Publicaciones en Congresos, Conferencias y Jornadas

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    Sistema recomendador como soporte en el desarrollo de Objetos de Aprendizaje
    (XXVI Congreso Internacional de Tecnología Educativa - EDUTEC, 2023-11) Bertossi, Valeria; Gutiérrez, Milagros; Romero, Lucila
    Una tecnología que puede responder a las demandas de recursos educativos en los nuevos escenarios académicos –presencialidad, virtualidad, hibridación– son los objetos de aprendizaje (OA). Pero la planta docente en carreras de Ingeniería, conformada mayormente por ingenieros que trabajan de profesores, si bien es idónea en lo disciplinar cuenta con poca o nula formación didáctica, entrando en contradicción con la dimensión pedagógica que entraña la construcción de OA. Una solución a esta problemática la aportan los sistemas recomendadores (SR). Éstos pueden embeber el conocimiento experto sobre diseño instruccional y estrategias didácticas en un conjunto de reglas lógicas computables dentro de una arquitectura de recomendación, brindando soporte a docentes inexpertos en esas áreas a la hora de desarrollar sus propios materiales educativos digitales. En este trabajo, se presenta una arquitectura de un SR basado en conocimiento que asista a docentes durante dicha tarea.
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    Una Arquitectura de sistema recomendador para el desarrollo de Objetos de Aprendizaje para ingenierías bajo el enfoque por competencias
    (XXVI Congreso Internacional de Tecnología Educativa - EDUTEC, 2023-11) Bertossi, Valeria; Romero, Lucila; Gutiérrez, Milagros
    Los objetos de aprendizaje son materiales educativos digitales que se adaptan a las diferentes configuraciones académicas de la actualidad –presencialidad, virtualidad, presencialidad remota, bimodalidad, hibridación. Además, son adecuados para contextos educativos que adhieren al enfoque de enseñanza por competencias y centrada en el estudiante. Pero su construcción entraña conocimiento y habilidades en diseño instruccional tecnológico, competencia que no es sencillo encontrar en docentes de carreras de Ingeniería, ya que la mayoría son ingenieros con poca o nula formación en didáctica universitaria. Una alternativa de solución a este problema podrían aportarla los sistemas recomendadores basados en conocimiento. Consisten en aplicaciones de Inteligencia Artificial capaces de encapsular en un conjunto de reglas lógicas computables el conocimiento experto de un dominio, en este caso, el del diseño instruccional de objetos de aprendizaje. En esta comunicación presentamos una arquitectura de un sistema recomendador basado en conocimiento destinado a asistir a docentes mientras desarrollan sus propios objetos de aprendizaje.
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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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    Sistema recomendador para desarrollar Objetos de Aprendizaje para ingenierías bajo el enfoque por competencias : análisis y diseño
    (X CONAIISI, 2022-11) Bertossi, Valeria; Romero, Lucila; Gutiérrez, Milagros
    En el marco de la formación por competencias en carreras de Ingeniería, las estrategias de enseñanza pueden echar mano de los objetos de aprendizaje como recursos útiles para fomentar el aprendizaje autónomo y adaptar la enseñanza a los tiempos y estilos singulares de aprendizaje de la diversidad de alumnos. Debido a que la elaboración de este tipo de materiales demanda conocimiento técnico y pedagógico, se propone asistir a los docentes en dicha tarea a través de técnicas de Inteligencia Artificial. En tal sentido, en este trabajo se presentan los resultados de las actividades de análisis y diseño de una arquitectura de Sistema Recomendador que dé soporte en el desarrollo de objetos de aprendizaje.
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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.