Inteligencia Computacional: Framework para modelado automático de perfiles educativos

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https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/2055

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    Análisis de temporalidad de imágenes con técnicas de detección, tracking y proyección de posición de un objeto
    (Edutecne, 2018-11) Bustamante, Leonardo Martín ; Maciel, Marcos Antonio ; López De Luise, María Daniela
    Es importante para la toma de decisiones basadas en hechos pasado con efecto en el presente y consecuencias a futuro contar con información anticipada que permita ejecutar acciones. Este trabajo presenta un modelo orientado a anticipar un evento por medio de la detección de objetos de interés, el tracking de estos y la proyección de su posición a futuro con respecto a una cámara observadora, esto se logra mediante el procesamiento de imágenes de baja resolución obtenidas por un teléfono móvil, incluso de baja gama. Es de destacar que en el presente trabajo, la detección no está limitada a objetos previamente configurados y/o entrenados dentro del modelo. Cualquier tipo de objeto en movimiento está incluido. Las estadísticas realizadas demuestran un porcentaje de detección de objetos y proyección aceptable para el hardware de bajo costo empleado.
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    Augmented reality as visual communication for people with ASD
    (International Institute of Informatics and Cybernetics, 2018-3) Menéndez, Esteban ; López De Luise, María Daniela
    The goal of this paper is to present a behavioral modeling method for patients with Autistic Spectrum Disorders and an implemented prototype of it. The model is automatically derived from the natural interaction between a patient and his environment. This proposal differs from current treatments and tools, in that the individual is not trained by imposing semantic patterns, but ideograms built from the patient’s preferences and environment. By using Augmented Reality, the autistic is being treated in an innovative way: the model gathers the environment variables and through communication by exchange of images (PECS) the treatment becomes a agile, continuous and flexible process. The procedure is expedited since the patient does not have to select PECS, but they appear to him. The activity recording is them processed in such a way to control and describe the cognitive and social profile of the patient. It also, performs a customize performance statistics. Likewise, the special administration of these statistics is intended to lay the groundwork for more representative future work that could allow the derivation of umbiased patient´s evolution.
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    Evolution of Consciousness Systems with Bacteria
    (Elsevier, 2019-1-1) López De Luise, María Daniela ; Maciel, Marcos Antonio ; Rancez, Lucas ; De Elía, Bernardo ; Menditto, Juan Pablo
    Disasters are characterized by extreme situations where human-made structures are partially or completely destroyed. Earthquakes, landslides, cyclones, floods are that type of phenomena. This paper presents an outdoor autonomous mobile robot named MARCOS, which uses consciousness (set of codelets) to derive its world map and avoid obstacles. Disaster zones constitute a dramatic environment where obstacles and dangerous conditions require extra flexibility and good reasoning capabilities upon unexpected situations. The aim of this work is to show statistically how performs traditional consciousness for complex avoidance and compares it with solutions provided by a human following a novel approach called artificial bacterial infection. Results show that bacteria are a good artifact to enhance original robotic consciousness, providing originality, and mainly variety in the strategies considered by the robot. Therefore, it increments the possibility to devise wiser paths that will compete with traditional ones. A unique type of evolutive consciousness emerges from this: not only considering current codelets generating consciousness but also evolving them into diverse paths and even generating new ones. As part of this paper’s scope, the basics of such artificial bacterial infection is also presented.
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    Modelo de predicción de deserción de alumnos
    ( 2018-9) Ruiz Tabarez, Erica Andrea ; Lopez De Luise, Maria Daniela
    El presente trabajo introduce un modelo de perfilado de deserción escolar utilizando los datos biográficos dentro la franja etaria de adolescencia, tomando como caso de referencia un colegio privado ubicado en la zona de Urabá región costera de Antioquia Colombia. El modelo se refiere a estudiantes de educación básica secundaria y a educación media definidos por el MEN (Ministerio de Educación Nacional de Colombia) para obtener el titulo de bachiller. Se predice las condiciones en los alumnos con mayor probabilidad de abandonar sus estudios. La contribución de este trabajo consiste en la identificación de variables esenciales del modelo y el modo en que deben interpretarse, conforme técnicas de aprendizaje automático. Este trabajo comprende una introducción a la problemática de deserción escolar en Urabá, el modelado del perfil de deserción escolar y descripcion del modelo inicial, justo con algunas estadisticas preliminares.