Camino hacia la inclusión educativa: 4 pasos para la construcción de sistemas de protección de trayectorias: Paso 2: ¿cómo diseñar sistemas de alerta temprana?: desde sistemas basados en conocimiento experto e indicadores hasta inteligencia artificial

2021 ◽  
Author(s):  
Elena Arias Ortiz ◽  
Cecilia Giambruno ◽  
Natalia González Alarcón ◽  
Marcelo Pérez Alfaro ◽  
Cristina Pombo ◽  
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El presente documento constituye el segundo de cuatro pasos de la serie “Camino hacia la inclusión educativa: 4 pasos para la construcción de sistemas de protección de trayectorias”. El objetivo de esta serie es constituirse en una guía para ministerios y secretarías de Educación de la región interesadas en el diseño y la implementación de sistemas de protección de trayectorias. La serie consolida el conocimiento existente sobre la protección de las trayectorias educativas, en un contexto en el que el desafío de la exclusión en América Latina y el Caribe (ALC) es cada vez más extenso. En este paso #2, se presentan las distintas aproximaciones para el diseño de sistemas de alerta temprana, que abarcan desde los sistemas simples que identifican alertas mediante la combinación de determinados indicadores hasta los más sofisticados, que utilizan metodologías de aprendizaje automático (machine learning). Asimismo, se tratan los aspectos clave para el diseño de un sistema efectivo, y se exponen lineamientos esenciales vinculados al uso de los datos, la definición de indicadores y la potencial aplicación de la inteligencia artificial (IA) en este proceso. Para que los sistemas educativos abandonen su aproximación reactiva y pasen a un enfoque preventivo, los sistemas de alerta temprana se presentan como una herramienta fundamental, que contribuye a detectar estudiantes en riesgo de exclusión educativa. Esto permite una mejor focalización para activar intervenciones oportunas y a tiempo, de acuerdo con las necesidades y demandas de los estudiantes.

2021 ◽  
Author(s):  
Ariel Nowersztern ◽  
Santiago Paz ◽  
Darío Kagelmacher ◽  
Florencia Cabral Berenfus ◽  
Pablo Libedinsky ◽  
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El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el grupo Computer Security Lab (COSEC) de la Universidad Carlos III de Madrid (U3CM) presentan un programa de estudios de Maestría en Ciberseguridad desarrollado para uso libre y gratuito, orientado a las universidades de la región de América Latina y el Caribe. El diseño de este programa se nutrió de la amplia experiencia docente y de investigación de la UC3M, y es fruto de un esfuerzo compartido con 68 instituciones académicas de la región, las cuales reflejaron sus necesidades y recomendaciones a través de encuestas y talleres de discusión. Este programa se une a muchos otros esfuerzos que el BID ha venido impulsando en los últimos años para acercar conocimiento experto, contribuir a cerrar la brecha de enseñanza y de profesionales en ciberseguridad en la región, y continuar alentando el desarrollo digital en nuestras sociedades.


2019 ◽  
Vol 29 (54) ◽  
pp. e11740
Author(s):  
Hugo Armando Ordoñez-Eraso ◽  
César Jesús Pardo-Calvache ◽  
Carlos Alberto Cobos-Lozada

En las últimas décadas, el número de homicidios violentos en América Latina ha crecido considerablemente debido a la ampliación y auge de grupos criminales organizados en zonas rurales y urbanas de las principales ciudades de países como México, Colombia y Venezuela. Con base en el alto índice de homicidio de estos países, consecuencia de la alta criminalidad, éstos han sido clasificados dentro de los más violentos a nivel mundial. Según datos reportados por el Observatorio del Delito de la Policía Nacional y la Fiscalía General de la Nación de Colombia, en 2019 se presentaron 1.032 asesinatos en Bogotá. Estos datos arrojan una tasa de 14,3 homicidios por cada 100.000 habitantes. A partir de esto, se estima que entre 1960 y 2019 se han generado alrededor de 226.215 homicidios, unas 3,834 muertes por año, en promedio. En este trabajo se presenta un modelo de machine learning basado en random forest, el cual permite predecir las tendencias de homicidio violento (HV) en Colombia para los próximos 5 años. El proyecto tiene como objetivo servir de instrumento para facilitar la toma de decisiones en organismos como la Fiscalía General de la Nación y la Policía Nacional. El modelo fue evaluado con un conjunto de datos generado a partir del Sistema de Información Estadístico Delincuencial, Contravencional y Operativo (SIEDCO) de la Fiscalía, el cual cuenta con 2.662.402 registros de delitos realizados en Colombia desde el año 1960 hasta 2019.


2020 ◽  
Vol 43 ◽  
Author(s):  
Myrthe Faber

Abstract Gilead et al. state that abstraction supports mental travel, and that mental travel critically relies on abstraction. I propose an important addition to this theoretical framework, namely that mental travel might also support abstraction. Specifically, I argue that spontaneous mental travel (mind wandering), much like data augmentation in machine learning, provides variability in mental content and context necessary for abstraction.


2020 ◽  
Author(s):  
Mohammed J. Zaki ◽  
Wagner Meira, Jr
Keyword(s):  

2020 ◽  
Author(s):  
Marc Peter Deisenroth ◽  
A. Aldo Faisal ◽  
Cheng Soon Ong
Keyword(s):  

Author(s):  
Lorenza Saitta ◽  
Attilio Giordana ◽  
Antoine Cornuejols

Author(s):  
Shai Shalev-Shwartz ◽  
Shai Ben-David
Keyword(s):  

2006 ◽  
Author(s):  
Christopher Schreiner ◽  
Kari Torkkola ◽  
Mike Gardner ◽  
Keshu Zhang

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