simples, constituindo, desse modo, uma rede de modelos locais. Algumas possibilidades para a geração efetiva destas redes são também discutidas, e o resultado da metodologia é testado em alguns problemas típicos de separação por equilíbrio de fases.

Aquisição e otimização de mapas de navegação usando redes neurais

A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.