""Un Éxito de Miércoles"" es un espacio dirigido a la comunidad UPCina en el que compartiremos historias, experiencias y trayectoria laboral de nuestros egresados de diversas carreras durante y después de su paso por la universidad. Esta semana, nos acompaña Waldir Vasquez. Estudió Educación y Gestión del Aprendizaje en la UPC, gracias a una beca de Pronabec. Waldir viene de una escuela rural-multigrado de Ancash y su lengua materna es el quechua. Actualmente, es especialista en el Ministerio de Educación y Research Scholar en la SIEP.

Plantilla para elaborar Tesis de Educación y Gestión del Aprendizaje para la obtención del título profesional de Licenciado en Educación. Programa Académico de Educación y Gestión del Aprendizaje. Facultad de Educación. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.

Plantilla para elaborar Trabajo de suficiencia profesional de Educación y Gestión del Aprendizaje para la obtención del título profesional de Licenciado en Educación. Programa Académico de Educación y Gestión del Aprendizaje. Facultad de Educación. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.

Plantilla para elaborar Trabajo de investigación de Educación y Gestión del Aprendizaje para optar el grado de bachiller en Educación y Gestión del Aprendizaje con especialidad en Niñez. Programa Académico de Educación y Gestión del Aprendizaje. Facultad de Educación. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.

Plantilla para elaborar Trabajo de investigación de Educación y Gestión del Aprendizaje para optar el grado de bachiller en Educación y Gestión del Aprendizaje con especialidad en Niñez Temprana. Programa Académico de Educación y Gestión del Aprendizaje. Facultad de Educación. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.

Nuestro país ha experimentado grandes avances en el ámbito educativo, sin embargo las evaluaciones que se realizan en los establecimientos de educación básica y media, no han sufrido grandes transformaciones. Al evaluar a un alumno se obtiene una nota, la cual es un indicador que señala si éste comprendió la materia en gran medida, medianamente o deficientemente. Dicha evaluación, no permite identificar qué aprendizajes se adquirieron y cuáles no, dentro de lo que se evalúa. Lo anterior, podría llevar a que en ocasiones existan educandos que al finalizar el año escolar, no dominan plenamente los contenidos mínimos y necesarios para el aprendizaje de futuras materias. Probablemente, si el profesor pudiera identificar las principales falencias que tienen los alumnos en sus aprendizajes, podría gestionar en conjunto la mejora de dichos aprendizajes. Sin embargo, para lograr esto se requiere contar con una herramienta que procese, en forma rápida, la información relativa al aprendizaje de los alumnos, y que despliegue los resultados en un formato que sea fácil de comprender para el profesor. En el presente trabajo de memoria, se desarrolló un Sistema de Información de Aprendizajes Esperados (SIAPE), que apoya a los profesores en el diseño de evaluaciones, vinculación de exámenes contra los aprendizajes esperados de los alumnos, así como en la generación de indicadores que reflejan la brecha entre los aprendizajes esperados y los aprendizajes obtenidos. Para la realización del SIAPE, se recopiló información a partir de estudios realizados por expertos en el ámbito de la educación, se investigó sobre tecnologías de apoyo a la educación y se contó con la participación de profesores de un colegio de la región Metropolitana. Este colegio colaboró durante todo el desarrollo del SIAPE. Como resultado de este trabajo se pudo identificar que existe una necesidad de parte de los profesores, por contar con indicadores que entreguen información detallada sobre los aprendizajes adquiridos por los alumnos, y además que permitan gestionar el aprendizaje de los mismos.

En la actualidad, todos nos encontramos experimentando un cambio radical en el estilo de vida cotidiana. Como consecuencia de ello, las personas evolucionan y migran al uso de plataformas digitales para realizar sus actividades diarias. Dicho cambio es resultado de la coyuntura actual, debido a la pandemia por el COVID 19 a nivel mundial. Es por ello, que nos vemos en la obligación de ir avanzando acorde a la situación actual del país y evolucionar respecto al mundo digital. El presente trabajo se centra en una plataforma que brinda talleres didácticos, donde se implementan herramientas de realidad aumentada en cada taller que se ofrece. Estos talleres están dirigidos a niños entre 6 y 11 años. Los experimentos que se llevaron a cabo nos ayudaron a validar que nuestro público objetivo presentaba problemas respecto al excesivo tiempo libre del que disponían y no era aprovechado adecuadamente. Es por ello, que se encontraban dispuestos a probar nuestros servicios y como valor agregado, se implementó la realidad aumentada en cada taller. El presente trabajo contiene, principalmente, la descripción del modelo de negocio, la validación del problema presentado y el desarrollo del plan de negocio, el cual incluye el área de recursos humanos, finanzas, marketing y operaciones. Con todos estos ítems mencionados anteriormente, hemos podido justificar la viabilidad del proyecto. Finalmente, hemos concluido que el proyecto es viable y rentable gracias a la acogida por parte de los clientes y al análisis de los estados financieros. / Today, we are all experiencing a radical change in our daily lifestyle. As a consequence, people evolve and migrate to the use of digital platforms to carry out their daily activities. This change is the result of the current situation, due to the COVID 19 pandemic worldwide. That is why we are obliged to move forward according to the current situation of the country and evolve with respect to the digital world. This work focuses on a platform that provides educational workshops, where augmented reality tools are implemented in each workshop offered. These workshops are aimed at children between 6 and 11 years old. The experiments that were carried out helped us to validate that our target audience had problems regarding the excessive free time they had and was not being used properly. That is why they were willing to try our services and as an added value, augmented reality was implemented in each workshop. This work mainly contains the description of the business model, the validation of the problem presented and the development of the business plan, which includes the area of ​​human resources, finance, marketing and operations. With all these items mentioned above, we have been able to justify the viability of the project. Finally, we have concluded that the project is viable and profitable thanks to the acceptance by the clients and the analysis of the financial statements. / Trabajo de investigación

El aula es un espacio en el que la diversidad de los estudiantes aflora. Los educadores son los responsables de brindar respuestas y atención a todas aquellas individualidades, no solo a los estudiantes con dificultades de aprendizaje sino también a los que poseen altas capacidades. Por lo tanto, es importante que los docentes reciban conocimientos sobre la formación de niños con altas capacidades en su formación profesional. En ese sentido, el principal objetivo de esta tesis es describir las percepciones de un grupo de diez estudiantes de último año de la carrera de Educación sobre su formación en altas capacidades a lo largo de su carrera universitaria. Para alcanzar el objetivo, se ha trabajado con la metodología fenomenológica, la cual nos permite realizar un análisis descriptivo de las percepciones de las estudiantes entrevistadas. Los resultados de este estudio apuntaron a un desconocimiento sobre el tema de altas capacidades por parte de las estudiantes, durante su formación docente en la carrera de Educación.  En consecuencia, se recomienda se integre en los talleres de Educación en la Diversidad y/o Evaluación de Necesidades Educativas un plan de enriquecimiento curricular sobre el tema de Altas capacidades en pro de la formación integral del Docente. / The classroom is a space in which the diversity of the students emerges. Educators are responsible for providing answers and attention to all those individuals, not only to students with learning difficulties but also to those with high abilities. Therefore, it is important that teachers receive knowledge about the training of children with high abilities in their professional training. In this sense, the main objective of this thesis is to describe the perceptions of a group of ten students of final year in the career of Education regarding their training in high capacities throughout their university career. To achieve the objective, we have worked with the phenomenological methodology, which allows us to carry out a descriptive analysis of the perceptions of the interviewed students. The results of this study pointed to a lack of knowledge on the subject of high abilities on the part of the students, as well as a lack of presentation and deepening of the subject during their teacher training in the Education career. As a consequence, we want to recommend a curricular enrichment to start a formation that is going to provide knowledge about talented children to the future teachers. / Tesis

Solicitud de envío manuscrito de artículo científico. / Solicitud de envío manuscrito de artículo científico. / El objetivo de este estudio es identificar y describir las variables que conforman el sistema de Educación Ambiental (EA) para la niñez temprana peruana, así como los actores que influyen en el mismo. Se utiliza un enfoque mixto a fin de determinar las variables claves que resultan más motrices y dependientes; esto se realiza con ayuda de un grupo de expertos en la temática. Los resultados indican que las variables clave para el sistema son: (1) el aprendizaje a partir de la realidad local a lo global, (2) la promoción de acciones sostenibles, y (3) las acciones solidarias y de emprendimiento de los docentes en la comunidad para el desarrollo sostenible. El actor más influyente en el sistema es el Ministerio de Educación del Perú, pues es el responsable de conducirlo hacia una EA de mayor calidad para la niñez temprana futura. / The objective of this study is to identify and describe the variables which conform the early childhood Environmental Education (EE) system in Peru, as well as the main actors involved. We used a mixed method research approach to determine the key variables in the system. This analysis is supported by several expert opinions. Our results show that the key variables are: 1) the transition from local to global learning, 2) the promotion of sustainable actions, and 3) the influence of teachers in their communities through solidarity and entrepreneurship. Additionally, we find that the most influential actor in the system is the Ministry of Education of Peru, as it is responsible for implementing high quality EE in early childhood in the country. / Tesis

[ES] El proceso de ciencia de datos es esencial para extraer valor de los datos. Sin embargo, la parte más tediosa del proceso, la preparación de los datos, implica una serie de formateos, limpieza e identificación de problemas que principalmente son tareas manuales. La preparación de datos todavía se resiste a la automatización en parte porque el problema depende en gran medida de la información del dominio, que se convierte en un cuello de botella para los sistemas de última generación a medida que aumenta la diversidad de dominios, formatos y estructuras de los datos. En esta tesis nos enfocamos en generar algoritmos que aprovechen el conocimiento del dominio para la automatización de partes del proceso de preparación de datos. Mostramos la forma en que las técnicas generales de inducción de programas, en lugar de los lenguajes específicos del dominio, se pueden aplicar de manera flexible a problemas donde el conocimiento es importante, mediante el uso dinámico de conocimiento específico del dominio. De manera más general, sostenemos que una combinación de enfoques de aprendizaje dinámicos y basados en conocimiento puede conducir a buenas soluciones. Proponemos varias estrategias para seleccionar o construir automáticamente el conocimiento previo apropiado en varios escenarios de preparación de datos. La idea principal se basa en elegir las mejores primitivas especializadas de acuerdo con el contexto del problema particular a resolver. Abordamos dos escenarios. En el primero, manejamos datos personales (nombres, fechas, teléfonos, etc.) que se presentan en formatos de cadena de texto muy diferentes y deben ser transformados a un formato unificado. El problema es cómo construir una transformación compositiva a partir de un gran conjunto de primitivas en el dominio (por ejemplo, manejar meses, años, días de la semana, etc.). Desarrollamos un sistema (BK-ADAPT) que guía la búsqueda a través del conocimiento previo extrayendo varias meta-características de los ejemplos que caracterizan el dominio de la columna. En el segundo escenario, nos enfrentamos a la transformación de matrices de datos en lenguajes de programación genéricos como R, utilizando como ejemplos una matriz de entrada y algunas celdas de la matriz de salida. También desarrollamos un sistema guiado por una búsqueda basada en árboles (AUTOMAT[R]IX) que usa varias restricciones, probabilidades previas para las primitivas y sugerencias textuales, para aprender eficientemente las transformaciones. Con estos sistemas, mostramos que la combinación de programación inductiva, con la selección dinámica de las primitivas apropiadas a partir del conocimiento previo, es capaz de mejorar los resultados de otras herramientas actuales específicas para la preparación de datos. / [CA] El procés de ciència de dades és essencial per extraure valor de les dades. No obstant això, la part més tediosa del procés, la preparació de les dades, implica una sèrie de transformacions, neteja i identificació de problemes que principalment són tasques manuals. La preparació de dades encara es resisteix a l'automatització en part perquè el problema depén en gran manera de la informació del domini, que es converteix en un coll de botella per als sistemes d'última generació a mesura que augmenta la diversitat de dominis, formats i estructures de les dades. En aquesta tesi ens enfoquem a generar algorismes que aprofiten el coneixement del domini per a l'automatització de parts del procés de preparació de dades. Mostrem la forma en què les tècniques generals d'inducció de programes, en lloc dels llenguatges específics del domini, es poden aplicar de manera flexible a problemes on el coneixement és important, mitjançant l'ús dinàmic de coneixement específic del domini. De manera més general, sostenim que una combinació d'enfocaments d'aprenentatge dinàmics i basats en coneixement pot conduir a les bones solucions. Proposem diverses estratègies per seleccionar o construir automàticament el coneixement previ apropiat en diversos escenaris de preparació de dades. La idea principal es basa a triar les millors primitives especialitzades d'acord amb el context del problema particular a resoldre. Abordem dos escenaris. En el primer, manegem dades personals (noms, dates, telèfons, etc.) que es presenten en formats de cadena de text molt diferents i han de ser transformats a un format unificat. El problema és com construir una transformació compositiva a partir d'un gran conjunt de primitives en el domini (per exemple, manejar mesos, anys, dies de la setmana, etc.). Desenvolupem un sistema (BK-ADAPT) que guia la cerca a través del coneixement previ extraient diverses meta-característiques dels exemples que caracteritzen el domini de la columna. En el segon escenari, ens enfrontem a la transformació de matrius de dades en llenguatges de programació genèrics com a R, utilitzant com a exemples una matriu d'entrada i algunes dades de la matriu d'eixida. També desenvolupem un sistema guiat per una cerca basada en arbres (AUTOMAT[R]IX) que usa diverses restriccions, probabilitats prèvies per a les primitives i suggeriments textuals, per aprendre eficientment les transformacions. Amb aquests sistemes, mostrem que la combinació de programació inductiva amb la selecció dinàmica de les primitives apropiades a partir del coneixement previ, és capaç de millorar els resultats d'altres enfocaments de preparació de dades d'última generació i més específics. / [EN] Data science is essential for the extraction of value from data. However, the most tedious part of the process, data wrangling, implies a range of mostly manual formatting, identification and cleansing manipulations. Data wrangling still resists automation partly because the problem strongly depends on domain information, which becomes a bottleneck for state-of-the-art systems as the diversity of domains, formats and structures of the data increases. In this thesis we focus on generating algorithms that take advantage of the domain knowledge for the automation of parts of the data wrangling process. We illustrate the way in which general program induction techniques, instead of domain-specific languages, can be applied flexibly to problems where knowledge is important, through the dynamic use of domain-specific knowledge. More generally, we argue that a combination of knowledge-based and dynamic learning approaches leads to successful solutions. We propose several strategies to automatically select or construct the appropriate background knowledge for several data wrangling scenarios. The key idea is based on choosing the best specialised background primitives according to the context of the particular problem to solve. We address two scenarios. In the first one, we handle personal data (names, dates, telephone numbers, etc.) that are presented in very different string formats and have to be transformed into a unified format. The problem is how to build a compositional transformation from a large set of primitives in the domain (e.g., handling months, years, days of the week, etc.). We develop a system (BK-ADAPT) that guides the search through the background knowledge by extracting several meta-features from the examples characterising the column domain. In the second scenario, we face the transformation of data matrices in generic programming languages such as R, using an input matrix and some cells of the output matrix as examples. We also develop a system guided by a tree-based search (AUTOMAT[R]IX) that uses several constraints, prior primitive probabilities and textual hints to efficiently learn the transformations. With these systems, we show that the combination of inductive programming with the dynamic selection of the appropriate primitives from the background knowledge is able to improve the results of other state-of-the-art and more specific data wrangling approaches. / This research was supported by the Spanish MECD Grant FPU15/03219;and partially by the Spanish MINECO TIN2015-69175-C4-1-R (Lobass) and RTI2018-094403-B-C32-AR (FreeTech) in Spain; and by the ERC Advanced Grant Synthesising Inductive Data Models (Synth) in Belgium. / Contreras Ochando, L. (2020). Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background Knowledge [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160724