Towards a model-driven engineering approach of data mining

Nowadays, data mining is based on low-level specications of the employed techniques typically bounded to a specic analysis platform. Therefore, data mining lacks a modelling architecture that allows analysts to consider it as a truly software-engineering process. Here, we propose a model-driven approach based on (i) a conceptual modelling framework for data mining, and (ii) a set of model transformations to automatically generate both the data under analysis (via data-warehousing technology) and the analysis models for data mining (tailored to a specic platform). Thus, analysts can concentrate on the analysis problem via conceptual data-mining models instead of low-level programming tasks related to the underlying-platform technical details. These tasks are now entrusted to the model-transformations scaffolding.

Integrating the development of data mining and data warehouses via model-driven engineering

Data mining is one of the most important analysis techniques to automatically extract knowledge from large amount of data. Nowadays, data mining is based on low-level specifications of the employed techniques typically bounded to a specific analysis platform. Therefore, data mining lacks a modelling architecture that allows analysts to consider it as a truly software-engineering process. Bearing in mind this situation, we propose a model-driven approach which is based on (i) a conceptual modelling framework for data mining, and (ii) a set of model transformations to automatically generate both the data under analysis (that is deployed via data-warehousing technology) and the analysis models for data mining (tailored to a specific platform). Thus, analysts can concentrate on understanding the analysis problem via conceptual data-mining models instead of wasting efforts on low-level programming tasks related to the underlying-platform technical details. These time consuming tasks are now entrusted to the model-transformations scaffolding. The feasibility of our approach is shown by means of a hypothetical data-mining scenario where a time series analysis is required.

Metodología y evaluación innovadora en el aprendizaje de dos asignaturas de biología

Introducción de una metodología didáctica diferente a la tradicional, en dos asignaturas troncales de los estudios de Biología: Citología e Histología Vegetal y Animal (primer curso) y Bases Celulares de la Conducta (quinto cuso). Básicamente consiste en proporcionar a los alumnos, previamente y a través de Campus Virtual, los materiales necesarios para su aprendizaje (especialmente tutoriales y ejercicios). La estrategia fundamental es convertir el aula tradicional en un “taller” donde los alumnos, distribuidos en subgrupos de cinco, trabajan con los materiales aportados. Igualmente se les proporciona material de evaluación para que trabajando sobre preguntas, vayan realizando progresivamente una evaluación formativa. Los logros más relevantes fueron: 1) mejores resultados académicos al final del curso; 2) más participación en el aula; 3) mayor aprendizaje autónomo; 4) introducción del alumno en el manejo de enlaces específicos de Internet y en el uso del inglés como lengua científica fundamental, 5) mayor interacción con el profesor a través de las tutorías, tanto virtuales como personales y 6) suscitar una profunda reflexión sobre la excesiva burocratización de la Universidad que interfiere con una gestión ágil e innovadora del conocimiento.

Diseño y elaboración de métodos de aprendizaje para fomentar la participación activa y el trabajo en equipo

La convergencia con el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), implica la introducción de nuevas metodologías de trabajo en la docencia universitaria y este tránsito está suponiendo un esfuerzo importante por parte de profesores, alumnos y demás participantes en el proceso formativo. El objetivo general de este estudio es, analizar y comparar diferentes estrategias discentes en las prácticas del Programa Oficial de Postgrado en Biotecnología y Biomedicina, en especial la elaboración por los alumnos de portfolios discentes, desde que se implantaron estos estudios en el curso académico 2006/2007 hasta el presente. Para llevar a cabo este objetivo hemos diseñado y elaborado una serie de productos didácticos para el portfolio discente; además, nos planteamos establecer la composición de créditos ECTS de las prácticas de las distintas asignaturas, a partir del portfolio discente; evaluar los mismos en distintas asignaturas y realizar un taller para la confección de portfolios o carpetas de alumno. Hasta el momento hemos implementado la mayoría de los objetivos, especialmente la evaluación de los portfolios. El análisis, comparación y evaluación de los mismos, se ha realizado mediante un Panel de Expertos.

Guía de las actividades de los contenidos del segundo cuatrimestre de la asignatura de Citología e Histología Vegetal y Animal

En este trabajo recogemos las principales pautas y metodología seguida para la elaboración de la Guía de Estudio de parte de los contenidos del segundo cuatrimestre de la asignatura de Citología e Histología Animal y Vegetal de los estudios de Biología. En dicha guía se recoge el desarrollo de las actividades docentes que han sido llevadas a cabo utilizando la plataforma informática Campos Virtual de la Universidad de Alicante. Se trata del ensayo de una nueva manera de abordar el proceso de enseñanza/aprendizaje de nuestros alumnos, tendente a la adaptación de los contenidos de Histología al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El método empleado ha sido introducir a nuestros alumnos a ser los artífices de su propia formación, mediante la realización tanto de tareas de autoaprendizaje como la exposición de sus resultados al resto de sus compañeros en una serie de seminarios. La metodología empleada se expone en cada uno de los apartados de esta guía.

Capacitats claus en la direcció de recursos humans

Manual que analiza las cuestiones fundamentales de la Dirección de Recursos Humanos.

Uso de la Web Social para fomentar el aprendizaje autónomo [póster]

Póster presentado en las X Jornadas de Redes de Investigación en Docencia Universitaria, Alicante, 16-17 junio 2012.

Uso de la Web Social para fomentar el aprendizaje autónomo

Comunicación presentada en las X Jornadas de Redes de Investigación en Docencia Universitaria, Alicante, 16-17 junio 2012.

Uso de redes sociales para mejorar el rendimiento de los alumnos con diferentes estilos de aprendizaje

Debido a los cambios que el Espacio Europeo de Educación Superior introduce al potenciar las horas de trabajo no presencial, se hacen necesarios nuevos mecanismos para posibilitar una mejor comunicación y cooperación en el proceso de aprendizaje. Las redes sociales, como Facebook, pueden suministrar estos mecanismos, pero su uso satisfactorio para la docencia puede verse afectado en gran medida por el estilo de aprendizaje de los alumnos. Este artículo plantea la necesidad de estudiar la influencia de los diferentes estilos de aprendizaje en la docencia no presencial mediante el uso de redes sociales con el fin de incrementar el rendimiento de los alumnos. Cabe destacar que este artículo describe el proyecto “Las redes sociales y su relación con los estilos de aprendizaje” a realizar dentro del programa de Redes de Investigación en Docencia Universitaria del Instituto de Ciencias de la Educación de la Universidad de Alicante.

Influencia de los estilos de aprendizaje en el uso de redes sociales para docencia

Comunicación presentada en las IX Jornadas de Redes de Investigación en Docencia Universitaria, Alicante, 16-17 junio 2011.

Influencia de los estilos de aprendizaje en el uso de redes sociales para docencia [póster]

Póster presentado en las IX Jornadas de Redes de Investigación en Docencia Universitaria, Alicante, 16-17 junio 2011.

Las redes sociales y su relación con los estilos de aprendizaje

Memoria Redes ICE 2011

Memoria de la red AprenWeb: uso de la Web Social para fomentar el aprendizaje autónomo

Memoria Redes ICE 2012

Open business intelligence: on the importance of data quality awareness in user-friendly data mining

Citizens demand more and more data for making decisions in their daily life. Therefore, mechanisms that allow citizens to understand and analyze linked open data (LOD) in a user-friendly manner are highly required. To this aim, the concept of Open Business Intelligence (OpenBI) is introduced in this position paper. OpenBI facilitates non-expert users to (i) analyze and visualize LOD, thus generating actionable information by means of reporting, OLAP analysis, dashboards or data mining; and to (ii) share the new acquired information as LOD to be reused by anyone. One of the most challenging issues of OpenBI is related to data mining, since non-experts (as citizens) need guidance during preprocessing and application of mining algorithms due to the complexity of the mining process and the low quality of the data sources. This is even worst when dealing with LOD, not only because of the different kind of links among data, but also because of its high dimensionality. As a consequence, in this position paper we advocate that data mining for OpenBI requires data quality-aware mechanisms for guiding non-expert users in obtaining and sharing the most reliable knowledge from the available LOD.

Hacia la consideración de aspectos de calidad de datos en procesos de minería: el caso de las técnicas de clasificación

El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.