KhipuX support grant for organizing the Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics (LACORO) https://www.lacoro.org/
KhipuX grant for organizing the Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics
Identificación de perfiles y trayectorias tempranas de aprendizaje de las matemáticas mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial
La literatura muestra que diferencias en las habilidades matemáticas tempranas son fuertes predictores de desempeño matemático posterior e incluso afectan la selección de carreras universitarias. Además, aquellos niños que ingresan a la etapa escolar con habilidades matemáticas deficientes, mantienen bajos desempeños académicos durante toda su trayectoria escolar. De hecho, las condiciones iniciales de aprendizaje matemático determinan las trayectorias futuras de aprendizaje. En este contexto, un proyecto FONDEF (2019 – 2021) de la Universidad de OHiggins nos permitió desarrollar el Test de Pensamiento Matemático (TPM, ver https://jugarmate.org/tpm/) para evaluar aprendizajes matemáticos en niveles de pre-kínder, kínder y 1ro básico. El TPM es un test basado en siete juegos digitales cuya aplicación en grupos grandes de estudiantes es rápida y sencilla por lo que permite recolectar una gran cantidad de datos de aprendizaje con poco esfuerzo. En congruencia con avances recientes en el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas, este instrumento logra capturar dos dimensiones del pensamiento matemático infantil que son el pensamiento numérico y el razonamiento espacial. Estos desarrollos previos presentan una gran oportunidad para investigar las condiciones iniciales de los aprendizajes matemáticos y las posibles trayectorias de aprendizajes posteriores. La hipótesis que sustenta este proyecto es que existen perfiles de pensamiento matemático temprano que son capturados en los puntajes TPM y que las primeras trayectorias de aprendizaje se pueden modelar como un tránsito por estos perfiles. En este contexto, el presente proyecto propone la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el procesamiento y visualización de datos TPM para primero identificar distintos perfiles de pensamiento matemático temprano para luego encontrar patrones de tránsito entre éstos perfiles y así identificar trayectorias iniciales de aprendizaje matemático. La metodología propone analizar conjuntos de datos TPM obtenidos en una muestra de más de 700 estudiantes de prekinder, kinder y 1ro básico aplicando métodos de reducción de dimensionalidad (p.ej., análisis de componentes principales) y algoritmos de agrupamiento (p.ej., clustering). Los resultados de los algoritmos de agrupamiento se interpretan como perfiles de pensamiento matemático, mientras que análisis de evolución de perfiles se interpretan como las trayectorias iniciales de aprendizaje de las matemáticas tempranas. Se espera que los resultados de esta investigación se utilicen para el diseño de intervenciones remediales personalizadas que permitan potenciar el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas.
FONDEF IT23I0012 Sistema de gestión pedagógica para el aula matemática con base en juegos y recomendaciones inteligentes
Esta propuesta se construye a partir de un proyecto previo (FONDEF ID19I10030) donde desarrollamos y validamos un modelo de enseñanza matemática con base en juegos de mesa y evaluaciones digitales para estudiantes en el nivel de transición de la educación parvularia. Por un lado, elaboramos 12 juegos de mesa cuyos efectos positivos en el aprendizaje matemático se validaron a través de una intervención escolar controlada. Por otro lado, desarrollamos el test de pensamiento matemático (TPM) para evaluar objetivos curriculares matemáticos del nivel de transición. El TPM utiliza tabletas para automatizar la mediación, lo cual permite que su formato de aplicación sea grupal, recolectando grandes cantidades de datos con poco esfuerzo y de manera inmediata (p.ej., evalúa aulas completas en una hora). Datos de una muestra de 750 niños, permitió verificar su validez de contenido, criterio y constructo, para asegurar que puede ser utilizado como instrumento de evaluación de los logros de aprendizaje declarados en el currículo chileno. En consecuencia, la prueba de concepto de nuestro modelo de enseñanza fue exitoso.
Estudios recientes demuestran que en Chile los procesos de capacitación docente no producen mejoras en los aprendizajes estudiantiles, indicando que la superación del problema de bajos desempeños exige la creación de estrategias curriculares más intensivas e integrales. En este contexto, el presente proyecto busca desarrollar un sistema de apoyo docente, cuyo núcleo pedagógico sea el modelo de enseñanza descrito arriba, y que pueda ser llevado con éxito a aulas reales del sistema educativo chileno. El primer resultado de este proyecto fortalece el TPM dotándole de la capacidad para entregar retroalimentación personalizada de manera automatizada en formato de recomendaciones de actividades para mejorar los aprendizajes. Para esto, crearemos algoritmos de inteligencia artificial que serán entrenados a partir de un etiquetado de datos (elaborado por educadoras expertas) que asignen actividades de aprendizaje adecuadas a los resultados TPM. El segundo resultado es un sistema de apoyo docente integral e intensivo que facilita la adopción de nuestro modelo de enseñanza en aulas reales. Dicho sistema permite que una institución pública (p.ej., un SLEP) brinde servicios educativos dirigidos a fortalecer la calidad de los aprendizajes matemáticos tempranos en todas las aulas de su red educativa. En más detalle, el sistema de gestión pedagógica del aula matemática coordina el uso de materiales educativos, profesionales expertos y plataformas tecnológicas para mejorar la calidad de los procesos de enseñanza-aprendizaje. La validación de este sistema involucra realizar una intervención escolar de tipo longitudinal, con grupo de control y cuatro medidas repetidas que permitan estimar su efecto en los aprendizajes matemáticos de 400 estudiantes. También se evalúa el nivel de aceptación del sistema por parte del cuerpo docente involucrado. El plan de implementación y masificación contempla que la Fundación Mustakis (mandante) masifique al uso del TPM y el acceso a los programas de capacitación on-line, el DAEM Requinoa (asociada) realice un pilotaje del sistema de gestión pedagógica del aula matemática y que la UOH (beneficiaria) genere alianzas con instituciones públicas (p.ej., DAEM, SLEP) para que adopten este sistema y puedan brindar servicios educativos que mejoren los aprendizajes matemáticos en las aulas de sus redes educativas.
Primeros pasos humanos en América del Sur: caminando entre Gonfoterios Chile
Excavaciones arqueológicas y paleontológicas en el antiguo Lago Tagua Tagua
AIJ support grant for organizing the Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics
Fondos para apoyar la realizacion de la Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics (LACORO 2024). La primera edición se realizó online en octubre de 2020; la segunda fue presencial en enero de 2023; la tercera versión tendrá lugar entre el 9 y el 13 de diciembre de 2024 en la Universidad de O’Higgins en Rancagua, Chile. https://lacoro.org/
Esta Escuela de Verano beneficiará principalmente a Estudiantes y Académicos de las Américas interesados en la Investigación en Inteligencia Artificial aplicada a la Robótica. Nuestro objetivo es fomentar la colaboración nacional y regional en esta área de investigación. Para la primera edición, alcanzamos 241 inscripciones para actividades online de todo el mundo, y la segunda versión tuvo 166 inscripciones para actividades presenciales en enero de 2023, principalmente de Chile, México, Argentina, Brasil y Uruguay.
Primeros pasos humanos en América del Sur: caminando entre Gonfoterios Chile
Excavaciones arqueológicas y paleontológicas del antiguo Lago Tagua Tagua
Festival de la Ciencia 2023
Festival de la Ciencia 2023
Rutas de turismo paleoarqueológicas para la Región de O`higgins
Implementación de una ruta de turismo arqueológica y paleontológica que abarque tres comunas: San Vicente de Tagua Tagua, Navidad y San Fernando.
Proyecto PAR Explora O’Higgins
promoverán la socialización del conocimiento y la instalación de capacidades en comunidades educativas, con el propósito de fortalecer las competencias CTCI en niñas, niños y adolescentes.
Tras las Huellas del Clima y la Cultura: Serie Temporal Climática e Historia Humana de la Región de OHiggins a Través de Anillos de Árboles
La madera ha sido usada a lo largo de la historia para crear objetos, muebles, viviendas, medios de transporte, y obras de arte. Estas piezas arqueológicas son indicadores paleoambientales esenciales para estudiar el cambio climático en regiones con poca información sobre la variabilidad climática reciente. La dendrocronología tiene un rol clave para poder comprender eventos y procesos histórico de los bosques a través de los registros presentes en los anillos de crecimiento de los árboles, y son ampliamente usados en reconstrucciones climáticas. La siguiente propuesta busca datar y estudiar piezas de madera históricas (estructuras patrimoniales) y prehistóricas (pseudo fósiles de la laguna de Tagua Tagua) de la región de OHiggins, utilizando una aproximación interdisciplinaria entre dendrocronología, arqueología y paleoclimatología. Específicamente se establecen cuatro objetivos específicos: (i) identificar y seleccionar piezas históricas de museos y/o estructuras patrimoniales con potencial dendrocronológico, (ii) explorar el yacimiento arqueológico de la Laguna Tagua Tagua como sitio de interés para la dendroarqueología utilizando radiocarbono, (iii) Construir una cronología de ancho de anillos de extensión milenaria para la región de O’Higgins, (iv) Explorar cambios en la variabilidad climática de la región de OHiggins del cuaternario tardío utilizando la cronología regional de anillos de crecimiento y datos paleoambientales de radiocarbono. El primero se enfocará en una revisión exhaustiva de bibliografía y registros de colecciones en museos y arquitectura antigua con el fin de identificar, a partir de caracteres morfológicos y/o anatómicos, piezas de madera nativa que presenten potencial para ser utilizadas en estudios dendrocronológicos. Estas piezas serán seleccionadas con base en su relevancia histórica y capacidad para proporcionar información climática. El segundo objetivo está orientado al levantamiento de información y datos prehistóricos de piezas de madera que se puedan encontrar en la laguna Tagua Tagua, que, por medio de datación cruzada y radiocarbono, se establezca una fecha estimada de la antigüedad de las muestras. En el tercer objetivo se confeccionará una cronología regional de ancho de anillos a partir de series existentes y de nuevas piezas de madera colectadas en los objetivos anteriores. Se espera abarcar la mayor extensión temporal posible para luego, por medio de la técnica de datación cruzada, poder concatenar las series obtenidas de piezas de madera históricas y arqueológicas, y crear una serie temporal extensa de resolución anual. Finalmente, mediante análisis de regresiones lineales simples y múltiples, se explorarán diferentes reconstrucciones paleoclimáticas de la región de OHiggins, esperando abarcar al menos los últimos 1000 años. En conclusión, esta propuesta posee relevancia en dos áreas de gran interés para el desarrollo científico de la región; en primer lugar, permitirá elaborar una serie temporal climática de la región de OHiggins que abarque un extenso periodo histórico, lo que proporcionará una visión más amplia y detallada de las variaciones climáticas pasadas en la región y su posible relación con el cambio climático actual; y en segundo lugar, será un aporte relevante para una mejor caracterización del uso histórico de la manera y su relación con las comunidades, a través de una contextualización histórica más completa gracias a la recopilación de información y elaboración de cronologías. Por lo tanto, los resultados aportarán a la valorización del patrimonio cultural y la comprensión de los procesos climáticos de la región de O’Higgins.