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An Artificial Intelligence Approach to Modeling in Social Science.
(Journal of Health and Environmental Research., 2021) Vázquez , Juan Carlos; Castillo, Julio; Constable, Leticia; Cárdenas, Marina; Vázquez, Juan Carlos Guillermo
Computer Science has contributed to social sciences since decades ago: connecting people that build virtual communities where the interactions can be investigated, developing tools for statistically analytics, designing models that allow the analysis and simulation of the most diverse types, among many others. In this article, we describe an artificial neural network to model a theoretical framework for risk, housing, and health problematic, called DRVS (Diagnostic methodology for risk determination of urban housing for health), which uses a holistic approach for community and environmental health. The methodology also exposes digital clinic history for families and communities, developed to support the acquisition of necessary data. This software has advantages for the transference and application of the DRVS in different locations since it constitutes an expert system for the determination of local social indexes and supports the quantitative validation process for the underlying social theory. On the other hand, as many artificial intelligence techniques, it has constraints: unlike explicit logic inferences, artificial neural networks work as «black boxes», not explaining how they got the result; they have a strong dependency of the representativeness of training data and introducing new knowledge that may improve their results and performance is difficult (new data, addition or remotion of determining factors for the underlying social model, weighting factors, etc.). This article also shows some techniques and ideas on how to deal with the identified constraints.
An Artificial Intelligence Approach to Modeling in Social Science.
(Journal of Health and Environmental Research., 2021) Vázquez , Juan Carlos; Castillo, Julio; Constable, Leticia; Cárdenas, Marina; Vázquez , Juan Carlos Guillermo
Computer Science has contributed to social sciences since decades ago: connecting people that build virtual communities where the interactions can be investigated, developing tools for statistically analytics, designing models that allow the analysis and simulation of the most diverse types, among many others. In this article, we describe an artificial neural network to model a theoretical framework for risk, housing, and health problematic, called DRVS (Diagnostic methodology for risk determination of urban housing for health), which uses a holistic approach for community and environmental health. The methodology also exposes digital clinic history for families and communities, developed to support the acquisition of necessary data. This software has advantages for the transference and application of the DRVS in different locations since it constitutes an expert system for the determination of local social indexes and supports the quantitative validation process for the underlying social theory. On the other hand, as many artificial intelligence techniques, it has constraints: unlike explicit logic inferences, artificial neural networks work as «black boxes», not explaining how they got the result; they have a strong dependency of the representativeness of training data and introducing new knowledge that may improve their results and performance is difficult (new data, addition or remotion of determining factors for the underlying social model, weighting factors, etc.). This article also shows some techniques and ideas on how to deal with the identified constraints
Análisis de los recursos de visualización de datos usando en un marco de trabajo de inteligencia de negocios aplicados en la educación superior.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2020) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás
El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de los recursos de visualización de datos, que son elegidos en las instituciones de educación superior, cuando implementan un proceso de inteligencia de negocios con la finalidad de fortalecer el proceso de toma de decisiones. Para ello se analizaron trabajos publicados en esta temática que corresponden a los tres últimos años (2018-2020). Se seleccionaron diversas dimensiones de análisis como son: la elección de la herramienta de inteligencia de negocios, recursos de visualización usados y grado de participación de los usuarios finales en la selección de los mismos. Del análisis realizado se desprende como aporte una guía que facilita la identificación de dimensiones a tener en cuenta en la elección de los recursos de visualización de datos en un proyecto de inteligencia de negocios aplicado en el contexto de la educación superior.
Analítica de aprendizaje aplicada al contexto de la enseñanza superior mediante la definición de métricas para la valoración de rendimiento académico.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2020) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás; Chávez, Marcelo
Este trabajo expone una experiencia analítica mediante el establecimiento de una serie de métricas que permitirá monitorear aspectos relacionados con el proceso aprendizaje de los estudiantes de la cátedra Paradigmas de Programación de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba. Esta definición de variables y métricas facilitará su medición y análisis mediante la construcción de un sistema de soporte de decisión que favorecerá el proceso de toma de decisiones en el ámbito de la enseñanza superior. La propuesta de variables y métricas presentada se organiza en tres categorías: Pedagogía, Tecnología y Contexto.
Aportes para la Enseñanzas de Teoría de Autómatas y Lenguajes Fromales.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2017) Vázquez, Juan Carlos; Constable, Leticia
La teoría de autómatas y lenguajes formales conforma la base conceptual de numerosas áreas de la Informática. Su contenido resulta abstracto por su fuerte sabor matemático, lo que dificulta la comprensión de los estudian tes de ingeniería en los primeros años. Como productos del proyecto “Detección de erro res sintácticos bajo el algoritmo de Earley” se han desarrollado explicaciones detalladas, módulos de software y ejemplos de aplica ción, que pueden ser de utilidad como ele mentos didácticos para la enseñanza de estos temas y para la práctica efectiva de la teoría en laboratorio. Además, se han desarrollado seminarios de actualización para docentes y una propuesta de cambio en la teoría de au tómatas con el objetivo de acercar la teoría a la práctica real.
Definición y evaluación de un Autómata Finito Determinista Bidireccional con memoria Lifo/Fifo.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2015) Giró , Juan; Vázquez , Juan Carlos; Meloni, Brenda; Constable, Leticia; Meloni, Brenda; Vázquez , Juan Carlos
Se toma como base un Autómata Finito Determinista Bidireccional (AFDB), al que se lo dota de una memoria dual de tipo Lifo/Fifo donde la condición de acceso a la memoria está asociada a cada estado. Es decir que hay estados cuyo acceso es Lifo y otros que es Fifo. Al nuevo autómata se lo denomina AFDB-LF.
Detección de errores sintácticos bajo el algoritmo de Earley.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2015) Vázquez , Juan Carlos; Constable, Leticia; Meloni, Brenda; Jornet , Wilfredo; Arcidiácono , Marcelo; Parisi , Germán
Desde la década de 1950, se han definido y desarrollado gran cantidad de lenguajes de programación y sus respectivos compiladores y se han ido diseñado y estudiado numerosas técnicas de análisis sintáctico. Muchas de ellas fueron en su momento desestimadas por problemas de desempeño: con las máquinas disponibles tardaban demasiado en hacer su tarea como para ser utilizadas en forma práctica. Sin embargo, las mejoras en la potencia computacional de los equipos de computación y sucesivas revisiones de los algoritmos involucrados a través de los años, que mejoraron su complejidad en algunos casos, hacen necesaria una revisión de esas técnicas dejadas de lado. Con ese fin, se ha lanzado un proyecto para revisar en particular el algoritmo de análisis sintáctico desarrollado por Jay Earley a principios de 1970 y determinar su aplicabilidad efectiva en el desarrollo de un compilador propio, sobre todo en lo referido a la especificidad con que pueden ser detectados e informados los errores (tipo de error y lugar de aparición).
Enfoque de análisis y recolección de datos basado en analíticas de aprendizaje como recurso para el fortalecimiento en el proceso de toma de decisiones en el contexto de la enseñanza superior.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2019) Corso , Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás; Mallo Britos, Anabel; Ribero Turus, Gonzalo
El objetivo de proyecto de investigación es el diseño de una metodología que integrará recursos delineados en el paradigma analítico y la inteligencia de negocios. En esta primera etapa de ejecución del proyecto, se diseñó un enfoque de análisis y recolección de datos basados en el uso de analíticas de aprendizaje que formará parte de la metodología a proponer. El desarrollo de este proyecto de investigación facilitará el abordaje del rendimiento académico en el contexto de la enseñanza superior, que es una actividad sumamente compleja, por el número significativo de variables que intervienen. En muchas situaciones la posibilidad de tomar decisiones oportunas basadas en hechos o situaciones detectadas no deseables, representa un aspecto crítico en este ámbito justamente por la ausencia de recursos de apoyo que permitan fusionar la información de manera centralizada y consolidada que facilite la interpretación rápida y sencilla el volumen significativo de información disponible. Para validar la metodología a proponer se implementará un sistema de soporte de decisión que permita cubrir las necesidades de información de la cátedra Paradigmas de Programación. Esta pertenece al segundo nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN- Facultad Regional Córdoba
Enfoque para el análisis y visulización de daros del proceso de aprendizaje basado en el Paradigma Analñitico y recursos de la Inteligencia de Negocios.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2017) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás; Mallo Britos, Anabel
Gracias al uso de las tecnologías en los contextos de aprendizaje, es posible la generación de datos significativos, que pueden ser aprovechados para ser analizados y fortalecer el proceso de toma de decisiones. Aunque por el volumen de estos, el proceso de extraer conclusiones en este ámbito resulta una tarea compleja para los profesores. El objetivo de este trabajo es exponer un enfoque para el análisis y visualización de datos, basado en los recursos del paradigma analítico, como la analítica de aprendizaje y la analítica académica. Para validar el enfoque propuesto, se desarrollará un cuadro de mando integral que permitirá realizar un análisis de datos exploratorios en interacción con la información proporcionada por un sistema de gestión de aprendizaje. El cuadro de mando integral favorecerá el proceso de análisis de datos, facilitando la generación de nuevo conocimiento sobre el proceso de enseñanza y aprendizaje en el contexto de la enseñanza superior. Este será implementado en la cátedra Paradigmas de Programación perteneciente al segundo nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información en la Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba.
Enfoque para la evaluación del progreso académico de estudiantes en la enseñanza mediada por el uso de entornos virtuales. Una aproximación para el desarrollo de un sistema que apoye el proceso de toma de decisiones.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2017) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Chávez , Juan Marcelo
El objetivo de este trabajo es proponer un enfoque para la evaluación del rendimiento académico de los estudiantes en el contexto de enseñanza que considera como complemento la utilización de entornos virtuales de aprendizaje. Se realizó una revisión de diferentes modelos existentes utilizados para evaluar la calidad de la educación mediada por las tecnologías de información y comunicación. Estos consideran diferentes aspectos o dimensiones para el proceso de evaluación, que en algunos modelos se replican y en otros tienen diferentes implicancias. El aporte de este trabajo es definir un enfoque de evaluación del proceso educativo que integre dimensiones propuestas en diferentes modelos ya existentes. El mismo será aplicado en el ámbito de la cátedra Paradigmas de Programación, perteneciente al segundo nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información en la U.T.N. Facultad Regional Córdoba. El establecimiento de este enfoque de evaluación permite la definición de dimensiones y métricas para evaluación del rendimiento académico de la cátedra bajo estudio y facilitó una aproximación acerca de la arquitectura de un sistema capaz de brindar soporte a los profesores para fortalecer y agilizar las decisiones en este ámbito
Enseñanzas de la Implementación de un Analizador Léxico.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2015) Vázquez , Juan Carlos; Constable, Leticia; Jornet, Wilfredo; Meloni, Brenda
Errores sintácticos bajo el algoritmo de Earley - Este proyecto intenta determinar la especificidad en el reporte de errores sintácticos, que puede lograrse usando el algoritmo general de análisis sintáctico de Earley. - Para ello es necesario utilizar lenguajes de programación para construir ejemplos de código a compilar. - Con ese fin, se han especificado dos lenguajes sencillos: lenguaje RAM y mini-procedural en español. - Es necesario además, desarrollar analizadores léxicos y sintácticos para nuestras pruebas
Enseñanzas de la Implementación de un Analizador Sintáctico por Descenso Recursivo.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2016) Vázquez , Juan Carlos; Constable, Leticia; Jornet, Wilfredo; Carballo, Nicolás
PID: Detección de errores sintácticos bajo el algoritmo de Earley ▪ Intenta establecer la posibilidad efectiva del uso del algoritmo de análisis sintáctico propuesto en 1968 por Jay Earley, en el sentido de poder señalar los errores en un programa, con la suficiente especificidad (ubicación y tipo) como para que resulte útil a su corrección. ▪ Desarrollar herramientas didácticas para la enseñanza de la Sintaxis y Semántica de Lenguajes para Ingeniería en Sistemas de Información.
Enseñanzas de la Implementación de un Analizador Sintáctico por Descenso Recursos.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2016) Vázquez, Juan Carlos; Constable, Leticia; Jornet, Wilfredo; Meloni, Brenda; Carballo, Nicolás
La comprensión de temas abstractos de la teoría de lenguajes, algoritmos y máquinas abstractas, es difícil para alumnos de los primeros cursos de las carreras de Ingeniería. El estudiante suele no tener aún el manejo fluido de programación para pasar a código los conceptos aprendidos. Se continúa en este artículo la saga iniciada con un trabajo anterior sobre Analizadores Léxicos que, en el proyecto de I+D en el que se intenta determinar cómo informar adecuadamente errores al usar un algoritmo de análisis sintáctico general (Earley), muestra las vicisitudes de la tarea de traspasar a código la teoría con fidelidad y rigurosamente. En esta oportunidad, se comparte una serie de experiencias dejadas durante la construcción de un analizador sintáctico por descenso recursivo, usado en el proyecto y pensado como herramienta de enseñanza.
Evaluación de un Autómata Finito Determinista Bidireccional con memoria Lifo/Fifo.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2017) Giró , Juan; Vázquez , Juan Carlos; Meloni, Brenda; Constable, Leticia; Vázquez , Juan Carlos
Con el objetivo de explorar el desempeño de máquinas abstractas, de capacidad inferior a la Máquina de Turing y mayor a la del Autómata Finito, se abordaron sucesivas tareas: reconocer y estudiar las principales máquinas disponibles, proponer una máquina específica a ser considerada, definir e implementar un simulador que posibilite el estudio de su comportamiento, seleccionar casos de estudio y analizar sus resultados. En el documento que se presenta se centra la atención en la definición del nuevo autómata y en los resultados obtenidos con un caso de estudio. Las pruebas se orientaron a evaluar la complejidad temporal y la sensibilidad de este indicador a variantes en las cadenas de datos. También inspiraron otras máqui nas a ser estudiadas y confirmaron el enorme valor técnico y pedagógico de los procesos de simulación.
Evaluación del desempeño de un Autómata Finito Determinista Bidireccional con memoria Lifo/Fifo.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2017) Giró , Juan; Vázquez , Juan Carlos; Meloni, Brenda; Constable, Leticia; Vázquez , Juan Carlos
En el campo de las máquinas abstractas hay una franja muy interesante que normalmente recibe poca atención, que está integrada por aquellas de capacidad inferior a la Máquina de Turing y mayor a la del Autómata Finito. Las evidencias mostraron que estas máquinas disponen de una gran potencialidad y pueden tener desempeños muy interesantes ante problemas específicos, lo que llevó a tratarlas como objetos de estudio en este trabajo. Con este fin se reconocieron y evaluaron las principales máquinas disponibles, se propuso una nueva máquina con memoria Lifo/Fifo, se seleccionó un caso de estudio y se analizaron los resultados obtenidos mediante el uso de un simulador implementado a tal fin. Las pruebas se orientaron a evaluar la complejidad temporal y la sensibilidad de este indicador ante variantes en las cadenas de datos, contrastando los resultados con los obtenidos con dos Máquinas de Turing. El trabajo ofreció la oportunidad de reconocer otras máquinas a ser estudiadas en el futuro y también confirmaron el enorme valor técnico y pedagógico de los procesos de simulación.
GA²LA: Grupo de Aprendizaje Automático, Lenguaje y Autómatas.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2018) Vázquez, Juan Carlos; Castillo, Julio; Constable, Leticia; Cárdenas, Marina
Durante más de catorce años de desarrollo de proyectos de investigación en las áreas de autómatas, lenguajes y redes neuronales artificiales, entre otras muchas temáticas afines, se ha conformado una masa crítica de recursos humanos capacitados, dotados de los conocimientos, experiencia y trayectoria para generar un consistente equipo de trabajo. La necesidad de conformar un ámbito más estructurado, concentrado y formal donde se establezca la discusión científica, académica y práctica de los distintos temas involucrados, de las líneas de acción a emprender a futuro, de las formas de financiamiento a utilizar y del modo trabajo que promueva la sinergia de equipo, guían la propuesta de conformación de un Grupo UTN de I+D en temáticas afines a los proyectos ya realizados y en marcha de estos investigadores. El “Grupo de Estudio, Investigación, Desarrollo y Transferencia en Aprendizaje Automático, Lenguajes y Autómatas” (GA2LA) es presentado aquí con sus antecedentes, expectativas y líneas de investigación.
GAALA: Grupo de Aprendizaje Automático, Lenguajes y Autómatas.
(Universidad Tecnológica Nacional., 2017) Vázquez , Juan Carlos; Catillo, Julio; Constable, Leticia; Cárdenas, Marina
Durante más de catorce años de desarrollo de proyectos de investigación en las áreas de autómatas, lenguajes y redes neuronales artificiales, entre otras muchas temáticas afines, se ha conformado una masa crítica de recursos humanos capacitados, dotados de los conocimientos, experiencia y trayectoria para generar un consistente equipo de trabajo. La necesidad de conformar un ámbito más estructurado, concentrado y formal donde se establezca la discusión científica, académica y práctica de los distintos temas involucrados, de las líneas de acción a emprender a futuro, de las formas de financiamiento a utilizar y del modo trabajo que promueva la sinergia de equipo, guían la propuesta de conformación de un Grupo UTN de I+D en temáticas afines a los proyectos ya realizados y en marcha de estos investigadores. El “Grupo de Estudio, Investigación, Desarrollo y Transferencia en Aprendizaje Automático, Lenguajes y Autómatas” (GA2LA) es presentado aquí con sus antecedentes, expectativas y líneas de investigación.
Integración de recursos del paradigma analítico y de la inteligencia de negocios como estrategia para el fortalecimiento del proceso de toma de decisiones en un contexto educativo.
(RedUNCI., 2019) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás; Cragnolini, Agustina; Mallo Britos, Anabel
El desarrollo de las tecnologías de información y comunicación han facilitado el uso de herramientas tecnológicas en numerosos ámbitos. Esto ha propiciado la generación de información en volúmenes significativos, que dificulta la posibilidad de extraer decisiones basadas en situaciones detectadas como no deseables. Es por eso que las organizaciones necesitan la integración de herramientas tecnológicas adecuadas para poder adaptarse a las exigencias del medio y detectar de manera más ágil las posibilidades de mejora. Por lo tanto este proyecto pretende el desarrollo de una metodología para el diseño de un sistema de soporte decisión que será aplicado en un contexto educativo.
Metodología para el desarrollo de un sistema de soporte de decisión basado en el paradigma analítico aplicado en el contexto de la enseñanza superior. C
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2017) Corso, Cynthia; Constable, Leticia; Colacioppo, Nicolás; Mallo Britos, Anabel
El abordaje del rendimiento académico en el contexto de la enseñanza superior es una actividad sumamente compleja, ya que en este proceso intervienen un número significativo de variables. En muchas situaciones la posibilidad de tomar decisiones oportunas basadas en hechos o situaciones detectadas no deseables, representa un aspecto crítico en este ámbito justamente por la ausencia de recursos de apoyo que permitan fusionar la información de manera centralizada y consolidada que facilite la interpretación rápida y sencilla el volumen significativo de información disponible. El objetivo de proyecto de investigación es el diseño de una metodología que integrará recursos delineados en el paradigma analítico y de la inteligencia de negocios. Para validar esta metodología se implementará un sistema de soporte de decisión que permita cubrir las necesidades de información de la cátedra Paradigmas de Programación. Esta pertenece al segundo nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN- Facultad Regional Córdoba. En esta instancia se ha logrado identificar la visión general de la estrategia de la cátedra, como así también el diseño de herramientas para el relevamiento de datos relacionados con aspectos académicos y socio-económicos de los estudiantes.
RNA-AP: Redes Neurales Artificiales con Aprendizaje Profundo.
(Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2019) Vázquez , Juan Carlos; Constable, Leticia
Este proyecto se adentrará en las técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) de redes neurales artificiales, que en los últimos años ha producido importantes avances en la Inteligencia Artificial a nivel mundial. El aprendizaje profundo ha tenido alto y positivo impacto en aplicaciones de reconocimiento de imágenes, pero también ha tenido resonantes fracasos debido a que no se entiende con claridad su funcionamiento interno. El proyecto intentará, por un lado obtener el conocimiento necesario para desarrollar software de experimentación y aplicación, y por otro, entender la teoría subyacente, el por qué esta técnica funciona mejor que las anteriores, cuáles son sus bondades y limitaciones, en qué campos es aplicable y en cuáles no, y en lo posible, hacer algún aporte significativo a la teoría.

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