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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.coverage.spatialM�xico-
dc.coverage.temporal2022-2023-
dc.date.accessioned2025-05-20T18:59:42Z-
dc.date.available2025-05-20T18:59:42Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://www.innovacioneducativa.unam.mx:8443/jspui/handle/123456789/8101-
dc.description.sponsorshipDirecci�n General de Asuntos del Personal Acad�mico (DGAPA)-
dc.languagees-
dc.rightsTodos los derechos son propiedad de la Universidad Nacional Aut�noma de M�xico (UNAM)-
dc.titleESTUDIOS DE CASO PARA UNA CIENCIA DE DATOS SITUADA-
dc.typeProyecto PAPIME-
dcterms.bibliographicCitationFLORES GARRIDO, MARISOL, GARCIA VELAZQUEZ, LUIS MIGUEL. (2022). (Proyecto PAPIME). Direcci�n General de Asuntos del Personal Acad�mico (DGAPA). UNAM. M�xico.-
dcterms.educationLevelLicenciatura-
dcterms.provenanceEscuela Nacional de Estudios Superiores Unidad Morelia (ENES Morelia)-
dc.identifier.papimePE104722-
dc.subject.keywordsAprendizaje autom�tico-
dc.subject.keywordsModelaci�n matem�tica-
dc.subject.keywordsAprendizaje situado-
dc.subject.keywordsConocimiento situado-
dc.contributor.responsibleFLORES GARRIDO, MARISOL-
dc.contributor.coresponsibleGARCIA VELAZQUEZ, LUIS MIGUEL-
dc.description.objectiveObjetivo general: Crear casos de estudio originales, que utilicen datos locales y permitan que estudiantes con formaci�n en aprendizaje autom�tico dise�en e implementen adecuaciones a modelos ya existentes. Cada caso deber� inclu�r en su desarrollo: (1) un an�lisis de los datos desde la perspectiva del conocmiento situado, (2) integraci�n de herramientas computacionales, (3) generaci�n de material did�ctico y de divulgaci�n. Adem�s, los casos permitir�n vincular las pr�cticas docentes de los acad�micos participantes con su actividad de investigaci�n, promoviendo que la informaci�n derivada de proyectos de frontera contribuya tambi�n a la formaci�n de estudiantes, mediante el dise�o de casos bien delimitados y apropiados para el nivel de conocimiento y de experiencia que se espera a nivel licenciatura. Objetivos especificos: I. Enriquecer la formaci�n acad�mica de estudiantes de la LTIC, creando tanto escenarios que les permitan poner en pr�ctica sus conocimientos en la resoluci�n de problemas de su entorno, como material de apoyo que cubra t�picos importantes en la disciplina. II. Generar material did�ctico original, que pueda servir de apoyo al ejercicio docente en materias relacionadas con aprendizaje autom�tico. III. Promover la participaci�n de estudiantes en eventos acad�micos que fortalezcan sus habilidades de comunicaci�n.-
dc.description.strategiesI. Enriquecer la formaci�n acad�mica de estudiantes de la LTIC, creando tanto escenarios que les permitan poner en pr�ctica sus conocimientos en la resoluci�n de problemas de su entorno, como material de apoyo que cubra t�picos importantes en la disciplina. 1. Se llevar� a cabo un taller/seminario vinculado a las horas pr�cticas asignadas para la materia LTIC-0980: "T�picos selectos de ciencia de datos". Aunque el curso permitir� articular el taller, la invitaci�n estar� abierta para cualquier estudiante de la ENES-Morelia. 2. El taller permitir� el planteamiento inicial de escenarios y la exploraci�n de herramientas de una forma "top-down", es decir, se incoporar� el uso de tecnolog�a siguiendo las necesidades que la resoluci�n de los problemas concretos plantean. Utilizar los escenarios como eje central permitir� estructurar el contenido del taller con un enfoque pr�ctico y motivar� la incorporaci�n de las herramientas estudiadas se�alando el v�nculo directo entre las mismas y los aspectos del problema que se quiere abordar. 3. Los casos de estudio desarrollados tendr�n un v�nculo directo con proyectos de investigaci�n vigentes, permitiendo as� el planteamiento de preguntas del estado del arte. De momento se tienen contempladas las siguientes posibilidades: (a) implementaci�n de herramientas de aprendizaje no supervisado para detectar patrones frecuentes en datos de incidencia delictiva local, (b) estudio de representaciones vectoriales de texto en espa�ol, que permita el estudio de comentarios en redes sociales, (c) procesamiento de lenguaje natural para extraer informaci�n espec�fica de notas m�dicas, (d) an�lisis de datos estructurados construidos a partir de datos de movilidad en la ciudad durante la contigencia de salud asociada al virus sars-cov-2 II. Generar material did�ctico original, que pueda servir de apoyo al ejercicio docente en materias relacionadas con aprendizaje autom�tico. 1. El trabajo que se lleve a cabo durante el semestre se concretar� en el desarrollo de al menos dos casos de estudio completos, que incluyan: (a) una descripci�n detallada que permita el uso del material en espacios docentes, (b) un dataset anonimizado y en formato apropiado para llevar a cabo tareas de ML, (c) una hoja interactiva que contenga c�digo en Python asociado a la resoluci�n del problema, (d) la presentaci�n del caso en un evento acad�mico. 2. Adicionalmente, se elaborar� material did�ctico relacionado con al menos dos de las herramientas estudiadas en el taller, de modo que los resultados del taller puedan tambi�n facilitar futuras actividades docentes. III. Promover la participaci�n de estudiantes en eventos acad�micos que fortalezcan sus habilidades de comunicaci�n. 1. Se impulsar� que los estudiantes de �ltimo a�o, involucrados en la elaboraci�n de casos, expongan su trabajo en alg�n foro acad�mico nacional. Entre las posibilidades se contempla: la ENOAN, el ENC, el congreso de la SMM, o incluso el MICAI.-
dc.description.goalsMetas 1er a�o: El proyecto est� plantado para desarrollarse en un a�o. Todos los productos y actividades descritas en la secci�n anterior deber�n alcanzarse durante 2022.-
dc.description.area1. �rea de las Ciencias F�sico Matem�ticas y de las Ingenier�as-
dcterms.educationLevel.SEPnivel superior-
dcterms.callforproject2022-
dc.subject.DGAPACiencias de la computaci�n-
Aparece en las colecciones: 1. Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías

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