3 factores clave de éxito en un proyecto de Learning Analytics

El interés por la práctica de Learning Analytics ha tomado gran fuerza en los últimos años y existe una oportunidad para realizar proyectos de alto impacto en dicha área. Ferguson (2012) afirma que los principales elementos que han conducido al crecimiento en la investigación y desarrollo en Learning Analytics han sido:

  • Big data: El éxito que ha tenido la utilización de grandes volúmenes de datos como apoyo en la toma de decisiones y el direccionamiento de campañas de mercadeo más efectivas en el sector empresarial.
  • El aprendizaje en línea: La adopción por parte de instituciones de educación, organizaciones y usuarios en general de ambientes virtuales de aprendizaje, sistemas de gestión de aprendizaje, OVAs, MOOCs, etc.
  • Preocupaciones políticas: Algunos gobiernos exigen a las instituciones de educación formas de poder realizar mediciones para demostrar su desempeño.

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¿Qué es ITIL y qué ventajas trae su implementación?

A lo largo de los últimos años he tenido la oportunidad de irme familiarizando poco a poco con las prácticas de ITIL y sin duda el desafío más grande que me he encontrado es la puesta en marcha de ITIL en un entorno nuevo sin saber a ciencia cierta qué implementar y cómo hacerlo. Esto se debe precisamente a que iniciar la implantación de ITIL de forma específica para una organización es algo que nadie te dice cómo hacer  sino que generalmente se hace a través de consultorías carísimas con firmas especializadas en éstas prácticas que muchas veces pueden estar sobre-dimensionadas para los objetivos de nuestra organización.  Es por esto que para mí implementar ITIL ha sido más una tarea de prueba y error, de experimentar, medir y aprender a adaptar las prácticas y procesos que se enuncian en las guías de ITIL a las necesidades, riesgos y características de mi organización. 

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Aplicación de redes neuronales en java

Dentro de la asignatura “control inteligente” en la carrera desarrollamos el tema de redes neuronales a partir de un proyecto práctico. El proyecto consistía en desarrollar una aplicación en cualquier lenguaje de programación que permitiera ingresar 10 caracteres dentro de una matriz de dibujo de (7×5), entrenar una red neuronal tipo backpropagation de 1 capa oculta y una de salida de función sigmoidal basada en los 10 caracteres y entrar en un modo de ejecución que asociara una probabilidad de pertenencia al conjunto de entrenamiento paraun caracter de prueba cualquiera. El programa en ejecución se ve en la figura 1.

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