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Secretaría de Investigación y Doctorado
Av. Paseo Colon 850 Piso 3° C1063ACV Capital Federal
Tel.: 4331-1852 4331-9877
E-mail: secid@fi.uba.ar
Web : http://www.fi.uba.ar/autoridades/secretarias/invydoc/
Secretario : Dra. Marta Rosen

COMPUTACION

LABORATORIO DE INFORMÁTICA EDUCATIVA Y MEDIOS AUDIOVISUALES (LIEMA)

AREA DE INVESTIGACIÓN:
Informática Educativa, Tecnología Informática Aplicada a la Educación, Enseñanza de la Tecnología.
DIRECTOR:
Zulma Cataldi, Ingeniera Química, Magíster en Docencia Universitaria y Magíster en Informática. Doctorando en Educación y en Ciencias Informáticas. Profesor Adjunto DE.
DIRECCIÓN:
Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales (LIEMA) Departamento de Computación. FIUBA.
Av. Paseo Colón 850, Piso 4º - (C1063ACV) Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
Tel.: 4343-0891 Interno 142
E-mail: liema@fi.uba.ar
INTEGRANTES:
Femando Lage, Ingeniero Geodesta-geofísico, Magíster en Informática, Profesor Adjunto D.E, Doctorando en Ciencias Informáticas.
Julia Denazis, Profesora en Cs. de la Educación, Magíster en Didáctica, Asesora Pedagógica, Profesora Adjunta D.E.
Nancy Figueroa, Ingeniera Naval, Magíster en Docencia Universitaria, Ayudante de 1ª D.SI.
Patricia Calvo, Ingeniera en Sistemas, Profesora de Matemáticas. Jefa de Trabajos Prácticos D.SI.
Maria C. Donnamamaría, Doctora en Física, Investigadora CIC (Adscripta)
Germán Kraus. Licenciado en Comercio Internacional, Magíster en Docencia Universitaria. Doctorando, en Educación. Profesor Adjunto (Adscripto).
Graciela Copello, Licenciada en Psicología, Docente Universitaria en Psicología.
Fernando Salgueiro, Estudiante de Ingeniería Informática, Ayudante de 2ª Regular D.SI.
Pablo Méndez Estudiante de Ingeniería Informática. Ayudante de 2ª D.SI.
Juan Rendón, Estudiante de Ingeniería Electrónica. Ayudante de 2ª D.SI.
Guido Costa, Estudiante de Ingeniería Informática, Ayudante de 2ª D.SI
PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN EN CURSO:

Enseñanza de la Tecnología: Sus Concepciones en la Universidad. UBACYT 2004-2007 código 1034.
Se trata de indagar acerca de las concepciones que subyacen el la prácticas educativas de los ingenieros cuando enseñan acerca de lo que es !a tecnología. Algunos resultados evidencian la visión de las herramientas que los ingenieros usan para construir modelos, que los estudiantes trabajan a través de problemas reales. Se destaca también el valor epistémico de las diferentes sintaxis figurativas como las narraciones y las metáforas.

Metodología de Diseño y Evaluación de Sistemas Tutores Inteligentes. Código LIE-0401.
Se trata de de un nuevo enfoque metodológico para el diseño de ambientes de trabajo interactivos del tipo Sistemas Tutores Inteligentes (STI) que puedan proveer a los estudiantes de un entorno de aprendizaje adaptable de acuerdo a sus conocimientos previos y a su capacidad de evolución, con base en los principios de la ingeniería de software y de los sistemas inteligentes, la psicología cognitiva y la investigación educativa. La estrategia metodológica que se desea proponer se centra en la elaboración de un modelo para el diseño, el desarrollo y la evaluación que integra cuatro etapas básicas: la definición de requerimientos, diseño, desarrollo y evaluación, con énfasis en la verificación, validación y mantenimiento a lo largo de las etapas del ciclo de vida, considerando los cinco componentes básicos de los sistemas tutores inteligentes, el modelo dominio, el modelo de estudiante, el modelo de profesor, el modelo de interface y el sistema de control de acceso y gerenciamiento centrado en la base de datos para registro de las interacciones.

Métodos de Clasificación Automática utilizando Sistemas Inteligentes. Código LIE-0402.
El interrogante que da marco a la presente investigación se centra en la aplicabilidad de los Sistemas Inteligentes (SI) a la categorización automática de objetos. Los objetos a clasificar, así como en la mayoría de los sistemas reales no se presentan como unidades disímiles una de otras, sino como objetos con varias propiedades similares pero con discrepancias sutiles que los diferencian a unos de otros. En esta investigación se indagarán las condiciones de aplicabilidad de sistemas tales como los algoritmos genéticos, las redes neuronales y la tecnología de los agentes, a fin de obtener mejores soluciones para las clasificaciones de tipo automático, buscando establecer los límites y las condiciones de aplicabilidad de cada una de las herramientas metodológicas disponibles. Por otra parte, se buscará la generalización de las soluciones a fin de poder extender su aplicación al mayor número de casos con características similares.

Tecnología Informática Aplicada al Aprendizaje basado en Problems Uusando Modelos de Trabajo Interactivos. LIE-0403.
El tema objeto de este trabajo está centrado en el estudio del aprendizaje basado en problemas implementado a través del uso de los modelos interactivos para trabajo en grupos, utilizando redes informáticas, de modo que permitan diseñar una forma flexible de interacción, para el aprendizaje para el nivel universitario, especialmente en las carreras de ingeniería.
Su elección se basa en la necesidad que tienen los estudiantes de interactuar, no sólo con los integrantes de su propio grupo, sino con el resto de los compañeros de su curso ya que esta integración socializante favorecerá la posterior inserción del estudiante en el ámbito laboral donde deberá trabajar e interactuar e n grupos. Para llevar a cabo esta investigación, se ha considerado el nivel de desarrollo de la informática y las implicancias del uso de Internet en educación con base en las teorías psicológicas del aprendizaje.

Proyectos en colaboración con el Laboratorio de Sistemas Inteligentes:

Sistemas Inteligentes Aplicados al Modelado del Estudiante.
Los estilos de aprendizaje basan su aporte en la forma de pensar de los alumnos, pero no se realiza un análisis del modo en que estos conocimientos se almacenan, se relacionan con los adquiridos anteriormente y cómo se utilizan, luego, para resolver problemas. Es necesario obtener agrupamientos de estudiantes con características similares. Esto permitiría brindar soluciones de un modo más individualizado de acuerdo a cada estilo. En este contexto un sistema asesor inteligente para diagnóstico del estilo del estudiante y que determinase su estado actual daría información muy útil para conocer el estadío evolutivo del mismo.

Sistemas Inteligentes para Modelado del Tutor.
Se ha observado que en los cursos Universitarios de los primeros cuatrimestres de la carrera Ingeniería Informática que la cantidad de tutores humanos no es suficiente, que la relación alumnos/tutores es demasiado alta y que existe una gran diferencia en los conocimientos previos que traen los alumnos. Se piensa que un sistema que pueda emular al tutor humano y además que provea al estudiante de cierta flexibilidad para la elección del tipo de tutorizado más adecuado, podría ser una solución factible para el problema planteado. Un sistema para tutorizado, no solo debe emular al tutor humano sino que además debería estar diseñado desde una concepción epistemológica acerca de lo que significa enseñar Algoritmos y Programación en una carrera de Ingeniería en relación al perfil y la identidad del futuro ingeniero.

Sistemas Inteligentes para la Predicción del Comportamiento de los Estudiantes y Diagnóstico.
En publicaciones previas se ha señalado el bajo rendimiento de los estudiantes de Algoritmos y Programación I de la Facultad de Ingeniería de la U.B.A. en sus exámenes parciales y finales. La idea de este trabajo de investigación surge con fines prácticos en búsqueda de una solución a este problema a través de la predicción. Se toman como datos los resultados de las evaluaciones y a partir de su análisis se busca efectuar un diagnóstico para sugerir estrategias de refuerzo. Se piensa en un sistema asesor inteligente para efectuar la predicción y asistir a los estudiantes en su evolución. De este modo, a partir de los primeros exámenes se podrían predecir futuros errores, sugiriendo la ejercitación correctiva a fin de mejorar su rendimiento, y encauzar su aprendizaje hacia conceptualizaciones incorporadas de forma más duraderas. Con los datos iniciales, el sistema debería ser capaz de predecir las próximas fallas de un alumno, y como consecuencia de esto, determinar cuál debería ser la siguiente secuencia de problemas y ejercicios que el estudiante debería realizar para mejorar su rendimiento y por ende sus calificaciones

PALABRAS CLAVES:
Informática Educativa - Tecnología Informática Aplicada a la Educación - Sistemas Tutores Inteligentes Aplicados a la Educación - Tecnología Educativa - Enseñanza de Algoritmia - Enseñanza de la Tecnología.

OTRAS ACTIVIDADES DEL GRUPO:

Incorporación de nuevas metodologías para el diseño, desarrollo y evaluación de software educativo basadas en nuevos paradigmas tecnológicos
Diseño de Materiales Didácticos para diferentes asignaturas de Ingeniería.
Diseño de la Hemeroteca Virtual del Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales: con recursos para Educación y Tecnología e Informática. Disponible en: www.fi.uba.ar/laboratorios/lic/hemerotecavirtualdellie.htm
Diseño pedagógico-didáctico del sitio Web institucional correspondiente a la asignatura Algoritmos y Programación I con acceso a diferentes recursos y con foro de discusión cerrado para los alumnos inscriptos a la asignatura. Webmasters de mantenimiento Guido Costa y Fernando Salgueiro. Disponible en www.fi.uba.ar/materias/7540/web/index.shmtl y en www.fi.uba.ar/materias/7540/web/General/Principal.htm

EQUIPAMIENTO DISPONIBLE:
2 PC's Pentium multimedia y compartidos: la subred de los laboratorios de investigación: Sistemas inteligentes. Sistemas Complejos y Bases de Datos y Sistemas Operativos que consta de seis PC Pentium multimedia más.

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