9 resultados para digital learning
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
Desde el inicio de la globalización, el aprendizaje de la lengua inglesa se ha instaurado como una necesidad. Hoy en día, con la adopción del Espacio Europeo de Educación Superior este lenguaje no sólo se impone como un requisito para los estudiantes sino que se exige un nivel B2, lo cual significa un esfuerzo mayor tanto como para el alumno como para el profesor a la hora de hacer de este ejercicio un hábito y lograr la evaluación continua de los mismos. Este proyecto intenta extender las funcionalidades de una aplicación existente llamada Illlab con ejercicios que se adapten al nivel B2 y permitan la interacción entre alumnos durante la realización de estos ejercicios. El objetivo de esta aplicación es el de desarrollar ejercicios extra en la aplicación Illlab que añadan complejidad para el aprendizaje de inglés de un nivel B2 y que además se puedan realizar actividades entre los alumnos. La idea es hacer una aplicación de preguntas y respuestas “multiple choice” con cuatro opciones por pregunta. El fuerte de este juego está en presentar material variado sobre uso de la lengua y además permitir el juego entre varios alumnos. La extensión de ILLLab se plantea como un proyecto para desarrollar interfaces y funcionalidades adicionales en la antigua aplicación. La principal funcionalidad que se añade es un juego de preguntas y respuestas con opciones múltiples para un nivel B2 y las interfaces responden a necesidades de intercambio y manejo de contenido por Internet mediante estándares aceptados en el mundo del aprendizaje digital tales como Common Cartridge o SCORM. Este proyecto simplemente adapta la aplicación para su uso en un entorno de evaluación de actividades en el cual el profesor tiene acceso a las actividades que realizan los alumnos de un curso para su posterior evaluación. Antiguamente ILLLab sólo contenía ejercicios que se llevaban a cabo en el dispositivo móvil por lo que el control de estas actividades no era posible. La mejora se presenta como una interfaz Common Cartridge para el manejo del contenido, una interfaz de comunicación sobre servicios web tipo REST y el manejo de base de datos mediante Hibernate que agrupa una serie de librerías Java para la persistencia de objetos de la base de datos. ABSTRACT. Since the onset of globalization, the learning of the English language has become as a necessity. Today, with the adoption of the European Higher Education Area this language is not only imposed as a requirement for students but a B2 level is required, which means a greater effort both to the student and teacher when it comes to make the learning exercise a habit and achieve continuous evaluation of students. This project aims to extend the functionality of an existing application called Illlab with an exercise that suits the B2 level and allow interaction between students while performing these exercises. The purpose of this application is to develop an additional exercise in the application Illlab that adds complexity for learning English at B2 level and also enables the interaction among students. The main idea is to make an application in multiple choices style with four options. The strength of this game is to present varied material on use of Enlgish and also allow play between two students. ILLLab extension is conceived as a project to develop interfaces and additional functionalities in the old application. The main functionalities added are a game of questions and answers with multiple choices for a B2 level and interfaces that meet information exchange requirements and content management over the Internet using standards adopted in the world of digital learning such as Common Cartridge or SCORM. This project simply adapts the application for its use in an activities evaluation environment in which the teacher has access to the activities performed by students in a course for further evaluation. The former versión of ILLLab contained only exercises that were carried out on the mobile device so that the evaluation of these activities was not possible. The improvement comes as a Common Cartridge interface for content management, a communication interface with REST web services and a database access using Hibernate which groups a number of Java libraries for object persistence in the database.
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In this paper, the fusion of probabilistic knowledge-based classification rules and learning automata theory is proposed and as a result we present a set of probabilistic classification rules with self-learning capability. The probabilities of the classification rules change dynamically guided by a supervised reinforcement process aimed at obtaining an optimum classification accuracy. This novel classifier is applied to the automatic recognition of digital images corresponding to visual landmarks for the autonomous navigation of an unmanned aerial vehicle (UAV) developed by the authors. The classification accuracy of the proposed classifier and its comparison with well-established pattern recognition methods is finally reported.
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This work describes the design and application of multimedia contents for web technologies-based training in minimally invasive surgery (MIS). The chosen strategy allows knowing the deficiencies of the current training methods so new multimedia contents can cover them. This study is concluded with the definition of three different types of multimedia contents accordingly to the development degree and didactic objectives that they present: Didactic resources are basic contents such as videos or documents that can be enhanced with contributions of users. On the other hand, case reports and didactic units have a defined structure. Didactic resources and case reports provide an informal training while didactic units are included in a more regulated training.
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The amazing evolution of technology, ruled by information, is an incubator where, to give several specific examples, we have witnessed the birth and development of electronic mail, medical tele-assistance and e-learning, as well as various forms of cyberspatial communication,such as the immensely popular social networks and blogs.
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El objetivo de este proyecto es desarrollar un conjunto de herramientas de auto aprendizaje y autoevaluación del laboratorio de la asignatura "Procesado Digital de la Señal", perteneciente al plan de grado de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid. Con ello se pretende de mejorar el rendimiento académico de los alumnos en dicha asignatura y en la materia "Señales y Sistemas" en general. Para la realización de las prácticas se emplea Matlab, de modo que es necesario integrar esta herramienta en el laboratorio con MOODLE, plataforma de e-learning utilizada para la gestión de las asignaturas a nivel docente, para proporcionar material de estudio y programar actividades de aprendizaje y evaluación. Será fundamental el análisis de la integración de Matlab con MOODLE, de modo que en función de los resultados de los alumnos, se les propongan repeticiones de apartados erróneos, revisiones de resultados y otros aspectos, como autoaprendizaje y autoevaluación que permitan la obtención de las competencias y alcanzar los resultados de aprendizaje, y a los profesores que imparten la asignatura, como herramienta para detectar las deficiencias más significativas en la programación y en las metodologías empleadas en la asignatura para corregir las carencias de los alumnos. ABSTRACT: The aim of this project will be the development of self-learning and self- assessment lab tools for the course "Procesado Digital de la Señal" in order to improve student’s performance in that subject and in the matter "Señales y Sistemas " for grades taught at the Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica de Telecomunicación of the Universidad Politécnica de Madrid today. Matlab is used to perform laboratory practices of "Procesado Digital de la Señal “. Matlab is a numerical calculation program. A very powerful tool with a great mathematical processing performance level, so it is necessary to integrate this tool in the laboratory with MOODLE, the current e-learning platform used at the Universidad Politécnica de Madrid for the management of teaching subjects to provide material and to program learning and assessment activities for students. It is therefore essential the analysis of the Matlab integration with Moodle. Thus, depending on the results and grades that students get along the way in the various activities evaluators should conduct, they propose, for example, repetitions of erroneous exercises, reviews of some results and other aspects such as self-learning and self-assessment. This would allow students to obtain the skills and learning to achieve the results set as a target. For teachers who teach the subject will also be a preview of the notes as these tools will be used to identify the most significant shortcomings both in programming and in the methodologies used in "Procesado Digital de la Señal " to act accordingly and correcting shortcomings of the enrolled students.
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Este Proyecto Fin de Carrera pretende desarrollar una serie de unidades didácticas orientadas a mejorar el aprendizaje de la teoría de procesado digital de señales a través de la aplicación práctica. Con tal fin, se han diseñado una serie de prácticas que permitan al alumno alcanzar un apropiado nivel de conocimiento de la asignatura, la adquisición de competencias y alcanzar los resultados de aprendizaje previstos. Para desarrollar el proyecto primero se ha realizado una selección apropiada de los contenidos de la teoría de procesado digital de señales en relación con los resultados de aprendizaje esperados, seguidamente se han diseñado y validado unas prácticas basadas en un entorno de trabajo basado en MATLAB y DSP, y por último se ha redactado un manual de laboratorio que combina una parte teórica con su práctica correspondiente. El objetivo perseguido con la realización de estas prácticas es alcanzar un equilibrio teórico/práctico que permita sacar el máximo rendimiento de la asignatura desde el laboratorio, trabajando principalmente con el IDE Code Composer Studio junto con un kit de desarrollo basado en un DSP. ABSTRACT. This dissertation intends to develop some lessons oriented to improve about the digital signal processing theory. In order to get this objective some practices have been developed to allow to the students to achieve an appropriate level of knowledge of the subject, acquire skills and achieve the intended learning outcomes. To develop the project firstly it has been made an appropriate selection of the contents of the digital signal processing theory related with the expected results. After that, five practices based in a work environment based on Matlab and DSP have been designed and validated, and finally a laboratory manual has been drafted that combines the theoretical part with its corresponding practice. The objective with the implementation of these practices is to achieve a theoretical / practical balance to get the highest performance to the subject from the laboratory working mainly with the Code Composer Studio IDE together a development kit based on DSP.
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En los últimos años han surgido nuevos campos de las tecnologías de la información que exploran el tratamiento de la gran cantidad de datos digitales existentes y cómo transformarlos en conocimiento explícito. Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son capaces de extraer información de los textos digitales presentados en forma narrativa. Además, las técnicas de machine learning clasifican instancias o ejemplos en función de sus atributos, en distintas categorías, aprendiendo de otros previamente clasificados. Los textos clínicos son una gran fuente de información no estructurada; en consecuencia, información no explotada en su totalidad. Algunos términos usados en textos clínicos se encuentran en una situación de afirmación, negación, hipótesis o histórica. La detección de esta situación es necesaria para la estructuración de información, pero a su vez tiene una gran complejidad. Extrayendo características lingüísticas de los elementos, o tokens, de los textos mediante NLP; transformando estos tokens en instancias y las características en atributos, podemos mediante técnicas de machine learning clasificarlos con el objetivo de detectar si se encuentran afirmados, negados, hipotéticos o históricos. La selección de los atributos que cada token debe tener para su clasificación, así como la selección del algoritmo de machine learning utilizado son elementos cruciales para la clasificación. Son, de hecho, los elementos que componen el modelo de clasificación. Consecuentemente, este trabajo aborda el proceso de extracción de características, selección de atributos y selección del algoritmo de machine learning para la detección de la negación en textos clínicos en español. Se expone un modelo para la clasificación que, mediante el algoritmo J48 y 35 atributos obtenidos de características lingüísticas (morfológicas y sintácticas) y disparadores de negación, detecta si un token está negado en 465 frases provenientes de textos clínicos con un F-Score del 73%, una exhaustividad del 66% y una precisión del 81% con una validación cruzada de 10 iteraciones. ---ABSTRACT--- New information technologies have emerged in the recent years which explore the processing of the huge amount of existing digital data and its transformation into knowledge. Natural Language Processing (NLP) techniques are able to extract certain features from digital texts. Additionally, through machine learning techniques it is feasible to classify instances according to different categories, learning from others previously classified. Clinical texts contain great amount of unstructured data, therefore information not fully exploited. Some terms (tokens) in clinical texts appear in different situations such as affirmed, negated, hypothetic or historic. Detecting this situation is necessary for the structuring of this data, however not simple. It is possible to detect whether if a token is negated, affirmed, hypothetic or historic by extracting its linguistic features by NLP; transforming these tokens into instances, the features into attributes, and classifying these instances through machine learning techniques. Selecting the attributes each instance must have, and choosing the machine learning algorithm are crucial issues for the classification. In fact, these elements set the classification model. Consequently, this work approaches the features retrieval as well as the attributes and algorithm selection process used by machine learning techniques for the detection of negation in clinical texts in Spanish. We present a classification model which, through J48 algorithm and 35 attributes from linguistic features (morphologic and syntactic) and negation triggers, detects whether if a token is negated in 465 sentences from historical records, with a result of 73% FScore, 66% recall and 81% precision using a 10-fold cross-validation.
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The educational realm in Urban Plan ning needs a review because of the global challenges that human settlements will face in the near futu re. In this scenario, international boards of research call for the development of common frameworks of research, accredita tion, and planning best-pra ctices, that need to transcend the limits of local competences, which at the same time affect educational structures. A central issue on achieving this pursued consensus is in ternational cooperation among academic institutions, seeking global awareness on urban challenges, built equally upon a variety of context-based experiences. The rise of ICT's and digital tools are widely perceived as a great field of opportunity to establish complex and de-centralized networks of knowledge-bu ilding that can be critical to address these needs.