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Evolución de interacciones sociales: un análisis de redes para entender el desarrollo de capital social en un curso de proyectos de ingeniería industrial

Brierley Vera, Fernando January 2016 (has links)
Ingeniero Civil Industrial / Esta memoria busca entender el desarrollo de capital social mediante el estudio de la evolución de las interacciones sociales que vivieron los estudiantes del curso Taller de Ingeniería Industrial I (IN3001, Primavera 2015), del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile, el cual se basa en Proyectos de Emprendimiento Social (PES). Entender el rol que juegan las interacciones sociales y sus implicancias es importante para proponer rediseños y generar mejores contextos de aprendizaje en cursos de ingeniería basados en proyectos. Este proyecto de título responde a las preguntas: ¿Cómo influyen los componentes metodológicos del curso en las interacciones sociales que sostienen durante el semestre?, ¿Cómo impactan las acciones de los estudiantes en las interacciones sociales de sus compañeros?, ¿Cómo se relacionan la evolución de las interacciones sociales y el desarrollo de self-authorship de los estudiantes? y ¿Cuál es la relación entre el capital social de los estudiantes del curso IN3001 y su desempeño académico? Las preguntas del proyecto serán abordadas desde una metodología mixta. Mediante un análisis cuantitativo se visualizarán las redes sociales, se determinará la centralidad de los estudiantes en la red social del curso, y se estudiará si aquellos más centrales (pertenecientes a los dos deciles de mayor centralidad) poseen diferencias en diversos indicadores académicos. Mediante un análisis cualitativo, se analizarán 13 entrevistas de los estudiantes más centrales para identificar interpretaciones de los fenómenos en estudio y mecanismos involucrados en la creación de vínculos. Finalmente se propondrán rediseños coherentes con los resultados y mecanismos identificados. El grupo de estudiantes centrales muestra tener una mejor coevaluación de pares y un cambio en su centralidad mayor al resto de los estudiantes. Un mayor porcentaje de ellos: escoge posiciones de liderazgo, declara tener intenciones de emprender en el futuro y estudia acompañado. Además, este grupo muestra tener, en promedio, un menor número de unidades docentes reprobadas, y adicionalmente le es más fácil reconsiderar sus conocimientos y posee un mayor nivel de satisfacción con respecto a su responsabilidad. Los estudiantes más centrales en comparación con el resto de sus compañeros: desarrollan más conciencia sobre sus intereses, pasiones, competencias, e incompetencias, cambian su proyección como futuro profesional, poseen una mayor red de contactos y se consideran estudiantes proactivos al iniciar vínculos con otros. La metodología del curso impacta las interacciones sociales mediante el desarrollo de PES con un objetivo común, la realización de actividades de reflexión en clase y coordinaciones complejas. Las acciones de los estudiantes impactan las interacciones sociales pues toman consciencia de los beneficios de pertenecer a la comunidad y deciden ser proactivos al iniciar vínculos con otros. Las interacciones sociales impactan en cómo los estudiantes transitan la ruta para convertirse en self-authored ya que cambian como se ven como futuros profesionales, aprenden sobre ellos mismos en la interacción con los demás y descubren cómo construyen relaciones con otros. Finalmente se proponen mecanismos de evaluación de incrementos en capital social y algunas actividades para implementar en sala que promueven el desarrollo de capital social.
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¿Qué nos puede decir la esquizofrenia sobre cómo funciona la interacción social?: consideraciones metodológicas para el estudio de las habilidades de cognición social en pacientes con diagnóstico formal de esquizofrenia

Tobar Henríquez, Anita January 2016 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Estudios Cognitivos / La esquizofrenia se ha asociado a problemas socio-afectivos desde los inicios de su estudio. Durante las últimas dos décadas, se han explorado particularmente las habilidades de cognición social de las personas con este diagnóstico (esto es, las habilidades cognitivas involucradas en la interacción social). Estas investigaciones sin duda han aportado valiosa información para el desarrollo de terapias que mejoren el bienestar de los pacientes. Sin embargo, hasta la fecha no hay investigaciones centradas en cómo las habilidades de cognición social de la esquizofrenia podrían informar teorías sobre cognición social en ciencias cognitivas. Esta investigación se aboca a la generación de un diseño experimental preliminar para el estudio de la cognición social en personas con diagnóstico formal de esquizofrenia, que informe teorías sobre cognición social en ciencias cognitivas, específicamente en relación con los tipos de mecanismos cognitivos involucrados en la cognición social. Para lograr esto, el presente estudio constó de tres partes, a saber, a) descripción de las actuales caracterizaciones de la cognición social en ciencias cognitivas, b) descripción de la caracterización de la cognición social en el estudio de la esquizofrenia, y c) revisión del estado de la cuestión sobre habilidades de cognición social en personas con diagnóstico de esquizofrenia. Finalmente, se esboza un diseño experimental centrado en el control de variables relativas a la muestra (i.e., características clínicas de los pacientes) y los tipos de tareas (i.e., tipo de habilidad a estudiar y modalidad de estudio).
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Desarrollo e implementación de un sistema para identificar tópicos de interés de usuarios chilenos en Twitter

Camino Alcalde, Sebastián Leonardo January 2016 (has links)
Ingeniero Civil Industrial / El objetivo general de esta memoria de título es diseñar e implementar un sistema de User Interest Modeling, que sea capaz de identificar tópicos de interés de usuarios chilenos en Twitter. Este trabajo se desarrolla dentro del marco del proyecto OpinionZoom, que es un proyecto de I+D aplicada concursado por InnovaChile de CORFO y dirigido por el Web Intelligence Centre de la Universidad de Chile. El proyecto busca generar un sistema avanzado de análisis de datos extraídos desde redes sociales para obtener información relevante para las instituciones y empresas en relación a sus productos y servicios. La información obtenida a partir de los usuarios en las redes sociales puede tener muchos usos. Uno de éstos es caracterizar a los usuarios e identificar sus tópicos de interés. Contar con esta información puede ayudar a las organizaciones a conocer mejor a sus clientes, lo que les permitiría tomar mejores decisiones. Los métodos más utilizados para identificar tópicos de interés en Twitter usan el contenido generado por el usuario a caracterizar, sin embargo este enfoque conlleva un problema: la gran mayoría de los usuarios no tweetea o lo hace muy poco. Esto significa que los métodos que utilizan este enfoque no podrán identificar los tópicos de muchos usuarios y varios tendrán resultados deficientes, por lo que se necesita un enfoque distinto. La hipótesis de investigación de este trabajo dice que es posible obtener tópicos de interés de usuarios chilenos de Twitter a partir de sus conexiones en la red social y sin utilizar el contenido generado por ellos, es decir sin utilizar sus tweets. El sistema desarrollado se basa en la metodología propuesta por Bhattacharya et al., pero enfocado en el Español para caracterizar de mejor forma a los usuarios chilenos. Este sistema utiliza la información de las listas de Twitter, para inferir los tópicos de influencia de usuarios populares de la red social, para luego inferir transitivamente los tópicos de interés de los usuarios que los siguen. Está compuesto de 4 módulos principales: el primero se encarga de extraer los datos de Twitter; el segundo procesa el texto de las listas e identifica los tópicos que las caracterizan; el tercero identifica los tópicos de influencia de los usuarios populares de Twitter; finalmente, el último módulo identifica los tópicos de interés agregando la información de los tópicos de influencia. Se utilizó el sistema para identificar tópicos de interés de algunos usuarios de Twitter y se validó la hipótesis de investigación, ya que el 97% de los usuarios evaluados se consideró representado por los tópicos identificados. Con esto, se tiene un sistema capaz de identificar tópicos de interés en español de la gran mayoría de usuarios de Twitter, con alta precisión y mejores resultados que la situación actual.

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