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El Proyecto de Innovación Educativa “Un enfoque de Aprendizaje basado en Retos para Técnicas de Análisis de Datos”, con código IE1718.0902, financiado por la Universidad Politécnica de Madrid, ha finalizado. Este proyecto consiste en un análisis del efecto que puede tener sobre el aprendizaje la docencia basada en retos, utilizando además como herramienta suplementaria elementos de gamificación. El proyecto pretende unificar los enfoques de aprendizaje cooperativo y competitivo en dos asignaturas de Máster.

Consideramos que el resultado del proyecto ha sido un éxito. Para este pasado curso 2017-2018 se programaron 3 competiciones en las que, por medio de una herramienta diseñada para recabar los conjuntos de datos necesarios, y crear los retos, los estudiantes etiquetaron y clasificaron los datos con mucho esfuerzo y empeño creando sus propios algoritmos de aprendizaje automático. En las competiciones se vieron altos niveles de participación por parte de los estudiantes y el resultado fue un correcto aprendizaje de las técnicas y capacidades necesarias a la hora de llevar a cabo el diseño e implementación de un algoritmo de aprendizaje automático.

Con ánimo de evaluar la eficacia y la acogida de la actividad basada en una competición, se han realizado entrevistas con todos los alumnos participantes. Estas actividades consistieron en preguntas acerca de la actividad, seguidas de comentarios aportados por los alumnos. Adicionalmente, se plantean tres preguntas en las que se pide a los alumnos que muestren su acuerdo con tres afirmaciones, que mostramos a continuación.

  1. La participación en la competición me ha resultado estimulante.
  2. Considero que con mi participación en la competición he mejorado mis capacidades.
  3. En general, estoy satisfecho con la competición.

De manera general, la retroalimentación obtenida de los alumnos resulta positiva. Los alumnos estuvieron de acuerdo con las afirmaciones anteriores en un porcentaje medio del 61%, mientras que los que no estuvieron de acuerdo llegan al 16% y los neutrales al 23%. Estos porcentajes sugieren que más de la mitad de los alumnos se beneficiaron de la aplicación de la metodología y las ventajas del aprendizaje colaborativo basado en retos.

La aplicación de estas metodologías además de aumentar el interés de los alumnos ha resultado en unas calificaciones en general más altas que en comparación a años anteriores en los que el entorno cooperativo y competitivo no se ha implementado.

Además, las percepción general de los estudiantes, expresadas a través de las entrevistas, es que la propuesta de la actividad cooperativa resulta atractiva para los alumnos, y les motiva para explorar el contenido impartido en la asignatura. Como último comentario, los alumnos también han manifestado una actitud positiva respecto al carácter competitivo de la actividad, argumentando que el hecho de tener que competir con otros equipos de alumnos ha aumentado de manera relevante la motivación hacia la asignatura, e incluso ha animado a los alumnos a buscar material adicional que no es impartido en asignatura.




The paper A Cognitive Agent for Mining Bugs Reports, Feature Suggestions and Sentiment in a Mobile Application Store, by Sergio Muñoz, Óscar Araque, Antonio F. Llamas and Carlos A. Iglesias has been presented at the 4th International Conference on Big Data Innovations and Applications.

The aim of the Innovate-Data conference is to promote the state of the art in scientific and practical research of big data and to bring together researchers and practitioners from academia, industry, and public sector in an effort to present their research work and share research and development ideas.

Abstract. Over the last years, mobile applications and their corresponding distribution platforms have gained momentum. Applications stores allow users to write reviews and ratings about the apps, giving feedback to developers. User ratings and reviews may help to improve software quality, solve bugs and develop new features. However, this data is hard to be handled by an individual due to the ever growing amount of textual reviews. This paper proposes the use of cognitive computing technologies for addressing this challenge, by developing a smart agent able to mine bugs reports, feature suggestions and sentiment expressed in mobile app reviews. The main contributions of this paper are: the design of a cognitive agent for assisting developers in managing their interaction with their users, the application of machine learning algorithms for bug and feature request detection, and the agent implementation in a real scenario.

The InnovateData 2018 conference was hold August 6-8, at Barcelona, Spain.

GSI has attended the EIT Digital Partner Event in Brussels. 

EIT Digital aims at enabling  the development of new digital businesses by teaming up with complementary partners within the EIT Digital ecosystem. EIT Digital mission is driving Europe's digital transformation.

 

Este mes comienzan la primera edición de las Becas GSI. Reunido el comité, han sido seleccionado los siguientes candidatos:

  • Beca Profesor Gregorio Fernández de Iniciación a la investigación en aprendizaje automático y Big Data, a D. Diego Benito.
  • Beca Profesora Mercedes Garijo de iniciación a la investigación en tecnología de agentes, a D. Pablo Aznar.
  • Beca Profesor Fernando Sáez-Vacas de iniciación a la investigación en complejidad y sistemas sociales, a D. Eduardo Merino.

The Data Science Summer School is organized for the first time in Romania by the Bucharest University of Economic Studies, with the support of the International Relations Office, the Faculty of Cybernetics, Statistics and Informatics, and the Faculty of Finances and Banking, in Predeal, Romania. The teachers or the course are Dan Nicolae (University of Chicago, USA), Razvan Bunescu (Ohio University, USA), Marko Grobelnik (Jozef Stefan Institute, Slovenia), Carlos A. Iglesias (Universidad Politécnica de Madrid, Spain), James Hodson (Cognism / AI for Good Foundation, USA / Jozef Stefan Institute, Slovenia), Ioan Toma (University of Innsbruck, Austria) and  Dumitru Roman (SINTEF / University of Oslo, Norway).