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Blockly Voice: un entorno de programación guiado por voz
(RevActaNova., 2019) Delgado Silva, César Iván; Sandoval Alcocer, Juan Pablo; Arteaga Sabja, Wendoline
Hoy en día, resolver problemas utilizando el computador se ha convertido en una actividad importante. La programación es útil no solo en actividades relacionadas a la ingeniería sino también en el desarrollo de habilidades como la resolución de problemas o el pensamiento crítico. Desafortunadamente, las personas con discapacidad en los miembros superiores tienen diferentes dificultades para aprender a programar. Principalmente porque las herramientas para enseñar programación requieren interactuar con el teclado y el ratón. Este artículo presenta "Blockly Voice" un entorno de programación guiado por voz para ayudar a las personas a implementar pequeños programas dictando las instrucciones a la computadora mediante un micrófono. Se ejecutó un estudio exploratorio y cualitativo con diez estudiantes de secundaria, uno con discapacidad en los miembros superiores, en el que tuvieron que resolver pequeños ejercicios de programación. Como resultado, los participantes encontraron la herramienta práctica y beneficiosa para implementar programas.
Factores que intervienen en el rendimiento académico en la Universidad
(RevActaNova., 2018) Arteaga Sabja, Wendoline; Sandoval, Juan Pablo
La minería de datos es ampliamente utilizada en el área de negocios, industrial o de servicio al consumidor. En este estudio se pretende darle una aplicación menos comercial y un poco más académica, que apoye en la toma de decisiones a los involucrados en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la Universidad. El objetivo de este estudio es identificar factores que afectan el rendimiento académico de los estudiantes, mediante técnicas del aprendizaje supervisado utilizando árboles de decisión, para lograrlo se analizan los datos de las materias cursadas desde el año 2012 al año 2015 en pre grado de la Universidad Católica Boliviana, regional Cochabamba. Los resultados muestran que los factores que más afectaron el rendimiento académico fueron: la inscripción temprana, el mayor espacio libre en aula, repetir las materias, la hora de inicio de clases, el número de alumnos inscritos, la edad del estudiante y la experiencia del docente.
Mejorando la búsqueda de información de contacto en Facebook analizando emociones
(RevActaNova., 2019) Illanes Peredo, Daniel Alejandro; Arteaga Sabja, Wendoline; Sandoval Alcocer, Juan Pablo
Existen grupos de Facebook destinados a la solicitud de información de contacto, en los cuales un usuario consulta por algún producto o servicio y otros usuarios aportan con su conocimiento sobre estos en los comentarios. Si bien los grupos actuales contienen mucha información, la gran cantidad de publicaciones y la redundancia en las mismas hace que el usuario invierta mucho tiempo en encontrar la información que necesita. Para ayudar a encontrar datos en los grupos, Facebook provee filtros además de un buscador, los cuales permiten obtener cierto tipo de información, sin embargo, estas opciones son limitadas e insuficientes para quienes requieren encontrar información específica sin invertir mucho tiempo. En este artículo se propone el uso de análisis de emociones y aprendizaje automático para mejorar la búsqueda de información de contacto de las publicaciones en Facebook. Se desarrolló un prototipo clasificador, en base a redes bayesianas ingenuas, que permite buscar y categorizar la información de tal forma que los usuarios encuentren lo que necesitan rápidamente. Se realizaron pruebas con 15 usuarios, a quienes se les pidió buscar información de contacto usando el prototipo desarrollado para luego contrastarlo con el buscador que provee Facebook, los resultados mostraron que la mayoría de los usuarios que utilizaron el buscador de Facebook encuentran información pertinente en la 6ta y 7ma posición de la lista de resultados, mientras que utilizando el prototipo desarrollado el usuario encuentra la información deseada en la lera o 2da posición de la lista.
Redes neuronales multicapa y convolucionales para el reconocimiento del lenguaje de señas boliviano: una evaluación empírica
(RevActaNova., 2021) Rodríguez Villarroel, Juan Pablo; Ponce de León Espinoza, Nicolás; Arteaga Sabja, Wendoline
La comunidad de sordos es un estrato social con muchas luchas en la vida diaria, principalmente causa de dificultades de comunicación con el público en general. Aunque cada país tiene su lengua de signos, como es el caso de la Lengua de Signos Boliviana (BSL). Sin embargo, pocas personas lo saben. Se han propuesto diferentes enfoques para realizar reconocimientos de gestos y ayudar a las personas a traducir el lenguaje de señas a un idioma en particular, incluidas las redes neuronales. Sin embargo, se sabe poco sobre la efectividad de las redes neuronales para detectar el lenguaje de señas boliviano (BSL). Este artículo propone y evalúa el uso de dos técnicas de redes neuronales, multicapa (MLP) y convolucional (CNN), para reconocer el lenguaje de señas boliviano. Nuestro enfoque toma como entrada los fotogramas más significativos de un video utilizando un algoritmo basado en movimiento y aplicando un algoritmo de detección de bordes en los fotogramas seleccionados. Presentamos un experimento en el que evaluamos estas técnicas utilizando 60 videos de cuatro frases BSL básicas. Como resultado, encontramos que MLP tiene una precisión que varía entre 65% y 88%, y CNN varía entre 95% y 99%, dependiendo del número de neuronas y capas internas utilizadas.