Herramientas Colaborativas Multiplataforma en la Enseñanza de la Ingeniería de Software. 2da. Etapa

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    Systematic mapping of automated reviewer recommendation solutions
    (Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, 2024-10-18) Decoppet, Guillermo Omar ; San Martín, Patricia Silvana
    The increase in scientific production has generated a recurring problem on a global scale in the recommendation of reviewers for scientific journals and academic events, incentivizing the emergence of a significant diversity of automated solutions. This article presents a systematic review of these reviewer recommendation solutions published in scientific journals and academic events in the period 2018-2023. Methodologically, the final selection focused on the analysis of twenty-five articles. It covered the domain of reviewer recommendation solutions, their methods, factors and the data sets utilized. The results achieved systematize the diverse types of proposed solutions allowing to observe the similarities between the different methods. It is estimated that the present mapping provides an original survey on this problem that provides well-founded comparative information to support future research on reviewer recommendations.
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    Integración de la Inteligencia Artificial en las teorías y estilos de aprendizaje
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2024-12-30) Maffei, Fabián Alberto ; Neil, Carlos Gerardo
    Este artículo analiza la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, destacando su impacto en teorías de aprendizaje tradicionales como el constructivismo, cognitivismo, conductismo y conectivismo. La IA enriquece estas teorías al proporcionar herramientas adaptativas, sistemas de tutoría inteligente, evaluaciones automatizadas y redes de aprendizaje globales. Estas tecnologías personalizan el aprendizaje, optimizan la organización de contenidos y fomentan la colaboración interdisciplinaria. El constructivismo se ve fortalecido por entornos personalizados y colaborativos, mientras que el cognitivismo utiliza análisis predictivos para anticipar y abordar dificultades de aprendizaje. El conductismo encuentra en la IA un medio para implementar estrategias de refuerzo positivo, y el conectivismo fomenta el acceso global al conocimiento mediante redes inteligentes. Si bien estos avances transforman positivamente la educación, se destacan desafíos éticos como la privacidad y la equidad. Este estudio concluye que la IA, implementada éticamente, tiene el potencial de revolucionar la educación para un futuro más inclusivo.
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    El papel de la Universidad en el desarrollo de competencias digitales y la reducción del desajuste de habilidades desde una perspectiva del capital humano para el siglo XXI
    (Universidad Abierta Interamericana (UAI), 2024-3) Monferrato, Marcelo Raul
    Este trabajo analiza el rol de la universidad y su necesaria evolución e intervención para abordar el desafío del desajuste de habilidades (skills mismatch), colaborando a la disminución de esta brecha en el mercado laboral del siglo XXI que se manifiesta tanto por sub como por sobre calificación profesional. A partir de una revisión de la literatura sobre la teoría del capital humano y las competencias digitales, se plantea cómo es que la Universidad desempeña un papel esencial en el desarrollo de habilidades digitales desde el marco de las teorías sobre capital humano y las competencias digitales, en un punto de inflexión que produce la salida de la pandemia y los aprendizajes y necesarias adaptaciones que nos ha dejado en términos de ponderación de la educación a distancia, sumado a la irrupción y presencia en continuo crecimiento de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y de aprendizaje. En este contexto complejo y disruptivo, las instituciones de Educación Superior Universitaria surgen como espacios ideales en los cuales ofrecer programas de formación y capacitación centrados en las habilidades digitales y de esta manera abonar al desarrollo de capacidades relevantes para los entornos de trabajo actuales, colaborando con las empresas y organizaciones gubernamentales en la identificación de nuevas competencias necesarias en el mercado laboral y el diseño de programas de formación y capacitación que se ajusten a esas necesidades, fomentando el aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades a lo largo de toda la vida laboral de los trabajadores.
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    La inteligencia artificial en la educación y sus implicaciones: un mapeo sistemático de la literatura
    (Instituto Tecnológico Universitario Rumiñahui, 2024-1-15) Leon Granizo, Oscar Dario ; Neil, Carlos Gerardo ; Cedillo Jiménez, Cinthya Susana
    La inteligencia artificial (IA) ha evidenciado su potencial como una herramienta promisoria en el campo de la educación, con repercusiones importantes en la manera en que se educa y se adquiere conocimiento, la inclusión de la IA en educación ha permitido que esta de un impulso en el tema de la recomendación de contenidos educativos haciendo que el aprendizaje sea personalizado y eficiente. Se busca que la inteligencia artificial sea un apoyo significativo al docente, actualmente existen aplicaciones educativas que usan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar el aprendizaje. Sin embargo, se busca ir más allá, lograr que los estudiantes puedan recibir una retroalimentación automática y eficiente en la educación en línea. Se utilizaron diferentes fuentes de información, como artículos científicos y revistas especializadas, para recopilar y analizar los datos relevantes. El propósito de esta revisión sistemática es comprender el estado del arte científico relacionado con el tema. Los resultados revelan que la implementación de la IA en la educación ha demostrado ser beneficiosa en varios aspectos, como la evaluación automatizada, la adaptación del proceso de aprendizaje y la optimización de la eficacia en la educación. La IA tiene el potencial de transformar la educación, pero es necesario abordar los desafíos y garantizar una implementación ética y efectiva.
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    Estilos de aprendizajes personalizados con inteligencia artificial. Un mapeo sistemático de la literatura
    (Universidad Nacional de Luján, 2023-10-12) Maffei, Fabián Alberto ; Neil, Carlos Gerardo ; Battaglia, Nicolás
    Contexto: la personalizacio´n de la ensen~anza y el aprendizaje sustantivo mediante inteligencia artificial (IA) para identificar estilos de aprendizaje. Objetivo: interpretar las investigaciones en IA con el propo´sito de mejorar el rendimiento acade´mico y detectar posibles brechas en el conocimiento. Me´todo: se llevaron a cabo preguntas de investigacio´n, bu´squedas y ana´lisis de datos para estudiar los me´todos de ensen~anza que utilizan IA, los estilos de aprendizaje y los sistemas adaptativos. Resultados: se concluye que para maximizar el rendimiento acade´mico, es crucial reconocer los patrones de estilos de aprendizaje y utilizar herramientas de IA para desarrollar agentes inteligentes personalizados en entornos virtuales de aprendizaje.