Investigación Aplicada Inicial 2017-01
David Alberto Deza Veliz; Juan Manuel Llano Barsaya; Alexander Rey Cayro Mamani; Nora Fanny Calcina Puntaca; Erick Mauricio Gomez Nieto; Henry Del Carpio Siancas; Fabiola Mary Talavera Mendoza; Carlos Eduardo Atencio Torres
Objetivo
Desarrollar los recursos, servicios y herramientas necesarias para la implementación de un sistema de recomendación utilizando Deep Learning y análisis de BigData e implementar un nuevo algoritmo de tecnología predictiva para obtener objetos de aprendizaje y optimizar las competencias de los estudiantes con el objeto de mejorar los procesos pedagógicos virtuales en segundo grado de Educación secundaria de la I.E. Emblemática Juana Cervantes
Resumen:
Se propone desarrollar un Sistema de Recomendación basado en Deep Learning (Algoritmo de Aprendizaje profundo) y BigData (Datos en gran escala) basado en competencias utilizando bigdata para procesar, analizar y clasificar los recursos disponibles en servicios online, tales como wikis, cursos, videos tutoriales, repositorios, para finalmente aplicarlo al análisis y desarrollo de competencias de estudiantes. La generación de resultados basado en competencias propone usar un modelo de recomendación que permita ofrecer contenido disponibles en la web en forma de recomendaciones personales, basado en necesidades particulares, fortalezas y debilidades, considerando las necesidades reales de los estudiantes. Con esto buscamos mejorar los procesos pedagógicos virtuales para ser más convenientes y eficientes así los estudiantes podrán acceder a servicios de información adecuados a la situación en la que se encuentran, donde sea y cuando sea. Esta nueva alternativa no solo motivara el uso del sistema de recomendación de contenidos online en el proceso de formación sino su caso se extenderá a implementar objetos de aprendizaje en los centros educativos de la región, para implementarlo de acuerdo a los estilos y ritmos de aprendizaje de los estudiantes usando tecnología de aprendizaje adaptativo, para evaluar el desarrollo de competencias.
Palabras clave
Educacion basica, objetos de aprendizaje, Deep Learning, Adaptative Learning, BigData, Competencias, UNSA, Arequipa
Problema central
Los servicios disponibles en la web, como buscadores y contenedores de información, han demostrado ser una herramienta de gran potencial educativo. Pero el tamaño actual de la web y la diversidad de contenidos que existen hace difícil el proceso de búsqueda de información. Actualmente el tamaño de la web en Español fue estimado en más de 10,090,230,228 palabras. Esto es demostrado con los más de 1.3 millones de preguntas buscados en qoura, los más de 170 millones de páginas son visitadas en wikipedia, los más de 1.2 millones de horas de video vistas, los más de 8 millones de cursos, que son seguidos y los más de 10 millones de búsquedas del tipo ``Como aprender a programar". Navegar por las distintas opciones disponibles, conectar a nuevos grupos, es sin embargo cada vez más abrumador. La mayoría de profesores y estudiantes son rebasados por las miles de posibilidades existentes, comentarios y valoraciones, no saben que contenido puede servir mejor, en cada momento.
Hipótesis planteada
El desarrollo de un sistema de recomendación basado de Deep Learning y análisis de BigData para encontrar los mejores recursos de aprendizaje en línea, recopilando metadatos y analizando los hábitos de aprendizaje permite la producción de recursos, servicios y herramientas necesarias para mejorar sustancialmente el proceso de aprendizaje.
Resultados esperados
- 01 Artículo científicos aceptados en revistas indizadas en la base Scopus o Web of Science/ISI.
- 01 Ponencias de los resultados intermedios o finales de la investigación presentadas en eventos de nivel científico internacional o nacional.
- 02 Tesis, una de pregrado y otra de posgrado sustentada para la obtención del grado académico o título profesional.
- 02 nuevos Profesionales titulados de educación e ingenieria
- 01 solicitud de patente
- 01 tecnologías generadas o derivadas del proyecto o introducida
Adicionalmente:
Resultados Técnicos:
Sistema web (software) de objetos de aprendizaje y evaluación de los resultados obtenidos del sistema de recomendación y los algoritmos deep learning en ell área de matemática aplicado en estudiantes de 2do año educación secundaria.
-Equipamiento y acceso a servicios especializados: La aplicación de técnicas computacionales de vanguardia en TICs y educación mejorará las capacidades técnicas de los alumnos de pregrado.
Impactos esperados
Impactos en ciencia y tecnología: El mayor impacto es el potencial y oportunidad de desarrollo, investigación e innovación en el área de TICs, específicamente con tecnologías de BigData. Se destaca la oportunidad de la utilización de un servidor GPU de la en el análisis de gran cantidad de datos aplicado al desarrollo de nuevos algoritmos de Deep Learning aplicados al aprendizaje adaptativo. Permitiendo aplicarlo en la Universidad y en los centros educativos . Además permitirá incrementar la producción de contenidos personalizados , por lo tanto incrementar el acceso a educación online (en cualquier lugar y momento desde cualquier dispositivo), aperturando oportunidades para la investigación sobre el impacto, influencia, mejoras de la nueva propuesta en el contexto de TICs en la educación.
Impactos económicos: Para la organización que preside el proyecto, el impacto económico dentro de la misma es de gran importancia en computación y en educación en vista que la propuesta permite la recuperación de objetos aprendizaje basado en competencias personalizados con un nivel alto de replicación. Podría ser utilizado por cualquiera, enviando información personalizada sobre como lo están ejecutando, que están haciendo e incluso cuanto tiempo están empleando en completarlo. Además, podrías ejecutarlo a través de internet, y tener a todos conectados. Si se hace la proyección del impacto del proyecto en un sistema educativo moderno donde se quiere centros sin libros, sin papeles sin costosas maquinas fotocopiadoras. Entrar en esta era digital permitiría un ahorro importante no solo a la canasta familiar sino también a todo el sistema educativo
Impactos sociales: El aporte en cuanto a la educación de nuestros jóvenes es de gran importancia ya que al aplicar un modelo de clase lúdica, creativa, innovadora y participativa, hará que el conocimiento se construya activamente en la mente de los estudiantes pues éstas, en cierta forma, se alejan del espacio cerrado del aula para impactar las realidades del estudiante, logrando uno de los fines últimos de la enseñanza-aprendizaje, lograr que el estudiante transfiera sus conocimientos a otros contextos, lo que contribuiría a subir de nivel la educación en el Perú, mejorando el futuro de los niños y aumentaran sus destrezas en informáticas.
Impactos ambientales: Nuestra propuesta no tiene impactos negativos al ambiente, por el contrario, al desarrollar una plataforma como material educativo en formato digital, tiene como una de sus contribuciones la disminución del uso de papel que se generan al elaborar fichas de trabajo que son utilizadas como material educativo.