Facultad Regional Córdoba

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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
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    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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    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.
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    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.
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    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
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    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.
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    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
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    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.
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    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.
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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.