725 resultados para Graph-based Learning
Resumo:
El presente trabajo tiene por objetivo realizar un estudio comparativo entre las metodologías de enseñanza-aprendizaje tradicional y el modelo constructivista fundamentado en el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) en las clases de Educación Física, con los alumnos de los décimos años de Educación General Básica de la Escuela José Rafael Arízaga de la ciudad de Cuenca. El estudio se realizó con la finalidad de constatar la problemática, inicialmente se aplicaron fichas de observación a los docentes de Educación Física de la institución. Posteriormente, para el análisis comparativo se escogieron dos grupos. El décimo año de EGB paralelo A (grupo 1 denominado grupo control) y el décimo B (grupo 2 experimental). El primer grupo trabajó con el docente de la institución desarrollando los temas de los bloques curriculares: Movimientos Naturales, Juegos y Movimiento Formativo, Artístico y Expresivo, el segundo desarrolló los mismos temas pero el proceso de enseñanza aprendizaje se fundamentó en el ABP. Los resultados de la aplicación de las dos metodologías se evidenciaron en las evaluaciones a los estudiantes (Destrezas con criterio de desempeño). El análisis de los resultados obtenidos durante todo el proceso de evaluación, permitió comparar las metodologías evidenciando de ésta manera las ventajas y desventajas de su aplicación en las clases de Educación Física.
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La presente investigación pretende valorar la importancia de enseñar Ciencias Naturales a través de la estrategia del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP), con la finalidad de mejorar las prácticas pedagógicas de los docentes, y a partir de la implementación del ABP desarrollar en los estudiantes aprendizajes significativos. Para esta investigación se utilizó una recopilación bibliográfica y se tomó como principal punto de partida el ABP y la Actualización y Fortalecimiento Curricular del 2010 en Ciencias Naturales, con la finalidad de responder a las siguientes preguntas: ¿Es posible planificar las clases de Ciencias Naturales a partir del ABP? ¿Cuáles son los pasos a seguir para implementar el ABP en Ciencias Naturales? Los resultados muestran que es posible implementar el ABP en las clases de Ciencias Naturales porque permite construir el nuevo conocimiento sobre la base de los conocimientos previos. En Ciencias Naturales es imprescindible generar en los estudiantes actitudes de protección y cuidado hacia el medio, aspectos que se consigue mediante la solución de problemas. Finalmente, se hizo una integración de varios autores sobre los pasos que se deben seguir para la implementación del ABP en Ciencias Naturales, el mismo que se organizó en nueve pasos.
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Dans un contexte de prévention secondaire, les interventions motivationnelles brèves (IMB) effectuées par les infirmières ont le potentiel de réduire les facteurs de risque cardiovasculaires. De par sa flexibilité, la formation en ligne s’impose aujourd’hui comme une méthode pédagogique essentielle au développement des habiletés cliniques des professionnels de la santé. Le but de ce projet était d’évaluer la faisabilité, l’acceptabilité et l’effet préliminaire d’une plateforme de formation en ligne sur les IMB (MOTIV@CŒUR) sur les habiletés perçues et l’utilisation clinique des IMB chez des infirmières en soins cardiovasculaires. Pour ce faire, une étude pilote pré-post à groupe unique a été menée. MOTIV@CŒUR est composée de deux sessions d’une durée totale de 50 minutes incluant des vidéos d’interactions infirmière-patient. Dans chaque session, une introduction théorique aux IMB est suivie de situations cliniques dans lesquelles une infirmière évalue la motivation à changer et intervient selon les principes des IMB. Les situations ciblent le tabagisme, la non-adhérence au traitement médicamenteux, la sédentarité et une alimentation riche en gras et en sel. Il était suggéré aux infirmières de compléter les deux sessions de formation en ligne en moins de 20 jours. Les données sur la faisabilité, l'acceptabilité et les effets préliminaires (habiletés perçues et utilisation clinique auto-rapportée des IMB) ont été recueillies à 30 jours (± 5 jours) après la première session. Nous avons recruté 27 femmes et 4 hommes (âge moyen 37 ans ± 9) en mars 2016. Vingt-quatre des 31 participants (77%) ont terminé les deux sessions de formation en moins de 20 jours. À un mois suite à l’entrée dans l’étude, 28 des 31 participants avaient complété au moins une session. Un haut niveau d’acceptabilité a été observé vu les scores élevés quant à la qualité de l'information, la facilité d'utilisation perçue et la qualité de la plateforme MOTIV@CŒUR. Le score d'utilisation clinique auto-rapporté des interventions visant la confiance était plus élevé après les deux sessions qu’avant les sessions (P = .032). Bien que tous les scores fussent plus élevés après les deux sessions qu’au début, les autres résultats n’étaient pas statistiquement significatifs. En conclusion, l’implantation d’une plateforme de formation en ligne sur les IMB est à la fois faisable et acceptable auprès d’infirmières en soins aigus cardiovasculaires. De plus, une telle formation peut avoir un effet positif sur l'utilisation clinique d’interventions motivationnelles visant la confiance face au changement de comportement de santé.
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Dans un contexte de prévention secondaire, les interventions motivationnelles brèves (IMB) effectuées par les infirmières ont le potentiel de réduire les facteurs de risque cardiovasculaires. De par sa flexibilité, la formation en ligne s’impose aujourd’hui comme une méthode pédagogique essentielle au développement des habiletés cliniques des professionnels de la santé. Le but de ce projet était d’évaluer la faisabilité, l’acceptabilité et l’effet préliminaire d’une plateforme de formation en ligne sur les IMB (MOTIV@CŒUR) sur les habiletés perçues et l’utilisation clinique des IMB chez des infirmières en soins cardiovasculaires. Pour ce faire, une étude pilote pré-post à groupe unique a été menée. MOTIV@CŒUR est composée de deux sessions d’une durée totale de 50 minutes incluant des vidéos d’interactions infirmière-patient. Dans chaque session, une introduction théorique aux IMB est suivie de situations cliniques dans lesquelles une infirmière évalue la motivation à changer et intervient selon les principes des IMB. Les situations ciblent le tabagisme, la non-adhérence au traitement médicamenteux, la sédentarité et une alimentation riche en gras et en sel. Il était suggéré aux infirmières de compléter les deux sessions de formation en ligne en moins de 20 jours. Les données sur la faisabilité, l'acceptabilité et les effets préliminaires (habiletés perçues et utilisation clinique auto-rapportée des IMB) ont été recueillies à 30 jours (± 5 jours) après la première session. Nous avons recruté 27 femmes et 4 hommes (âge moyen 37 ans ± 9) en mars 2016. Vingt-quatre des 31 participants (77%) ont terminé les deux sessions de formation en moins de 20 jours. À un mois suite à l’entrée dans l’étude, 28 des 31 participants avaient complété au moins une session. Un haut niveau d’acceptabilité a été observé vu les scores élevés quant à la qualité de l'information, la facilité d'utilisation perçue et la qualité de la plateforme MOTIV@CŒUR. Le score d'utilisation clinique auto-rapporté des interventions visant la confiance était plus élevé après les deux sessions qu’avant les sessions (P = .032). Bien que tous les scores fussent plus élevés après les deux sessions qu’au début, les autres résultats n’étaient pas statistiquement significatifs. En conclusion, l’implantation d’une plateforme de formation en ligne sur les IMB est à la fois faisable et acceptable auprès d’infirmières en soins aigus cardiovasculaires. De plus, une telle formation peut avoir un effet positif sur l'utilisation clinique d’interventions motivationnelles visant la confiance face au changement de comportement de santé.
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The aims of this thesis were to determine the animal health status in organic dairy farms in Europe and to identify drivers for improving the current situation by means of a systemic approach. Prevalences of production diseases were determined in 192 herds in Germany, France, Spain, and Sweden (Paper I), and stakeholder consultations were performed to investigate potential drivers to improve animal health on the sector level (ibid.). Interactions between farm variables were assessed through impact analysis and evaluated to identify general system behaviour and classify components according to their outgoing and incoming impacts (Paper II-III). The mean values and variances of prevalences indicate that the common rules of organic dairy farming in Europe do not result in consistently low levels of production diseases. Stakeholders deemed it necessary to improve the current status and were generally in favour of establishing thresholds for the prevalence of production diseases in organic dairy herds as well as taking actions to improve farms below that threshold. In order to close the gap between the organic principle of health and the organic farming practice, there is the need to formulate a common objective of good animal health and to install instruments to ensure and prove that the aim is followed by all dairy farmers in Europe who sell their products under the organic label. Regular monitoring and evaluation of herd health performance based on reference values are considered preconditions for identifying farms not reaching the target and thus in need of improvement. Graph-based impact analysis was shown to be a suitable method for modeling and evaluating the manifold interactions between farm factors and for identifying the most influential components on the farm level taking into account direct and indirect impacts as well as impact strengths. Variables likely to affect the system as a whole, and the prevalence of production diseases in particular, varied largely between farms despite some general tendencies. This finding reflects the diversity of farm systems and underlines the importance of applying systemic approaches in health management. Reducing the complexity of farm systems and indicating farm-specific drivers, i.e. areas in a farm, where changes will have a large impact, the presented approach has the potential to complement and enrich current advisory practice and to support farmers’ decision-making in terms of animal health.
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En este segundo número de reflexiones pedagógicas se presenta una revisión de la denominada clase invertida (flipped classroom). Este texto presentan los componentes que caracterizan esta estrategia. Se comparan igualmente los elementos que la diferencian de la clase tradicional y se destacan los pasos para adelantar esta innovación y su forma de funcionamiento. De igual manera se muestran algunos indicadores que pueden llevar a una reflexión de la pacífica pedagógica y se concluye con estudios que muestran sus aportes e investigaciones que la soportan.
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Introducción: La incidencia del cáncer de piel melanoma y no melanoma es un problema de salud pública a nivel mundial. El incremento en la incidencia del cáncer de piel en los últimos años se debe a múltiples factores como: cambios en los estilos de vida, el envejecimiento de la población, cambios ambientales, el desconocimiento a la exposición a la radiación ultravioleta (RUV) durante la práctica de actividad física sin elementos de fotoprotección, siendo éste último reconocido como el principal factor de riesgo. Objetivo: Evaluar los efectos de una intervención educativa en los conocimientos y comportamientos relacionados con la fotoprotección durante la práctica de la actividad física en estudiantes de un colegio público de Bogotá D.C., Colombia. Métodos: Estudio de intervención, antes y después, no controlado en 281 estudiantes de los grados noveno, décimo y once de estratos 1-3 de un colegio público de Bogotá, con seguimiento a 1, 3 y 6 meses post-intervención. Se evaluaron los conocimientos y los hábitos de fotoprotección mediante un cuestionario Cancer Awareness Measure (CAM) y el modelo Transteórico de cambio comportamental de Prochaska y Di Clemente. El estudio se realizó durante el primer semestre de 2015 con 4 sesiones educativas de 60 minutos apoyadas con material audiovisual y pedagógico, acorde a la Guía para la Comunicación Educativa en el marco el control del cáncer publicada por el Instituto Nacional de Cancerología. Resultados: Del grupo de estudiantes que participaron del estudio, el 52,3% eran hombres, el promedio de edad fue de 15,46 ± 1,2 años. El tipo de piel predominante fue la trigueña con 65,8%. La intervención educativa produjo cambios significativos en los conocimientos de foto protección, finalizado el seguimiento al sexto mes. En cuanto a la prevención los estudiantes refirieron tener conocimiento de cómo examinar su piel en el momento basal (12,5% n=35), presentándose un aumento significativo de 62,6% (n=211) al sexto mes (p<0,05). Conclusión: El estudio demostró la efectividad de la intervención educativa, evidenciando cambios significativos en los conocimientos en fotoprotección y comportamientos preventivos del cáncer de piel durante la práctica de la actividad física en estudiantes de un colegio público de Bogotá D.C., Colombia.
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El propósito de este estudio es medir los efectos que tiene el videojuego League of Legends en los procesos cognitivos de memoria de trabajo visual (MVT) y solución de problemas (SP). Para medir dichos efectos se implementó un diseño pre test-post con un grupo experimental y uno control, compuestos cada uno por siete participantes, en donde se evaluaron los procesos previamente mencionados utilizando los cubos de Corsi para MVT y las matrices del WAIS III para SP. Después de realizar los respectivos entrenamientos se encontraron resultados significativos en los diferentes momentos de aplicación. En el grupo experimental se encontraron diferencias en la variable dependiente SP, mientras que en el grupo control en MVT, pero no en la interacción entre grupos ni diferencias entre grupos, lo que sugiere un efecto de familiarización a la prueba.
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De modo a terminar o mestrado em Gestão, especialização em Recursos Humanos, considerou-se pertinente a realização de um estágio em contexto laboral, como forma a melhorar as competências técnicas e comportamentais. O estágio teve dois objectivos: aplicação dos conhecimentos adquiridos na primeira fase do mestrado e pesquisa de uma oportunidade de inserção no mercado de trabalho. O mesmo foi realizado na Caixa Geral Depósitos (CGD), empresa escolhida devido à posição de destaque que assume em Portugal e por se considerar que é uma organização líder e forte em muitos aspectos, nomeadamente em áreas da gestão de recursos humanos. Apesar das múltiplas abordagens que a gestão de recursos humanos tem e devido à especialização existente na CGD nesta área, o estágio foi essencialmente centrado no âmbito da formação. Considera-se que trabalhar nessa área trará bastantes beneficias pessoais uma vez que me dotará de competências fundamentais para enfrentar a realidade empresarial actual, que é fortemente acentuada na gestão do conhecimento. ABSTRACT: ln order to finish the master degree in Management, specializing in Human Resources, a pertinent stage-based learning was considered as a way to improve technical and behavioral skills. This stage had two targets: application of the obtained knowledge during the first stage of the master degree, and search for an opportunity of entering the labor market. This same stage was done at Caixa Geral Depósitos (CGD), a company that was chosen because of its prominent position assumed in Portugal, and is also considered a leading and strong organization in many areas, particularly human resource management. Despite the multiple approaches that human resources management has, and due to the know-how of CGD in this area, the stage was mainly focused in the training. It is considered that work in this area will bring many personal benefits as it will give me fundamental skills to deal with the actual business reality, which is strongly marked in knowledge management.
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Questo volume di tesi, dal titolo “Sviluppo di una piattaforma per fornire contenuti formativi sfruttando la gamification: un caso di studio aziendale”, tratta argomenti quali e-learning e game-based learning e come/quando questi possono essere applicati, presentando inoltre un esempio di prototipo di applicazione web che può fungere a questo scopo. Nello specifico, il primo capitolo si compone di tre sezioni principali: la prima introduce il concetto di e-learning e le molteplici declinazioni ad esso applicabili, oltre a presentare qualche cenno di carattere storico per individuare questo fenomeno nel tempo; la seconda tratta i campi d’applicazione e le tipologie di didattica inscrivibili nel termine “Game-based learning”. Nella terza sezione, “builder per esperienze gamificate”, infine, vengono presentate e analizzate due applicazioni web che possono concorrere alla creazione di un’esperienza di formazione gamificata in ambito scolastico e/o lavorativo. Il secondo e il terzo capitolo, rispettivamente con titoli “Tecnologie” e “Applicazione web: BKM – Learning Game”, sono fortemente correlati: vengono infatti presentate le tecnologie (nello specifico HTML, CSS, Javascript, NodeJs, VueJs e JSON) utilizzate per la creazione del progetto di tesi, poi viene descritto l’applicativo web risultante nel suo complesso. Il progetto è stato implementato durante il tirocinio in preparazione della prova finale, presso l’azienda Bookmark s.r.l.
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L'estrazione automatica degli eventi biomedici dalla letteratura scientifica ha catturato un forte interesse nel corso degli ultimi anni, dimostrandosi in grado di riconoscere interazioni complesse e semanticamente ricche espresse all'interno del testo. Purtroppo però, esistono davvero pochi lavori focalizzati sull'apprendimento di embedding o di metriche di similarità per i grafi evento. Questa lacuna lascia le relazioni biologiche scollegate, impedendo l'applicazione di tecniche di machine learning che potrebbero dare un importante contributo al progresso scientifico. Approfittando dei vantaggi delle recenti soluzioni di deep graph kernel e dei language model preaddestrati, proponiamo Deep Divergence Event Graph Kernels (DDEGK), un metodo non supervisionato e induttivo in grado di mappare gli eventi all'interno di uno spazio vettoriale, preservando le loro similarità semantiche e strutturali. Diversamente da molti altri sistemi, DDEGK lavora a livello di grafo e non richiede nè etichette e feature specifiche per un determinato task, nè corrispondenze note tra i nodi. A questo scopo, la nostra soluzione mette a confronto gli eventi con un piccolo gruppo di eventi prototipo, addestra delle reti di cross-graph attention per andare a individuare i legami di similarità tra le coppie di nodi (rafforzando l'interpretabilità), e impiega dei modelli basati su transformer per la codifica degli attributi continui. Sono stati fatti ampi esperimenti su dieci dataset biomedici. Mostriamo che le nostre rappresentazioni possono essere utilizzate in modo efficace in task quali la classificazione di grafi, clustering e visualizzazione e che, allo stesso tempo, sono in grado di semplificare il task di semantic textual similarity. Risultati empirici dimostrano che DDEGK supera significativamente gli altri modelli che attualmente detengono lo stato dell'arte.
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The availability of a huge amount of source code from code archives and open-source projects opens up the possibility to merge machine learning, programming languages, and software engineering research fields. This area is often referred to as Big Code where programming languages are treated instead of natural languages while different features and patterns of code can be exploited to perform many useful tasks and build supportive tools. Among all the possible applications which can be developed within the area of Big Code, the work presented in this research thesis mainly focuses on two particular tasks: the Programming Language Identification (PLI) and the Software Defect Prediction (SDP) for source codes. Programming language identification is commonly needed in program comprehension and it is usually performed directly by developers. However, when it comes at big scales, such as in widely used archives (GitHub, Software Heritage), automation of this task is desirable. To accomplish this aim, the problem is analyzed from different points of view (text and image-based learning approaches) and different models are created paying particular attention to their scalability. Software defect prediction is a fundamental step in software development for improving quality and assuring the reliability of software products. In the past, defects were searched by manual inspection or using automatic static and dynamic analyzers. Now, the automation of this task can be tackled using learning approaches that can speed up and improve related procedures. Here, two models have been built and analyzed to detect some of the commonest bugs and errors at different code granularity levels (file and method levels). Exploited data and models’ architectures are analyzed and described in detail. Quantitative and qualitative results are reported for both PLI and SDP tasks while differences and similarities concerning other related works are discussed.
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In this work, a prospective study conducted at the IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna is presented. The aim was to investigate the brain functional connectivity of a cohort of patients (N=23) suffering from persistent olfactory dysfunction after SARS-CoV-2 infection (Post-COVID-19 syndrome), as compared to a matching group of healthy controls (N=26). In particular, starting from individual resting state functional-MRI data, different analytical approaches were adopted in order to find potential alterations in the connectivity patterns of patients’ brains. Analyses were conducted both at a whole-brain level and with a special focus on brain regions involved in the processing of olfactory stimuli (Olfactory Network). Statistical correlations between functional connectivity alterations and the results of olfactory and neuropsychological tests were investigated, to explore the associations with cognitive processes. The three approaches implemented for the analysis were the seed-based correlation analysis, the group-level Independent Component analysis and a graph-theoretical analysis of brain connectivity. Due to the relative novelty of such approaches, many implementation details and methodologies are not standardized yet and represent active research fields. Seed-based and group-ICA analyses’ results showed no statistically significant differences between groups, while relevant alterations emerged from those of the graph-based analysis. In particular, patients’ olfactory sub-graph appeared to have a less pronounced modular structure compared to the control group; locally, a hyper-connectivity of the right thalamus was observed in patients, with significant involvement of the right insula and hippocampus. Results of an exploratory correlation analysis showed a positive correlation between the graphs global modularity and the scores obtained in olfactory tests and negative correlations between the thalamus hyper-connectivity and memory tests scores.
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Semisupervised learning is a machine learning approach that is able to employ both labeled and unlabeled samples in the training process. In this paper, we propose a semisupervised data classification model based on a combined random-preferential walk of particles in a network (graph) constructed from the input dataset. The particles of the same class cooperate among themselves, while the particles of different classes compete with each other to propagate class labels to the whole network. A rigorous model definition is provided via a nonlinear stochastic dynamical system and a mathematical analysis of its behavior is carried out. A numerical validation presented in this paper confirms the theoretical predictions. An interesting feature brought by the competitive-cooperative mechanism is that the proposed model can achieve good classification rates while exhibiting low computational complexity order in comparison to other network-based semisupervised algorithms. Computer simulations conducted on synthetic and real-world datasets reveal the effectiveness of the model.
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Electroencephalographic (EEG) signals of the human brains represent electrical activities for a number of channels recorded over a the scalp. The main purpose of this thesis is to investigate the interactions and causality of different parts of a brain using EEG signals recorded during a performance subjects of verbal fluency tasks. Subjects who have Parkinson's Disease (PD) have difficulties with mental tasks, such as switching between one behavior task and another. The behavior tasks include phonemic fluency, semantic fluency, category semantic fluency and reading fluency. This method uses verbal generation skills, activating different Broca's areas of the Brodmann's areas (BA44 and BA45). Advanced signal processing techniques are used in order to determine the activated frequency bands in the granger causality for verbal fluency tasks. The graph learning technique for channel strength is used to characterize the complex graph of Granger causality. Also, the support vector machine (SVM) method is used for training a classifier between two subjects with PD and two healthy controls. Neural data from the study was recorded at the Colorado Neurological Institute (CNI). The study reveals significant difference between PD subjects and healthy controls in terms of brain connectivities in the Broca's Area BA44 and BA45 corresponding to EEG electrodes. The results in this thesis also demonstrate the possibility to classify based on the flow of information and causality in the brain of verbal fluency tasks. These methods have the potential to be applied in the future to identify pathological information flow and causality of neurological diseases.