Investigación abierta - Condiciones para una investigación arquitectónica abierta que se interroga sobre el ser humano

Frente a la escisión entre teoría y praxis que se encuentra la arquitectura y la investigación arquitectónica y frente a los nuevos cambios universitarios y las demandas del mercado se propone, como manera de defenderse y adaptarse a un mundo cambiante, la apertura estructural de la investigación arquitectónica. El trabajo se enfoca en las condiciones bajo las cuales la indagación que se interroga sobre el aspecto humano en la arquitectura puede ser "abierta" no solo como trabajo accesible, de un colectivo que se basa en el amor, el respeto y la confianza, sino como estructura flexible y transformable, que sin perder su identidad es capaz de autocrearse.

Especificaciones eMathTeacher, creación del Modelo Granular Lingüístico de la evaluación del aprendizaje humano, y diseño de sistemas que implementan estos conceptos

El concepto de algoritmo es básico en informática, por lo que es crucial que los alumnos profundicen en él desde el inicio de su formación. Por tanto, contar con una herramienta que guíe a los estudiantes en su aprendizaje puede suponer una gran ayuda en su formación. La mayoría de los autores coinciden en que, para determinar la eficacia de una herramienta de visualización de algoritmos, es esencial cómo se utiliza. Así, los estudiantes que participan activamente en la visualización superan claramente a los que la contemplan de forma pasiva. Por ello, pensamos que uno de los mejores ejercicios para un alumno consiste en simular la ejecución del algoritmo que desea aprender mediante el uso de una herramienta de visualización, i. e. consiste en realizar una simulación visual de dicho algoritmo. La primera parte de esta tesis presenta los resultados de una profunda investigación sobre las características que debe reunir una herramienta de ayuda al aprendizaje de algoritmos y conceptos matemáticos para optimizar su efectividad: el conjunto de especificaciones eMathTeacher, además de un entorno de aprendizaje que integra herramientas que las cumplen: GRAPHs. Hemos estudiado cuáles son las cualidades esenciales para potenciar la eficacia de un sistema e-learning de este tipo. Esto nos ha llevado a la definición del concepto eMathTeacher, que se ha materializado en el conjunto de especificaciones eMathTeacher. Una herramienta e-learning cumple las especificaciones eMathTeacher si actúa como un profesor virtual de matemáticas, i. e. si es una herramienta de autoevaluación que ayuda a los alumnos a aprender de forma activa y autónoma conceptos o algoritmos matemáticos, corrigiendo sus errores y proporcionando pistas para encontrar la respuesta correcta, pero sin dársela explícitamente. En estas herramientas, la simulación del algoritmo no continúa hasta que el usuario introduce la respuesta correcta. Para poder reunir en un único entorno una colección de herramientas que cumplan las especificaciones eMathTeacher hemos creado GRAPHs, un entorno ampliable, basado en simulación visual, diseñado para el aprendizaje activo e independiente de los algoritmos de grafos y creado para que en él se integren simuladores de diferentes algoritmos. Además de las opciones de creación y edición del grafo y la visualización de los cambios producidos en él durante la simulación, el entorno incluye corrección paso a paso, animación del pseudocódigo del algoritmo, preguntas emergentes, manejo de las estructuras de datos del algoritmo y creación de un log de interacción en XML. Otro problema que nos planteamos en este trabajo, por su importancia en el proceso de aprendizaje, es el de la evaluación formativa. El uso de ciertos entornos e-learning genera gran cantidad de datos que deben ser interpretados para llegar a una evaluación que no se limite a un recuento de errores. Esto incluye el establecimiento de relaciones entre los datos disponibles y la generación de descripciones lingüísticas que informen al alumno sobre la evolución de su aprendizaje. Hasta ahora sólo un experto humano era capaz de hacer este tipo de evaluación. Nuestro objetivo ha sido crear un modelo computacional que simule el razonamiento del profesor y genere un informe sobre la evolución del aprendizaje que especifique el nivel de logro de cada uno de los objetivos definidos por el profesor. Como resultado del trabajo realizado, la segunda parte de esta tesis presenta el modelo granular lingüístico de la evaluación del aprendizaje, capaz de modelizar la evaluación y generar automáticamente informes de evaluación formativa. Este modelo es una particularización del modelo granular lingüístico de un fenómeno (GLMP), en cuyo desarrollo y formalización colaboramos, basado en la lógica borrosa y en la teoría computacional de las percepciones. Esta técnica, que utiliza sistemas de inferencia basados en reglas lingüísticas y es capaz de implementar criterios de evaluación complejos, se ha aplicado a dos casos: la evaluación, basada en criterios, de logs de interacción generados por GRAPHs y de cuestionarios de Moodle. Como consecuencia, se han implementado, probado y utilizado en el aula sistemas expertos que evalúan ambos tipos de ejercicios. Además de la calificación numérica, los sistemas generan informes de evaluación, en lenguaje natural, sobre los niveles de competencia alcanzados, usando sólo datos objetivos de respuestas correctas e incorrectas. Además, se han desarrollado dos aplicaciones capaces de ser configuradas para implementar los sistemas expertos mencionados. Una procesa los archivos producidos por GRAPHs y la otra, integrable en Moodle, evalúa basándose en los resultados de los cuestionarios. ABSTRACT The concept of algorithm is one of the core subjects in computer science. It is extremely important, then, for students to get a good grasp of this concept from the very start of their training. In this respect, having a tool that helps and shepherds students through the process of learning this concept can make a huge difference to their instruction. Much has been written about how helpful algorithm visualization tools can be. Most authors agree that the most important part of the learning process is how students use the visualization tool. Learners who are actively involved in visualization consistently outperform other learners who view the algorithms passively. Therefore we think that one of the best exercises to learn an algorithm is for the user to simulate the algorithm execution while using a visualization tool, thus performing a visual algorithm simulation. The first part of this thesis presents the eMathTeacher set of requirements together with an eMathTeacher-compliant tool called GRAPHs. For some years, we have been developing a theory about what the key features of an effective e-learning system for teaching mathematical concepts and algorithms are. This led to the definition of eMathTeacher concept, which has materialized in the eMathTeacher set of requirements. An e-learning tool is eMathTeacher compliant if it works as a virtual math trainer. In other words, it has to be an on-line self-assessment tool that helps students to actively and autonomously learn math concepts or algorithms, correcting their mistakes and providing them with clues to find the right answer. In an eMathTeacher-compliant tool, algorithm simulation does not continue until the user enters the correct answer. GRAPHs is an extendible environment designed for active and independent visual simulation-based learning of graph algorithms, set up to integrate tools to help the user simulate the execution of different algorithms. Apart from the options of creating and editing the graph, and visualizing the changes made to the graph during simulation, the environment also includes step-by-step correction, algorithm pseudo-code animation, pop-up questions, data structure handling and XML-based interaction log creation features. On the other hand, assessment is a key part of any learning process. Through the use of e-learning environments huge amounts of data can be output about this process. Nevertheless, this information has to be interpreted and represented in a practical way to arrive at a sound assessment that is not confined to merely counting mistakes. This includes establishing relationships between the available data and also providing instructive linguistic descriptions about learning evolution. Additionally, formative assessment should specify the level of attainment of the learning goals defined by the instructor. Till now, only human experts were capable of making such assessments. While facing this problem, our goal has been to create a computational model that simulates the instructor’s reasoning and generates an enlightening learning evolution report in natural language. The second part of this thesis presents the granular linguistic model of learning assessment to model the assessment of the learning process and implement the automated generation of a formative assessment report. The model is a particularization of the granular linguistic model of a phenomenon (GLMP) paradigm, based on fuzzy logic and the computational theory of perceptions, to the assessment phenomenon. This technique, useful for implementing complex assessment criteria using inference systems based on linguistic rules, has been applied to two particular cases: the assessment of the interaction logs generated by GRAPHs and the criterion-based assessment of Moodle quizzes. As a consequence, several expert systems to assess different algorithm simulations and Moodle quizzes have been implemented, tested and used in the classroom. Apart from the grade, the designed expert systems also generate natural language progress reports on the achieved proficiency level, based exclusively on the objective data gathered from correct and incorrect responses. In addition, two applications, capable of being configured to implement the expert systems, have been developed. One is geared up to process the files output by GRAPHs and the other one is a Moodle plug-in set up to perform the assessment based on the quizzes results.

Estimación eficiente de atributos demográficos del rostro humano en imágenes

Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ´estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. Abstract Surely the human face provides much more information than we think. The face provides without our consent nonverbal cues from facial interactions that reveal our emotional state, cognitive activity, personality and disease. Recent studies [OFT14, TODMS15] show that many of our social and interpersonal decisions derive from a previous facial analysis that allows us to establish whether that person is trustworthy, hardworking, intelligent, etc. This error-prone interpretation derives from the innate ability of human beings to find and interpret these signals. This capability is being studied, with a special interest in developing methods that have the ability to automatically calculate these signs or attributes associated with the face. Thus, the interest in the estimation of facial attributes has grown rapidly in recent years by the various applications in which these methods can be used: targeted marketing, security systems, human-computer interaction, etc. However, these are far from being perfect and robust in any domain of problems. The main difficulty encountered is caused by the high intra-class variability due to changes in the condition of the image: lighting changes, occlusions, facial expressions, age, gender, ethnicity, etc.; often found in images acquired in uncontrolled environments. This research work studies image analysis techniques to estimate facial attributes such as gender, age and pose, using linear methods, and exploiting the statistical dependencies between these attributes. In addition, our proposal will focus on the construction of classifiers that have a good balance between performance and computational cost. We studied a set of strategies for gender classification and we compare them with a proposal based on a Bayesian classifier and a suitable feature extraction based on Linear Discriminant Analysis. We study in depth why linear techniques have failed to provide competitive results to date and show how to obtain similar performances to the best non-linear techniques. A second algorithm is proposed for estimating age, which is based on a K-NN regressor and proper selection of features such as those proposed for the classification of gender. From our experiments we note that performance estimates are significantly reduced if they have been trained and tested on different databases. We have found that one of the causes is the existence of dependencies between facial features that have not been considered in the construction of classifiers. Our results demonstrate that intra-class variability can be reduced when considering the statistical dependencies between facial attributes gender, age and pose, thus improving the performance of our classifiers with a reduced computational cost.

Género y desarrollo humano: Estudio de las relaciones de género y su incidencia en el desarrollo humano de las mujeres en contextos urbanos y rurales. El caso de Brasil.

La lucha contra la pobreza y la desigualdad ocupa la lista de prioridades y tareas pendientes, en la mayoría de los países de América Latina; es un hecho, sustentado en estadísticas e informes de importantes organizaciones a nivel mundial (que se citan más adelante), que una gran parte de la población enfrenta dificultades y barreras que impiden el pleno disfrute de beneficios, derechos y libertades y que las desigualdades persisten en varios campos, afectando mayoritariamente a un grupo de población: las mujeres. Esa realidad implica que los proyectos, políticas, estrategias y acciones enfocadas en la promoción del desarrollo humano deben actuar con plena consciencia sobre esas desigualdades y procurar intervenciones más efectivas, que atiendan las necesidades e intereses diferenciados de hombres y mujeres y generen beneficios bajo criterios de igualdad. Para lograr tal fin, es necesario desvirtuar las intervenciones que asumen como ciertos los roles estereotipados de mujeres y hombres — desconociendo la existencia de relaciones, características, roles y responsabilidades diferenciadas por sexo — y adoptan fórmulas únicas para dar respuesta a problemas comunes, ya que no sólo no disminuyen las brechas de desigualdad entre los sexos si no que directa o indirectamente continúan perpetuándolas. ¿Por qué analizar el papel de la mujer en el desarrollo humano? Intentar entender la relación entre mujer y desarrollo humano es internarse en un complejo sistema de factores, causas y efectos que van desde intereses económicos y políticos hasta mitos y creencias socialmente aceptadas y reforzadas generacionalmente. A pesar de los avances logrados en los últimos años, aún hoy en muchos lugares del mundo siguen existiendo mujeres que se enfrentan a los estereotipos de género, las barreras sociales y culturales y una serie de situaciones desiguales que las hacen más propensas a la pobreza, más vulnerables y peor posicionadas en varios aspectos del desarrollo. Esa vulnerabilidad y empobrecimiento de las mujeres, también llamada feminización de la pobreza, es generalmente ocasionada por múltiple factores, entre los cuáles (FAO, 1998) cita: “Acceso limitado a los recursos de producción, a los servicios sociales, y comerciales; desempleo, subempleo y/o desigualdad en la remuneración; exclusión o limitada participación en los procesos de toma de decisiones y formulación de políticas; legislación desfavorable o discriminatoria…existencia y reproducción de la discriminación en el seno del hogar; creciente migración masculina y consecuente abandono de las mujeres e hijos...” adicionalmente los estereotipos, el sistema patriarcal y la privación de la mujer de sus derechos por medios violentos y de coacción le hacen aún más difícil avanzar hacia su desarrollo humano. Mantener, aproximadamente, al 50% de la población mundial en condiciones de desigualdad implica impactos negativos, no solo para las mujeres, sino para la eficiencia, el crecimiento económico y el desarrollo de la sociedad en su conjunto, que se dan por hechos como:  La correlación entre los bajos índices de desarrollo de las mujeres y los menores niveles de desarrollo alcanzados por sus hijos e hijas que se configuran como un mecanismo de reproducción de la pobreza de una generación a otra.  La correlación entre Índice de Desarrollo Humano (IDH) y el Índice de Potenciación de Género (IPG), que según datos del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) sugieren que la igualdad de género va de la mano de mayores y mejores niveles de desarrollo de la sociedad.  La directa relación entre el papel de la mujer y su posibilidad para ejercer sus derechos y el logro de objetivos de desarrollo del milenio, en aspectos como el crecimiento demográfico.  La clara contribución de la mujer a la producción, la economía, el cuidado de la fuerza de trabajo y las futuras generaciones y el desarrollo comunitario. “La igualdad de género es parte de la economía inteligente: puede aumentar la eficiencia económica y mejorar otros resultados en materia de desarrollo de tres maneras distintas. En primer lugar, eliminar las barreras que impiden que las mujeres tengan el mismo acceso que los hombres a la educación, a las oportunidades económicas y a los insumos productivos puede dar lugar a aumentos generalizados de la productividad... En segundo lugar, mejorar el estatus absoluto y relativo de las mujeres promueve muchos otros resultados en materia de desarrollo, incluidos los que afectan a sus hijos e hijas. En tercer lugar, equilibrar la balanza —de manera que las mujeres y los hombres gocen de las mismas oportunidades de tener una actividad social y política, tomar decisiones y definir las políticas— probablemente conducirá con el tiempo al establecimiento de instituciones y opciones de política más representativas y más incluyentes, y por tanto a una vía más apropiada hacia el desarrollo. (Banco Mundial, 2012) En congruencia con todo lo anterior este trabajo busca entender la perspectiva de género y su influencia en el desarrollo humano de dos grupos de mujeres ubicadas en el estado de Alagoas en Brasil. Como punto de partida se definieron las siguientes preguntas de investigación: 1) ¿Los grupos analizados enfrentan desigualdades, en el contexto familiar y comunitario, por causa de su sexo? 2) ¿Qué factores están interfiriendo en el ejercicio de los derechos y libertades de las mujeres específicamente en las áreas de tiempo, trabajo, dinero y poder? 3) ¿Cuáles son las interrelaciones entre las áreas anteriormente mencionadas y el desarrollo de las mujeres? 4) ¿La situación de las mujeres y las relaciones de género guardan similitudes en contextos urbanos y rurales? Para lograr una respuesta aproximada a estas preguntas, se realizó un análisis de género utilizando la combinación de algunos aspectos del marco de Marco de Análisis de Género de Harvard y el Marco de Moser y se realizaron comparaciones entre dos grupos de mujeres de dos contextos geográficos diferentes, el rural y el urbano. Considerando la amplitud de las dimensiones de género que podrían ser incluidas, el análisis se realizó en torno a los aspectos de tiempo, trabajo, recursos financieros, participación y poder. La metodología utilizada incluyó siguientes herramientas: 1) Análisis del marco jurídico relativo a género 2) Análisis del contexto específico de cada grupo. 3) Aproximación a las necesidades e intereses de las mujeres 4) Análisis de roles y distribución sexual del trabajo 5) Análisis del acceso y control a los recursos 6) Aproximación al análisis de capacidad de las organizaciones responsables para trabajar con perspectiva de género. Con base en los resultados de estos análisis se aportan algunas recomendaciones para la disminución de esas brechas. 7) Análisis de brechas de género, mecanismos de reproducción e impactos en el desarrollo humano de las mujeres