Grupo UTN GIESIN (Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería)

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    Aprendizaje basado en problemas en Álgebra y Geometría analítica : ¿ahora continuamos con rúbricas?
    (2018-09-20) Del Valle, Carmen Graciela; Montenegro, Ana María
    El Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería (GIESIN) de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional, desde el año 2010, investiga sobre competencias matemáticas en carreras de ingeniería. Todos sus proyectos estuvieron enmarcados en la línea de Investigación – acción (I-A), ya que no solamente se continuó con el análisis de la problemática, sino que además se propusieron acciones remediales a partir de lo indagado. Como los resultados obtenidos fueron muy alentadores, se continuó avanzando y ahora se plantearon estos interrogantes: ¿Cómo evaluar en el marco de una metodología activa? ¿Qué instrumento será el más adecuado? Dependiendo de cómo se vea la evaluación que se les plantea a los alumnos, se conseguirán determinados resultados de aprendizajes en términos de conocimientos adquiridos, capacidades desarrolladas y habilidades obtenidas. La evaluación determina el qué y cómo se aprende, lo cual introduce un cambio conceptual importante: el paso del enfoque tradicional a una evaluación para el aprendizaje, donde los alumnos sean conscientes de sus logros y sus dificultades, así como responsables de su propio proceso de evaluación. En esta oportunidad se quiere compartir lo desarrollado en Álgebra y Geometría Analítica de Ingeniería Electromecánica, donde desde el año 2014 se trabaja con Aprendizaje Basado en Problemas. Actualmente se están analizando estrategias evaluativas que hagan posible un feedback de calidad, autoevaluación y coevaluación, entre otras.
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    El desarrollo de las competencias y la formación del ingeniero desde álgebra y geometría analítica
    (2019-09-10) Del Valle, Carmen Graciela; Montenegro, Ana María
    En la actualidad, procesos tales como: los avances en la tecnología, el aumento del valor del conocimiento, la movilidad laboral y los nuevos tipos de empleo, generan retos que afectan directamente la formación profesional del Ingeniero. La sociedad actual demanda una enseñanza de la ingeniería que permita formar un profesional que responda a las exigencias del desarrollo contemporáneo. Estos elementos requieren de una nueva organización del curriculum, así como de modelos que se caractericen por ser interactivos, colaborativos y centrados en el estudiante. La universidad debe enseñar y evaluar una serie de competencias que los ingenieros necesitan: resolución de problemas, capacidad de trabajar en equipo, iniciativa emprendedora, competencias comunicativas, liderazgo y creatividad. En esta línea de pensamiento y acción, el Consejo Federal de Decanos de Ingeniería (CONFEDI) de la República Argentina ha establecido, por medio del Libro Rojo, una propuesta de nuevos estándares para la acreditación de carreras. En ella incorpora un modelo de aprendizaje centrado en el estudiante y orientado al desarrollo de competencias genéricas y de egreso, del ingeniero argentino. Por otro lado, el Consejo Superior de la Universidad Tecnológica Nacional mediante la Ordenanza 1549/16, compatibiliza estos aspectos con los diseños curriculares existentes, régimen de correlatividades, aprobación directa y registros del avance de los estudiantes tendientes a mejorar el ingreso, la permanencia, y la graduación. La Facultad Regional Resistencia inició acciones en este sentido, posibilitando que parte de sus docentes realicen la Certificación de Educador Internacional de Ingeniería acreditada Internacionalmente por IGIP (International Society for Engineering Pedagogy). En dicho marco, presentamos este trabajo, que consiste en el diseño didáctico basado en el enfoque de educación por competencias aplicado en 2018 en dos temas de la asignatura Álgebra y Geometría Analítica del primer año de la carrera Ingeniería Electromecánica de dicha Facultad.
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    Rendimiento matemático y autoconcepto : un modelo explicativo
    (2018-10-25) Closas, Antonio Humberto; Arriola, Edgardo Alberto; Amarilla, Mariela Rosana; Jovanovich, Ethel Carina
    El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que permita explicar de qué manera distintas áreas del constructo autoconcepto se relacionan con los resultados matemáticos. La muestra estuvo compuesta por 152 jóvenes, pertenecientes a la FRRe-UTN, con una media de 19.63 años (DE = 1.48). La investigación responde a un diseño explicativo, de estilo descriptivo mediante encuesta, de línea cuantitativa y de corte transversal. Se utilizó el test “Autoconcepto Forma 5”, conformado por 30 preguntas, organizadas en seis (6) ítems para cada una de las cinco (5) áreas consideradas (Académica, Social, Emocional, Familiar y Física). En la etapa empírica, los análisis estadísticos implementados, permitieron conocer ciertas características de las dimensiones de la prueba, los índices de consistencia interna de las diferentes áreas y del instrumento en su conjunto, así como determinar el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales.
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    Prácticas ágiles en la enseñanza de ingeniería en sistemas de información
    (2019-10-25) Sandobal Verón, Valeria Celeste; Maurel, María del Carmen; Cernadas, María Alejandra; Cuenca Pletsch, Liliana Raquel
    Las técnicas ágiles surgen desde el campo del desarrollo de software, pero han sido adoptadas por diferentes áreas puesto que se considera que pueden ser aplicables con las adecuaciones pertinentes. La incorporación de estas técnicas permite el incremento de la motivación y estimamos que mejorará el desempeño académico de los alumnos, haciendo especial hincapié́ en el desarrollo de competencias tales como manejarse de manera efectiva en equipos de trabajo, comunicarse con efectividad, aprender en forma continua y autónoma. El proyecto pretende en una primera etapa, analizar el desempeño de los alumnos y las estrategias que los docentes implementan en asignaturas de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de una reconocida universidad. En la siguiente etapa propone la aplicación de diferentes técnicas ágiles en las estrategias docentes, para finalizar con un análisis comparativo de ambas cohortes e implementar los ajustes que se crean necesarios para la correcta implementación de estas técnicas.
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    La agilidad como una estrategia de enseñanza : una revisión de la literatura
    (2019-11-15) Arias, Marcela; Villegas, César; Ramirez, Karina; Bollati, Verónica Andrea
    En los últimos años, la manera en la cual los estudiantes aprenden ha cambiado significativamente. Una de las principales diferencias entre el modelo educativo tradicional y el modelo educativo actual es el cambio de rol de estudiantes y profesores. Donde, los primeros pasan de ser sujetos pasivos y meros receptores de información, a sujetos activos y emprendedores, mientras que los segundos dejan a un lado su papel protagonista para convertirse en mediadores y facilitadores, cuyo objetivo en este contexto pasa a ser el de enseñar a aprender al estudiante, propiciando que el estudiante adquiera las competencias a través de actividades que, aunque dirigidas o supervisadas por el profesor, son realizadas por el estudiante tanto dentro como fuera del aula. En este sentido, se considera que la educación puede favorecerse de los valores que rigen a la agilidad, en particular del hecho de priorizar a las personas por sobre el proceso. Este trabajo presenta las principales conclusiones obtenidas del análisis del estado del arte de la aplicación de técnicas o prácticas ágiles en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Dicho análisis ha sido realizado siguiendo el proceso de revisión sistemática de la literatura.
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    Educational data mining : an experience in UTN FRRe
    (2018-03-13) La Red Martínez, David Luis; Giovannini, Mirtha; Báez, María Eugenia; Torre, Juliana; Yaccuzzi, Nelson
    This paper proposes the use of Data Warehousing and Data Mining techniques on performance, social, economic, demographic and cultural data from students who took “Algorithms and Data Structures”, which is a subject in the Information Systems Engineering curricula at UTN-FRRe (Resistencia, Chaco, Argentina), to establish generic academic performance profiles.
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    Academic performance profiles : an intelligent predictive model based on data mining
    (2018-12-01) La Red Martínez, David Luis; Giovannini, Mirtha; Karanik, Marcelo
    It is well known that academic achievement is one of the key aspects in the development of educational activities and it strongly determines the chances of success during and after a university career. It is therefore important to try and effectively monitor students’ performance in order to prevent problems from emerging, as well as, to be able to provide academic coaching when the performance is not adequate. The aforementioned problem-anticipation possibility is closely related to the ability to predict the most probable situation based on concrete information. In an academic achievement framework, it is desirable to be able to predict students’ performance considering concrete individual parameters. This work outlines the results obtained by an academicachievement prediction model based on data mining algorithms which uses socioeconomic information as well as, students’ grades. The tests were carried out at National Technological University, Resistencia Regional Faculty (UTN-FRRe), during the AED-Algoritmos y Estructuras de Datos (Algorithms and Data Structures) class throughout the 2013, 2014, 2015 and 2016 terms. The results obtained confirmed adequate behaviour of the model which has been validated for both description and prediction of academic achievement profiles.
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    Predicción del rendimiento académico con minería de datos buscando reducir el bajo rendimiento académico en asignatura de la UTN – FRRe
    (2017-11-02) La Red Martínez, David Luis; Giovannini, Mirtha; Scappini, Reinaldo
    A menudo, las universidades no son capaces de lidiar con la variedad de factores que pueden afectar el rendimiento académico de los estudiantes. Este tipo de situación genera la necesidad de herramientas que determinen patrones de desempeño académico, y permitan establecer perfiles como base para detectar posibles casos de bajo rendimiento de los estudiantes, es decir, detectar los alumnos que necesitan apoyo en sus actividades académicas.
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    Academic performance problems : a predictive data mining-based model
    (2017-04-01) La Red Martínez, David Luis; Giovannini, Mirtha; Báez, María Eugenia; Torre, Juliana; Yaccuzzi, Nelson
    Often times, universities are not able to deal with the variety of factors that may affect the academic performance of students. This kind of situation generates the need for tools that establish academic performance patterns, setting profiles as a basis to detect potential cases of underachieving students who need support in their academic activities. This paper proposes the use of Data Warehousing and Data Mining techniques on performance, social, economic, demographic and cultural data from students who took “Algorithms and Data Structures”, which is a subject in the Information Systems Engineering curricula at UTN-FRRe (Resistencia, Chaco, Argentina) in an attempt to establish generic academic performance profiles. From the descriptive analysis obtained during the 2013 to 2015 period from the subject aforementioned, a predictive model was used. It establishes the possibility of students' academic failure, taking into account the factors earlier mentioned.
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    Descubrimiento de perfiles de rendimiento estudiantil : un modelo de integración de datos académicos y socioeconómicos
    (2016-10-01) La Red Martínez, David Luis; Karanik, Marcelo; Giovannini, Mirtha; Báez, María Eugenia; Torre, Juliana
    Uno de los mayores problemas que enfrentan las universidades en Argentina, y que cada día toma mayor relevancia, es la alta tasa de deserción estudiantil, la cual se ve reflejada en el número de graduados, que en algunos casos no llega a la mitad de estudiantes. Para encontrar una solución a esta problemática se plantea la necesidad de estudiar sus causas, para lo cual se busca encontrar patrones entre las características de los estudiantes, y definir así perfiles que conduzcan al éxito o fracaso académico. Fundado en esto, este trabajo describe un modelo basado en técnicas de Data Mining para determinar los perfiles de rendimiento académico en la asignatura Algoritmos y Estructura de Datos de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe). Empleando los datos de los alumnos que cursaron la antedicha asignatura en el ciclo lectivo 2014, se procuró determinar en qué medida el desigual desempeño de los mismos es influenciado por otras variables de interés tales como los factores económicos, demográficos, sociales y culturales. En función a estas variables y a partir de técnicas de clasificación y determinación de patrones, se crearon perfiles de rendimiento académico con el objetivo principal de utilizar aquellos tendientes alfracaso o deserción como base a la determinación de futuras políticas de gestión académica que podrían implementarsepara reducir dicho fenómeno.