Especialización en Informática Educativa
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Trabajos de grado de la Especialización en Informática Educativa.
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Publication Objeto Virtual de Aprendizaje (OVA) para fortalecer el proceso de tolerancia en la Institución Educativa Técnica Agropecuaria "El Marfil", con las víctimas de violencia del conflicto armado en edades comprendidas de 9 a 14 años(Corporación Universitaria Remington, 2024) Rivadeneira Ortega, Guiovanna Sofia; Córdoba Palacios, Yony Andrés; Verdugo Manrique, Nelly Amparo; Correa Giraldo, AlejandraEste proyecto tiene como objetivo desarrollar un Objeto Virtual de Aprendizaje (OVA) diseñado específicamente para fortalecer el proceso de tolerancia entre los estudiantes de la Institución Educativa Técnica Agropecuaria “El Marfil”. El enfoque principal está en niños de 9 a 14 años que han sido víctimas de la violencia del conflicto armado. A través de este OVA, se busca proporcionar herramientas educativas que promuevan la comprensión, la empatía y la convivencia pacífica, ayudando a los estudiantes a superar traumas y a construir un ambiente escolar más inclusivo y respetuoso. El OVA incluirá actividades interactivas, recursos multimedia y ejercicios prácticos que fomenten la reflexión y el diálogo sobre la tolerancia y la resolución pacífica de conflictos. Además, se espera que este recurso educativo contribuya a la formación integral de los estudiantes, preparándolos para enfrentar desafíos sociales y emocionales de manera constructiva.Publication Proyecto de grado Bug Máster(Corporación Universitaria Remington, 2024) Vega Orozco, Edwin Enrique; Molina Molina, Yefer; Grisales Morales, Fabio LeónEl proyecto de prueba de software Bug Master se centra en cuatro historias de usuarios principales: revisión del producto, inicio de sesión, compra y contraseña. El alcance real se debe en gran parte a limitaciones de la aplicación, como la falta de una base de datos persistente. Se identificaron varios riesgos, incluidos retrasos en la carga de la página, problemas de seguridad con funciones clave y dificultad para interactuar con servicios de terceros. Estos problemas se deben a factores como una mala optimización del código, la falta de medidas de seguridad estándar y una mala integración de las API externas. El tiempo de ejecución de las pruebas se amplió de 30 a 35 horas debido al descubrimiento de más errores de los esperados, cambios en los requisitos y dificultades con el entorno de pruebas. Las desviaciones importantes incluyen errores que no se corrigen con prontitud, equipos de control de calidad incompetentes y estimaciones inexactas. En términos de métricas, el tiempo total de ejecución aumentó un 14%. De las 8 pruebas realizadas, 5 tuvieron éxito, 3 fallaron y un evento de bloqueo impidió realizar más pruebas. La cobertura funcional alcanzó el 62,5%. Se identificaron oportunidades de mejora a nivel de proceso, equipo e individual, incluidas revisiones de proyectos más exhaustivas, mejora de la documentación, implementación de pruebas automatizadas, mejora de la comunicación entre equipos y capacitación adicional en áreas específicas. Las lecciones aprendidas resaltan la importancia de la seguridad, la atención al detalle, el conocimiento integral de las integraciones de terceros y la necesidad de una documentación clara. A nivel de equipo, la atención se centra en mejorar la comunicación, revisiones de código más detalladas, pruebas de integración sólidas e implementar sistemas de monitoreo en tiempo real para procesos críticos.Publication Aprendizaje de nuevas herramientas de IA para el análisis y visualización de datos(Corporación Universitaria Remington, 2024) Arcila Gálvez, Ángela María; Mira Mejía, John FredyEl presente documento se enfoca en el aprendizaje del análisis y visualización de datos utilizando una herramienta de inteligencia artificial llamada Orange. Durante el desarrollo del mismo se exploran las diferentes funcionalidades de Orange para procesar, analizar, integrar y visualizar datos de forma rápida y efectiva. El principal objetivo es el de adquirir habilidades en el manejo de datos y en la utilización de técnicas de análisis y visualización para la toma de decisiones en cualquier área. Para alcanzar este objetivo, se realizan distintas actividades como la importación de un conjunto específico de datos, la limpieza y procesamiento de la información, la aplicación de aprendizaje automático y la creación de visualizaciones creativas, atractivas e interactivas para una mejor toma de decisiones. En el presente desarrollo, aprendemos a utilizar Orange para realizar tareas como la clasificación, clusterización, regresión y detección de anomalías en los datos. Además se profundiza en las diferentes herramienta para la visualización de los datos como por ejemplo gráficos por distribución en diferentes opciones, por bar plot, scatter plot; también se realiza el aprendizaje de herramientas de aprendizaje sin supervisión proporcionadas por Orange. Este documento brinda la oportunidad de adquirir nuevos conocimientos avanzados en el análisis y visualización de datos mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial, en este caso Orange, lo que permite mejorar las habilidades en la toma de decisiones basadas en datos y en la resolución de problemas complejos en distintos ámbitos profesionales.Publication Proyectos Seminario de grado Crehana en Transformación e Innovación Digital(Corporación Universitaria Remington, 2024) Cruz Saldaña, Álvaro; Arango Correa, AlejandroProyecto 1 Transformación Digital para Lideres Proyecto 2 Implementación de Proyecto de Innovación Proyecto 3 Herramientas de Innovación Digital con Vuca Proyecto 4 Introducción a las metodologías de la Innovación Proyecto 5 Data Driven: Toma de decisiones con data Proyecto 6 Transformación DigitalPublication Inteligencia artificial como herramienta de apoyo para docentes(Corporación Universitaria Remington, 2024) López Tapia, Juan David; Arango Correa, AlejandoEste documento pretende hacer un acercamiento al impacto que podría tener la IA en los procesos pedagógicos y de aprendizaje que tienen los docentes. Se hace un recuento de lo que otras investigaciones han desarrollado a partir de la IA y se relacionan conceptos con la aplicación práctica en las aulas de clase. Al final se proporciona una tabla con la información correspondiente a las herramientas que los docentes pueden acceder en su mayoría de forma gratuita para mejorar y profesionalizar con ayuda de la IA su trabajo como docentes.