La casa de los sueños: una mirada hacia el futuro / Martínez Becerra , Oscar Javier  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : La casa de los sueños: una mirada hacia el futuro Tipo de documento: documento electrónico Autores: Martínez Becerra , Oscar Javier, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2025 Palabras clave: Educación y transformación digital  Enseñanza mediada por la tecnología  IA en educación  Modelación Matemática  Tecnologías Digitales  Investigación-Acción Educativa  Innovación educativa Resumen: El presente artículo presenta los resultados y alcances del proyecto de aula “La Casa de los Sueños”, implementado a los estudiantes de grado undécimo del colegio Bravo Páez, Institución de Educación Pública de la ciudad de Bogotá de la localidad de Rafael Uribe Uribe. Este proyecto tiene como propósito contextualizar el proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática, en especial de la función lineal y la regresión lineal, a través del diseño arquitectónico de la casa soñada de cada uno de los estudiantes. A partir de un enfoque socio-crítico y metodologías como el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y la investigación-acción, se busca integrar herramientas digitales, pensamiento computacional e inteligencia artificial al currículo escolar. En este proceso, los estudiantes analizaron datos reales del precio del metro cuadrado en distintas localidades de Bogotá, construyeron proyecciones financieras y diseñaron propuestas de arquitectura en sus casas, favoreciendo la apropiación crítica del saber matemático y la formulación de sus proyectos de vida. Los resultados muestran una mejora en el pensamiento matemático, la argumentación y el compromiso con problemáticas reales del entorno. Este trabajo tiene como finalidad proponer las matemáticas escolares como herramienta de justicia social, de herramienta para la construcción de un proyecto de vida y de transformación del territorio. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7777 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i La casa de los sueños: una mirada hacia el futuro [documento electrónico] / Martínez Becerra , Oscar Javier, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2025. Palabras clave: Educación y transformación digital  Enseñanza mediada por la tecnología  IA en educación  Modelación Matemática  Tecnologías Digitales  Investigación-Acción Educativa  Innovación educativa Resumen: El presente artículo presenta los resultados y alcances del proyecto de aula “La Casa de los Sueños”, implementado a los estudiantes de grado undécimo del colegio Bravo Páez, Institución de Educación Pública de la ciudad de Bogotá de la localidad de Rafael Uribe Uribe. Este proyecto tiene como propósito contextualizar el proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática, en especial de la función lineal y la regresión lineal, a través del diseño arquitectónico de la casa soñada de cada uno de los estudiantes. A partir de un enfoque socio-crítico y metodologías como el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y la investigación-acción, se busca integrar herramientas digitales, pensamiento computacional e inteligencia artificial al currículo escolar. En este proceso, los estudiantes analizaron datos reales del precio del metro cuadrado en distintas localidades de Bogotá, construyeron proyecciones financieras y diseñaron propuestas de arquitectura en sus casas, favoreciendo la apropiación crítica del saber matemático y la formulación de sus proyectos de vida. Los resultados muestran una mejora en el pensamiento matemático, la argumentación y el compromiso con problemáticas reales del entorno. Este trabajo tiene como finalidad proponer las matemáticas escolares como herramienta de justicia social, de herramienta para la construcción de un proyecto de vida y de transformación del territorio. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7777 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning / Gutiérrez Jaramillo, Carolina  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gutiérrez Jaramillo, Carolina, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: RiDUM - Tesis y Disertaciones - Facultad de Ciencias de la Ingeniería Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Clientes  Gestión de la información  Telecomunicaciones Resumen: La deserción de clientes -churn- es uno de los problemas estratégicos que deben abordarse de manera urgente por las empresas que prestan servicios en telecomunicaciones. Esto se explica en que retener un cliente existente es mucho más viable a nivel económico que convencer a clientes nuevos de que adquieran los servicios de dichas empresas. Por esto, el objetivo de esta tesis de maestría consiste en establecer los factores que inciden en el “churn” de una empresa que presta servicios de telecomunicaciones que opera en los municipios de Manizales, Villamaría y Chinchiná (Departamento de Caldas). A nivel práctico, esto permitió identificar estrategias viables para retener su cartera de clientes. En este estudio, se aplicaron técnicas de Machine Learning en Python que hace posible predecir las variables relevantes que inciden en el churn de la empresa de telecomunicaciones en los municipios señalados. En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6973 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning [documento electrónico] / Gutiérrez Jaramillo, Carolina, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Tesis y Disertaciones - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Clientes  Gestión de la información  Telecomunicaciones Resumen: La deserción de clientes -churn- es uno de los problemas estratégicos que deben abordarse de manera urgente por las empresas que prestan servicios en telecomunicaciones. Esto se explica en que retener un cliente existente es mucho más viable a nivel económico que convencer a clientes nuevos de que adquieran los servicios de dichas empresas. Por esto, el objetivo de esta tesis de maestría consiste en establecer los factores que inciden en el “churn” de una empresa que presta servicios de telecomunicaciones que opera en los municipios de Manizales, Villamaría y Chinchiná (Departamento de Caldas). A nivel práctico, esto permitió identificar estrategias viables para retener su cartera de clientes. En este estudio, se aplicaron técnicas de Machine Learning en Python que hace posible predecir las variables relevantes que inciden en el churn de la empresa de telecomunicaciones en los municipios señalados. En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6973 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención / Agudelo Nieto, Oscar Mario  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención Tipo de documento: documento electrónico Autores: Agudelo Nieto, Oscar Mario, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: RiDUM - Tesis y Disertaciones - Facultad de Ciencias de la Ingeniería Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Analítica de datos  Gestión de la información Resumen: La presente investigación tiene por objetivo la implementación de dos (2) modelos predictivos enmarcados en la Analítica de datos con el uso de inteligencia artificial alineado a una de sus ramas como es la aplicación de machine learning (reconocimiento de patrones) aplicada al contexto de la educación universitaria en los programas de pregrado (estudios que requieren ser egresado de enseñanza media, conducentes a un título académico de educación superior), modalidad presencial para las facultades de Ciencias e Ingeniería y Ciencias Contables, Administrativas y Económicas cuya duración es igual o superior a ocho () semestres. Los algoritmos permiten identificar las diversas razones económicas, personales, pedagógicas, familiares, sociales y/o vocacionales que inciden en la decisión de abandonar los estudios superiores (Spady 1970), durante el transcurso de los primeros cuatro (4) semestres por parte de los estudiantes. En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6472 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención [documento electrónico] / Agudelo Nieto, Oscar Mario, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Tesis y Disertaciones - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Analítica de datos  Gestión de la información Resumen: La presente investigación tiene por objetivo la implementación de dos (2) modelos predictivos enmarcados en la Analítica de datos con el uso de inteligencia artificial alineado a una de sus ramas como es la aplicación de machine learning (reconocimiento de patrones) aplicada al contexto de la educación universitaria en los programas de pregrado (estudios que requieren ser egresado de enseñanza media, conducentes a un título académico de educación superior), modalidad presencial para las facultades de Ciencias e Ingeniería y Ciencias Contables, Administrativas y Económicas cuya duración es igual o superior a ocho () semestres. Los algoritmos permiten identificar las diversas razones económicas, personales, pedagógicas, familiares, sociales y/o vocacionales que inciden en la decisión de abandonar los estudios superiores (Spady 1970), durante el transcurso de los primeros cuatro (4) semestres por parte de los estudiantes. En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6472 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Inteligencia artificial en la evaluación y analítica del aprendizaje: tensiones y desafíos para el Modelo Educativo en la Educación Superior / Cardona Valencia, John Alejandro  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Inteligencia artificial en la evaluación y analítica del aprendizaje: tensiones y desafíos para el Modelo Educativo en la Educación Superior Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardona Valencia, John Alejandro, Autor ; Marulanda Mosquera, Diana Paola, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2025 Palabras clave: Educación y transformación digital  Educación Superior  IA en educación  Ética de la Tecnología  Prácticas pedagógicas  Pedagogía Crítica Resumen: La expansión de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo plantea oportunidades significativas junto a riesgos vinculados a la justicia algorítmica, la reproducción de sesgos históricos y la profundización de brechas estructurales en países en desarrollo. Mediante una revisión crítica de la literatura mediante un análisis categorial cualitativo que permitió identificar seis categorías emergentes y los vacíos más relevantes en torno a la IA educativa: sesgos algorítmicos en el diseño, brechas en infraestructura y conectividad, formación docente insuficiente, impacto diferenciado en grupos vulnerables, ausencia de marcos éticos y regulatorios, y el potencial de personalización del aprendizaje. Los hallazgos evidencian una configuración asimétrica: mientras las funcionalidades técnicas alcanzan un grado avanzado de desarrollo, persisten déficits críticos en la fundamentación pedagógica, la regulación ética y la inclusión de actores centrales como docentes y estudiantes. Se concluye que la IA educativa se encuentra atrapada en una lógica tecnocrática que privilegia la sofisticación algorítmica por encima de la reflexión pedagógica situada, lo que genera riesgos de exclusión y colonialismo digital. A partir de estos hallazgos, se proponen líneas de investigación orientadas a construir marcos teóricos sólidos, fortalecer la participación docente y estudiantil, y promover políticas educativas inclusivas y contextualizadas que aseguren un desarrollo equitativo de la IA en educación. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7761 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Inteligencia artificial en la evaluación y analítica del aprendizaje: tensiones y desafíos para el Modelo Educativo en la Educación Superior [documento electrónico] / Cardona Valencia, John Alejandro, Autor ; Marulanda Mosquera, Diana Paola, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2025. Palabras clave: Educación y transformación digital  Educación Superior  IA en educación  Ética de la Tecnología  Prácticas pedagógicas  Pedagogía Crítica Resumen: La expansión de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo plantea oportunidades significativas junto a riesgos vinculados a la justicia algorítmica, la reproducción de sesgos históricos y la profundización de brechas estructurales en países en desarrollo. Mediante una revisión crítica de la literatura mediante un análisis categorial cualitativo que permitió identificar seis categorías emergentes y los vacíos más relevantes en torno a la IA educativa: sesgos algorítmicos en el diseño, brechas en infraestructura y conectividad, formación docente insuficiente, impacto diferenciado en grupos vulnerables, ausencia de marcos éticos y regulatorios, y el potencial de personalización del aprendizaje. Los hallazgos evidencian una configuración asimétrica: mientras las funcionalidades técnicas alcanzan un grado avanzado de desarrollo, persisten déficits críticos en la fundamentación pedagógica, la regulación ética y la inclusión de actores centrales como docentes y estudiantes. Se concluye que la IA educativa se encuentra atrapada en una lógica tecnocrática que privilegia la sofisticación algorítmica por encima de la reflexión pedagógica situada, lo que genera riesgos de exclusión y colonialismo digital. A partir de estos hallazgos, se proponen líneas de investigación orientadas a construir marcos teóricos sólidos, fortalecer la participación docente y estudiantil, y promover políticas educativas inclusivas y contextualizadas que aseguren un desarrollo equitativo de la IA en educación. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7761 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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