Facultad Regional Mendoza

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Author: search.filters.author.Bianchini, GermánStart date: 2020

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    Strategy map design based on the balance scorecard framework for higher education institutions
    (2021-01-01) Salinas, Sergio; Murcia, Enzo; Tagarelli, Sandra; Bianchini, Germán; Caymes Scutari , Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina
    Educational technology enables institutions to enhance their educative process as well as the services they provide to students and society. For this reason, higher education institutions for several years invested resources in technology to develop competitive advantages. However, they can underestimate the complexity of integrating technology in the educative process leading to underutilization of these resources. The COVID-19 pandemic changed many aspects in human life including the configuration of higher education institutions. In this sense, the lockdown implemented in several countries acelerated the process of integrating Education technology (EdTech) in the education process. Nowadays, the new normality in education relies on diverse hardware and software platforms. The consequences of the pandemic pushed institutions to makefast decisions about the use of these platforms in education without plan developed in advanced. This paper presents an strategy map based on the Balanced Scorecard Framework to maximize the benefits of using EdTech in higher education institutions. The results presented in this work aim to enable institutions to maximize the use of their resources, improve their productivity by the means of fusing EdTech and the educative process based on the lessons learnt during the pandemic.
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    Visualización de datos en un tablero de comando aplicado a plataformas de educación a distancia en el nivel Superior
    (2020-01-01) Tagarelli, Sandra; Salinas, Sergio; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela
    En la actualidad, la disposición masiva de datos en todos los campos del conocimiento representa un desafío muy grande para los tomadores de decisiones, tanto estratégicas como operativas. En particular, en muchas instituciones educativas de nivel superior se han desarrollado y aplicado plataformas de educación a distancia. Hay distintos paradigmas que se han ido aplicando para posibilitar esta relación distinta entre alumno y docente. Se requiere evaluar con indicadores definidos y bien diseñados en un tablero de comando. Un Tablero de comando, en este contexto del proceso de enseñanza- aprendizaje, captura y visualiza el seguimiento de las actividades de enseñanza, a través de indicadores, con el objetivo de conocer, reflexionar y tomar decisiones. Permite a los usuarios definir objetivos y analizar en qué medida los valores obtenidos de estos indicadores se acercan a los objetivos prefijados de rendimiento en esta nueva forma de interacción alumno-docente.(Dashboard). En este contexto, adquiere particular relevancia cómo se muestran los datos, es decir cuál es la mejor representación para los datos posible. Es claro que una representación visual de datos no apropiada puede obstaculizar su interpretación e inducir a errores. Por ello, en ocasiones es necesario recurrir a los conceptos que se extraen de las ciencias cognitivas sobre percepción humana. Encontrar la mejor representación visual posible de los datos de un tablero de comando representa un desafío, y requiere un abordaje complementario entre los conceptos de percepción además de conocimientos de diseño visual.
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    Diseño de un sistema de medición de desempeño para Moodle en Educación Superior
    (2020-01-01) Salinas, Sergio; Bianchini, Germán; Tagarelli, Sandra; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela
    Las universidades locales requieren de un sistema de medición de desempeño para el Sistema de Gestión de Aprendizaje (SGA) denominado Moodle. Para implementar Moodle las universidades invierten recursos físicos, tecnológicos y tiempo. Este proceso de implementación requiere de un plan estratégico que defina un conjunto de acciones a ejecutar con sus respectivos objetivos a alcanzar. Para evaluar la eficiencia de la ejecución de un plan estratégico se necesita de un sistema de medición de desempeño. El principal componente de este sistema es un conjunto limitado de indicadores que sintetizan los efectos de las acciones del plan estratégico. El número de indicadores es limitado para facilitar su uso y reducir la complejidad de análisis por parte de los directivos de la institución. Existen distintas metodologías para diseñar un sistema de medición de desempeño. Sin embargo, estas metodologías sólo proveen lineamientos generales a tener en cuenta a la hora del diseño. El problema que aborda este trabajo es la identificación de los indicadores apropiados para medir el desempeño de Moodle en una universidad local.
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    Uso de la tecnología Blockchain Federal (BFA) para dejar pistas de auditoría y trazabilidad a sentencias y acordadas de la Suprema Corte de la provincia de Mendoza
    (2020-01-01) Rotella, Carina; Ontiveros, Patricia; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Tagarelli, Sandra; Salinas, Sergio; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela
    El conocimiento y uso de las tecnologías innovadoras es fundamental para la formación de docentes y alumnos de grado e Investigadores Científicos en las áreas de Informática y Ciencias de la Computación. Este proyecto pretende generar ese espacio de enlace y formación entre el interés que despierta trabajar sobre nuevas tecnologías, como Blockchain, y la necesidad de formar investigadores. De esta manera, es posible lograr la permanente actualización, en las nuevas tendencias, ya que se trata de ciencias que evolucionan vertiginosamente Blockchain (o cadena de bloques) es una base de datos compartida que funciona como un libro para el registro de operaciones o transacciones. Es una tecnología disruptiva que merece espacio de estudio en las universidades por los distintos casos de uso que tiene no sólo en el ámbito financiero. Disruptiva porque se trata de una innovación tecnológica que deja obsoleta a la tecnología anterior produciendo una ruptura brusca y en algunas ocasiones causando cambios profundos. Debido a la falta de personal calificado en el tema y la alta demanda, se pretende abordarla en el amplio sentido de estudiarla, entenderla y diversificar su aplicación en distintos ámbitos: académico y profesional. Como así también promover y motivar la innovación tecnológica.
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    Formación de docentes y alumnos de grado como investigadores científicos iniciales en las áreas de Informática y Ciencias de la Computación
    (2020-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Salinas, Sergio; Tagarelli, Sandra; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela
    La capacidad investigativa resulta un elemento clave e imprescindible para hacer frente a los retos con los que los nuevos profesionales se encontrarán en el mundo laboral actual y futuro. Sin embargo, la educación argentina, aunque debiera estar orientada a generar pensamiento, se enfoca quizá más en profesionalizar a los alumnos. Esta es una situación que debe modificarse, y es responsabilidad de los propios docentes/investigadores abrir un nuevo panorama a los ojos de los estudiantes y docentes universitarios en general, de modo tal de ayudarlos a desarrollar sus capacidades de evaluación, crítica e inventiva. El principal obstáculo que se encuentra es que las actividades de investigación se encuentran desvinculadas, en general, de las actividades académicas de grado, y por tanto esta disociación mantiene alejados a los alumnos y a muchos docentes de tareas de enfoque científico. Por tal motivo, en el presente proyecto se busca formalizar y poner en práctica el proceso de transferencia y formación de Investigadores Científicos Iniciales a través de su incorporación en actividades en el marco de tres grandes áreas: Cómputo Paralelo, Analítica de Datos y Gobierno Electrónico.
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    Actividades de investigación científica con docentes y alumnos de grado en Informática y Ciencias de la Computación
    (2020-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, Carina; Tagarelli, Sandra; Salinas, Sergio; Galdámez Bilardi, Mariela; Chirino, Pamela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Suarez, Renzo
    La tarea de investigar es un proceso sistemático, organizado y objetivo, cuyo propósito es responder a un interrogante para así incrementar el conocimiento y la información sobre algo desconocido. La capacidad investigativa resulta un elemento clave e imprescindible para hacer frente a los retos que los nuevos profesionales de las diversas ingenierías encontrarán en el mundo laboral actual y futuro. Sin embargo, es evidente que esta capacidad no se alcanza por el simple hecho de obtener un título universitario. En el presente trabajo se describe cómo se ha buscado formalizar y poner en práctica el proceso de transferencia y formación de Investigadores Científicos Iniciales a través de su incorporación en actividades en el marco de tres grandes áreas: Cómputo Paralelo, Analítica de Datos y Gobierno Electrónico. Dentro del mismo, los estudiantes y docentes participantes lograron planificar, organizar y avanzar en sus desarrollos, a pesar de ser un año particular en virtud de las complicaciones que impuso la pandemia por COVID-19, alcanzando buenos resultados y una activa participación en eventos científicos.
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    Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre
    (2020-01-01) Chirino, Pamela; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola
    En este trabajo se estudian diferentes métodos de inteligencia artificial y su posible paralelización, con el objetivo de aplicarlo en un modelo de predicción de incendios forestales desarrollado en el Laboratorio de Investigación en Computo Paralelo/Distribuido. La finalidad es reducir la incertidumbre presente en las variables de entrada con las que opera el modelo subyacente. Los métodos de inteligencia artificial en los que centraremos nuestro estudio son: redes neuronales y visión computacional. Se estudian teóricamente y las formas de desarrollarlos para luego estudiar las posibilidades de paralelización. Con las redes neuronales, centramos nuestro estudio en el perceptrón por ser una red neuronal simple y fácil de desarrollar en lenguaje C. En cuanto a la visión computacional, nos encontramos analizando la forma correcta de aplicarla en nuestro modelo, trabajando actualmente con redes convolucionales.
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    Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
    (2021-01-01) Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
    La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM. En el mismo se trabaja con paralelismo, por lo tanto se analizará la posible paralelización de estos métodos. Los métodos de inteligencia artificial que se estudiarán son: Redes neuronales y Visión Computacional.
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    Redes neuronales paralelas aplicadas a la visión computacional
    (2021-04-15) Galdámez Bilardi, Mariela; Chirino, Pamela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
    La capacidad de permitir que una computadora reconozca en una imagen los objetos, ambiente y posición en el espacio fue el inicio de la visión computacional, un área dentro de la inteligencia artificial. Al utilizar el modelo de redes neuronales en este campo, se consiguen resultados en diversas ramas de la ciencia. Por ejemplo, diagnóstico de ciertas patologías en imágenes provenientes de ecografías o resonancia magnética; realizar vigilancia, reconocimiento dactilar y ocular como mecanismos de seguridad; entre otras tantas aplicaciones. Pero estructurar una red neuronal no es tarea sencilla, pues para conseguir que funcione y aprenda adecuadamente se requiere de un conjunto de datos de entrada que deberá analizar cierta cantidad de veces hasta producir una salida coherente con los datos ingresados. Esto implica la necesidad de una velocidad de cómputo enorme para que sea capaz de aprender en un período de tiempo razonable. Además, si el tamaño de la red es mucho mayor,los datos de entrada aumentan en cantidad y se complejiza el aprendizaje de la misma, lo que infiere en un aumento considerable de tiempo. Los procesadores actuales no brindan la velocidad suficiente y es aquí donde la programación paralela se presenta como una solución alternativa.
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    Cálculo paralelo para la multiplicación de matrices
    (2021-01-01) Ponce de León, Alejo; Díaz, Karvin; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán
    La utilización de la multiplicación de matrices toma un alto grado de importancia en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico y también actualmente se utiliza mucho en el cálculo de microarrays, en el área de bioinformática. En este proyecto nos enfocamos en el uso de algoritmos para realizar dicha operación a fin de aplicar el concepto de paralelismo y así conseguir mayores velocidades en el proceso de resolución. Además, se evaluarán los métodos de balanceo de carga con el objetivo de comparar eficiencia entre diversos códigos y el incremento de velocidad con la utilización del sistema paralelo (Speedup).