Facultad Regional Mendoza
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Item 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, CarinaEducational 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.Item Sistema para la evaluación de zonas seguras en tiempo real. (resumen)(2019-10-09) Oropel, Nicolás; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaA raíz de la inseguridad con la que vivimos los ciudadanos en la sociedad actual, surge la idea de desarrollar un sistema que dé respuesta en forma práctica a cualquier persona a la hora de elegir un camino para llegar a algún sitio. Quizá no de la forma más rápida, pero sí de la más segura, según la zona y el horario en que desee movilizarse. El proyecto utilizará como base de conocimiento los mapas proporcionados por Google y algunas de sus herramientas como Google Cloud utilizando las extensiones que sean convenientes. Aunque estas no son de uso libre, tenemos una instancia de prueba que nos sirve para testear el funcionamiento y luego migrarlo a herramientas de uso libre de ser necesario. La evaluación se llevará a cabo a través de la recolección de datos estadísticos suministrados por el gobierno sobre los delitos efectuados en un período a establecer, pero principalmente a través del feedback de los usuarios. Al contar con un gran volumen de datos, será imprescindible utilizar algoritmos de procesamiento paralelo para mantener el funcionamiento de la aplicación en un tiempo razonable. El banco de datos será procesado con un algoritmo evolutivo sobre la muestra, que permitirá predecir o anticiparse a un eventual hecho de inseguridad. Una vez recopilada la información, se pretende determinar la ruta más segura de la misma forma. Además, la idea es buscar la precisión horaria ya que en determinados lugares puede variar el riesgo según el momento del día en que se transite. En la aplicación podremos visualizar de forma gráfica en el mapa la clasificación de zonas según un rango de incidentes, utilizando un historial. Se predefinirá una escala de números de incidentes con un color para cada nivel para poder llevar a cabo el gráfico. Para etapas posteriores del desarrollo, se propone incorporar otras funcionalidades tales como botones de pánico, denuncia online de incidentes, notificaciones de advertencia, etc.Item Microlentes gravitacionales y cómputo paralelo/distribuido para la detección de exoplanetas (resumen)(2019-10-09) Hidalgo, Jesús; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, GermánResumen. Un Exoplaneta, también conocido como planeta extrasolar, es un planeta que se encuentra orbitando otras estrellas. Se ha confirmado hasta el momento la existencia de alrededor de 800 exoplanetas, y hay más de 3500 posibles candidatos. Encontrar exoplanetas es una tarea de alta complejidad, ya que los planetas constituyen una fuente de luz extremadamente tenue en comparación con la estrella a la que orbitan. La mayoría de los planetas extrasolares conocidos son gigantes gaseosos, similares a júpiter o hasta más grandes inclusive, orbitando muy cerca de su estrella y con periodos orbitales muy cortos. Sin embargo, se cree que ello es resultado de sesgo de información creado por los métodos actuales de detección, que encuentran más fácilmente a planetas de este tamaño que a planetas rocosos más pequeños, como la Tierra. Aún con todo esto, exoplanetas comparables al nuestro han sido detectados, conforme las capacidades de detección y el tiempo de estudio aumentan. Los métodos de búsqueda pueden ser muy variados dependiendo las condiciones de la estrella a la cual vamos a observar. Entre estos métodos podemos encontrar el método de microlentes gravitacionales, el de tránsito, el de velocidad radial, el de astrometría, el de detección directa visual, etc. El método de microlentes gravitacionales, se basa en un fenómeno predicho por la Teoría General de la Relatividad de Albert Einstein. A saber, cuando la luz pasa por las inmediaciones de un objeto con masa, se desvía hacia dicho objeto. En el caso de los planetas extrasolares, la estrella madre es el cuerpo que actúa como lente al interponerse entre la Tierra y una estrella más lejana. En efecto, si un cuerpo pasa justo por delante de una estrella lejana, en lugar de observarse una disminución en el brillo de ésta, el cuerpo puede actuar como una lente y dirigirlos hacia nuestro planeta, de manera que un telescopio terrestre observaría un ligero aumento en el brillo del astro. Cuando un telescopio recolecta datos, estos son procesados para luego ser analizados por astrónomos para determinar si hubo éxito en la detección de exoplanetas. Para el proceso y posterior análisis de estos datos, se requieren no solo altas capacidades computacionales sino tiempo para el cómputo y análisis. Dado el interés que despierta esta temática y la demanda computacional que manifiesta, en este trabajo estudiantil se propone dar tratamiento a alguno de los métodos de detección de exoplanetas y así contribuir a la automatización en el tratamiento de la información. La propuesta se basa en la hipótesis de que el paradigma del cómputo paralelo/distribuido podría contribuir a dar un tratamiento más veloz y potente al gran volumen de información a procesar. Para ello será necesario tanto obtener datos e imágenes, como analizar la forma de paralelizar el proceso de búsqueda de exoplanetas a través del método seleccionado, y así proponer una nueva técnica computacional.Item Paralelismo en algoritmos de aprendizaje para redes neuronales (resumen)(2019-10-09) Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaEn los últimos años, la Inteligencia Artificial ha ido avanzando y se ha utilizado en diversas áreas. Algunas aplicaciones de esta es el reconocimiento de voz, de imágenes, el análisis de texto, entre otras. Una de las características principales de la Inteligencia Artificial es la capacidad de aprendizaje, de cambiar su comportamiento según la información que se obtiene. Mientras más se haya entrenado el modelo, más probabilidad hay de que se llegue al resultado deseado. El proceso de aprendizaje es complejo y suele llevar bastante tiempo en términos computacionales. En este trabajo, se propone aplicar el paralelismo en los algoritmos de aprendizaje de redes neuronales para hacer a estos más eficientes. Cuando hablamos de un algoritmo eficiente nos referimos a una mejora apreciable en tiempo para la cantidad de recursos que se utilizan, en nuestro caso procesadores. Las neuronas de las redes neuronales, las cuales se encuentran en varias capas, poseen conexiones que van a ir cambiando hasta que el modelo sea el más cercano al óptimo. Es decir, cuando se haya llegado a un nivel de aprendizaje máximo ya que se ha encontrado una “función” donde el error de la solución deseada y la obtenida por el modelo es mínimo. En este proyecto se comenzará buscando la forma de paralelizar uno o varios algoritmos de aprendizaje para redes neuronales de acuerdo a la necesidad. Luego, se analizará si hay mejoras en su eficiencia. El objetivo a futuro de esta investigación es poder aplicar redes neuronales en el modelo paralelo de predicción de incendios utilizado en el laboratorio LICPaDa . En este modelo se trabaja constantemente con la incertidumbre de variables, lo que dificulta una predicción óptima. Al implementar redes neuronales en el modelo, se buscará que este logre una mejor toma de decisiones sobre las variables según qué peso tienen estas en el incendio a predecir.Item 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, MarielaEn 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.Item 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, MarielaLas 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.Item 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, MarielaEl 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.Item 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, MarielaLa 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.Item 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, RenzoLa 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.Item Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre(2020-01-01) Chirino, Pamela; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaEn 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.