Detección precoz de dificultades en el aprendizaje. Herramienta para la predicción del rendimiento de los estudiantes

Inspirados por las estrategias de detección precoz aplicadas en medicina, proponemos el diseño y construcción de un sistema de predicción que permita detectar los problemas de aprendizaje de los estudiantes de forma temprana. Partimos de un sistema gamificado para el aprendizaje de Lógica Computacional, del que se recolectan masivamente datos de uso y, sobre todo, resultados de aprendizaje de los estudiantes en la resolución de problemas. Todos estos datos se analizan utilizando técnicas de Machine Learning que ofrecen, como resultado, una predicción del rendimiento de cada alumno. La información se presenta semanalmente en forma de un gráfico de progresión, de fácil interpretación pero con información muy valiosa. El sistema resultante tiene un alto grado de automatización, es progresivo, ofrece resultados desde el principio del curso con predicciones cada vez más precisas, utiliza resultados de aprendizaje y no solo datos de uso, permite evaluar y hacer predicciones sobre las competencias y habilidades adquiridas y contribuye a una evaluación realmente formativa. En definitiva, permite a los profesores guiar a los estudiantes en una mejora de su rendimiento desde etapas muy tempranas, pudiendo reconducir a tiempo los posibles fracasos y motivando a los estudiantes.

Uso do zoneamento ambiental do Médio Rio Grande na sub-bacia hidrográfica do Ribeirão Bocaina - Passos/MG

Este trabalho é parte integrante do Projeto Grande Minas - União pelas Águas, que realizou o Zoneamento Ambiental das Sub-bacias Hidrográficas dos Afluentes Mineiros do Médio Rio Grande. Após a obtenção dos produtos finais do zoneamento, entra-se agora, na fase de “Implementação”, ou seja, de sua aplicação direta para contribuir no processo de gestão dos recursos hídricos das sub-bacias hidrográficas da área de estudo. Neste trabalho estuda-se, especificamente, a sub-bacia hidrográfica do Ribeirão Bocaina, considerada uma das 34 sub-bacias que envolvem a Bacia Hidrográfica dos Afluentes Mineiros do Médio Rio Grande e situa-se no município de Passos-MG, possuindo uma área de 457,9 km². O trabalho busca dar uma contribuição para a gestão dos recursos hídricos nesta sub-bacia, que vem sofrendo com a degradação do seu recurso hídrico. O objetivo é disponibilizar instrumentos cartográficos para subsidiar a gestão dos recursos hídricos e, com isto, contribuir com a sua preservação e uso sustentável. A sistemática metodológica envolve uma análise dos aspectos legais da área de estudo; a construção de um Banco de Dados Digital georreferenciado com informações sobre os meios físico, biótico e socioeconômico da sub-bacia e a produção de uma carta derivada, de cunho interpretativo e de fácil leitura, que possa ser utilizada diretamente pelo gestor público nas tomadas de decisões. A base digital produzida conta com uma série de mapas digitais, dentre eles: mapas climáticos, de solos, declividades, geomorfológico, geológico, de sistemas aquíferos, hidrográfico, uso e ocupação do solo. Com relação à carta derivada, destaca os terrenos que apresentam maior predisposição à alterações diretas nos recursos hídricos.