Ágata Lapedriza y Eugènia Santamaria; presencia femenina en un mundo masculino

Con motivo del 8M, desde los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones queremos aportar nuestro granito de arena en la visibilidad de las mujeres en el ámbito laboral. De esta manera, hemos decidido entrevistar a dos de las muchas mujeres que hay estudiando, investigando o impartiendo clases en nuestros ámbitos de estudio: Ágata Lapedriza y Eugènia Santamaria. Ágata es profesora de la UOC y actualmente reside en Massachusetts investigando en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Eugènia Santamaria, además de ser profesora y directora del Grado en Tecnologías de Telecomunicación de los estudios de IMT, fue la diez primeras mujeres en licenciarse en Telecomunicaciones por la UPC y de las primera en doctorarse, también en Telecomunicaciones. La presencia femenina en áreas como las telecomunicaciones o las ingenierías aún sigue siendo poco generalizada. Preguntamos a Ágata y a Eugènia sobre sus trayectorias y analizamos con ellas cómo es investigar en un entorno aún marcado por clara presencia masculina. Ágata LapedrizaEugènia Santamaria ¿Recuerdas el primer momento en el que decidiste ser investigadora/doctora? Ágata Lapedriza: No tengo la sensación de un momento concreto. Cuando era pequeña me gustaban las ciencias y las matemáticas. Estudié matemáticas en la universidad y al acabar tenía ganas de quedarme en el entorno académico. Realicé un doctorado de forma combinada con impartir clases en la universidad. Ni siquiera en aquel momento tenía una idea clara de qué era ser investigadora. Lo fui descubriendo sobre la marcha. Eugènia Santamaria: Cuando comencé mis estudios de Ingeniería de Telecomunicación no me planteaba la investigación o el doctorado. Me planteaba el futuro laboral como ingeniera,  aunque si que me motivaba la...

100tíficas para fomentar la vocación científico-tecnológica en las niñas

(Trobareu la versió en català més avall) El pasado 11 de febrero , el Instituto de Ciencia y Tecnología de Barcelona (BIST) organizó el evento 100tífiques en el que más de cien mujeres científicas realizaron charlas explicando su actividad investigadora de manera motivadora a los niños y niñas de cien escuelas de toda Cataluña. Esta actividad se realizó con motivo del del Día Internacional de las Mujeres y las Niñas en la Ciencia. Varias profesoras de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC  participaron en estos eventos, una experiencia enriquecedora que consideran que debería realizarse más a menudo. Se llevó a cabo en los últimos cursos de primaria y los primeros de secundaria, en donde niños y niñas deciden sus vocaciones científicas y tecnológicas. Por ello, es fundamental actuar ahí, para modificar la falta de vocación entre las niñas. Imagen general de las participantes en el evento 100tífiques. Destaca la presencia de la alcaldesa de Barcelona, Ada Colau El desequilibrio por géneros, entre otros, provoca un sesgo negativo en la producción de conocimiento científico-tecnológico y una pérdida de talento imperdonable. Los estereotipos siguen marcando la selección de las carreras (según datos del datos del She Figures 2015, en la UE-28 las mujeres son solo el 28% de los doctorados es en ingenierías y el 21% de los doctorados en computación) y, como consecuencia, estos desequilibrios en la formación se extienden al mundo laboral, (las mujeres representan menos del 45% de los científicos e ingenieros y solo el 33% de los investigadores de la UE-28, según el mismo informe). Antes de esta sesión con los niños de las escuelas,...

Vida académica en Southampton

Invitada por mi colega el profesor Hugh Davis, estoy disfrutando de una estancia de investigación de un mes en la University of Southampton. Un colaborador suyo, Manu, ha facilitado logística personal, accesos y permisos en la universidad, así como organización de la agenda. En solamente dos semanas, variados han sido los diálogos no previstos y sorprendentes algunas conclusiones fruto de presentaciones y seminarios. Os mostraré dos ejemplos. Si bien inicialmente tenía que trabajar en temas de e-assesment y feedback en asignaturas de matemáticas, he terminado por hurgar en la categorización de los tipos de mentoraje a partir de sus intervenciones en los foros de un MOOC en Future Learn. La estrategia metodológica de esta plataforma, eminentemente constructivista, se basa en el concepto de “learning by conversation”. En dicha estrategia, los mentores juegan un papel central en la creación de un diálogo que se sostiene durante todo el curso. Esta universidad, de la mano del profesor Davis, ha sido pionera en la creación de MOOCs y análisis de su eficacia desde distintos puntos de vista. Han hecho un esfuerzo considerable en la creación de un dashboard (cuadro de mando) que permite explotar los datos de cada participante para cada curso. Pero todavía somos pocos los que lo utilizamos. Captura de pantalla de una extracción de datos mediante el dashboard En una de las primeras reuniones hablamos de la importancia del mentor como facilitador del curso. Les pregunté qué evidencia tenían de su eficacia en términos de aprendizaje. Me dijeron que mucha, que en el curso que ellos habían diseñado “Understanding Language: Learning and Teaching” (hasta el momento 8 ediciones, la...

Wikipedia como laboratorio de investigación

Wikipedia es, sin lugar a duda, el mayor esfuerzo colaborativo realizado por la humanidad. Aunque no necesite presentación, podemos destacar que la Wikipedia en su versión inglesa apareció el 15 de enero de 2001 y hoy ya contiene más de 5.600.000 artículos en ese idioma, aunque existen más de 290 versiones en diferentes idiomas con más de 46 millones de artículos. La versión catalana destaca por ser la segunda Wikipedia creada tras la inglesa y cuenta ya con casi 580.000 artículos. En lo que se refiere a la versión castellana, contiene actualmente más de 1.400.000 artículos, y representa la novena Wikipedia en tamaño y la cuarta en cuanto a número de ediciones y número de editores considerados en activo. Todos estos datos pueden ser consultados aquí. Debido a su volumen y estructura de enlaces, se trata de un sitio web muy bien posicionado en los ránkings de los buscadores -aparece habitualmente en las primeras posiciones de cualquier búsqueda-, lo que la hace muy popular en Internet, generando suficiente tráfico como para aparecer en la 5a posición del ránking de Alexa. En Wikipedia se dan encuentro contenidos (los artículos), estructuras organizativas como las categorías, portales y anexos y, obviamente, los usuarios, ya sean anónimos o registrados, los cuales generan un volumen de interacción entre ellos y los contenidos muy considerable. Esto hace de Wikipedia un laboratorio único para realizar investigación sobre temas muy diversos: Sistemas de traducción automática que aprenden de las diferentes versiones lingüísticas de un mismo artículo en diferentes idiomas. Extracción automática de ontologías a partir de la estructura jerárquica de categorías y subcategorías. Diferencias en la creación de...

Notas de literatura y estrategia de sistemas de información

Me refiero a la literatura académica sobre la estrategia de los sistemas de información. 0.  En los tiempos que corren vale la pena reivindicar la importancia y la belleza de los trabajos finales de la carrera. Lo son (importantes y bellos) para los estudiantes, que culminan el esfuerzo de años y tienen la oportunidad de aplicar sus conocimientos no sólo técnicos (entender y resolver problemas y fabricar artefactos teóricos o prácticos) sino transversales (leer literatura, analizar enigmas, encontrar avenidas de solución, escribir y presentar, resolver dudas y cuestiones). Lo son para los profesores y colaboradores docentes, aunque nos den mucho trabajo: es una ocasión para mantenernos al día, enfrentarnos a retos conocidos y nuevos, a nuevas formas de estudiar y nuevos tipos de estudiantes y acompañarles de una forma especial, mucho más individual y directa. Y nos hace ilusión cuando coinciden los intereses, aficiones y entusiasmos del estudiante con los nuestros. Estoy dirigiendo, junto con otra colaboradora, un trabajo final que consiste en analizar un proceso de revisión de la estrategia de sistemas de información de una empresa. 1. Parece mentira el poco interés académico dedicado a estudiar la ejecución de la estrategia, su evaluación y su puesta al día. En 2008, Teubner y Mocker, del ERCIS de Munster, estudiaron más de 400 artículos sobre estrategia de sistemas y tecnologías de la información publicadas en las principales revistas de la especialidad a lo largo de 30 años. Sólo el 4,8% cubrían temas relacionados con la implantación. En 2014, Amrollahi y colegas hicieron una revisión sistemática de la literatura incluyendo nuevas categorías. Entre 2000 y 2009 encontraron 102 papeles sobre planificación...

Diagnóstico Automático de Enfermedades a partir de Imágenes de Rayos X de tórax

Un grupo de investigadores de Stanford han desarrollado un algoritmo que ofrece diagnósticos automáticos basados ​​en imágenes de rayos X de tórax. Su método, llamado CheXNet, puede diagnosticar hasta 14 tipos de patologías, como neumonías, hernias o fibrosis. El trabajo se ha llevado a cabo de forma conjunta entre investigadores del grupo de Machine Learning liderado por Andrew Ng, y el profesor asistente de radiología Matthew Lungren y su equipo. El método y los resultados se publicaron el pasado mes de noviembre en el portal de prepublicación científica de acceso abierto arXiv [1]. Image credit: imagen creada a partir de imágenes de [1] Este trabajo de investigación hace un énfasis especial en el diagnóstico de neumonías. Los investigadores eligieron centrarse en esta enfermedad, que lleva a un millón de estadounidenses al hospital cada año, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, y es especialmente difícil de detectar en las radiografías, dicen los expertos. Durante la investigación el equipo pidió a cuatro radiólogos de Stanford que cada uno anotara, de forma independiente, 420 de las imágenes según posibles indicaciones de neumonía. El método desarrollado no solo diagnosticaba las patologías de una forma más fiable que los sistemas automáticos previos sino que además también superó a los cuatro radiólogos de Stanford en la precisión del diagnóstico de la neumonía. Detrás de estos espectaculares resultados de análisis de imagen médica hay, como no, un algoritmo de Deep Learning o Aprendizaje Profundo. El algoritmo está entrenado con un conjunto de datos públicos que consta de más de 100.000 imágenes de rayos X de tórax, con vista frontal, manualmente etiquetadas con...