Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computación
[Objetivo] El objetivo de esta investigación se centra en el desarrollo de competencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático para el estudiantado que desee experimentar en la creación de modelos de aprendizaje automático. [Metodología] El estudio se realizó en el Laboratorio de Proces...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Nacional, Costa Rica
2025-01-01
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| Series: | Uniciencia |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/uniciencia/article/view/19125 |
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| author | Johnny Villalobos-Murillo Gabriela Garita-González Byron Jesús Alfaro Ramírez |
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| collection | DOAJ |
| description | [Objetivo] El objetivo de esta investigación se centra en el desarrollo de competencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático para el estudiantado que desee experimentar en la creación de modelos de aprendizaje automático. [Metodología] El estudio se realizó en el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Digitales de la Universidad Nacional de Costa Rica, durante el I ciclo del 2023 por personas académicas y estudiantes que cursan la asignatura Práctica Profesional; se enmarca en una investigación aplicada y exploratoria, en la cual se creó y utilizó una metodología que muestra el paso a paso para clasificar mamografías en benignas y malignas, desarrollando un modelo de aprendizaje automático. Se utilizó un conjunto de datos compuesto por 118 imágenes de mamografías, previamente diagnosticadas. [Resultados] Los resultados se dividen en dos áreas. La primera es la sistematización del proceso de enseñanza y aprendizaje basado en competencias, resultados de aprendizaje y la rúbrica para la evaluación de los aprendizajes, en las áreas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y redes neuronales. La segunda involucra los productos generados al construir una aplicación informática Modelo de clasificación de mamografías, el cual integra una red neuronal de convolución que incluye la transformación de imágenes, la creación y el entrenamiento. [Conclusiones] Se concluye que, desde la academia, se pueden innovar en modelos de aprendizajes centrados en el estudiantado, para fortalecer habilidades que mejoren su perfil profesional. Desde el campo médico, la clasificación de mamografías es una oportunidad para el desarrollo de competencias en un entorno real. |
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| institution | OA Journals |
| issn | 2215-3470 |
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| publishDate | 2025-01-01 |
| publisher | Universidad Nacional, Costa Rica |
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| series | Uniciencia |
| spelling | doaj-art-d3bd05d9070d47499e753f53a7e2a04a2025-08-20T01:58:27ZspaUniversidad Nacional, Costa RicaUniciencia2215-34702025-01-0139111910.15359/ru.39-1.317253Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computaciónJohnny Villalobos-Murillo0https://orcid.org/0000-0003-1670-8989Gabriela Garita-González1https://orcid.org/0000-0002-7813-2770Byron Jesús Alfaro Ramírez2https://orcid.org/0009-0005-3165-0748Universidad NacionalUniversidad NacionalUniversidad Nacional[Objetivo] El objetivo de esta investigación se centra en el desarrollo de competencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático para el estudiantado que desee experimentar en la creación de modelos de aprendizaje automático. [Metodología] El estudio se realizó en el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Digitales de la Universidad Nacional de Costa Rica, durante el I ciclo del 2023 por personas académicas y estudiantes que cursan la asignatura Práctica Profesional; se enmarca en una investigación aplicada y exploratoria, en la cual se creó y utilizó una metodología que muestra el paso a paso para clasificar mamografías en benignas y malignas, desarrollando un modelo de aprendizaje automático. Se utilizó un conjunto de datos compuesto por 118 imágenes de mamografías, previamente diagnosticadas. [Resultados] Los resultados se dividen en dos áreas. La primera es la sistematización del proceso de enseñanza y aprendizaje basado en competencias, resultados de aprendizaje y la rúbrica para la evaluación de los aprendizajes, en las áreas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y redes neuronales. La segunda involucra los productos generados al construir una aplicación informática Modelo de clasificación de mamografías, el cual integra una red neuronal de convolución que incluye la transformación de imágenes, la creación y el entrenamiento. [Conclusiones] Se concluye que, desde la academia, se pueden innovar en modelos de aprendizajes centrados en el estudiantado, para fortalecer habilidades que mejoren su perfil profesional. Desde el campo médico, la clasificación de mamografías es una oportunidad para el desarrollo de competencias en un entorno real.https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/uniciencia/article/view/19125inteligencia artificialaprendizaje automáticoredes neuronales de convoluciónconocimientocomputación e informática |
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