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    Reúso de un modelo de Aprendizaje Profundo para reconocimiento de dígitos manuscritos
    (52º JAIIO / AGRANDA 2023, 2023-09) Pacchiotti, Mauro José; Ballejos, Luciana; Ale, Mariel Alejandra
    Las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) han avanzado significativamente en la solución de diversos problemas, lo que ha llevado a una amplia difusión en su uso y desarrollo. Actualmente existen distintos modelos que han alcanzado un alto nivel de desempeño, lo que plantea la duda de qué hacer cuando nos enfrentamos a un problema para el cual ya existe un modelo muy eficiente. Desde hace tiempo esta situación ha impulsado la investigación y el desarrollo de diferentes técnicas para reutilizar estos modelos, en lugar de emprender el diseño, implementación y entrenamiento de uno nuevo, con todo el esfuerzo que ello conlleva. En este trabajo se presenta un problema de clasificación y se propone la reutilización de una red neuronal convolucional con el objetivo de reconocer números manuscritos. Asimismo, se ha evaluado el desempeño del modelo reutilizado.
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    Modelado de currículos de ingenierías basados en competencias: un mapeo sistemático de la literatura
    (51º JAIIO, 2022-10) Santucci, Viviana A.; Bourlot, Jimena; Ale, Mariel Alejandra; Romero, Lucila
    La aprobación de los Estándares de Segunda Generación para la Acreditación de Carreras de Ingeniería, por parte del Consejo Federal de Decanos de Ingeniería de Argentina, instaura en las universidades la formación por competencias con fuerte impacto en los currículos. Este proceso es de complejidad tal que es conveniente que los interesados sean asistidos con productos de software. En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura para obtener las investigaciones que detallen la aplicación de modelos legibles por máquinas que soporten el desarrollo de estos sistemas. Dicho mapeo revela la necesidad de continuar investigando y construir un modelo formal que satisfaga los requerimientos de sistemas de generación de currículos para la formación por competencias.
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    Deserción de estudiantes en carreras de ingeniería : análisis multivariable utilizando minería de datos educativa
    (X CONAIISI, 2022-11) Vera, Marcela Andrea; Ale, Mariel Alejandra; Ballejos, Luciana
    La alta tasa de deserción estudiantil en las carreras universitarias es una problemática actual en las universidades argentinas y de toda Latinoamérica. El objetivo de este trabajo es analizar mediante algoritmos de minería de datos este fenómeno para obtener conocimiento que permita a las autoridades generar estrategias que disminuyan la cantidad de alumnos que no finalizan sus estudios de grado. En particular, en este trabajo se utilizó la metodología CRISP-DM para guiar las diferentes etapas y se implementaron los modelos KMeans y Perceptron Multicapa, ambos ampliamente utilizados en el contexto de la minería de datos para datos académicos. Finalmente, se encontró una interrelación entre la probabilidad de abandono y la cantidad de materias que el alumno debe recursar, además de generar un modelo predictivo de deserción con una precisión cercana al 90%.
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    Clasificación multinivel de fallos judiciales para una editorial legal
    (X CONAIISI, 2022-11) Pacchiotti, Mauro J.; Gutiérrez, Milagros; Ale, Mariel Alejandra
    En el ámbito legal, los profesionales se encuentran recurrentemente con la necesidad de encontrar fallos relacionados a la temática que está tratando. La editorial jurídica con la que se trabajó ofrece el servicio de búsqueda y recuperación de dichos fallos. Para hacerlo necesita clasificar los mismos de acuerdo con un tesauro propio, consistente de tres niveles, que representan los temas de interés jurídico. La automatización de esta clasificación, a través del uso de técnicas de inteligencia artificial, permitió acelerar los tiempos de disponibilidad de los fallos y por ende el servicio brindado a sus clientes. En este trabajo se presenta la solución que se brindó para clasificar más de 200.000 fallos en múltiples categorías, para lo cual se realizó un trabajo de análisis y depuración del dataset como también selección y entrenamiento de modelos.
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    Desarrollo de competencias a través de Objetos de Aprendizaje: una revisión sistemática de la literatura
    (CISTI 2022, 2022-06) Bourlot, Jimena; Romero, Lucila; Ale, Mariel Alejandra
    Actualmente, las carreras de Ingeniería de Argentina se encuentran inmersas en un proceso de cambio de paradigma hacia la enseñanza que adopte la Formación por Competencias (FPC). Esto presenta un nuevo desafío para el desarrollo asertivo de materiales como actividad complementaria a la planificación de la secuencia didáctica que realiza el docente al plantear un recorrido de aprendizaje. En este trabajo los autores presentan la revisión bibliográfica realizada con respecto al diseño de Objetos de Aprendizaje para la enseñanza en entornos formativos por competencias. Como resultado de la misma, se revela la necesidad de abordar la generación de OA en contextos de FPC, dado que las metodologías relevadas contemplan de manera acotada el enfoque de competencias, o bien no contienen un diseño que garantice la alineación del OA desarrollado con las competencias profesionales.
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    Un modelo conceptual de Objetos de aprendizaje como soporte en su diseño y desarrollo : enfoque basado en competencias
    (CISTI 2022, 2022-06) Bertossi, Valeria; Bourlot, Jimena del Carmen; Gutiérrez, Milagros; Ale, Mariel Alejandra; Romero, Lucila
    El diseño y desarrollo de objetos de aprendizaje para la enseñanza en educación superior, hoy atravesada por el enfoque basado en competencias, requiere conocer su estructura, a la vez que es importante contar con lineamientos pedagógicos que guíen al docente para la obtención de objetos válidos y confiables. En esta tarea, el docente necesita no sólo de una metodología, sino también de herramientas que le brinden una guía en este proceso. En este trabajo se presenta un modelo conceptual de objetos de aprendizaje, basado en ontologías, que da soporte en el diseño y desarrollo de los mismos. Se presenta la estructura que debe tener un objeto de aprendizaje, las restricciones y relaciones entre sus componentes y reglas pedagógicas que sean conveniente seguir para obtener mejores resultados. Dichas reglas son el fundamento de un sistema recomendador que guíe al docente durante el proceso de creación de los objetos de aprendizaje.
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    Modelo ontológico de un patrón de arquitectura de objetos de aprendizaje basados en competencias para carreras de ingeniería
    (VI CONGRESO BIENAL ARGENCON 2022, 2022-09) Bourlot, Jimena del Carmen; Santucci, Viviana Andrea; Ale, Mariel Alejandra; Romero, Lucila
    En el presente trabajo se expone una propuesta para el diseno de Objetos de Aprendizaje (OA), que abarca la perspectiva pedagogica y computacional, que permite componer materiales educativos basados en competencias en carreras de ingeniería de acuerdo con los estandares y lineamientos propuestos por CONFEDI. Desde el punto de vista pedagogico se analiza el enfoque de formacion por competencias próximo a implementarse en las universidades de Argentina. A partir de la perspectiva computacional, se presenta un patron de arquitectura modelado a traves de una ontología, para la produccion de OAs que sigan el enfoque considerado. Como resultado se obtiene un modelo consistente que integra los elementos propuestos, y que ademas es legible por computadora, lo cual permite su automatizacion.
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    An interoperability based on ontologies for learning object repositories
    (2016) Ale, Mariel Alejandra; Gutiérrez, María de los Milagros; Sandobal Verón, Valeria Celeste
    Currently, most of the repositories implement Dublin Core (DC) as metadata standard, allowing the application of Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH: Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting). However, DC is not the most appropriate standard for the description of learning objects, which makes necessary resort to other standards. The Learning Object Metadata (LOM) standard emerges as the most suitable for the description of learning objects. Also, other standards such as Common European Research Information Format (CERIF) Metadata Object Description Schema (MODS) arise among others. This variety of standards makes the interoperability between repositories will become increasingly complex. Most solutions, until now, propose to adopt a metadata standard and include the necessary metadata to be harvested. This paper presents a solution based on ontologies for interoperability between repositories that use different metadata in the description of its objects
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    OntoVC: vocabulario compartido para la interoperabilidad semántica en repositorios de objetos de aprendizajes
    (2017) Ale, Mariel Alejandra; Gutiérrez, María de los Milagros; Sandobal Verón, Valeria Celeste
    At the last decades Learning Objects Repositories have had an explosive growth given the state policies that favored their development in the context of open access. However, this growth was not ordered, resulting in the use of different metadata standards, different policies for filling them, different interpretations, etc. As a consequence, the interoperability between Learning Object Repositories was weakened, mainly at the semantic level. In this article we propose the implementation of a shared vocabulary represented by an ontology, which is validated based on queries made to it.
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    Análisis de interoperatibilidad en repositorios institucionales
    (2017) Ale, Mariel Alejandra; Gutiérrez, María de los Milagros
    El continuo avance en la implementación de repositorios institucionales, la diversidad de los sistemas actuales en relación a los formatos de metadatos y la posibilidad de que se puedan comunicar entre ellos, ha hecho de la interoperabilidad un reto. A esto hay que sumarle que al contar con diversos conceptos y diferentes niveles de interoperabilidad propuestos según diferentes autores resulta compleja la correcta implementación. Ante esta diversidad surgen diferentes áreas en las que se puede trabajar para abordar la interoperabilidad, que van desde la definición de metadatos, la comunicación entre sistemas, entre sistemas y repositorios; como así también iniciativas que buscan soluciones relacionadas con la identificación unívoca de autores y la persistencia de los objetos digitales. Si bien se considera que estas iniciativas dan solución a problemas de interoperabilidad, hay un tema transversal a todas estas: los metadatos. Para que la mayoría de los proyectos que proponen diferentes soluciones a la interoperabilidad, funcionen de manera correcta resulta necesario la definición y entendimiento común de los metadatos. Los esfuerzos por lograr un estándar común siguen siendo un desafío teniendo en cuenta que, de acuerdo al tipo de objeto que se almacene en los repositorios, se eligen unos u otros. Se destacan el estándar Dublin Core para cualquier tipo de objeto digital y el Learning Object Metadata para los objetos digitales específicamente de aprendizaje. En algunos casos resulta engorrosa la cantidad de metadatos a completar, en otros parece incompleto, por lo cual resulta necesario buscar nuevas opciones. El presente trabajo realiza un relevamiento de las iniciativas relacionadas con la interoperabilidad, los estándares de metadatos más utilizados; y se propone una posible solución, de lo que se considera un tema transversal, la definición de metadatos.