LIBRO DE DOCENCIA VIRTUAL DE LA PROFESORA ALEJANDRA MALDONADO

La profesora del departamento de física y directora del Laboratorio de Investigación e Innovación Educativa (IdeClab), Alejandra Maldonado, participó en calidad de autora, junto a otros académicos, del libro “Docencia Virtual en Educación Superior”, del mismo laboratorio.

El documento busca contribuir en el área pedagógica, en aras de transferir conocimientos y experiencias a la comunidad educativa, buscando el perfeccionamiento de la educación superior en línea siguiendo la pandemia y sus consecuencias formativas. “tuvimos la ventaja de que el virus partió al otro lado del mundo. En marzo de 2020 podíamos identificar los desafíos que tuvieron otros docentes en otros países”, comentó la profesora.

La Dra. Alejandra Maldonado es coautora del primer capítulo del libro: “Desafíos institucionales y docentes para implementar e innovar en el aula virtual en educación superior”. En el capítulo se presenta el rol de las instituciones de educación superior y de los docentes al momento de llevar a cabo la educación virtual. Además, se trabajan los aspectos relevantes de la “Educación Remota de Emergencia”. “En el libro usamos harto el concepto de ‘Docencia Remota de Emergencia’, porque en el fondo, lo que no queríamos que pasara en plena pandemia, era hacer pensar a los profesores que estaban haciendo docencia en línea. La comunidad internacional le dio ese nombre justamente por lo mismo”, agregó la académica.

Desde su experiencia personal, ha tratado los desafíos posteriores de la educación en línea en su propia aula de clases. Las consecuencias del trabajo virtual y sus propias vicisitudes al momento de enseñar. “Me di cuenta de que uno de los problemas era que no se conocían. Llevábamos más de un mes de clases y se me ocurrió hacer trabajos en grupo y vi chicos presentándose entre ellos, personas que están en la misma carrera desde hace un año”, finalizó la Directora Ejecutiva de IDEClab.

Docencia Virtual en Educación Superior se pone a disposición de la comunidad universitaria. Gestado en un periodo de tres años, busca las mejores herramientas y estrategias para la conveniencia de las prácticas pedagógicas.

Martes, 07 Junio 2022

Nuevos profesores titulares en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Concepción

Los académicos Julio Oliva, Doctor en Ciencias Físicas, y Ricardo Demarco, Doctor en Astrofísica, fueron reconocidos como profesores titulares de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (CFM) de la Universidad de Concepción (UdeC).

En el marco de la celebración de aniversario, la Universidad de Concepción realiza cada año la Ceremonia de Reconocimiento a Profesoras y Profesores Titulares. En este 103° Aniversario, fueron promovidos a la más alta jerarquía en la carrera académica UdeC, dos académicos de la Facultad  junto a otros 20 académicos de nuestra institución. La ceremonia se llevó a cabo en El Teatro UdeC y contó con la presencia del rector, el Doctor Carlos Saavedra Rubilar.

Julio Oliva es profesor en la UdeC desde el año 2015 e hizo su doctorado en la misma casa de estudios. Trabajó como profesor asociado en la Universidad Austral de Valdivia, ciudad donde realizó investigaciones postdoctorales en el Centro de Estudios Científicos (SECs). Además, realizó otras investigaciones postdoctorales en la Universidad de Buenos Aires y fue profesor asociado en el Centro Internacional de Física Teórica de Trieste, Italia. Es grato que se reconozca el esfuerzo que hemos hecho en términos de organización, eventos, investigación y formación con alumnos de pregrado y postgrado, comentó el nuevo profesor titular.

Ricardo Demarco, profesor en la misma universidad desde el 2009, se doctoró en la otrora Universidad de París VII Denis Diderot, para después entrar a trabajar como investigador postdoctoral en la Universidad Johns Hopkins en Baltimore, Maryland. Al año siguiente trabajó en la Universidad de California en Riverside, California, volviendo a Chile en el año 2009, como profesor asociado de la Universidad de Concepción. Me siento feliz, creo que es un reconocimiento a la labor docente que uno ha hecho por más de una década. Por otro lado, espero poder seguir haciendo mi trabajo con el mismo cariño y ganas que lo he venido haciendo siempre, agregó el académico.

Felicitamos a ambos profesores por este nuevo reconocimiento en sus respectivas carreras académicas y les deseamos el mayor de los éxitos en esta nueva etapa.

Martes, 24 Mayo 2022

Estudiante busca medir el ambiente sonoro de la CFM UdeC

Ayleen Contreras, es estudiante de la carrera de Ciencias Físicas, busca llevar a cabo un estudio sonoro de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas para poder ver el ambiente donde estudiantes, funcionarios y docentes conviven en el día a día.

La investigación está siendo llevada en el ramo “Tópicos en Física”, con un equipo de cuatro personas, que incluyen al Dr. Hernán Astudillo, profesor asociado de la facultad, Mauricio Campos, ingeniero en Sonido y Acústica, y Francisco Salinas, compañero de pregrado. El énfasis del estudio está en los procesos cognitivos y cómo afectaría el ruido a la concentración, la atención y la memoria.

Los lugares escogidos para medir en la facultad fueron la intersección del hall del primer piso de la facultad, y otra sala donde se dictan clases a los estudiantes. Luego de obtener los resultados, se llevará a cabo una comparación con la bibliografía estudiada al respecto, para determinar qué tan buena es la acústica de la facultad, y los problemas que podría atraer la excesiva exposición a ruidos fuertes y frecuencias particulares. “Se han hecho estudios de cómo afecta el ruido en las salas de clases y como el sonido afecta en los procesos cognitivos de los niños, en el proceso del habla y en el aprendizaje principalmente”, declaró la estudiante.

La investigación se encuentra en la fase de calibración de los instrumentos para medir la intensidad de decibeles y con ello, determinar los resultados del experimento. Se utilizará un sonómetro, herramienta que capta la información y la transforma en datos en una tabla excel, con lo que podrían analizar y contrastar las diferentes variables del estudio.

“La motivación de la investigación es darle énfasis a los problemas que genera el sonido en la vida cotidiana de los estudiantes. Lo que hicimos fue acercarnos a nuestra vida diaria, ya que pasamos más tiempo en la facultad y cómo este ambiente sonoro nos podría traer consecuencias a la hora de estudiar”, finalizó Ayleen. Le deseamos a Ayleen y su equipo mucho éxito en este nuevo desafío, y esperamos que los resultados sonoros sean los esperados.

Lunes, 09 Mayo 2022

Académico de Estadística UdeC publica artículo en prestigiosa revista internacional.

Un estudio centrado en el uso de Modelos de Elección Discreta y algoritmos de Machine Learning fue llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Concepción. El trabajo titulado “A systematic comparative evaluation of machine learning classifiers and discrete choice models for travel mode choice in the presence of response heterogeneity” está liderado por el académico del Departamento de Estadística Patricio Salas, en conjunto con Rodrigo De la Fuente (Dpto. de Ingeniería Industrial), Sebastián Astroza (Dpto. de Ingeniería Industrial e Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería) y Juan Antonio Carrasco (Dpto. de Ingeniería Civil e Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería).

En el estudio, los investigadores realizaron una comparación del rendimiento predictivo de cinco clasificadores de Machine Learning (ML) y dos modelos de elección discreta (Multinomial Logit y Mixed Logit), y analizaron la capacidad de explicación de los distintos modelos calculando el efecto de diferentes variables, sobre la performance predictiva de los modelos en términos globales y locales utilizando un método de modelo agnóstico.

Es importante mencionar que los modelos de elección discreta han sido durante décadas la técnica más utilizada para modelar la elección del modo de viaje de las personas; se utilizan para explicar o predecir una elección en un conjunto de alternativas distintas. Un ejemplo del uso de este tipo de modelo se utiliza para responder preguntas como ¿por qué motivos la gente elige viajar en vehículo, metro, bicicleta o caminando para ir al trabajo? o también su uso se puede aplicar para analizar los factores que influyen que una persona elija un tipo de vehículo en lugar de otro. Por otra parte, durante los últimos años ha aumentado el uso de algoritmos de ML para modelar este mismo fenómeno.

“Nuestros análisis pueden utilizarse para apoyar la toma de decisiones de gestión y para comprender mejor los factores que determinan el comportamiento de viaje de las personas”, explica el investigador Patricio Salas.

Entre los modelos de elección discreta, el Multinomial Logit (MNL) es el modelo más popular. Varias versiones de este modelo han sido propuestas, como el modelo Mixed Logit (MMNL) que permite incorporar efectos como la heterogeneidad entre individuos. Por otro lado, los métodos de ML han comenzado a ganar terreno en el campo del transporte, mostrando un alto poder predictivo que supera a los modelos tradicionales. En la actualidad, la mayoría de los estudios comparan los métodos de ML y los modelos logit enfocados en la precisión predictiva, mientras que pocos se centran en el análisis de explicaciones post hoc.

“Los diferentes métodos se prueban en base a conjuntos de datos sintéticos con y sin heterogeneidad entre los tomadores de decisiones, mostrando una significativa reducción de la brecha de precisión predictiva entre los modelos de elección discreta y los algoritmos de ML cuando hay presencia de heterogeneidad”, explica el docente. En su estudio, los investigadores además presentaron una aplicación empírica utilizando cuatro conjuntos de datos de elección de modo. “Nuestros resultados muestran que las redes neuronales generalmente funcionan mejor que otros modelos en términos de precisión e interpretación. Los resultados destacan la importancia de analizar la equivalencia entre los modelos para complementar las explicaciones obtenidas a través de los dos enfoques”, puntualiza el investigador.

El académico señala que esperan seguir trabajando en esta línea, “gracias a este trabajo me di cuenta de que hay posibilidades de explotar otros métodos de explicación de predicciones. En esta línea pronto someteré un segundo artículo que es una extensión del actual”, finaliza Salas.

La investigación fue publicada en “Expert Systems with Applications”, revista internacional que se centra en el intercambio de información relacionada con los sistemas expertos e inteligentes aplicados en la industria, la administración y las universidades de todo el mundo, cuenta con un factor de impacto de 6.95 y un CiteScore de 12.7 siendo muy bien evaluada en el área.

Más información en: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116253

Por Celeste Burgos Badal
Comunicacion

Lunes, 09 Mayo 2022