Artículos - Centro de Estudios Informáticos
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Ítem Acceso Abierto El portafolio digital y su impacto en la calidad del proceso de evaluacion del aprendizaje(2012) Fimia León, Yoilán; Moreno Campdesuñer, Ileana; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Centro de Estudios de Informática; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Control Automático; Arno Libotton; Frederik QuestierEl proceso de enseñanza-aprendizaje se puede decir que es de calidad si existe coherencia entre sus componentes personales y no personales. Estos componentes se relacionan en unidad dialéctica y por tal razón, para que el proceso sea eficaz cada uno de estos componentes debe poseer altos niveles de calidad. En el presente trabajo se valora el componente evaluativo. Específicamente se presentan argumentos de cómo el portafolio digital contribuye a mejorar la calidad del proceso de evaluación del aprendizaje sirviendo de plataforma para la innovación de conjunto entre estudiantes y profesores mediante la realimentación mutua. Para argumentar dichas afirmaciones se presentan algunos resultados alcanzados en la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas en Cuba.Ítem Acceso Abierto Using social network analysis for analysing online threaded discussions(2015-03) Rodríguez Hidalgo, Roberto Carlos; Zhu, Chang; Questier, Frederik; Torres Alfonso, Aida María; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Centro de Estudios de Informática; Vrije Universiteit Brussel; Vrije Universiteit Brussel; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Centro de Estudios de EducaciónThis study analyses the use of online threaded discussions (OTD) through social network analysis (SNA). The participants involved are university students in a Cuban higher education setting. It was conducted in the Programming Technologies course of the Information Sciences, at the Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV). Online discussions are part of the blended learning of this course. The social network analysis shows that online discussions reinforced student peer relationships and network dynamics. Furthermore, it is shown that SNA is a useful approach to analyze students’ peer interactions in the digital space by comparing the peer relations before OTD and those during the OTD.Ítem Acceso Abierto Generación automática de reglas de negocio en bases de datos para la implementación del sistema de información SIMCO(2015-12-22) Nuñez Arcia, Yaisel; Boggiano Castillo, Martha Beatriz; Universidad Central "Marta Abreu" de Las VillasEl diseño e implementación de sistemas informáticos para las organizaciones deben basarse en las políticas y reglas del negocio. Hoy día se considera ventajoso aplicar el enfoque de reglas de negocio en el desarrollo de sistemas de información, y de esta manera garantizar la inserción y modificación de las reglas de manera automática. Una de las formas para implementar un sistema de información usando reglas de negocio, es a través del tipo de herramienta independiente de los gestores de datos, pero que genera recursos de bases de datos. Ante la necesidad de desarrollar un sistema de información transaccional para la gestión de menús de comedores en la UCLV, se hizo necesaria una aplicación cuya interfaz de entrada realice las operaciones de inserción y actualización en una base de datos. La existencia de un conjunto de reglas de negocio que deben ser chequeadas al realizar estas operaciones, hace posible la utilización de la herramienta LPT-SQL con vistas a disminuir el esfuerzo de programación al insertar el código, que garantiza el cumplimiento de las reglas, y su posible modificación independientemente de la interfaz de usuario.Ítem Acceso Abierto Herramienta CompMARC para la medición de la completitud de registros bibliográficos en formato MARC 21(2016) García Mendoza, Juan Luis; Díaz de La Paz, Lisandra; González González, Luisa Manuela; Nuñez Arcia, Yaisel; Leiva Mederos, Amed Abel; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas. Departamento Ciencia de la Computación; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas, Centro de Investigaciones de la Informática; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas, Departamento Ciencia de la InformaciónMARC 21 constituye uno de los estándares más utilizados para la catalogación de registros bibliográficos. Según los resultados del procesamiento de encuestas aplicadas a especialistas en Ciencias de la Información de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, uno de los principales problemas de calidad de datos que presentan los registros bibliográficos en este formato es la incompletitud de sus datos. Por consiguiente, el presente trabajo tiene como objetivo medir la dimensión de calidad de datos completitud de registros bibliográficos en formato MARC 21. En el proceso de medición de la completitud se utilizaron dos métricas propuestas en la literatura para metadatos. Como principal resultado se implementó la herramienta CompMARC que utiliza ambas métricas y determina el grado de completitud de estos registros a partir de los umbrales propuestos en este trabajo.Ítem Acceso Abierto Algoritmo para corregir anomalías a nivel de instancia en grandes volúmenes de datos utilizando MapReduce(2016) Nuñez Arcia, Yaisel; Díaz de La Paz, Lisandra; García Mendoza, Juan Luis; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas. Departamento Ciencia de la Computación; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas, Centro de Investigaciones de la InformáticaLos problemas de calidad de datos a nivel de instancia tienen un impacto directo en la toma de decisiones de las organizaciones y afectan su desempeño. A medida que crece desmedidamente la información es mayor la probabilidad de que se encuentren dichos problemas en los datos. En este trabajo se presenta un algoritmo para corregir anomalías a nivel de instancia en fuentes de datos big data con formato estructurado o semi-estructurado. Como método de agrupamiento se utiliza el algoritmo K-means, para calcular la distancia de edición entre las cadenas se aplica la modificación de Levenshtein y para manejar el volumen de los datos se utiliza el modelo de programación distribuida MapReduce. Además, con el fin de mejorar la calidad de los datos se propusieron las siguientes cuatro fases: identificación del tipo de fuente de datos, el formato de los datos y el problema a corregir; pre-procesamiento de los datos; agrupamiento de los datos y limpieza de los datos.Ítem Acceso Abierto Estudio experimental para la comparación del desempeño de Naïve Bayes con otros clasificadores bayesianos(2017) Pereira-Toledo, Alain; López-Cabrera, José; Quintero-Domínguez, Luis; Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez". Departamento de Ingeniería Informática; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de ComputaciónEn este artículo se realiza un estudio experimental para la comparación del desempeño de la clasificación de Naïve Bayes con otros métodos bayesianos. Otros experimentos reportan su competitividad, pero no utilizan la metodología mucho más apropiada que fue propuesta por Demšar. Por tanto, el propósito es volver sobre el estudio de Naïve Bayes frente a otros métodos bayesianos. Para ello se escogieron cinco clasificadores bayesianos más Naïve Bayes, todos implementados en WEKA; y también, tres conjuntos de bases de datos para realizar un experimento general, uno sobre atributos irrelevantes y un tercero sobre ejemplos ruidosos. Finalmente, siguiendo la metodología de Demšar, se mostró evidencia empírica que ubica aún a Naïve Bayes como una alternativa competitiva frente al resto de los clasificadores bayesianos seleccionados.Ítem Acceso Abierto Algoritmo VFI: un estudio experimental en Weka(2017) Guillemí Martín, Jessie; Pereira Toledo, Alain; Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez". Departamento de Ingeniería Informática; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de ComputaciónLas grandes bases de datos son un reto hoy en día, ya que existe la necesidad de algoritmos de procesamiento más rápidos y confiables. Cuando se utilizan técnicas de aprendizaje automatizado, a menudo involucra un alto costo computacional asociado con el tiempo de entrenamiento; pero no es necesario un nuevo algoritmo si se selecciona el apropiado. Por esta razón, el presente artículo se propone como objetivo: realizar un estudio experimental para comparar un algoritmo conocido y simple llamado Voting Feature Intervals (VFI), con otros influyentes clasificadores, con base en la precisión de la clasificación. La experimentación se llevó a cabo mediante la herramienta WEKA, y se utilizó la metodología estadística de Demšar para evaluar los resultados. Finalmente, se mostró que su comportamiento, en cuanto a la correctitud de la clasificación, no es significativamente peor que otros algoritmos bien conocidos, mientras que su entrenamiento y tiempo de clasificación es lo suficientemente rápido en grandes bases de datos.Ítem Acceso Abierto Detección de Regiones de Interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou(2017-01-05) Rodriguez-Guillen, Reinier; Garcia Garcia, Yainet; Orozco Monteagudo, Maykel; Taboada-Crispi, Alberto; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Telecomunicaciones y ElectronicaLa detección de anomalías en imágenes médicas es usada en la clasificación y detección de anormalidades. El objetivo de un detector de anomalías es la identificación de las diferencias en una serie de datos, sin tener ninguna información previa de sus propiedades. El objetivo de este trabajo es la construcción de un detector de anomalías para imágenes de la prueba de Papanicolaou, para lo que se diseñó e implementó un algoritmo que determinó regiones de interés. Este algoritmo se probó con 40 imágenes, 20 que sólo contenían células normales y 20 con células anómalas. El 100% de las imágenes con células anómalas presentó regiones de interés. De las 20 imágenes con sólo células normales, sólo 9 contuvieron regiones de interés. Por otro lado, el método propuesto incluyó en las regiones de interés al 92.43% de las células anómalas.Ítem Acceso Abierto Mapeo de imágenes digitales de fondo de ojo atendiendo a rasgos de textura(2017-01-05) Garcia Garcia, Yainet; Rodriguez-Guillen, Reinier; Taboada-Crispi, Alberto; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Telecomunicaciones y ElectronicaEl presente trabajo tiene el interés de contribuir en el análisis automático de imágenes digitales de fondo de ojo. El estudio se realiza con el objetivo de definir una selección óptima de rasgos de textura que facilite la localización del disco óptico y la segmentación de los vasos sanguíneos. Se emplea el software MaZda que permite el mapeo de casi 300 rasgos de textura combinando 6 descriptores estadísticos: histograma, gradiente, matriz Run-Length, matriz de coocurrencia, modelo autorregresivo y transformada de Wavelet. Se efectúa el mapeo de 150 imágenes pertenecientes a las Bases de Datos DRIVE y DIARETDB0. Los resultados alcanzados resultan alentadores pues podrían permitir una segmentación de los vasos sanguíneos de un 100% de éxito y un 99.3 % de éxito para la localización del disco óptico. Por lo que se obtiene una selección de rasgos eficiente para el desarrollo o mejoramiento de algoritmos con un preprocesamiento mínimo.Ítem Acceso Abierto Análisis del comportamiento del algoritmo SVM para diferentes Kernel en ambientes controlados(2018) López-Cabrera, José; Pereira-Toledo, Alain; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de ComputaciónEn el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernel. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con valores ruidosos. La última tarea es el análisis de su comportamiento una vez que se adicionan atributos irrelevantes. Para validar los resultados se realizan pruebas estadísticas no paramétricas. Se encontró que la técnica SVM es muy robusta ante los tres ambientes antes mencionados y el kernel polinómico arrojó los mejores resultados de clasificación.Ítem Acceso Abierto Weights Estimation in the Completeness Measurement of Bibliographic Metadata(2021) Díaz de La Paz, Lisandra; Riestra Collado, Francisco Noelvi; García Mendoza, Juan Luis; González González, Luisa Manuela; Leiva Mederos, Amed Abel; Taboada Crispi, Alberto; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas. Departamento Ciencia de la Computación; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas, Departamento Ciencia de la Información; Universidad Central ”Marta Abreu” de Las Villas, Centro de Investigaciones de la Informática; Meliá Las Dunas Cayo de Santa María; Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, MéxicoThe Weighted completeness metrics for metadata use a weighting factor to indicate the importance of each field. In the case of bibliographic metadata, a common way of representing the importance of a field is its frequency of appearance in a given repository. The inaccuracy of this method is why we need to recalculate the weights as the volume of the repository grows. In this paper, we used the Particle Swarm Optimization (PSO) method in the estimation of the weights for the completeness metrics of bibliographic metadata. This method is independent of the metadata format, of the collection and the volume of the repository used. As part of this work, we defined the fitness function of the PSO method to reflect the importance levels of the fields. Finally, we presented a case study with the estimated weights and the calculated completeness of the bibliographic records described at the full cataloging level in MARC 21 format.