Examinando por Materia "Artificial Intelligence"

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Experiencias Significativas
(Universidad ECCI, 2021-11) Comité científico Programa Virtualidad; Editoral ECCI
rente a la necesidad de aplicar la modalidad remota de emergencia por la pandemia del COVID-19, se recurrió a diferentes entornos virtuales de aprendizaje. Sin embargo, las limitaciones y restricciones de accesibilidad y conectividad en contextos como el de la Escuela Secundaria Rural N° 11 de Los Ángeles, Capayán, Catamarca, Argentina, redujeron las opciones a una: los grupos de WhatsApp, inicialmente por curso, luego por materia, como medios y espacios comunes, en pos del sostén de la continuidad pedagógica. En este marco particular, el campo de la formación en la Práctica Profesional debió repensarse y reconfigurarse [1]. Esta presentación describe la última parte del proceso de formación de los practicantes de la asignatura “Práctica Docente y Residencia: nivel secundario y modalidades” de la carrera del Profesorado en Inglés del Instituto de Enseñanza Superior "Sebastián Corpacci". Estudia cuanti-cualitativamente el período de prácticas docentes mediadas por la aplicación de mensajería, con el propósito de retroalimentar la práctica profesional de los practicantes, potenciar el uso de la aplicación con fines didáctico-pedagógicos y optimizar los procesos de aprendizaje tanto de practicantes como de los destinatarios finales, los alumnos de la Escuela N° 11.
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Experiencias Significativas: Actívate
(Universidad ECCI, 2024-01) Comité científico Programa Virtualidad; Editoral ECCI
El evento Experiencias Significativas: Actívate es una iniciativa de la Dirección de Virtualidad de la Universidad ECCI que cumple 10 años y busca contribuir con el mejoramiento de las prácticas de los docentes virtuales en el contexto del proceso de enseñanza-aprendizaje. Su objetivo general es reconocer los aspectos que moldean la educación actual, como la integración de tecnología, la implementación de metodologías activas, la facilitación de la colaboración en línea y la provisión de recursos para una adaptación proactiva al entorno educativo colombiano. Cabe anotar que el centro de todo proceso educativo es el estudiante. La educación tradicional enfocó el proceso en la relación profesor-estudiante y, en algunos casos, más en el docente. Sin embargo, es claro que el estudiante es el eje de todo desarrollo educativo. Los docentes deben convertirse en guías motivadores y activadores del aprendizaje autónomo y autogestionable de sus estudiantes. Ya no es cuestión de cuál maestro sabe más sobre un tema, sino de cuál motiva e influye en sus estudiantes para que ellos mismos aprendan sobre un tema. En este punto, Actívate se convierte en una propuesta para que el profesor encuentre nuevas formas de activar las mentes en su aula y que sea el mismo estudiante quien lidere su aprendizaje en el marco de la pedagogía, de la ética y de su papel en el uso de la tecnología de manera responsable. Actívate se proyecta como un evento impactante, influyente y transformador para los docentes participantes, pues proporciona un espacio integral donde los educadores pueden replantear sus saberes en un ambiente de aprendizaje significativo, reconociendo aquellos adelantos e innovaciones pedagógicas que son tendencia en el actual contexto académico. Todo esto mediante la presentación de ponencias sobre las últimas tendencias y desafíos en el entorno educativo colombiano y la realización de talleres y presentaciones que ilustren la implementación exitosa de metodologías activas en el ejercicio constante de la enseñanza. Un eje conceptual fundamental del evento es dar a conocer la forma en la que se integran la tecnología y la pedagogía, generando nuevas formas de aprendizaje y aprehensión del conocimiento, dando la oportunidad a los docentes de reconocer casos de estudio y prácticas exitosas que destacan la aplicación práctica de la tecnología en contextos educativos, entendiendo los enfoques pedagógicos actuales, teniendo en cuenta los desafíos socioculturales y viendo las oportunidades a las que se van a enfrentar en el contexto colombiano, presentando herramientas y recursos prácticos para la implementación efectiva de las herramientas tecnológicas en sus clases. El alcance del evento se extiende al impacto a largo plazo en la enseñanza, y este impacto no solo se mide en términos cuantitativos, sino también en la calidad de la experiencia educativa que los docentes pueden proporcionar a sus estudiantes. El evento Experiencias Significativas: Actívate se realiza los días 26 y 27 de octubre en el auditorio y salones de la Sede S de la Universidad ECCI Bogotá. Se llevará a cabo de manera híbrida, pues contará con la participación de asistentes presenciales y virtuales. En el caso de la virtualidad, se accederá a una transmisión de streaming a la cual pueden acceder los asistentes.
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Regresión y caracterización de señales electroencefalográficas empleando técnicas de inteligencia artificial
(Universidad ECCI, 2022) Barahona García, María Alejandra; Jaramillo Marín, Laura Verónica; Jaramillo Diaz, Ricardo
El cerebro es un sistema de auto organización, las áreas internas del cerebro controlan el funcionamiento de los músculos; También controlan el habla, pensamiento, emociones, lectura, redacción y el aprendizaje. La reorganización de su estructura, función y conexiones se adaptan durante toda la vida esto se basa en la neuroplasticidad. La hipertensión arterial (HTA), el hábito de fumar, la diabetes mellitus, la fibrilación auricular y la dislipidemia y algunos hábitos modificables como el sedentarismo, la alimentación no saludable y el consumo desmedido de alcohol, tienen silenciosas, graves e irreversibles consecuencias como los accidentes cerebro vasculares (ACV), siendo la segunda causa de muerte en el mundo. Algunas de las técnicas de procesamiento de las señales cerebrales se basan en algoritmos de inteligencia artificial, para la extracción de características específicas, por medio de la señal de electroencefalografía (EEG). Los algoritmos de regresión forman parte de la estructura de la inteligencia artificial. La comparación y evaluación mediante las métricas estadísticas de la señal original y la señal predicha de EEG, determina la fiabilidad de los algoritmos de regresión empleados, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquina de soporte vectorial y redes neuronales en procesos de predicción, servirá para posteriores procesos de rehabilitación. La predicción más cercana se evidencia por redes neuronales, presentan mayor gasto computacional, y requiere de un tiempo prolongado para evidenciar los resultados. Los árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de soporte vectorial empleadas, generan resultados de predicción similar y requieren menor tiempo y gasto computacional.