182 resultados para Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)


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La evolución tecnológica afecta a todas las parcelas de actividad humana. Entre los aspectos más sensibles a esta evolución se encuentran la enseñanza y el aprendizaje tanto por su impacto en las competencias profesionales como por su uso para mejorar la calidad y relevancia de la docencia. Los profesores deben asumir un papel director ante esta situación que con el tiempo gana en protagonismo, siendo fundamental abordar la adaptación al cambio metodológico que supone la emergencia de la docencia on-line y la cada vez mayor presencia de los MOOC (acrónimo en inglés de massive open online course). En este trabajo se analiza la docencia on-line de materias de Inteligencia Artificial (IA), utilizando el paradigma de los MOOC como referencia. A tal fin, se revisan las características de los MOOC, sus aspectos metodológicos y sistemas de evaluación. Se particulariza el estudio de los MOOC en IA comparándolos con el enfoque de carácter presencial de la asignatura Sistemas Inteligentes. El objetivo de este trabajo es determinar los aspectos que deberían reenfocarse en esta materia bajo el paradigma MOOC. Deseamos destacar el soporte de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Revisión de objetivos y contenidos de IA en el grado de Ingeniería Informática dentro del EESS” Código de Red ICE: 3300.

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Está ampliamente aceptado que es fundamental desarrollar la habilidad de resolver problemas. El pensamiento computacional se basa en resolver problemas haciendo uso de conceptos fundamentales de la informática. Nada mejor para desarrollar la habilidad de resolver problemas usando conceptos informáticos que una asignatura de introducción a la programación. Este trabajo presenta nuestras reflexiones acerca de cómo iniciar a un estudiante en el campo de la programación de computadores. El trabajo no detalla los contenidos a impartir, sino que se centra en aspectos metodológicos, con la inclusión de experiencias y ejemplos concretos, a la vez que generales, extensibles a cualquier enseñanza de programación. En general, aunque se van desarrollado lenguajes cada vez más cercanos al lenguaje humano, la programación de ordenadores utilizando lenguajes formales no es una materia intuitiva y de fácil comprensión por parte de los estudiantes. A la persona que ya sabe programar le parece una tarea sencilla, pero al neófito no. Es más, dominar el arte de la programación es complejo. Por esta razón es indispensable utilizar todas las técnicas y herramientas posibles que faciliten dicha labor.

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La web semántica consiste en un nuevo paradigma web para acceder, buscar, compartir y gestionar información a través de la combinación de tecnologías y de estructuras de gestión del conocimiento. El concepto de web semántica proporciona herramientas para el almacenamiento, intercambio y consulta de esta información mediante el desarrollo y la inclusión de metadatos y ontologías del cuerpo de conocimiento. La estructura de los datos que proporciona permite que sea consultada automáticamente por usuarios humanos o sistemas informáticos, mejorando su interoperabilidad. El desarrollo de la web semántica supone una evolución del desarrollo web en general hacia una web más inteligente o web 3.0. Este paradigma puede ser aprovechado en los procesos de docencia-aprendizaje para estructurar, almacenar y compartir los contenidos mediante sistemas automáticos de consultas alojados en web semánticas que tratan sobre los cuerpos de conocimiento de las materias. La disciplina informática es especialmente adecuada para este propósito debido a su complejidad y a la gran variedad de términos que maneja. Por otra parte, su desarrollo en continua evolución propicia la implantación de mecanismos automáticos de mantenimiento y de actualización de los nuevos contenidos.

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La Lógica de Predicados pone a nuestra disposición un lenguaje que nos permitirá formalizar expresiones del conocimiento humano haciendo explícitos los objetos y las relaciones, así como sus restricciones. Además nos proporciona un método, la deducción matemática, para obtener nuevo conocimiento a partir del antiguo. Es por ello que la lógica se convierte en una asignatura presente en los primeros cursos de distintas titulaciones, especialmente de informática, ya que proporciona una base formal de trabajo. En la actualidad existe un variado número de herramientas que pueden servir de ayuda en el aprendizaje de la lógica. El razonamiento es el proceso cognitivo por medio del cual utilizamos y aplicamos nuestro conocimiento, permitiéndonos pasar de una información a otra relacionada con esta. Sin la posibilidad de hacer inferencias, el sistema de procesamiento de información se vería obligado a tener que definir todas las situaciones puntuales y específicas con las que se tenga que enfrentar. A las sentencias de las cuales partimos en el proceso de razonamiento se les llama premisas y a la sentencia a la cual llegamos se le denomina conclusión. Las premisas junto a la conclusión forman el argumento. El concepto lógico de deducción correcta dice que de premisas verdaderas debemos obtener conclusión verdadera, es decir, no podemos aceptar que las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa. La lógica nos proporciona métodos de cálculo que nos permiten inferir, por simple manipulación sintáctica, nuevas fórmulas a partir de las conocidas. Uno de estos métodos es la Deducción Natural , cuyo mecanismo está muy cercano al razonamiento intuitivo del ser humano. Así, de forma sencilla, a partir de las fórmulas dadas como premisas y con el único apoyo de unas reglas básicas, obtenemos determinadas conclusiones. Podemos utilizar una herramienta didáctica diseñada específicamente para enseñar a los estudiantes a realizar deducciones naturales, el Asistente para Deducción Natural (ADN). Además podemos intentar abordar el tema de la automatización de la deducción. Para ello debemos realizar pequeñas modificaciones a esta técnica (de notación, de reglas a aplicar y de estrategia a utilizar) que nos lo permita. Todos estos desarrollos teóricos dieron lugar a la aparición de la programación lógica, como paradigma de resolución de problemas basado en la lógica. Prolog es el lenguaje de programación lógica más utilizado.

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Se presenta en esta memoria el trabajo desarrollado durante el curso 2013/14 por los componentes de la “Red de investigación en Visión Artificial y Robótica. Establecimiento de contenidos e implantación y seguimiento del plan de evaluación”. Código de Red ICE 3031. Este ha sido el primer curso en el que se imparte la asignatura a estudio y nuestros esfuerzos han estado orientados tanto a la valoración de los materiales elaborados en los años precedentes como al seguimiento y ponderación del sistema de evaluación propuesto para la asignatura de Visión Artificial y Robótica y que consiste en la evaluación continua de trabajos desarrollados por los estudiantes a lo largo de todo el cuatrimestre. Además, estos trabajos han de ser expuestos oralmente en el aula. Para ello, el alumno ha de desarrollar también las transparencias que le sirvan para apoyar su presentación.

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Esta memoria corresponde al trabajo desarrollado durante el curso 2013-2014 por los componentes de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Evaluación continua mediante controles utilizando Moodle”. Código de Red ICE: 3021. En la asignatura Sistemas Inteligentes del grado en Ingeniería Informática, durante el curso 2013-14, se planteó a los estudiantes un sistema de evaluación continua de la parte teórica consistente en la realización de controles on-line utilizando cuestionarios Moodle. En las normas de evaluación de la asignatura, los controles acumulaban toda la materia impartida hasta la fecha y su peso creciente de cara a la obtención de la nota final. Teníamos especial interés en determinar si el sistema resultaba estimulante para los estudiantes debido a considerar que este aspecto es fundamental en el proceso de aprendizaje. La memoria se organiza de la siguiente forma: se inicia analizando la viabilidad de la evaluación continua y su interés pedagógico en nuestro contexto, seguidamente se presenta la metodología empleada, las características de los cuestionarios Moodle, se aportan los estudios que nos han permitido validar nuestra propuesta, las conclusiones y las recomendaciones que permitirán mejorar los procesos y resultados en el futuro.

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El término gamificación está de moda. Los gurús la sitúan como una tecnología emergente y disruptiva, que cambiará muchas de nuestras experiencias en campos tan alejados de los juegos como el empresarial, el marketing y la relación con los clientes. Y el entorno educativo no escapará a ello. En este artículo presentamos la experiencia de un grupo de profesores preocupados por la docencia, que llevamos años experimentando con los videojuegos y las experiencias lúdicas, y que de repente nos hemos encontrado con el término gamificación. Estas son las lecciones que hemos aprendido, que podemos enmarcar en el campo de la gamificación en educación, pero que derivan de una experiencia práctica, de un análisis desmenuzado y de una reflexión concienzuda. Pretendemos mostrar qué es lo realmente importante y qué puntos debemos tener en cuenta los profesores antes de lanzarnos al diseño gamificado de nuestra propuesta docente.

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The aim of this work is to improve students’ learning by designing a teaching model that seeks to increase student motivation to acquire new knowledge. To design the model, the methodology is based on the study of the students’ opinion on several aspects we think importantly affect the quality of teaching (such as the overcrowded classrooms, time intended for the subject or type of classroom where classes are taught), and on our experience when performing several experimental activities in the classroom (for instance, peer reviews and oral presentations). Besides the feedback from the students, it is essential to rely on the experience and reflections of lecturers who have been teaching the subject several years. This way we could detect several key aspects that, in our opinion, must be considered when designing a teaching proposal: motivation, assessment, progressiveness and autonomy. As a result we have obtained a teaching model based on instructional design as well as on the principles of fractal geometry, in the sense that different levels of abstraction for the various training activities are presented and the activities are self-similar, that is, they are decomposed again and again. At each level, an activity decomposes into a lower level tasks and their corresponding evaluation. With this model the immediate feedback and the student motivation are encouraged. We are convinced that a greater motivation will suppose an increase in the student’s working time and in their performance. Although the study has been done on a subject, the results are fully generalizable to other subjects.

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El título de este trabajo sugiere que su texto fue preparado para que pudiera servir de ayuda al profesor novel. De hecho puede ser útil a quien quiera que se dedique a la profesión docente. El fenómeno fundamental que tiene lugar en las aulas es la adquisición de conocimientos por parte del alumno. El verbo que denota esta actividad se representa con la palabra aprender. La contribución del profesor consiste en conseguir que se aprenda de una forma selectiva, con “gusto” y eficacia. Se han de aprender unas cosas y no otras, se ha disfrutar de lo que se hace y no se ha de perder tiempo. Aunque la única actividad realmente importante es el aprender de los alumnos, los que hablan del asunto, que son los que saben hablar, como profesores, pedagogos, administradores y políticos, casi siempre han examinado el proceso desde su óptica y la denominan enseñar. Así, al proceso que tiene lugar lo llaman enseñanza. Este punto de vista es tan acentuado que ni siquiera existe la palabra aprendanza y ya va siendo hora que alguien la invente. La palabra aprendizaje se usa cuando lo que se aprende es una acción como leer, escribir, correr, nadar, etc. En este trabajo el lector puede encontrar 70 consejos que pueden servir de ayuda al novel profesor en su labor de dirigir la aprendanza de sus alumnos, contando con un bagaje algo más amplio que la simple intuición. En el ejercicio de la docencia todos nos hemos encontrado en situaciones apuradas. Para salir de ellas hemos tenido que optar por utilizar métodos más allá del dominio de la materia. En este trabajo se ofrecen algunos ejemplos de estos métodos que pueden ser utilizados con ventaja. Hay más. Confío que figurarán en sucesivas ediciones. Cada lector tendrá que decidir cuales son los más adecuados a su situación. A lo largo de los 70 consejos existe un talante inspirador. Algo así como si los autores siguieran un meta-consejo que les guíara y se reflejara en todas partes, sin deletrearse en ninguna. Me voy a tomar la libertad de hacerlo yo, sin su permiso. Consejo 0.1 Enamórate de tu profesión. Es preciosa. No hay espectáculo más fabuloso que ver como la mente de un alumno se va abriendo como una flor en primavera y es una gozada saberse parte del proceso. José Miró Nicolau Palma de Mallorca, Junio de 2005.

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En esta memoria se describe el proyecto realizado para la evaluación de la implantación transversal del itinerario de Creación y Entretenimiento digital del cuarto curso del Grado en Ingeniería Multimedia de la Escuela Politécnica Superior, como continuación del planteamiento realizado en el proyecto del curso anterior de preparación, coordinación y seguimiento de las asignaturas del citado itinerario (identificador 3013). En el marco creado por los nuevos estudios dentro del EEES, el proyecto ha tenido como objetivos principales la preparación y coordinación de las asignaturas para el desarrollo de la metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), y la elaboración de las fichas de las asignaturas y el ajuste de recursos disponibles y laboratorios. A partir de la experiencia adquirida en la planificación de cursos previos, se han elaborado las guías docentes de las asignaturas ajustando las del curso anterior. También se presentan los resultados obtenidos en la segunda experiencia llevada a cabo en este curso, expresados en horas de dedicación al proyecto y en grado de satisfacción tanto del alumnado como del profesorado con la metodología ABP. Por último, se ha mantenido la página web informativa del itinerario creada el curso anterior, publicando noticias relacionadas y mejorando diversos aspectos.

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El fomento de la calidad universitaria es una dimensión clave en el EEES que se basa en sistemas de garantía y mejora de la calidad internos en las universidades y en procedimientos llevados a cabo por agencias de evaluación y acreditación externas a ellas. Además, se resalta que cada vez es más necesario que estas acreditaciones de calidad nacionales se reconozcan fuera del propio país. En este contexto ha surgido la creación de sellos de calidad europeos que están enfocados a determinados sectores científico-técnicos o profesionales que tienen la ventaja de facilitar la comparación transfronteriza y ofrecer a universidades y egresados la posibilidad de demostrar la calidad de sus titulaciones en el ámbito europeo. En el caso de los Grados en Ingeniería Informática es el sello EURO-INF regulado por la European Quality Assurance Network for Informatics Education (EQANIE) el que garantiza que la calidad de los programas en informática se corresponde con los criterios europeos genéricos establecidos y que sus egresados adquieren las competencias definidas para este sello. En esta memoria se explica el trabajo realizado para el proceso de acreditación y solicitud del sello EURO-INF como un doble proceso aprovechando las sinergias entre ambos procedimientos.

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En el curso docente 2010-2011 se inició la implantación del grado en Ingeniería Multimedia, título próximo a la Ingeniería Informática, pero enfocada a formar a profesionales capaces de gestionar proyectos Multimedia tanto en el ámbito del ocio como en el de la gestión de contenidos en redes de información. Esta implantación ha sido progresiva, de manera que cada año se iniciaba un curso nuevo de esta titulación, motivo por el cual este año, 2014-2015, es el primer año en el que el título está completamente implantado desde el inicio del curso. Esto nos ha llevado a plantearnos realizar un estudio sobre como están interconectadas las asignaturas en los distintos cursos. Este estudio ha tenido como objetivo averiguar los problemas o carencias de conocimientos que, por un lado tienen los alumnos en 2º curso, y por otro los que se pueden encontrar en 3º, así como establecer las posibles vías de solución a estos problemas, con la finalidad de mejorar el rendimiento en el aprendizaje de los alumnos. También se ha realizado un seguimiento sobre la evaluación de los alumnos realizada en las asignaturas de 2º para contrastar su adecuación al sistema de evaluación continua promovido por el Plan Bolonia.

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En este trabajo se plantea estudiar los criterios, organizar las evidencias y recopilar los resultados que permiten desarrollar el auto-informe para la acreditación título en la ANECA de Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad de Alicante. Por ello, la red de investigación en docencia universitaria planteada implica a todas las asignaturas de estos estudios, incluido el Trabajo Fin de Máster. Para alcanzar los objetivos se comienza por la recopilación detallada de los criterios para el desarrollo del auto-informe y la documentación a cumplimentar. En la organización de las evidencias relacionadas con cada uno de los criterios a evaluar, generadas en cada curso de implantación del título, el trabajo se ha centrado en el criterio 6 (Resultados del aprendizaje) y el criterio 7 (Indicadores de satisfacción). Las tablas comparativas elaboradas, donde se resumen los resultados del aprendizaje, facilitan la puesta en común y la concreción de un plan de mejora.

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Presentaciones de la asignatura Interfaces para Entornos Inteligentes del Máster en Tecnologías de la Informática/Machine Learning and Data Mining.

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El análisis de textos de la Web 2.0 es un tema de investigación relevante hoy en día. Sin embargo, son muchos los problemas que se plantean a la hora de utilizar las herramientas actuales en este tipo de textos. Para ser capaces de medir estas dificultades primero necesitamos conocer los diferentes registros o grados de informalidad que podemos encontrar. Por ello, en este trabajo intentaremos caracterizar niveles de informalidad para textos en inglés en la Web 2.0 mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado, obteniendo resultados del 68 % en F1.