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Listen to WhatsApp Ptt 2024-06-02 at 11.04.24 PM by olga MP3 song. WhatsApp Ptt 2024-06-02 at 11.04.24 PM song from olga is available on Audio.com. The duration of song is 15:00. This high-quality MP3 track has 19.171 kbps bitrate and was uploaded on 3 Jun 2024. Stream and download WhatsApp Ptt 2024-06-02 at 11.04.24 PM by olga for free on Audio.com โ your ultimate destination for MP3 music.
In this episode of Cรกpsulas Tecnolรณgicas, Dr. Olga Marรญa Hidalgo discusses a fascinating study on using data mining to discover learning patterns in an educational context. Data mining is a powerful tool for understanding learning processes and developing effective educational strategies. The study explores different types of educational data that can be analyzed and specific techniques for extracting relevant patterns. One interesting case study applied data mining to analyze high school students' learning data, revealing patterns that traditional methods couldn't detect. Data mining has the potential to transform education by creating personalized strategies, identifying students in need of support, and evaluating the effectiveness of interventions. However, there are challenges to overcome, such as the need for standard APIs, unified theory, improved training, and scalability for large volumes of data. Mining complex data structures, distributed data, and multimedia data are also ar Bienvenidos a un nuevo episodio de Cรกpsulas Tecnolรณgicas, donde exploramos el mundo de la tecnologรญa, la informaciรณn y la comunicaciรณn. En esta ocasiรณn, la doctora Olga Marรญa Hidalgo, del Doctorado en Tecnologรญa, Informaciรณn y Comunicaciรณn de la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales de Sequiel-San Mora, UNEYES, nos hablarรก sobre un estudio fascinante que utiliza la minerรญa de datos para descubrir patrones de aprendizaje en un contexto educativo. Saludos cordiales a todos. Soy la doctora Olga Marรญa Hidalgo y me complace compartir con ustedes un estudio relevante sobre el uso de la minerรญa de datos en el รกmbito educativo. En la era digital, la informaciรณn se ha vuelto omnipresente. La capacidad para capturar, procesar, almacenar, distribuir y transmitir datos ha crecido exponencialmente, generando vastas cantidades de informaciรณn en bases de datos. Es aquรญ donde la minerรญa de datos entra en juego. Hoy en dรญa, los datos no estรกn restringidos a tu clase, representadas รบnicamente con nรบmeros o con carรกcteres. El avance de la tecnologรญa para la gestiรณn de bases de datos hace posible integrar diferentes tipos de datos. ยฟCuรกles son estos datos? Imagen, video, texto y otros datos numรฉricos en una base de datos sencilla. De esta manera, facilita el procesamiento multimedia. Como resultado, la mezcla tradicional de hot-hot de tรฉcnicas estadรญsticas y herramientas de gestiรณn de datos no son adecuadas por mรกs tiempo para realizar esta vasta colecciรณn de datos desiguales. En este siglo, la demanda continuarรก creciendo y el acceso a grandes volรบmenes de datos multimedia traerรก la mayor transformaciรณn para la sociedad global. Es, por tanto, el desarrollo de la tecnologรญa de la minerรญa de datos avanzada continuarรก siendo una importante รกrea de estudio y, en consecuencia, se espera gastar muchos recursos en esta รกrea de desarrollo en los prรณximos aรฑos. Existen diversos dominios donde se almacenan grandes volรบmenes de informaciรณn en bases de datos centralizadas y distribuidas, como por ejemplo, librerรญas digitales, archivos de imรกgenes, bioinformรกtica, cuidados mรฉdicos, finanzas e inversiรณn, fabricaciรณn y producciรณn, negocios y marketing, redes de telecomunicaciones. La minerรญa de datos se define como el proceso de extraer informaciรณn valiosa de grandes volรบmenes de datos. No se trata de simples estadรญsticas, sino de descubrir patrones, relaciones e incluso excepciones รบtiles que permitan la toma de decisiones informadas. La minerรญa de datos utiliza un conjunto de mรฉtodos como la estadรญstica, la inteligencia artificial, la computaciรณn grรกfica y el procesamiento masivo de datos con las bases de datos como materia prima. El estudio que hoy nos ocupa, realizado por los investigadores Alejandro Ballesteros Romรกn, Daniel Sรกnchez Guzmรกn y Ricardo Garcรญa Salcedo en el Centro de Investigaciรณn en Ciencia Aplicada y Tecnologรญa Avanzada del Instituto Politรฉcnico Nacional de Mรฉxico, explora el potencial de la minerรญa de datos para identificar patrones de aprendizaje en un contexto educativo. Los autores sostienen que la minerรญa de datos puede ser una herramienta invaluable para comprender mejor los procesos de aprendizaje de los estudiantes y en consecuencia desarrollar estrategias educativas mรกs efectivas. En su estudio, los autores discuten los diferentes tipos de datos educativos que pueden ser analizados con la minerรญa de datos, asรญ como las tรฉcnicas especรญficas que se pueden utilizar para extraer patrones relevantes de estos datos. Un aspecto particularmente interesante del estudio es la presentaciรณn de un caso donde se aplicรณ la minerรญa de datos para analizar los datos de aprendizaje de un grupo de estudiantes de secundaria. Los resultados revelaron patrones de aprendizaje que no hubiesen sido visibles a travรฉs de mรฉtodos tradicionales de anรกlisis de datos. En definitiva, la minerรญa de datos se presenta como una herramienta poderosa para investigar patrones de aprendizaje en el รกmbito educativo. Los hallazgos de este estudio y de otras investigaciones en esta รกrea pueden ser utilizados por educadores e investigadores para desarrollar estrategias educativas personalizadas, identificar estudiantes que requieren apoyo adicional, crear materiales de aprendizaje a la medida de cada individuo y evaluar la efectividad de las intervenciones educativas. La minerรญa de datos tiene el potencial de transformar la forma en que impartimos y recibimos educaciรณn, abriendo un mundo de posibilidades para mejorar el aprendizaje y el desarrollo de las nuevas generaciones. Para ello, debemos conocer los retos y tendencias de la minerรญa de datos. Existen algunos retos que superar antes de que la minerรญa de datos se convierta en una tecnologรญa de masas. En primer lugar, el aspecto metodolรณgico. Serรญa muy รบtil la existencia de una API estรกndar, de forma que los desarrolladores puedan integrar sin dificultad los resultados de los diversos algoritmos de minerรญa. Esto podrรญa facilitar tambiรฉn la tarea de automatizar y simplificar todo el proceso, integrando aspectos como muestreo, limpieza de datos, minerรญa y visualizaciรณn. En este mismo sentido, serรญa deseable que los productos de minerรญa de datos estuvieran orientados al programador para fomentar su uso y ampliaciรณn. Serรญa asรญ mismo necesario unificar la teorรญa sobre la materia. Asรญ se puede observar que los estados del arte no son generalizables, no existe un estรกndar para la validaciรณn de resultados y en general la investigaciรณn se realiza demasiado aislada. Asรญ mismo, se necesitarรญa mejorar la formaciรณn en esta รกrea entre los titulados universitarios, que serรญa la mejor manera de expandir su uso. Y finalmente, sigue siendo un asunto pendiente la integraciรณn del conocimiento del dominio en el algoritmo y viceversa, es decir, mejorar la interpretabilidad y facilidad de uso del modelo hallado. Tambiรฉn se debe mejorar la escalabilidad de la minerรญa de datos hacia grandes volรบmenes de datos, ya que esto es y serรก siempre una de las tendencias futuras, porque el volumen de informaciรณn que se ha de tratar crece de manera exponencial, con lo que los avances en esta รกrea siempre quedan superados por las necesidades crecientes. Datos con miles de atributos es algo ya habitual, pero es probable que las tรฉcnicas todavรญa aรบn no estรฉn preparadas para centenares de miles o incluso millones de caracterรญsticas. Dentro de esta lรญnea tambiรฉn se localiza la minerรญa de datos Streams de muy alta velocidad, con posibles cambios de estructura, dimensiรณn o modelo de generaciรณn dinรกmico durante la fase de entrenamiento. Esto obliga a tener un modelo de conocimiento en todo momento. La simulaciรณn es la integraciรณn de la toma de decisiones y minerรญa de datos, los modelos extraรญdos para un รกmbito de interรฉs de una organizaciรณn. Bรกsicamente se trata de utilizar las salidas de unos modelos como entradas de otros y maximizar el beneficio del conjunto de modelos. Ademรกs, puede aรฑadirse el modelo global de restricciones de valores mรกximos o mรญnimos, saturaciรณn. Las tรฉcnicas tradicionales de combinaciรณn de modelos no pueden aplicarse directamente. Las tรฉcnicas de simulaciรณn en minerรญa de datos estรกn mรกs relacionadas con el problema de una maximizaciรณn global. No han recibido la atenciรณn suficiente desde el รกrea de la minerรญa de datos. La obtenciรณn de modelos que globalmente se comporten bien y que mantengan dentro de unas restricciones requiere no sรณlo de matrices de costes y de anรกlisis de tรฉcnicas, sino de otro tipo de mรฉtodos y de tรฉcnicas para el aprendizaje y la evaluaciรณn. La predicciรณn local es la mรกs idรณnea para un problema, pero puede implicar la elecciรณn de una menos idรณnea para otro, mientras puede existir una decisiรณn global mejor. Si bien este tipo de decisiones globales han sido estudiadas por la teorรญa de decisiรณn y por el รกrea de planificaciรณn en inteligencia artificial, esta interrelaciรณn entre modelos predictores, su aprendizaje y problemas de optimizaciรณn y planificaciรณn no ha sido estudiada a fondo. La minerรญa para datos con una estructura compleja en numerosas ocasiones, los datos procedentes de aplicaciones del mundo real no tienen una representaciรณn directa en forma de una รบnica tabla, sino que deben ser representadas mediante estructuras jerรกrquicas, รกrboles o interrelacionadas, grafos, conjuntos o cualquier otro. Por lo tanto, el reto a que se lanza la comunidad cientรญfica que investiga en aprendizaje automรกtico y minerรญa de datos es el de adaptar o proponer nuevas tรฉcnicas que permitan trabajar directamente con este tipo de representaciones. En este campo tambiรฉn entrarรญa la minerรญa de datos distribuida, donde los datos no se encuentran en una รบnica localizaciรณn, sino como es cada vez mรกs habitual en una red de computadores. Un caso particular serรญa la minerรญa de datos multimedia, para datos que integran voz, imรกgenes, texto y vรญdeo, y que debido a la complejidad de los datos, el volumen y el gran abanico de aplicaciones posibles constituyen un reto en la actualidad. Otros temas que se estรกn abordando y donde se deben profundizar son la comprensibilidad de los patrones extraรญdos para potenciar las aplicaciones en campos nuevos como privacidad, antiterrorismo, crisis energรฉtica, medio ambiente, bioinformรกtica, asegurar la privacidad e integridad de los datos que son sometidos a la minerรญa, datos no balanceados entre las distintas clases, datos sensitivos al coste, no sรณlo en el error al asignar una clase, sino en la obtenciรณn de los atributos, datos en secuencia y series temporales cada vez mรกs utilizadas. Podemos concluir seรฑalando que la minerรญa de datos se considera todavรญa un nicho y un mercado emergente. Una de las razones es que la mayorรญa de los paquetes de minerรญa de datos estรกn dirigidos a expertos y esta cuestiรณn no facilita su uso por los usuarios. Se piensa que en los prรณximos aรฑos habrรก mรกs desarrolladores de aplicaciones comerciales de gestiรณn que sean capaces de integrar estos mรณdulos de minerรญa de datos. Con ello se conseguirรก extender y generalizar su uso a usuarios de los mรกs diversos campos de la actividad humana. Agradecemos por compartir con nosotros este estudio tan relevante, ya que la minerรญa de datos se perfila como un campo con un gran potencial para revolucionar la educaciรณn, brindรกndonos herramientas para comprender mejor el aprendizaje y optimizar el proceso educativo. No olviden suscribirse a nuestro podcast Pรญldoras Tecnolรณgicas para estar al dรญa con las รบltimas tendencias en tecnologรญa, informaciรณn y comunicaciรณn. Muchรญsimas gracias.