Model@: Conocimiento predictivo en el aula

(Trobareu la versió en català més avall) Muy a menudo el conocimiento tangible de los PRA’s (Profesor Responsable de Asignatura) y colaboradores docentes (consultores y tutores) en relación a una asignatura, se adquiere con la experiencia obtenida a lo largo de los años. Por ejemplo, si el alumno no presenta la actividad X difícilmente aprobará la asignatura, o bien, cuando un alumno obtiene la nota Y en la actividad X difícilmente podrá superar la asignatura. Básicamente, el profesor realiza un tipo de predicción basándose en su experiencia personal y proyecta en el futuro unos posibles resultados o rendimientos de la asignatura en concreto. Podemos decir que la creación de los modelos predictivos es un tema de investigación estudiado desde los años 80, es decir, no es un tema innovador que requiera una gran investigación. A partir de modelos estadísticos o, bien, de técnicas de Machine Learning, se pueden desarrollar modelos predictivos adecuados y totalmente automatizados alimentados por datos almacenados de experiencias previas. En nuestro caso, por ejemplo, se podría predecir si un alumno puede superar una asignatura en función de las actividades que ha realizado a lo largo del curso. La idea principal es crear un modelo predictivo a partir de los datos previos de alumnos que han cursado aquella misma asignatura. Adicionalmente, cada modelo predictivo se puede personalizar basándose en particularidades que se pueden encontrar en el diseño de cada una de las asignaturas que configuran un determinado curso (por ejemplo, número de actividades a desarrollar o recursos consultados). Fuente: https://www.linkedin.com/pulse/future-according-my-crystal-ball-mocheche-mabuza Por lo tanto, ¿qué nos puede ofrecer un modelo predictivo? Es un salto cualitativo sobre datos analíticos. Los datos...

Ofertas de Trabajo

Des de Bioinformatics Barcelona nos hacen llegar las siguientes ofertas: Bioinformatic Genomics and Bioinformatics Unit, Institut Germans Trias i Pujol (IGTP) Fecha límite: 2 de marzo de 2018. Más información aquí. Frontend Developer European Genome-phenome Archive (EGA), Center for Genomic Regulation (CRG) Fecha límite: 28 de febrero de 2018. Más información aquí.  Backend Developer European Genome-phenome Archive (EGA), Center for Genomic Regulation (CRG) Fecha límite: 28 de febrero de 2018. Más información aquí.  System Administrator European Genome-phenome Archive (EGA), Center for Genomic Regulation (CRG) Fecha límite: 28 de febrero de 2018. Más información aquí. Ingeniero de Telecomunicaciones IDOM Consulting, Engineering and Architecture S.A. Más información en la oferta y en su página...

III Edición Premi equit@T a la promoción de la igualdad de género en las TIC

(Trobareu la versió en català més avall) Desde los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación (EIMT) y la Unidad de Igualdad de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) trabajamos para fomentar la participación de las mujeres en el ámbito tecnológico de las TIC y conseguir una mayor presencia tanto en el mundo académico como en el profesional. El ambicioso objetivo final es llegar a la igualdad de género en el sector TIC y, para hacerlo, desde nuestra universidad llevamos a cabo diversas acciones para acercar las TIC a la sociedad en general y a la educación en particular. En esta ocasión, convocamos la tercera edición del Premi equit@T con la intención de promocionar la igualdad de género en las TIC, en el ámbito geográfico de España, Portugal e Iberoamérica. En un ámbito de conocimiento en el que la presencia femenina es todavía minoritaria y donde a menudo queda difuminada, esta distinción pretende premiar iniciativas que tengan la finalidad de generar actividades y mostrar buenas prácticas para ayudar a construir el equilibrio de género en los estudios y en las profesiones TIC. Por lo tanto, sólo nos queda animaros a participar y/o venir para disfrutar del evento, que se realizará el próximo día 26 de abril de 2018. Como en las dos ediciones anteriores, contaremos con la asistencia de personalidades del mundo educativo y profesional de las TIC tales como: colegios profesionales, Itscool, Bioinformatics de Barcelona, Observatori de la Dona de la UAB, Delegados de países Iberoamericanos y personalidades de sociedades latinoamericanas entre otras. Además, también podréis disfrutar de alguna que otra sorpresa, como las que nos suele preparar la coordinadora del...

MOOC BI y Big Data: a la cuarta va la vencida

Comentábamos el año pasado que no hay dos sin tres. Y este año decimos que a la cuarta va la vencida. Así que ¡volvemos con la cuarta edición del MOOC “Introducción al Business Intelligence y Big Data“! Durante los últimos tres años hemos adquirido una buena experiencia en el ámbito de los MOOCS a través de la plataforma MiriadaX, que ya comentamos en su momento aquí y aquí. Teniendo en cuenta la gran aceptación de las anteriores ediciones y la gran cantidad de personas que no pudieron realizar anteriores ediciones hemos decido repetirlo una vez más. Este MOOC, como su título indica, es inteligencia de negocio y Big Data, competencias que llevamos formando desde hace más de una década y que son absolutamente cruciales en la actualidad para trabajar y gestionar escenarios VUCA y en el que es necesario convertirse en una organización orientada al dato, como hemos comentado más de una vez (1 y 2). Hemos preparado un vídeo para presentar esta edición: Tras tres ediciones el interés ha sido fenomenal: más de 42.600 personas interesadas en las tres ediciones y casi 9.800 estudiantes que terminaron con éxito su correspondiente edición. Hemos aprendido mucho en estas tres ediciones. Lo hemos comentado en detalle aquí, aquí y aquí. Para esta cuarta edición hemos mantenido la misma estructura que en la tercera edición y sólo algunos pequeñas correcciones aquí y allá. El curso tiene una introducción donde explicamos los objetivos y capacidades, la estructura del programa y la metodología y claves para un seguimiento efectivo y se desarrolla durante un mes a través de cinco módulos docentes: Introducción al BI. Es un módulo conceptual de presentación de los sistemas de Inteligencia de Negocio, sus usos...

Arquitectura como estrategia: algunos ejemplos (y II)

En la entrada anterior, comenzamos a desplegar el concepto de arquitectura de empresa, “la lógica que organiza los procesos de negocio y la infraestructura de TI de una manera que refleje los requerimentos de integración y estandarización del modelo operativo de la empresa”. Allí presentamos varios modelos diversificados, o sea aquellos que no necesitan compartir ni datos ni procesos, pero pueden compartir parte de la infraestructura técnica o de las aplicaciones por razones principalmente económicas, no estratégicas. Descargar (PDF, 182KB) Modelos de arquitectura de empresa En los sistemas coordinados, el grupo comparte datos y transacciones de sus clientes, productos o proveedores, porque existe una integración vertical de las operaciones, aunque las empresas sean jurídica y económicamente independientes y los procesos de gestión no necesiten ser los mismos. Es el caso de la relación entre los fabricantes y los distribuidores o la de algunos tipos de franquicia. El lema sería: “si quieres trabajar conmigo, tienes que compartir la información”. En estos sistemas, los participantes facilitan interfaces de aplicación, visores remotos o cargan sus datos a través de servicios web o plataformas de integración más sofisticadas. Frecuentemente, esta solución es lenta o incómoda y acaba siendo más práctico disponer de repositorios comunes a los que cualquier miembro del grupo puede acceder en cualquier momento. La organización de la informática es más compleja, con modelos federados, donde el centro define políticas y estándares, pero cada unidad de negocio decide independientemente sobre sus procesos y soluciones. En las empresas globales, con plantas o filiales en todas partes, que hacen básicamente lo mismo en cualquier lugar, para clientes que también suelen ser globales, la organización de...