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1
Castro, Fausto M., and Pablo E. Jojoa. "Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje Extremo." Información tecnológica 30, no. 4 (August 2019): 227–36. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-07642019000400227.
Full text
2
Tusa, Eduardo, David Lane, and Neil Robertson. "Comparación de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje con aplicaciones en la detección de arrecife de coral." Cumbres 1, no. 1 (June 16, 2015): 36–41. http://dx.doi.org/10.48190/cumbres.v1n1a5.
Full textAbstract:
Este trabajo se enfoca en la comparación de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje para el desarrollo de un detector de coral. Este detector consta de una parte de extracción de vectores característicos, la cual se realiza con filtros Gabor Wavelets; y una parte de clasificación de vectores que usa máquinas de aprendizaje, basado en Redes Neuronales. Se realizó la comparación de la precisión y el tiempo de ejecución de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje, cuyo resultado fue la selección del algoritmo de Árboles de Decisión. Se implementó un banco de filtros Gabor Wavelets utilizando C++ y la librería OpenCV. Se utilizó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba). Nuestro detector de coral posee un tiempo de ejecución de 70ms con 70% de precisión.
3
Wasserman, Edward A. "Humans, animals and computers: Minding machines?" Revista de Psicología 18, no. 2 (January 1, 2009): 25. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0581.2009.17119.
Full textAbstract:
¿Hay máquinas pensantes? En este artículo consulto material histórico, filosófico y empírico, tratando de responder esta intrigante pregunta. Mi discusión histórica y filosófica revisa el pensamiento de cinco famosos franceses (Michele de Montaigne, René Descartes, Salomon de Caus, Julien Offray de La Mettrie y Jacques Vaucanson) y de un famoso americano (William James). Mi revisión de investigaciones empíricas se focaliza en cuatro temas contemporáneos en cognición comparada: aprendizaje asociativo/causal, memoria de corto plazo, discriminación numérica, y metacognición. Concluyo que existen máquinas pensantes, ellas son los humanos y los animales. El acto de pensar, podría ser dicho, media los complejos cambios en el comportamiento que muestran humanos y animales. Sin embargo, computadores y otros dispositivos mecánicos son pálidas réplicas que están construidas con "el material equivocado". Nunca lograrán el estatus de máquinas pensantes.
4
Prieto-Romero, Juan José, and María Ángeles Martín Maraver. "Trabajo cooperativo en el aula de fundamentos de teoría de máquinas y mecanismos." Revista Educación en Ingeniería 12, no. 23 (January 1, 2017): 21. http://dx.doi.org/10.26507/rei.v12n23.710.
Full textAbstract:
El artículo desarrolla una propuesta de innovación docente, en el contexto universitario, con el objetivo de mejorar el nivel de formación de los estudiantes y el rendimiento académico en la asignatura de Fundamentos de Teoría de Máquinas y Mecanismos (F.T.M.M.). Teniendo en cuenta estudios y experiencias que se comparten entre la comunidad educativa, se derivó la necesidad de pasar de la clase magistral a una clase que propiciara el protagonismo del estudiante en relación a su propio aprendizaje. Se decidió implementar en el aula técnicas simples de trabajo cooperativo, porque, de una forma sencilla y sin cambios metodológicos profundos, permitía al docente pasar de un modelo tradicional, centrado en la enseñanza, a un modelo centrado en el aprendizaje. El resultado fue el impulso de la participación activa y autónoma del alumnado y la mejora de sus competencias, su capacitación y su cualificación. En definitiva, las técnicas de trabajo cooperativo se mostraron eficaces en la mejora del rendimiento académico del alumnado.
5
González, Marcos Amaris, Víctor Eduardo Martinez Abaunza, and Pablo Emilio Guillén Rondón. "Medidas de similaridad de información basadas en compresión de datos." Comunicaciones en Estadística 5, no. 2 (February 1, 2013): 169. http://dx.doi.org/10.15332/s2027-3355.2012.0002.04.
Full textAbstract:
En este artÍculo se presenta una fundamentacion teórica de las principales medidas de similaridad basadas en compresión de datos, estas técnicas surgieron en la última década y han presentado gran utilidad en diversos campos de las ciencias, implementación de técnicas de agrupamiento u otras máquinas de aprendizaje pueden hacer una clasificación entre objetos.
6
Ramírez-Jiménez, Diego, and Julián David Quintero-Ospina. "Clasificación de patologías presentes en la columna vertebral mediante técnicas de máquinas de aprendizaje." Ingeniería Solidaria 15, no. 27 (January 10, 2019): 1–23. http://dx.doi.org/10.16925/2357-6014.2019.01.05.
Full textAbstract:
Introducción: el artículo es resultado de la investigación “Estudio de patologías presentes en la columna vertebral empleando técnicas de inteligencia artificial como apoyo a los procesos de diagnóstico”, desarrollada en la Universidad del Valle entre 2016 y 2017. Problema: con frecuencia, los estudios y análisis que a menudo se realizan a las afecciones de salud en seres humanos con frecuencia son invasivos, lo cual conlleva problemas mayores. Objetivo: aportar un método de estudio a partir de los atributos biomecánicos de seres humanos para la detección de patologías que se presentan en la columna vertebral. Metodología: el trabajo se fundamentó en probar tres técnicas de reconocimiento de patrones; Bayes como técnica clásica de reconocimiento; y técnicas inteligentes como las redes neuronales de base radial (rbf), máquinas de soporte vectorial (svm) y redes neuronales probabilísticas (pnn). Resultados: durante el proceso de clasificación de las patologías a tratar, la que mejores resultados aportó fue la técnica de pnn, mientras que las demás presentaron buenos resultados de clasificación para una patología en particular. Conclusión: se comprobó que la aplicación de estas técnicas de estudio aporta características importantes a los procesos de diagnóstico de patologías presentes en la columna vertebral, tales como hernia discal y espondilolistesis. Originalidad: este trabajo se realizó con información de pacientes reales, y presenta técnicas de estudio y resultados importantes sobre el diagnóstico de patologías de columna vertebral. Limitaciones: el estudio de patologías de columna vertebral requiere tener más información sobre los atributos biomecánicos de los seres humanos.
7
Tusa, Eduardo, Alan Reynolds, Neil Robertson, David Lane, Hyxia Villegas, and Antonio Bosnjak. "Comparación de algoritmos de máquinas de aprendizaje para la detección de arrecife de coral." Enfoque UTE 5, no. 3 (September 30, 2014): 45–56. http://dx.doi.org/10.29019/enfoqueute.v5n3.43.
Full textAbstract:
(Recibido: 2014/07/31 - Aceptado: 2014/09/23)El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de un detector de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de coral garantiza la estabilización del AUV en las cercanías del arrecife de coral en el menor tiempo posible, evitando que la desorientación del AUV destruya al arrecife. En este trabajo se usó la investigación de Purser, Bergmann, Lundälv, Ontrup, & Nattkemper (2009), por su precisión. Este detector consta de una parte de extracción de vectores característicos, la cual se realiza con filtros Gabor Wavelets; y una parte de clasificación de vectores que usa máquinas de aprendizaje, basado en Redes Neuronales. Debido al extenso tiempo de ejecución de las Redes Neuronales, se reemplazaron por un algoritmo de clasificación basado en Árboles de Decisión. Se utilizó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba). Se implementó un banco de filtros Gabor Wavelets utilizando C++ y la librería OpenCV. Se realizó la comparación de la precisión y el tiempo de ejecución de 9 algoritmos de máquinas de aprendizaje, cuyo resultado fue la selección del algoritmo de Árboles de Decisión. Nuestro detector de coral posee un tiempo de ejecución de 70ms en comparación con 22s desarrollados por el algoritmo de Purser et al. (2009).
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Millán-Rojas, Edwin Eduardo, Adriana Patricia Gallego-Torres, and Diana Carolina Chico-Vargas. "Simulación de una red Grid con máquinas virtuales para crear un entorno de aprendizaje de la computación de alto desempeño." REVISTA FACULTAD DE INGENIERÍA 25, no. 41 (January 22, 2016): 85. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.4140.
Full textAbstract:
<p>Presenta una metodología de construcción de una plataforma para simular una red Grid con máquinas virtuales, con el objetivo de crear entornos virtuales que contribuyan a los procesos de aprendizaje. El diseño utilizado para el desarrollo está basado en un prototipo que contribuye a generar un entorno de simulación de bajo costo a través de la computación de alto desempeño. Como resultado de la investigación se obtuvo un conjunto de máquinas virtuales que pueden ser desplegadas en cualquier equipo de cómputo para simular un entorno Grid; además, se presenta la forma de la configuración de esta red para ser parte integral de la construcción y ejecución de la plataforma como instrumento válido para la enseñanza de la computación de alto desempeño a un bajo coste de hardware y la simulación de los servicios Grid sobre la plataforma.</p>
9
García-Arteaga, Joel Junior, Jesús Javier Zambrano-Zambrano, Roberth Alcivar-Cevallos, and Walter Daniel Zambrano-Romero. "Predicción del rendimiento de cultivos agrícolas usando aprendizaje automático." Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía 5, no. 2 (October 1, 2020): 144. http://dx.doi.org/10.35381/r.k.v5i2.1013.
Full textAbstract:
Se aborda la predicción del rendimiento de los cultivos a través del aprendizaje automático. Se usaron dos variables predictoras: hectáreas cosechadas, y producción en toneladas. Para el primer caso, el mejor modelo fue una arquitectura de red neuronal densa (DNN), con un MSE de 0.0081, seguido de los Random Forest (RF) con un MSE de 0.0104, árboles de decisión (AD) con 0.0168, y finalmente las máquinas de soporte vectorial (SVM) con 0.0328. Cuando se predijo producción en toneladas, el mejor modelo fue el de los RF con un MSE de 0.0550, seguidos de AD con 0.1418, DNN con 0.1489, y finalmente SVM con 0.3420. El test estadístico de diferencia significativa mostró que no existe tal diferencia entre el rendimiento de los modelos cuando se predice la variable hectáreas cosechadas, pero si para el caso de producción en toneladas, donde la capacidad predictiva de RF fue de 95% aproximadamente.
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Padilla-Ospina, Ana Milena, Javier Enrique Medina-Vásquez, and Javier Humberto Ospina-Holguín. "Métodos de aprendizaje automático en los estudios prospectivos desde un ejemplo de la financiación de la innovación en Colombia." REVISTA DE INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN 11, no. 1 (August 15, 2020): 9–21. http://dx.doi.org/10.19053/20278306.v11.n1.2020.11676.
Full textAbstract:
El propósito de este artículo es hacer una breve introducción a cinco métodos avanzados de predicción de aprendizaje automático, que pueden ser de utilidad para el desarrollo de estudios prospectivos: la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, las máquinas de gradiente potenciado, los bosques aleatorios y las redes neuronales. Además, se explica qué metodología se puede llevar a cabo para asegurar la robustez y validar dichos modelos de predicción. A manera de ejemplo, se presenta cómo el uso de estos métodos permitió identificar las variables financieras más importantes para predecir el desarrollo de actividades de innovación en pymes colombianas. Los resultados del uso de estos métodos pueden permitir la generación de pronósticos al corto y mediano plazo, que sirvan para la realización de estudios prospectivos con métodos más amplios, como la construcción de escenarios, con el propósito de generar propuestas basadas en la evidencia, como hoja de ruta para la planeación y política pública al largo plazo.
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Becerra Alvarez, Johana Gabriela, and Jimy Alexander Cortés Osorio. "Propuesta supervisada de aprendizaje de máquina para la estimación de la edad biológica humana basada en odontología forense." Revista EIA 17, no. 34 (November 9, 2020): 1–19. http://dx.doi.org/10.24050/reia.v17i34.1392.
Full textAbstract:
Código de Procedimiento Penal Colombiano avala el uso apropiado de las piezas dentales para la identificación de individuos, por lo que esta técnica resulta una herramienta de gran importancia en las instituciones que apoyan la administración de justicia. Los métodos clásicos de identificación humana, en especial, los usados para la determinación de la edad biológica de muerte en adultos, han sido desarrollados usando información de poblaciones con características morfológicas, métricas y culturales diferentes a las de Colombia. En consecuencia, se han obtenido tasas de error altas en sus resultados. En esta investigación, se calculó inicialmente la edad biológica usando el método clásico de Lamendin. Posteriormente, con las medidas directas e indirectas, también usadas en el método de Lamendin, se realizó el entrenamiento de las técnicas de aprendizaje de máquina conociendo la edad cronológica de los individuos de la muestra. Se compararon los resultados de las técnicas de regresión de aprendizaje de máquina supervisado: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Procesos Gaussianos por Regresión (GPR) y Conjuntos de Árboles (Ensembles of Trees), entre otras. Se estudió una muestra de 48 piezas dentales de una sola raíz pertenecientes a 45 individuos de nacionalidad colombiana, con edades cronológicas de fallecimiento conocidas dentro del rango de edades desde los 19 años hasta los 81 años. Por otro lado, se utilizaron el pie de rey digital y el macroscopio de comparación para estimar las alturas de las características morfológicas en las piezas dentales. La mejor exactitud en la estimación de la edad biológica se alcanzó con GPR que presentó una raíz del error medio cuadrático (RMSE) de 3,37 años en la identificación, la cual se contrastó con la exactitud alcanzada por el método de Lamendin con un RMSE de 15,52 años. Esta investigación evidencia que el aprendizaje de máquina con regresión GPR, en especial para el caso colombiano, resulta una herramienta válida para la estimación de la edad biológica de muerte con errores muy inferiores a los entregados por técnicas tradicionales de origen europeo.
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Menacho L., Víctor, Pedro Colonia C., Lorenzo Ayora G., and Eugenio Mejía Z. "Creación del software del curso interactivo de elementos de máquinas." APORTE SANTIAGUINO 3, no. 2 (December 19, 2010): 257. http://dx.doi.org/10.32911/as.2010.v3.n2.447.
Full textAbstract:
Incuestionable. En el campo de la pedagogía, las TIC soportan nuevos entornos educativos b·asados en la enseñanza virtual e-learning, y posibilitan la elaboración de material formativo en todos los niveles educativos. Algunas tecnologías de la información como el hipertexto o el hipermedia, han contribuido a mejorar sensiblemente el diseño y la presentación de los materiales formativos que las bibliotecas y centros de documentación elaboran para sus usuarios.<br />Por otro lado es necesario reforzar adecuadamente el aprendizaje de los alumnos de Ingeniería en la asignatura de los Elementos de máquinas, porque debido a su alto grado de abstracción se observa un bajo rendimiento académico en dicha materia. Esta preocupación se ve plasmada en el presente trabajo, con la creación del Software del Curso de Elementos de máquinas, al que puede accederse a través de Internet o en una PC monousuario.<br />El software del curso está desarrollado en la plataforma Windows, con los lenguajes de programación html, flash, java y javascript. En la ventana principal presenta una serie de opciones de carácter teóricopráctico.
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CHAPARRO, Jorge E., Jenny CUATINDOY, and Nelson BARRERA. "Análisis comparativo de técnicas de clasificación para determinar la deserción estudiantil de la facultad de ingeniería de la Universidad de Antioquia, Colombia." ESPACIOS 42, no. 07 (April 15, 2021): 63–81. http://dx.doi.org/10.48082/espacios-a21v42n07p05.
Full textAbstract:
El objetivo de este estudio es comparar diferentes algoritmos de clasificación de aprendizaje supervisado como las redes neuronales artificiales, métodos probabilísticos como regresión logística multinomial, métodos de ensamble como random forest, bagging, boosting y las máquinas de soporte vectorial, con el fin de identificar perfiles de posibles estudiantes desertores de la facultad de ingeniería de la Universidad de Antioquia, a partir de dos targets; número de créditos inscritos en último semestre y semestre en el cual el estudiante abandona la universidad.
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Sánchez Anzola, Nicolás. "Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario." ODEON, no. 9 (February 12, 2016): 113. http://dx.doi.org/10.18601/17941113.n9.04.
Full textAbstract:
<p>La predicción del movimiento de los tipos de cambio en los mercados de divisas es un objetivo desafiante para el cálculo de pronósticos en el análisis de series de tiempo. Dada la complejidad que se presenta en la dinámica de este tipo de mercados, la implementación de modelos eficientes de predicción a partir de la información de las tasas de cambio observadas, es una tarea compleja. El presente estudio implementa y compara dos modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del movimiento intradiario del mercado spot USD/COP. Los modelos propuestos se basan en técnicas de clasificación conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) y máquinas de soporte vectorial (SVM). Indicadores de análisis técnico, velas japonesas y retornos de los precios fueron seleccionados como variables de entrada a los modelos. Se implementaron combinaciones de parámetros para los modelos propuestos con el fin de mejorar el desempeño en la predicción. Los resultados del experimento evidenciaron que el promedio en el desempeño para los modelos de RNA (57,8 %) y SVM (55,6 %) resultaron significativos para la predicción del movimiento del mercado spot USD/COP.</p><p> </p>
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Molina, Odiel Estrada, Dieter Reynaldo Fuentes Cancell, and Jimmy Manuel Zambrano Acosta. "empleo de las ontologías en el aprendizaje adaptativo." Texto Livre: Linguagem e Tecnologia 13, no. 3 (July 23, 2020): 394–423. http://dx.doi.org/10.35699/1983-3652.2020.25120.
Full textAbstract:
La aplicación de las ontologías en el aprendizaje adaptativo contribuyen implementar alternativas tecno – pedagógicas con un profundo fundamento computacional. Para proyectar investigaciones de innovaciones educativas es importante determinar cuáles son los principales pares de variables dependiente (VD) y independiente (VI) que se han estudiado en el último lustro (2015-2019). En esta década, diversos estudios teóricos están presentes en Scopus hasta el 2018 pero no logran identificar por cada publicación la relación VD-VI. Ello motivó a realizar un mapeo sistemático empleando criterios establecidos en el protocolo PRISMA. Se seleccionaron 289 trabajos (ACM Digital Library (94), IEEE Xplorer (100) y Scopus (95)). Al aplicarse rigurosos criterios de inclusión y exclusión se escogieron 53 publicaciones. Se observa que existen resultados en esta área del conocimiento aun así, la aplicación de métodos híbridos que logre integrar sistemas de recomendación de objetos de aprendizaje adaptativos con diversas técnicas de recomendación, por ejemplo: basados por contenido, filtrado colaborativo y en ontologías, es aún incipiente. Se concluye que los pares de variables que mayor frecuencia evidenciaron fueron: VD: sistema de aprendizaje adaptativo – VI: modelo basado en ontologías difusas; VD: evaluación de habilidades – VI: modelo basado en ontologías difusas; VD: objetos de aprendizaje – VI: modelo basado en ontologías; VD: estilos de aprendizaje – VI: modelo basado en ontologías; VD: repositorios de recursos educativos digitales – VI: máquinas de soporte vectorial; VD: clasificación y agrupación de estudiantes – VI: modelo basado en ontologías.
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Castro Rojas, María Dolores, and Ana Lourdes Acuña Zuñiga. "Propuesta comunitaria con robótica educativa: valoración y resultados de aprendizaje." Education in the Knowledge Society (EKS) 13, no. 2 (July 12, 2012): 91–119. http://dx.doi.org/10.14201/eks.9001.
Full textAbstract:
El proyecto busca diversificar la oferta educativa de niños, niñas y adolescentes que viven en condiciones de pobreza y riesgo social, mediante una propuesta didáctica con robótica educativa en la que las personas participantes diseñan, construyen y programan prototipos robóticos ambientados en situaciones reales. Las construcciones se hacen con bloques y operadores mecánicos (LEGO) y se programan con un lenguaje iconográfico (Robolab 2.9). La propuesta se enfoca en los procesos de diseño, construcción, programación y la divulgación de resultados y productos. La ejecución y evaluación de la propuesta y de los resultados de aprendizaje se realizó en tres centros comunitarios (Centros Interactivos), que son centros de aprendizaje no formales, ubicados en comunidades urbano marginales. Se observó que al finalizar los talleres los estudiantes elaboran proyectos grupales que representan sitios o eventos, utilizan mecanismos integrados por diferentes máquinas y operadores para la transmisión de movimiento, los programas para sus prototipos incluyen estructuras de multitareas y ciclos condicionados, estructuras de control de tiempo y uso de sensores. Sin embargo, se presentaron dificultades con el logro de los componentes sociales: trabajo en equipo, comunicación y socialización de los procesos de aprendizaje, que deberán ser abordados con mayor profundidad en una próxima fase.
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Torres, Ingrid Durley, Jaime Guzmán Luna, and Juan Felipe Álvarez. "Objetos de aprendizaje personalizados en dispositivos móviles aplicados a la enseñanza del uso correcto de los gimnasios al aire libre." Impetus 8, no. 1 (June 24, 2014): 59. http://dx.doi.org/10.22579/20114680.30.
Full textAbstract:
<p>Este artículo presenta un diagnóstico que esboza la necesidad inminente de herramientas que personalicen y enseñen a los usuarios el uso correcto de los gimnasios públicos al aire libre. Se trata de generar una plataforma tecnológica, que permita generar una aplicación para dispositivos móviles, basado en un conjunto de características de un usuario (físicas, patológicas, hábitos), que permitan enseñar a través de objetos de aprendizaje, la conveniencia de uso de las máquinas disponibles y los ejercicios que pueden realizarse sobre las mismas.</p>
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León Rodriguez, Giraldo de la Caridad, and Silvia Margarita Viña Brito. "La inteligencia artificial en la educacion superior. Oportunidades y amenazas." INNOVA Research Journal 2, no. 8.1 (September 15, 2017): 412–22. http://dx.doi.org/10.33890/innova.v2.n8.1.2017.399.
Full textAbstract:
En la actualidad se lleva a cabo un vertiginoso proceso de convergencia de valores y saberes. Un rol protagónico, sin dudas, lo está jugando la inteligencia Artificial (IA). Esto se refleja en múltiples campos de la actividad humana, incluso no “pensados” o previstos, tales como la logística, la manufactura, la industria automotriz, finanzas, medicina, etc. Temáticas muy importantes como el aprendizaje de máquinas, el reconocimiento de patrones, el razonamiento basado en casos, entre otros, son incorporadas cada día a soluciones y procesos. Paralelamente, o casi de conjunto, se viene transformando explosivamente el proceso de enseñanza – aprendizaje ubicando al estudiante en el centro del mismo e innovando en todo lo referente a espacios, estrategias y metodologías de aprendizaje, métodos de evaluación, creación de objetos de aprendizaje, contenidos, etc. Aquí, también la IA se abre cada vez más espacios. En el trabajo se exponen los principales avances existentes en la introducción de la IA en la educación, situación actual y perspectivas. Finalmente se trata el tema de la ética, los valores a tenerse en cuanta en todo este proceso lo cual, sin dejar de comprender que constituye una amenaza, debe acompañar, cuidar y potenciar la indiscutible oportunidad de la IA en la educación.
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Sepúlvera Cervantes, Gabriel, Eduardo Vega-Alvarado, and Edgar Alfredo Portilla-Floresa. "Machine Learning para Robots, del Entrenamiento Virtual a la Tarea Real." Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI 7, Especial (September 4, 2019): 14–18. http://dx.doi.org/10.29057/icbi.v7iespecial.4785.
Full textAbstract:
El aprendizaje automático de máquinas ha tomado fuerza en las últimas décadas debido al avance de la tecnología, logrando que sistemas relativamente pequeños realicen tareas tales como reconocimiento de personas, clasificación de imágenes, diagnósticos médicos hasta control de robots de manera autónoma. La principal limitación que tienen los sistemas de aprendizaje autónomo para robots reales es el tiempo de entrenamiento, ya que durante dicha fase el sistema está sujeto a condiciones físicas tales como la aceleración, la gravedad y las colisiones con el entorno, todas estas situaciones con tiempos de ocurrencia muy grandes comparados con los tiempos de cómputo. Por lo anterior, en este trabajo se presenta una opción para el ML utilizando ambientes virtuales donde la velocidad de interacción física puede alterarse ya que el comportamiento físico es calculado por el procesador de la computadora, logrando acelerar el proceso y reduciendo los tiempos necesarios para el entrenamiento.
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Díaz Choscó, Wagner. "Ciencia y desarrollo humano. Aportes de la comunicología al bienestar social Science and human development. Communicology contributions to social well being ." Ciencias Sociales y Humanidades 1, no. 1 (October 14, 2014): 61–68. http://dx.doi.org/10.36829/63chs.v1i1.19.
Full textAbstract:
En este ensayo se analizan los aportes de la investigación comunicológica para comprender los cambios tecnológicos de la comunicación y su incidencia en el desarrollo humano en la educación, salud y economía. Se parte de la premisa que el ser humano nunca había sido tan dependiente de la tecnología y el consumismo que aparejado trae consigo, particularmente por las máquinas que nos brindan información e interacción. La comunicología investiga cómo se da esa relación humano-máquina de información/comunicación y cómo esta interdependencia modifica su conducta y, más aún, sus procesos de pensamiento y aprendizaje. Se define a la comunicología como el estudio científico interdisciplinario de cómo los seres humanos utilizan las nuevas tecnologías para comunicarse, cuáles son las consecuencias; es decir cuál es papel que juegan en el comportamiento humano y en la sociedad. Es una disciplina de mucha utilidad para comprender el desarrollo o subdesarrollo, el bienestar o malestar de las poblaciones, que, como se ha explicado, están inmersas en el océano tecnológico; por lo cual se puede afirmar que el conocimiento científico de la comunicación provee luces importantes que redundan en el bienestar de la sociedad.
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Atencio Ortiz, Pedro, German Sanchez, and John William Branch Bedoya. "Evaluating supervised learning approaches for spatial-domain multi-focus image fusion." DYNA 84, no. 202 (July 1, 2017): 137–46. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n202.63389.
Full textAbstract:
La fusión de imágenes genera una imagen que combina las características más relevantes de un conjunto de imágenes de la misma escena adquiridas con diferentes cámaras o configuraciones. La Fusión de Imágenes Multifoco (MFIF) parte de un conjunto de imágenes con diferente distancia focal para generar una imagen con una profundidad de campo extendida. Lo que constituye una solución al problema de la profundidad de campo limitada en la configuración de un sistema óptico. La literatura muestra una amplia variedad de trabajos que abordan este problema. Las transformaciones de dominios y el análisis de bloques de píxeles son la base de los principales enfoques propuestos. En este trabajo se presenta una evaluación de diferentes sistemas de aprendizaje supervisado aplicados a MFIF, incluyendo k-vecinos más cercanos, análisis discriminante lineal, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. El método inicia con dos imágenes de la misma escena, pero con diferentes distancias focales que se dividen en regiones rectangulares. El objetivo principal del sistema de clasificación, que está basado en aprendizaje de máquina, es elegir las partes de ambas imágenes que deben estar en la imagen fusionada para obtener una imagen completamente enfocada. Para la cuantificación del enfoque se utilizaron las métricas más populares propuestas en la literatura como: la Energía Laplaciana, el Laplaciano Modificado por Suma y el Gradiente de Energía, entre otras. La evaluación del método propuesto incluye la fase de prueba de los clasificadores y las métricas de calidad de fusión utilizadas comúnmente en la investigación, tales como la fidelidad de la información visual y la característica de información mutua. Los resultados muestran que el concepto de clasificación automática puede abordar satisfactoriamente el problema MFIF.
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Giraldo Macías, Christian Fernney, Jesús Ángel Meneses Villagrá, and María Concesa Caballero Sahelices. "APRENDIZAJE BASADO EN PROYECTOS COMO ESTRATEGIA PARA APRENDER SOBRE ELECTRICIDAD: ESTUDIO DE CASO EN UNA ESCUELA RURAL COLOMBIANA." Investigações em Ensino de Ciências 25, no. 3 (December 26, 2020): 145. http://dx.doi.org/10.22600/1518-8795.ienci2020v25n3p145.
Full textAbstract:
Existe cierto consenso sobre la necesidad de promover enseñanzas que permitan acercar a los estudiantes a las problemáticas que emergen de los contextos particulares, como mecanismo para resolver problemas, potenciar competencias, habilidades científicas y fomentar el trabajo colaborativo. Este trabajo pretende responder a esa inquietud y forma parte de una investigación más amplia, cuya finalidad es implementar el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABPy) como una estrategia pedagógica que impulse en los estudiantes la comprensión de los contenidos de electricidad y circuitos eléctricos del currículo oficial, utilizando las fuentes de energías alternativas como generadoras de electricidad, para hacer funcionar máquinas que mejoren la calidad de vida de los ciudadanos. Los resultados que se presentan corresponden a la experiencia desarrollada con estudiantes de educación media ejecutando el proyecto “Pajarito sale a la luz”, donde se ha evaluado el potencial del ABPy para promover el interés hacia la ciencia y su aprendizaje. La evolución de la comprensión conceptual de los estudiantes se analiza a partir de las actividades del proyecto y las respuestas a los cuestionarios al inicio y final de la experiencia. El desarrollo de habilidades en la identificación y resolución de problemas, así como, la argumentación de las respuestas a preguntas y el trabajo colaborativo se han considerado indicadores de evidencias de aprendizaje.
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Lugo-Reyes, Saúl Oswaldo, Guadalupe Maldonado-Colín, and Chiharu Murata. "Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina." Revista Alergia México 61, no. 2 (March 31, 2014): 110–20. http://dx.doi.org/10.29262/ram.v61i2.33.
Full textAbstract:
La medicina es uno de los campos del conocimiento que más podrían beneficiarse de una interacción cercana con la computación y las matemáticas, mediante la cual se optimizarían procesos complejos e imperfectos como el diagnóstico diferencial. De esto se ocupa el aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial que construye y estudia sistemas capaces de aprender a partir de un conjunto de datos de adiestramiento y de mejorar procesos de clasificación y predicción. En México, en los últimos años se ha avanzado en la implantación del expediente electrónico y los Institutos Nacionales de Salud cuentan con una riqueza de datos clínicos almacenada. Para que esos datos se conviertan en conocimiento, necesitan ser procesados y analizados a través de métodos estadísticos complejos, como ya se hace en otros países, usando: razonamiento basado en casos, redes neuronales artificiales, clasificadores bayesianos, regresión logística multivariante o máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto facilitará el diagnóstico clínico de padecimientos como: apendicitis aguda, cáncer de mama o hepatopatía crónica. En esta revisión se repasan conceptos, antecedentes, ejemplos y métodos de aprendizaje automático en diagnóstico clínico.
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Ordoñez-Palacios, Luis Eduardo, Daniel Andrés León-Vargas, Víctor Andrés Bucheli-Guerrero, and Hugo Armando Ordoñez-Eraso. "Predicción de radiación solar en sistemas fotovoltaicos utilizando técnicas de aprendizaje automático." Revista Facultad de Ingeniería 29, no. 54 (September 18, 2020): e11751. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.11751.
Full textAbstract:
La estimación de la radiación solar es fundamental para quienes participan en la planificación de granjas de energía solar, ya sean aisladas o conectadas a las redes de distribución eléctrica. Esto para el aprovechamiento de las fuentes de energía renovables, reducir el impacto producido por el cambio climático, e incrementar los índices de cobertura en el servicio eléctrico. De igual manera, el número de estaciones de medición existentes es insuficiente para cubrir toda la geografía de una región, y muchas de ellas no están capturando datos de radiación solar. Por consiguiente, es importante hacer uso de modelos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial que permitan predecir la radiación solar a partir de datos meteorológicos disponibles. En este trabajo se utilizaron conjuntos de datos tomados de estaciones de medición ubicadas en las ciudades de Cali y Villavicencio, además de un conjunto de datos generado por la API World Weather Online para la ciudad de Mocoa. La razón fue realizar estimaciones de radiación solar utilizando distintas técnicas de aprendizaje automático para regresión y clasificación; el principal objetivo fue evaluar su desempeño. Aunque en la mayoría de los trabajos relacionados los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo para la predicción de la radiación solar, este estudio demostró que, si bien las redes neuronales artificiales son la técnica más utilizada, otros algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest, Máquinas de Soporte Vectorial y AdaBoost también proporcionan estimaciones con suficiente precisión para ser utilizados en este campo de estudio.
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Fonnegra, Ruben, German Goez, and Andrés Tobón. "Estimación de orientación de un vehículo aéreo no modelado usando fusión de sensores inerciales y aprendizaje de máquina." Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 16, no. 4 (September 20, 2019): 415. http://dx.doi.org/10.4995/riai.2019.11286.
Full textAbstract:
<p>Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) ofrecen alternativas para diversas aplicaciones en las que se compromete la integridad humana. En este sentido, la necesidad de incrementar la autonomía de estos vehículos presenta una alternativa al área de inteligencia artificial para aumentar las capacidades de navegación en diversos entornos. Este artículo presenta una evaluación para estimación de inclinación y orientación, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para una planta dinámica con múltiples rotores. Para esto se propone un experimento para recopilar datos de unidades de medición inercial (IMU) sobre la placa de un UAV, y sometidos a diferentes inclinaciones antes de lograr la tarea de clasificación. Los resultados reportados usando los algoritmos de k vecinos más cercanos (k-NN), máquinas de soporte vectorial (SVM) y de Bayes muestran eficiencia en el reconocimiento, obteniendo una precisión hasta del 99 %. Además, estos algoritmos podrían combinarse con técnicas de control robustas, ideal para la implementación en sistemas con capacidades de procesamiento limitadas.</p>
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Cáceres C., Víctor, and Agustín Gutiérrez P. "DIAGNÓSTICO PARA LA EJECUCIÓN DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN Y SU RELACIÓN CON LA MEJORA DEL APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA DE MÁQUINAS ELÉCTRICAS EN LOS ESTUDIANTES DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA, AÑO 2016." Revista Cientifica TECNIA 27, no. 1 (January 4, 2018): 37. http://dx.doi.org/10.21754/tecnia.v27i1.124.
Full textAbstract:
La presente Investigación tiene como objetivo principal, demostrar que el diagnóstico para la ejecución de proyectos de investigación tiene relación con la mejora del aprendizaje de la asignatura de máquinas eléctricas en los estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional de Ingeniería, en el año académico 2016; sustentada en los registros de notas de los estudiantes de los miembros investigadores. La Investigación es importante, porque la aplicación de estrategias educativas como son, la ejecución de Proyectos de Investigación guiada, la Ejecución de Proyectos con innovación que coadyuva a la obtención de patentes, con la participación de estudiantes y docentes tutores y la reglamentación u ordenamiento del mismo, mediante la elaboración de un Reglamento de Organización y Funciones; contribuirán de la mejor forma posible a la buena formación profesional del estudiante de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional de Ingeniería. En la presente Investigación se demuestra que es necesario e importante poner en práctica las estrategias educativas antes mencionadas a fin de mejorar la calidad del proceso enseñanza ‐ aprendizaje de la asignatura de máquinas eléctricas en los estudiantes, así como también mejorar la formación profesional de los estudiantes de la facultad en mención. Palabras clave.- Diagnóstico para la Ejecución de Proyectos de Investigación, Mejora del Aprendizaje, Proyectos de Investigación Guiada, Proyectos de Investigación con Innovación, Patentes, Reglamento de Organización y Funciones, Formación Profesional, Proceso de Enseñanza ‐ Aprendizaje. ABSTRACT This research has a main goal to show that the Diagnostic for the execution of research projects is related with improvement of learning the subject of Electrical Machines in students of the Faculty of Electrical and Electronics Engineering of the National University of Engineering in the academic year 2016; sustained in note records of the students from the investigators members. Research is important, because applying educational strategies like the execution of guided Investigation, Projects and the execution of innovation Projects that contributes patenting, with participation of students and advisors and its regulation or order, and through the development of a Regulation of Organization and Functions; contributes in the best possible manner at the good professional education of the Faculty of Electrical and Electronic Engineering of the National University of Engineering. This research proves that it is necessary and important to put into practice the educational strategies mentioned above to improve teaching ‐ learning process quality of the subject of Electrical Machines, as well as improve the job training of the mentioned faculty´s students. Keywords.- Diagnostic for the Execution of Research Projects; Improvement of Learning; Guided Investigation Projects; Innovation Investigation Projects; Patents; Regulation of Organization and Functions; Good Professional Education; Teaching ‐ Learning Process.
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Agarwal, Ritu. "Transformación digital: un camino al valor económico y social." Revista CEA 6, no. 12 (July 30, 2020): 9–12. http://dx.doi.org/10.22430/24223182.1700.
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La transformación digital puede permitir la generación sustancial de valor social y de negocio. Sin embargo, implica más que el simple uso y aplicación de la tecnología. La transformación digital implica un cambio de mentalidad, actitudes y cultura, y hacerlo de forma exitosa le exige a los líderes superar muchos retos. Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas están acelerando el paso de la transformación y los líderes deben posicionar sus organizaciones estratégicamente para explotarlas. Para la sociedad, los sectores críticos de la salud y la educación están hoy en un punto de inflexión de la transformación digital, precipitado por la pandemia global de 2020. Los educadores deben asegurarse de que los líderes del mañana estén preparados para dirigir la transformación digital en sus organizaciones.
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Calderón Salcedo, Jorge Luis. "Aplicación de GeoGebra en la enseñanza de la cinemática de un mecanismo de cuatro barras Application of GeoGebra in the teaching of kinematics of a four-bar mechanism." Revista do Instituto GeoGebra Internacional de São Paulo. ISSN 2237-9657 9, no. 2 (June 27, 2020): 03–19. http://dx.doi.org/10.23925/2237-9657.2020.v9i2p003-019.
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En la presente comunicación se resume el proceso de desarrollo de una herramienta de apoyo didáctico basada en el programa GeoGebra, dirigida al aprendizaje de la asignatura Teoría de Máquinas y Mecanismos, de la carrera de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Los Andes (Mérida, Venezuela), de manera específica en el tema correspondiente al análisis cinemático de mecanismos de cuatro barras. Dicho proceso se enmarca em la metodologia de desarrollo ADDIE, y fue implementado a manera de prueba en el período A-2018. La herramienta desarrollada propicia un abordaje práctico y sencillo de los procesos de síntesis y análisis, en una interfaz gráfica dinámica y dotada de un alto grado de versatilidad, lo que permite la experimentación a partir de la manipulación de variables y parámetros de entrada, con la correspondiente visualización de magnitudes de salida.
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Cartes, C., D. López, D. Salinas, C. Segovia, C. Ahumada, N. Pérez, F. Valenzuela, et al. "El ojo seco está relacionado con un aumento intrasujeto de la variabilidad de osmolaridad lagrimal confirmado por tecnología de aprendizaje de máquinas." Archivos de la Sociedad Española de Oftalmología 94, no. 7 (July 2019): 337–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.oftal.2019.03.007.
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Restrepo Acevedo, Isabel Cristina, Ana María Martínez Jaramillo, and Alexandra Milena Tabares García. "Títeres en Pantalla: una estrategia metodológica para la expresión creativa y el aprendizaje interdisciplinar." UNIPLURIVERSIDAD 20, no. 2 (December 22, 2020): 2–24. http://dx.doi.org/10.17533/udea.unipluri.20.2.06.
Full textAbstract:
El presente artículo da cuenta de la investigación Títeres, humanos y máquinas, un circuito interdisciplinario para el aprendizaje, el intercambio cultural y la expresión creativa. El objetivo principal fue desarrollar un Teatrino Tecnológico Híbrido (TTH), con el cual se facilitó la creación de títeres, escenarios y personajes entre niños y niñas de 4-9 años. Para ello, se trabajó bajo la metodología de investigación-creación, a través de una ruta procedimental dividida en tres etapas: Laboratorio de exploración, Laboratorio de creación y Laboratorio de implementación. De forma transversal, se desarrollaron mesas de trabajo en las que el grupo de investigadores generó la Estrategia Metodológica Títeres en Pantalla, esta partió de las premisas propuestas por el modelo pedagógico STEAM y que deriva los siguientes componentes: Un TTH, una secuencia didáctica de implementación, una página web y una versión expositiva del TTH. El proceso desarrollado en todas las etapas permitió examinar el potencial de la estrategia Títeres en Pantalla como un espacio de interacción digital que facilita un aprendizaje holístico y conectado con las realidades de los niños y niñas en un ambiente que va más allá del lineamiento de conceptos específicos disciplinares. Asimismo, la estrategia permitió que el niño actuara como sujeto con capacidades para desarrollar individual y colectivamente pensamiento creativo, en la medida en que pudo poner en escena sus reflexiones en un lenguaje sensible. Lo anterior brinda espacios de enseñanza interdisciplinar en los que los niños y las niñas abordan diversos problemas desde la complejidad de los elementos que los definen, un enfoque holístico para la comprensión y resolución de problemas contemporáneos y vigentes.
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Armella, Julieta. "Conectar Igualdad. O la irrupción de las netbooks en la escuela." La Trama de la Comunicación 20, no. 1 (April 4, 2016): 197–215. http://dx.doi.org/10.35305/lt.v20i1.570.
Full textAbstract:
El Programa Conectar Igualdad ha sido, en los últimos años, una de las políticas educativas que con más fuerza ha ingresado en la vida escolar. Un Programa que generó expectativas a la vez que movilizó temores e inseguridades. El ingreso –o irrupción, como lo llamaremos aquí- de las netbooks a las aulas se monta sobre una superficie muy compleja que es necesario atender. Proponemos como hipótesis de trabajo que las netbooks de Conectar Igualdad antes que una herramienta de intervención pedagógica diferenciada por su uso específico, constituyen una tecnología que se incorpora al complejo repertorio tecnológico presente en el aula y que por momentos tensiona cualquier propuesta de enseñanza y de aprendizaje. Asimismo sugerimos algunas pistas que nos permitan pensar la complejidad que supone la tarea de enseñar en tiempos digitales y la forma en que el modelo 1 a 1 deviene, con frecuencia, gestión cuerpo a cuerpo. Como corolario presentamos las formas de uso creativo y desobediente que los estudiantes hacen de las máquinas.
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Borrero-Tigreros, Diego, and Oscar Bedoya-Leiva. "Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial." Revista UIS Ingenierías 19, no. 4 (May 30, 2020): 37–52. http://dx.doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020004.
Full textAbstract:
En este artículo se proponen modelos para la predicción de riesgo crediticio en Colombia utilizando diferentes técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos se pueden usar como apoyo por el área de gestión de riesgo en los bancos y tienen como objetivo identificar clientes que podrían incurrir en un estado de mora generando un posible riesgo de crédito para las entidades financieras. En particular, se proponen modelos basados en tres técnicas de aprendizaje supervisado (redes neuronales, árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial) para predecir el próximo pago de la cuota de un cliente a partir de datos básicos de la operación, del cliente y de pagos de cuotas anteriores registradas. De acuerdo con los resultados obtenidos, los árboles de decisión resultan ser más exactos que las otras técnicas utilizadas para la predicción de riesgo crediticio conun áreabajo la curva ROC de 88.29%. Los modelos propuestosalcanzan exactitudes similares y en algunos casos superan las exactitudes reportadas en algunos trabajos del estado del arte.
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Salazar Carrillo, Juan Carlos, Miguel Jesús Torres Ruiz, and Marco Antonio Moreno Ibarra. "Monitoreo urbano de entidades y eventos geográficos basado en censado social." Revista Cartográfica, no. 96 (June 30, 2019): 93–106. http://dx.doi.org/10.35424/rcar.v0i96.189.
Full textAbstract:
La proliferación de las redes sociales y la facilidad que otorgan a sus usuarios para compartir información alienta a compartir lo que ocurre a su alrededor. Las redes sociales ayudan a conocer diferentes acontecimientos, y al estar conscientes de ellos, nos ayuda a tomar decisiones con mayor certeza. Por ejemplo, acerca del tránsito vehicular, el utilizar las redes sociales nos ayuda a saber cuándo están presentes manifestaciones o cuando ha ocurrido un accidente, esta información nos ayuda a eludir un congestionamiento vial desafortunado. Aprovechando la generación de contenido en Twitter y tomando como caso de estudio la Ciudad de México, se recolectó información de usuarios dedicados a publicar eventos viales. Por tanto, se propone una metodología para la geocodificación de textos cortos y un método de aprendizaje automático basado en Máquinas de Soporte Vectorial, con el cual se obtiene un modelo capaz de realizar un análisis espacio temporal de eventos viales. Como caso de estudio se consideró a la Ciudad de México.
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Salazar Carrillo, Juan Carlos, Miguel Jesús Torres Ruiz, and Marco Antonio Moreno Ibarra. "Monitoreo urbano de entidades y eventos geográficos basado en censado social." Revista Cartográfica, no. 96 (April 30, 2018): 93–106. http://dx.doi.org/10.35424/rcarto.i96.189.
Full textAbstract:
La proliferación de las redes sociales y la facilidad que otorgan a sus usuarios para compartir información alienta a compartir lo que ocurre a su alrededor. Las redes sociales ayudan a conocer diferentes acontecimientos, y al estar conscientes de ellos, nos ayuda a tomar decisiones con mayor certeza. Por ejemplo, acerca del tránsito vehicular, el utilizar las redes sociales nos ayuda a saber cuándo están presentes manifestaciones o cuando ha ocurrido un accidente, esta información nos ayuda a eludir un congestionamiento vial desafortunado. Aprovechando la generación de contenido en Twitter y tomando como caso de estudio la Ciudad de México, se recolectó información de usuarios dedicados a publicar eventos viales. Por tanto, se propone una metodología para la geocodificación de textos cortos y un método de aprendizaje automático basado en Máquinas de Soporte Vectorial, con el cual se obtiene un modelo capaz de realizar un análisis espacio temporal de eventos viales. Como caso de estudio se consideró a la Ciudad de México.
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Lizcano-Portilla, Alberto, Luis Mendoza, and Zulmary Nieto-Sánchez. "Procesamiento de señales cerebrales provenientes de estímulos visuales y auditivos utilizando análisis wavelet y redes neuronales artificiales." Revista UIS Ingenierías 19, no. 2 (May 3, 2020): 119–25. http://dx.doi.org/10.18273/revuin.v19n2-2020013.
Full textAbstract:
Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un prototipo portátil para la adquisición, procesamiento y clasificación de señales EEG con el objetivo de caracterizar estímulos visuales y auditivos, se trabajó con dos pacientes diferentes para la validación de los resultados, se realizó el registro de las señales durante 4 segundos a una frecuencia de 500Hz. Los pacientes fueron expuestos a estímulos visuales y auditivos en diferentes casos, cuya frecuencia de aparición permanecía constante. Para el registro de las señales se diseñó un sistema de adquisición de 4 canales configurables entre sí para trabajar con derivación unipolar o bipolar según requiera el experimento. La selección de la mejor base en el análisis multi-resolución de wavelet se tuvieron en cuenta dos parámetros importantes, la medida de la entropía y los porcentajes de clasificación de dichos niveles, debido a que los potenciales evocados son generalmente constantes en su morfología, se hizo promediación coherente dando como resultado la ubicación espacio-tiempo donde aparece dicho potencial evocado, una vez se obtuvo las características de la señal tratada se procedió a clasificarlas mediante dos métodos diferentes de inteligencia artificial, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, en esta etapa se tomó en cuenta la medida de la desviación estándar de los datos, para garantizar que la máquina de aprendizaje se entrene de manera correcta. Los resultados obtenidos demuestran de manera fidedigna el comportamiento general de los potenciales evocados como resultado a los estímulos presentados, además de que sepudo comprobar la variación de las ondas alfa del paciente según su estado de relajación o alerta en cada caso, es recomendable realizar un sistema de filtrado mucho más robusto para aumentar la relación señal a ruido de la señal EEG, facilitar su análisis y mejorar los resultados.
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Ramírez, Salomón, and Ivan Lizarazo. "etección digital de Sistemas Convectivos de Mesoescala a partir de imágenes meteorológicas multiespectrales." Revista Cartográfica, no. 94 (August 31, 2019): 179–84. http://dx.doi.org/10.35424/rcarto.v0i94.347.
Full textAbstract:
La identificación exacta de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) no es una tarea sencilla. En el presente trabajo se aplicaron los algoritmos de aprendizaje de máquina (ML) no paramétricos Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Árboles de Decisión (DT) y Bosques Aleatorios (RF) para detectar SCM, a partir de una serie de sub-escenas de imágenes meteorológicas tomadas por el satélite GOES-13 el 03 de abril de 2013 cada media hora desde las 11:45 hasta las 22:15 horas, Tiempo Universal Coordinado (UTC), que cubren el territorio colombiano. Los resultados obtenidos por estos métodos fueron contrastados con el método tradicional denominado Temperatura de Brillo (TB). Para la evaluación de los resultados se empleó STEP (shape, theme, edge, position), un método que evalúa la similitud geométrica y temática entre objetos, tomando como referencia un conjunto de datos de alta exactitud extraído de imágenes de precipitación de la Misión para la Medición de Lluvias Tropicales (TRMM). El objetivo de este trabajo fue determinar si al emplear información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas en lugar de usar un solo canal infrarojo (IR) como lo hacen las técnicas tradicionales, es posible obtener resultados más exactos en la detección de SCM. Los resultados experimentales mostraron que los algoritmos DT y RF proporcionan una detección más exacta que la obtenida por el algoritmo tradicional IR-TB para detectar SCM, mientras que los resultados del algoritmo SVM, sugieren que no es favorable su uso para aplicaciones prácticas. Los criterios de decisión del modelo de clasificación obtenido por DT podrían ser replicados varias veces en diferentes fechas sin realizar interpretación visual en cada imagen, siendo muy útil para aplicaciones operativas bajo el enfoque que aquí se presenta.
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Ramírez, Salomón, and Ivan Lizarazo. "Detección digital de Sistemas Convectivos de Mesoescala a partir de imágenes meteorológicas multiespectrales." Revista Cartográfica, no. 94 (August 31, 2019): 165–88. http://dx.doi.org/10.35424/rcarto.i94.347.
Full textAbstract:
La identificación exacta de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) no es una tarea sencilla. En el presente trabajo se aplicaron los algoritmos de aprendizaje de máquina (ML) no paramétricos Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Árboles de Decisión (DT) y Bosques Aleatorios (RF) para detectar SCM, a partir de una serie de sub-escenas de imágenes meteorológicas tomadas por el satélite GOES-13 el 03 de abril de 2013 cada media hora desde las 11:45 hasta las 22:15 horas, Tiempo Universal Coordinado (UTC), que cubren el territorio colombiano. Los resultados obtenidos por estos métodos fueron contrastados con el método tradicional denominado Temperatura de Brillo (TB). Para la evaluación de los resultados se empleó STEP (shape, theme, edge, position), un método que evalúa la similitud geométrica y temática entre objetos, tomando como referencia un conjunto de datos de alta exactitud extraído de imágenes de precipitación de la Misión para la Medición de Lluvias Tropicales (TRMM). El objetivo de este trabajo fue determinar si al emplear información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas en lugar de usar un solo canal infrarojo (IR) como lo hacen las técnicas tradicionales, es posible obtener resultados más exactos en la detección de SCM. Los resultados experimentales mostraron que los algoritmos DT y RF proporcionan una detección más exacta que la obtenida por el algoritmo tradicional IR-TB para detectar SCM, mientras que los resultados del algoritmo SVM, sugieren que no es favorable su uso para aplicaciones prácticas. Los criterios de decisión del modelo de clasificación obtenido por DT podrían ser replicados varias veces en diferentes fechas sin realizar interpretación visual en cada imagen, siendo muy útil para aplicaciones operativas bajo el enfoque que aquí se presenta.
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Rincón Rueda, Alberto Isaac, and William Darío Ávila Díaz. "Una aproximación desde la lógica de la educación al pensamiento computacional." Sophía 2, no. 21 (October 4, 2016): 161. http://dx.doi.org/10.17163/soph.n21.2016.07.
Full textAbstract:
La lógica de la educación aborda las políticas que en la materia se aplican en los sistemas educativos de las naciones y estudia los métodos empleados en la educación, en el aprendizaje del hombre, en las comunidades y en los resultados que se dan en las sociedades. Esto ayuda a razonar sobre las falencias que se presentan en la educación y también en los buenos resultados que se consolidan en los sistemas educativos. Asimismo, constituye una propuesta académica en estos tiempos de cambio, innovación y transformación, que afectan a la sociedad hoy en día, para mejorar la acción pedagógica, el desarrollo y el progreso de la humanidad y de la sociedad con valores éticos y morales. La educación ha permitido la inclusión de tecnologías que van mucho más allá de las paredes del aula de clase, así como la irrupción y difusión de la enseñanza metodológica. De esta manera se facilita una nueva dinámica docente, se estimula la creatividad de los estudiantes y se promueve el trabajo cooperativo, para motivar el mundo académico. En la actualidad, las instituciones educativas tienen un aprendizaje adicional como una herramienta pedagógica; es el pensamiento computacional, que facilita la adquisición de la base de criterios y una buena toma de decisiones. Este es un mecanismo abstracto que se toma como modelo de inteligencia humana<br />y de nociones de completitud y aleatoriedad. También, el pensamiento computacional forma parte fundamental del proceso de aprendizaje en todas las edades, pero básicamente en niños, ya que estos ahora están aprendiendo las bases de un lenguaje de comunicación y de tecnología para crear animaciones y así desarrollar sus capacidades. Cabe señalar que la abstracción del pensamiento<br />computacional ayuda a crear soluciones para problemas en el mundo real del siglo XXI. Puede utilizarse en dos vías primordiales: para los usuarios y para las máquinas en sí mismas.
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MONTIJO-VALENZUELA, ELIEL EDUARDO, Fernando Joaquin Ramírez-Coronel, Francisco Antonio Huerta Enríquez, Orlando Martín Molinares Morales, and José Alonso Molina Martínez. "ANÁLISIS DE MECANISMOS CON SOFTWARE." Revista de Investigación Académica Sin Frontera: División de Ciencias Económicas y Sociales, no. 32 (June 30, 2020): 1–37. http://dx.doi.org/10.46589/rdiasf.vi32.318.
Full textAbstract:
Las máquinas y los mecanismos que utilizamos en la actualidad, son el resultado del estudio y el perfeccionamiento de las máquinas simples desde la prehistoria. Su análisis desde el campo de la ingeniería mecatrónica es importante, ya que los conocimientos necesarios de esta ingeniería, comprenden muchas áreas, entre ellas la ingeniería mecánica. Dentro de la ingeniería mecánica se estudian los análisis dinámicos y cinemáticos de los mecanismos, por lo que, en el plan curricular de ingeniería en mecatrónica de la Universidad Estatal de Sonora, se integra la materia de diseño de mecanismos, como parte de la formación del estudiante de ingeniería en mecatrónica, en donde se entiende, que su estudio y su impacto en la vida cotidiana, puede estar inmerso por escenarios para el estudiante y egresado, que van desde la programación de un robot en el aula de clase, hasta la integración y puesta en marcha de proyectos y sistemas mecatrónicos en la industria. La materia de diseño de mecanismos se integra por tres elementos de competencia. Estos tres elementos tienen por objetivo utilizar los principios básicos del desplazamiento, aplicar análisis de velocidad y realizar análisis de aceleración en mecanismos de aplicación industrial, por lo que se requiere, dentro de las competencias específicas del curso, el uso de software especializado para el análisis cinemático de los mecanismos. El objetivo de esta investigación es analizar el desplazamiento, la velocidad y la aceleración de diferentes mecanismos, con un enfoque de las competencias requeridas por la materia de diseño de mecanismos de ingeniería en mecatrónica de la Universidad Estatal de Sonora, para demostrar el potencial de aplicación en entornos de enseñanza-aprendizaje, como una simulación del campo profesional, mediante el uso del software Motion de Solidworks y CATIA V5. La metodología empleada para esta investigación, se plantea en tres puntos: 1) selección de mecanismos a analizar, 2) diseño de mecanismos mediante CATIA y 3) simulación con software Motion.
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Cunha Neto, Ernandes Macedo da, Marks Melo Moura, Emmanoella Costa Guaraná Araujo, Gabriel Mendes Santana, Ana Paula Dalla Corte, and Carlos Roberto Sanquetta. "APRENDIZADO DE MÁQUINA E REGRESSÃO LINEAR NA ESTIMATIVA DO VOLUME DE Eucalyptus NA AMAZÔNIA ORIENTAL." BIOFIX Scientific Journal 6, no. 1 (January 4, 2021): 08. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v6i1.75092.
Full textAbstract:
O crescimento da área florestada trouxe a necessidade de aprimorar técnicas que proporcionem estimativas mais precisas e acuradas do volume de árvores individuais. Neste contexto, técnicas de aprendizagem de máquina foram aplicadas para este fim, contudo, ainda não foi testado o uso combinado dessas técnicas (Ensemble). Assim, a hipótese deste estudo é que o Ensemble proporciona estimativas mais precisas e acuradas do volume que os métodos convencionais de estimativa e aprendizado de máquina isoladamente. Com isso, objetivou-se avaliar a estimativa do volume individual do Eucalyptus spp. utilizando técnicas isoladas e conjuntas de aprendizado de máquina. O estudo foi realizado em duas fazendas em Paragominas, Pará. Foram cubadas 90 árvores, distribuídas em 4 clones, com 6 anos idade e 1.111 indivíduos.ha-1. Utilizaram-se 70% das árvores para o ajuste e 30% para a validação. Aplicaram-se quatro métodos distintos de estimação: regressão linear (Modelo de Schumacher-Hall), máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais (RNA) e Ensemble (SVM, RNA e modelos lineares generalizados - GLM) com distribuição gaussiana). O Ensemble resultou em maior coeficiente de determinação, enquanto a RNA no menor. O erro padrão da estimativa variou entre 8,21 % e 12,99 %, para as técnicas Ensemble e RNA, respectivamente. Os modelos preditivos apresentaram generalização acurada e precisa, com RMSE entre 7,01 % e 13,17 %. Schumacher-Hall e Ensemble apresentaram leve tendência em subestimar o volume, já SVM e RNA superestimaram. Os modelos de Schumacher-Hall e Ensemble foram os mais precisos e acurados à predição do volume para os dados utilizados.
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Costa Filho, Sérgio Vinícius Serejo da, Julio Eduardo Arce, Razer Anthom Nizer Rojas Montaño, and Allan Libanio Pelissari. "Configuração de algoritmos de aprendizado de máquina na modelagem florestal: um estudo de caso na modelagem da relação hipsométrica." Ciência Florestal 29, no. 4 (December 10, 2019): 1501. http://dx.doi.org/10.5902/1980509828392.
Full textAbstract:
No presente estudo foram aplicados quatro algoritmos de aprendizado de máquina na tarefa de modelagem da relação hipsométrica de povoamentos de Pinus taeda L. em diferentes idades. Centenas de combinações de parâmetros foram testadas para os algoritmos k-vizinhos mais próximos, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais. Para seleção do melhor modelo para cada algoritmo, utilizou-se o método de busca em grade combinada ao método de validação cruzada k-fold. Os modelos selecionados foram utilizados para predição da altura total de indivíduos pertencentes a um conjunto de dados independente, e os resultados foram comparados aos obtidos por modelos de regressão linear. Os modelos de aprendizado de máquina apresentaram indicadores estatísticos similares aos modelos de regressão linear, no entanto, tiveram dispersão de resíduos menos tendenciosa, principalmente na análise estratificada por povoamento. A máquina de vetores de suporte e a rede neural artificial foram os modelos mais satisfatórios em precisão e dispersão dos resíduos.
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Cevallos-Valdiviezo, Holger, Ariana Rodríguez-Cristiansen, Patricia Valdiviezo-Valenzuela, Danny Arévalo-Avecillas, and Carmen Padilla-Lozano. "Predicción del nivel de cosecha de camarón blanco: el caso de una pequeña camaronera en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador." Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa 30 (December 1, 2020): 227–57. http://dx.doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.3791.
Full textAbstract:
Actualmente el sector camaronero del Ecuador es uno de los sectores no petroleros con mayor proyección de crecimiento hacia el mercado internacional. A pesar del auge de este sector, la mayoría de los pequeños productores de camarón toman sus decisiones operativas en función del conocimiento empírico del negocio, sin considerar datos históricos ni ninguna herramienta científica como fundamento de sus decisiones. En este trabajo implementamos y comparamos técnicas de aprendizaje estadístico de vanguardia para la predicción del nivel de cosecha de camarón blanco Litopenaeus vannamei de una pequeña camaronera ubicada en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador. Datos de 35 pescas que corresponden a 7 ciclos se usaron como datos. Luego se hicieron predicciones reales de cosecha para los dos siguientes ciclos. Las técnicas comparadas son: Regresión Lineal Múltiple (RLM) por mínimos cuadrados, Árbol de Regresión CART, Bosques Aleatorios, Regresión adaptativa multivariante por tramos (MARS) y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). MARS sin interacciones, el modelo de RLM aditivo con selección de predictores por Best Subset Selection y SVM con Núcleo lineal produjeron un menor error de predicción por Validación Cruzada. El buen rendimiento predictivo de estos métodos fue confirmado con buenos resultados de predicción real en los dos siguientes ciclos. El uso de técnicas estadísticas de vanguardia puede ser de gran ayuda para obtener predicciones confiables, y, por tanto, para mejorar los procesos operativos de las pequeñas camaroneras.
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Juárez Hipólito, Juan Humberto, Marco Antonio Moreno Ibarra, and Miguel Jesús Torres Ruiz. "Seguimiento colaborativo del ruido ambiental utilizando dispositivos móviles y sistemas de información geográfica." Revista Cartográfica, no. 96 (June 30, 2019): 65–92. http://dx.doi.org/10.35424/rcar.v0i96.188.
Full textAbstract:
El ruido ambiental, es una de las principales formas de contaminación en las ciudades y que afecta la calidad de vida de las personas. En este artículo, se presenta una metodología que utiliza un enfoque basado en la Información Geográfica Voluntaria (VGI, por sus siglas en inglés) para el monitoreo, análisis y predicción del ruido ambiental, lo cual puede resultar muy útil para plantear alternativas que mejoren la vida en una ciudad. El presente trabajo considera las fases de adquisición de los datos, análisis y procesamiento de los datos, así como la visualización de la información, considerando la temporalidad de los mismos y tomando en cuenta niveles de análisis a nivel macro y micro para la superficie de estudio. Se presentan algunos detalles del diseño y desarrollo de un sistema de información geográfica, compuesto por una aplicación web de mapas, una aplicación para dispositivos móviles denominada “NoiseMonitor”, el análisis geoespacial y los métodos de aprendizaje automático (máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales) para la predicción de ruido ambiental; utilizando información contextual; es decir, algunos datos relacionados con la ciudad. Se busca aprovechar la disposición de los ciudadanos de participar colaborativamente para monitorear su entorno y ser considerados como sensores humanos, lo cual a diferencia con los enfoques tradicionales, el costo asociado al desarrollo e implementación de este proyecto es mucho menor.
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Juárez Hipólito, Juan Humberto, Marco Antonio Moreno Ibarra, and Miguel Jesús Torres Ruiz. "Seguimiento colaborativo del ruido ambiental utilizando dispositivos móviles y sistemas de información geográfica." Revista Cartográfica, no. 96 (April 30, 2018): 65–92. http://dx.doi.org/10.35424/rcarto.i96.188.
Full textAbstract:
El ruido ambiental, es una de las principales formas de contaminación en las ciudades y que afecta la calidad de vida de las personas. En este artículo, se presenta una metodología que utiliza un enfoque basado en la Información Geográfica Voluntaria (VGI, por sus siglas en inglés) para el monitoreo, análisis y predicción del ruido ambiental, lo cual puede resultar muy útil para plantear alternativas que mejoren la vida en una ciudad. El presente trabajo considera las fases de adquisición de los datos, análisis y procesamiento de los datos, así como la visualización de la información, considerando la temporalidad de los mismos y tomando en cuenta niveles de análisis a nivel macro y micro para la superficie de estudio. Se presentan algunos detalles del diseño y desarrollo de un sistema de información geográfica, compuesto por una aplicación web de mapas, una aplicación para dispositivos móviles denominada “NoiseMonitor”, el análisis geoespacial y los métodos de aprendizaje automático (máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales) para la predicción de ruido ambiental; utilizando información contextual; es decir, algunos datos relacionados con la ciudad. Se busca aprovechar la disposición de los ciudadanos de participar colaborativamente para monitorear su entorno y ser considerados como sensores humanos, lo cual a diferencia con los enfoques tradicionales, el costo asociado al desarrollo e implementación de este proyecto es mucho menor.
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Acosta Quintana, Lázaro Luis, Orlenys López Pintado, Yasser Vázquez Alfonso, and Efraín Velasteguí López. "Más que minería de procesos y predicción de comportamientos. Un nuevo enfoque." Ciencia Digital 2, no. 2 (May 12, 2018): 7–27. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v2i2.70.
Full textAbstract:
Consecuentemente con el auge y avance tecnológico de la computación, ha aumentado la limitación en el análisis manual de los datos. Diariamente, los sistemas de información almacenan grandes cantidades de eventos respectivos a los procesos que representan. Esta situación, motivó a los investigadores para buscar nuevas alternativas. Como resultado surge la minería de procesos, con un gran impacto en el mundo organizacional. Esta disciplina, tiene como objetivo extraer información no trivial, en procesos de un variado dominio de aplicaciones. En esta rama, diversas técnicas han sido desarrolladas para modelar, extender y monitorear procesos. Uno de los logros fundamentales de la minería de procesos lo constituye el modelo Auditoría 2.0. Unificando la mayoría de los resultados obtenidos en esta disciplina, Auditoría 2.0 cambia sustancialmente el rol de los auditores. No obstante, los resultados escasos en algunas áreas de la minería de procesos, limitan la puesta en práctica de esta estrategia. Por ejemplo, en la predicción de comportamientos, siendo una de las áreas menos explotada dentro de la disciplina. La motivación fundamental de la investigación se enfoca precisamente en esta problemática. El estudio realizado, se centra en las limitaciones de la predicción de comportamientos. En ese sentido, la primera etapa está dedicada al análisis general de la minería de procesos. Se demuestra, el desequilibrio existente entre las etapas fundamentales de esta rama y las etapas aisladas. Finalmente, se realiza un análisis crítico de variadas técnicas de aprendizaje de máquinas que pueden ser utilizadas en la problemática detectada.
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Vargas Cardona, Hernán Darío, Mauricio Álvarez López, and Álvaro Orozco Gutiérrez. "Representación óptima de señales MER aplicada a la identificación de estructuras cerebrales durante la estimulación cerebral profunda." Revista Tecnura 19, no. 45 (July 1, 2015): 15. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.3.a01.
Full textAbstract:
La identificación de señales cerebrales provenientes de microelectrodos de registro (MER) es un procedimiento clave en la estimulación cerebral profunda (DBS en inglés) aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). El propósito de esta investigación es identificar con alta precisión una estructura cerebral llamada núcleo subtalámico (STN), ya que es la estructura objetivo donde se logran los mejores resultados terapéuticos de la DBS. Para ello, se presenta un enfoque de representación óptima de señales MER mediante el método de Frames (MOF por sus siglas en inglés), con el cual se obtienen coeficientes que minimizan la norma Euclidiana de orden 2. A partir de los coeficientes óptimos se realiza una extracción de características de las señales combinando diccionarios wavelet packet y coseno. Para tener un marco de comparación con el estado del arte, también se caracterizan las señales utilizando la transformada wavelet discreta (DWT) con diferentes funciones madre. La metodología propuesta se valida en una base de datos real, y se emplean máquinas de aprendizaje supervisadas simples, como el clasificador K-Nearest Neighbors (K-NN), el clasificador lineal bayesiano (LDC) y el cuadrático (QDC). Los resultados de clasificación que se obtienen con el método propuesto mejoran significativamente el rendimiento alcanzado con la DWT, de manera que se logra una identificación positiva del STN superior al 97,6%. Los índices de identificación logrados por el MOF son muy precisos, ya que potencialmente se puede obtener una tasa de falsos positivos menores al 2% durante la DBS.
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Briva-Iglesias, Vicent. "Traducción humana vs. traducción automática: análisis contrastivo e implicaciones para la aplicación de la traducción automática en traducción jurídica." Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción 14, no. 2 (July 13, 2021): 571–600. http://dx.doi.org/10.17533/udea.mut.v14n2a14.
Full textAbstract:
En el contexto actual de avances tecnológicos y desarrollo de la inteligencia artificial, la digitalización de las sociedades y las mejoras tecnológicas transforman nuestras vidas en todos los ámbitos. La traducción no es una excepción. Con la aparición de la traducción automática neuronal —un nuevo paradigma de traducción automática—, la calidad que ofrece dicho sistema ha mejorado sustancialmente, incluso llegando a afirmarse que iguala o supera la calidad de la traducción humana en determinados ámbitos como las noticias. No obstante, los lenguajes de especialidad entrañan complejidades intrínsecas. En traducción jurídica, el anisomorfismo del lenguaje jurídico puede ser una brecha muy difícil de salvar para las máquinas: términos dispares para un mismo concepto en sistemas jurídicos diferentes, equivalencia cero o parcial, etc. Así, el objetivo del presente trabajo es estudiar la utilidad de la traducción automática como recurso formativo en el aula de traducción jurídica, teniendo en cuenta las características y tendencias del sector de la traducción profesional. Para ello, en este estudio se hace una evaluación humana de tres traducciones humanas de contratos societarios inglés-español y de una traducción generada por un motor de traducción automática neuronal. Los resultados apuntan a 1) que la traducción automática podría constituir una herramienta didáctica muy útil en la clase de traducción jurídica; 2) que la identificación de las competencias podría potenciarse con un enfoque de esta naturaleza; 3) la forma de incorporación de la traducción automática a la formación en Traducción Jurídica, y 4) las ventajas que tendría aquella sobre métodos de enseñanza-aprendizaje tradicionales.
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Muñoz-Ordóñez, Cristian, Julián Muñoz-Ordóñez, Leonairo Pencue-Fierro, and Apolinar Figueroa. "Mapeo de cobertura terrestre utilizando aprendizaje máquina." Investigación e Innovación en Ingenierías 8, no. 3 (November 23, 2020): 85–101. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.8.3.4706.
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Objetivo: Determinar las dinámicas de evolución de la cobertura terrestre sobre la Cuenca Alta del Río Cauca. Metodología: Esta investigación, presenta un proceso de clasificación de coberturas sobre la CARC utilizando imágenes Landsat-8 y Sentinel-1. Este análisis se realizó mediante la clasificación de características de imágenes satelitales ópticas y de radar, utilizando algoritmos de aprendizaje máquina. Resultados y conclusiones: se identificaron regiones que presentan afectación en sus coberturas vegetales mostrando la importancia de la utilización conjugada de satélites ópticos y de radar. La clasificación tuvo una precisión del 88.9% y un coeficiente kappa de 0.86
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Aurrekoetxea-Casaus, Maite, and Fernando Díez. "Facilitadores del aprendizaje informal en el lugar de trabajo: el caso de dos cooperativas del sector máquina-herramienta." REVESCO. Revista de Estudios Cooperativos 134 (May 4, 2020): e69166. http://dx.doi.org/10.5209/reve.69166.
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En los últimos años se han intensificado el interés por el aprendizaje informal en el lugar de trabajo, siendo la preocupación por parte de las organizaciones conocer cómo los trabajadores aprenden en su lugar de trabajo más allá de los conocimientos adquiridos en el aprendizaje formal. Cada día en su lugar de trabajo se producen una serie de aprendizajes fruto de la interacción entre los compañeros, pero también otra serie de elementos que ejercen una función catalizadora de ese aprendizaje que de manera latente actúan sobre el aprendizaje y el conocimiento de los trabajadores. Para este estudio se seleccionó una aproximación cualitativa. Se realizaron 16 entrevistas en profundidad a empleados de diferentes áreas organizacionales y con diferentes responsabilidades. Emergieron diferentes resultados que fueron describiendo cómo se produce el aprendizaje en el lugar de trabajo y cómo los empleados perciben diferentes elementos que actúan de catalizadores de su aprendizaje. Si bien se reflejan una serie de elementos propios del puesto de trabajo que ocupan los empleados, el aprendizaje en el lugar de trabajo responde a un modelo basado en 3 pilares: un trabajador flexible con habilidades para enfrentarse a tareas que exigen una adaptación constante para responder a eventos inesperados y resolución de problemas; una organización que posibilita espacios de interacción como las reuniones de equipo donde poder afrontar las dificultades y; por último; un entorno competitivo marcado por la innovación tecnológica y la exigencia de un cliente que estimula al aprendizaje.
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Miano, Amalia. "Los saberes y los oficios en el contexto de la economía transnacional." Revista Temas Sociológicos, no. 16 (July 8, 2014): 223. http://dx.doi.org/10.29344/07194145.16.287.
Full textAbstract:
Categoría: Artículo Fecha de recepción: 28 de mayo de 2012 Fecha de aprobación: 25 de julio de 2012 Resumen En este artículo se analizan las transformaciones que se dan en cuanto a los saberes para usar tecnología por trabajadores que ejercen oficios tradicionales tales como costura, herrería, cocina y carpintería. Este análisis forma parte de una investigación más amplia desarrollada en una localidad rural de seis mil habitantes del sur de la provincia de Santa Fe, Argentina. Se trata de un pueblo en el cual se han instalado en la última década empresas transnacionales del sector de la agroindustria de la alimentación. Los resultados muestran que en este contexto se instituyen determinados saberes como los adecuados para acompañar las transformaciones que se dan en el mercado de trabajo local mientras que otros saberes ligados a la práctica, al aprendizaje en interacción, al conocimiento sobre el funcionamiento interno de máquinas y herramientas se convierten en saberes obsoletos. Palabras clave: saberes - oficios - economía transnacional. Abstract This paper analyses the transformations in knowledge needed to use technology by workers who perform traditional trades such as needlework, blacksmithing, cooking and carpentry. This analyses is framed in a wider research developed in a small town in Santa Fe, Argentine, where deeps changes have been taking place for one decade. Amongst the most relevant transformations is the process associated with the settlement of transnational companies. Results show that certain knowledge are instituted as appropriate to accompany the transformation in local labor market while other knowledge, related to practice and learning in interaction, become obsolete. Key- words: knowledge - traditional trades - transnational economy.