DOCENTE DE LA UNVIME EXPUSO EN CONGRESO NACIONAL DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

El Dr. Gabriel Novillo Rangone, Secretario de Ciencia y Técnica y Vinculación Tecnológica, participó del 12vo. Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2024), que se realizó en la ciudad de San Fernando del Valle de Catamarca, durante los días 7 y 8 de noviembre de 2024.

El Congreso fue organizado por la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca, por iniciativa de la Red RIISIC – CONFEDI (Red de Ingeniería en Informática/Sistemas de Información del Consejo Federal de Decanos de Ingeniería), constituyendo un espacio para la divulgación de las actividades de investigación de docentes y estudiantes de las carreras mencionadas

En la oportunidad se presentaron artículos científicos y/o académicos originales sobre ideas innovadoras, soluciones desarrolladas que abordan problemas reales, trabajos empíricos, estudios de caso, entre otros, en el dominio de los sistemas y tecnologías de la información, ordenados en ejes temáticos o tracks.

La actividad programada incluyó talleres (minicursos) para estudiantes, conferencias, paneles, presentaciones en sesiones orales y presentaciones en modalidad póster.

CONFERENCIA

El Dr. Novillo Rangone dio una conferencia titulada: “Desbloqueando el Potencial de la Minería de Datos Educativa con AutoML e IML”.

El especialista presentó un modelo completo para aplicar Minería de Datos en el ámbito educativo, que comienza con el planteo del problema educativo a analizar y finaliza con las alternativas de soluciones posibles. Lo interesante y novedoso es que la mayoría de las tareas complejas que hay que cumplir para lograr el propósito, han sido automatizadas mediante técnicas que permiten utilizar esta solución con muy poca experticia en ciencia de datos o aprendizaje automático. Además, el modelo contempla los estándares éticos que hay que cumplir en términos de privacidad y seguridad.

“Con esta solución se permite a instituciones encontrar patrones dentro de la big data educativa que le permitan entender la complejidad de sus problemas y los principales factores que los generan”, explicó Novillo Rangone.

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