VIII Jornadas de EnseÃ±anza Universitaria de la InformÃ¡tica CÃ¡ceres ...

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6. ConclusionesConsiderando que la asistencia al estudiantedurante su proceso de aprendizaje es un factorprimordial para facilitarle la adquisición delconocimiento, hemos generado el agente SMIT,un agente sintético que mediante estilosantropomórficos agradables, representa alestudiante los mensajes provenientes de losotros agentes del sistema integrados al entornoeducativo de las Unidades de Soporte a laDocencia de la UdG.Desde el punto de vista técnico, hemoslogrado el desarrollo de un agente rápido en susreacciones, sencillo en su uso y transparente a laaparición de otros agentes del sistema.Actualmente, probamos su funcionamientorepresentando los mensajes del agenteprogramable SONIA de la arquitectura delMAS-PLANG pero pensamos poder contar enun futuro cercano, con la integración de losmensajes provenientes de los agentes monitoresy del agente de navegación de esta mismaarquitectura.Referencias[1] Ana Arruarte. Fundamentos y diseño deIRIS: un entorno para la generación desistemas de enseñanza inteligentes. Tesisdoctoral, Facultad de Informática,Universidad del País Vasco, San Sebastián,España, 1998.[2] C. I. Peña, J. L. Marzo. Adaptive IntelligentAgent Approach to Guide the WebNavigation on the PLAN-G DistanceLearning Platform, IEE Colloquium "Lostin the Web - Navigation on the Internet",London, November 1999.[3] Elisabeth André, Thomas Rist. Presentingthrough Performing: on the use of multipleanimated characters in knowledge-basedpresentation systems. German ResearchCenter for Artificial Intelligence GmbH,Saarbrucken, Germany, 2000.[4] Elisabeth André, Jochen Müller, ThomasRist. The PPP Persona: a MultipurposeAnimated Presentacion Agent. GermanResearch Center for Artificial IntelligenceGmbH, Saarbrucken, Germany, 1996.[5] FIPA- Foundation for Intelligent PhysicalAgents. http://www.cselt.stet.it/fipa[6] FIPA- Foundation for Intelligent PhysicalAgents. Agent Comunication Language.FIPA97 Specification, version 2.0, part 1.http://www.fipa.org[7] Franco Zambonelli. Coordination,Communication and Collaboration.Coordination Models and Technologies forInternet Agents. EASSS 2000, 2n EuropeanAgents Systems Summer School,Saarbrücken, Germany, 2000.[8] Macromedia. http://www.macromedia.com[9] M. Aguilar. SMIT: Disseny iImplementació d’un Agent Sintètic dePresentació per les Unitats de Suport a laDocència del PLAN-G, Proyecto final decarrera, Escola Politècnica Superior,Universitat de Girona, España, 2001.[10] Netscape Developers Web Site.http://developer.netscape.com/[11] Nortel Networks Corporation. FIPA-OSV1.3.3 Distribution Notes, Open Source,2000. http://fipa-os.sourceforge.net/[12] R. Oppermann, R. Rossen, Kinshuk,Adaptability and Adaptivity in LearningSystems, Knowledge Transfer (Volume II)(Ed, A. Behrooz), Pace, London, UK, 1997,pp. 173-179.[13] R. Fabregat, J.L. Marzo, C.I. Peña,Teaching Support Units, Computers andEducation in the 21st Century: KluwerAcademic Publishers, 2000, pp. 163-174.[14] S. Oliveras. Implementació d’un agentintel•ligent d’interfície per assistir al’estudiant quan realitza feinesd’aprenentatge en la plataforma telemàticaeducativa del PLAN-G, Proyecto final decarrera, Escola Politècnica Superior.Universitat de Girona, España, 2000.
Docencia de prácticas de Tratamiento Digital de Imágenes y deVisión Artificial en la Universidad de AlmeríaFrancisco Guindos Rojas y José Antonio Piedra Fernández.Departamento Lenguajes y ComputaciónÁrea Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.Universidad de Almería.e-mail: fguindos@ual.es jpiedra@ual.esResumenEste artículo busca facilitar el enlace entre loscontenidos teóricos que se tratan en las asignaturas deTratamiento Digital de Imágenes y Visión Artificialy el desarrollo mediante las prácticas de dichosconceptos. Presentamos un entorno [3] [4] quepermita centrar al alumnado en los conceptos teóricosy que a su vez reduzca la complejidad a la hora deimplementar los algoritmos propuestos en prácticas.1. IntroducciónEn la Universidad de Almería se imparten lasasignaturas de T.D.I. (Tratamiento Digital deImágenes) y V.A. (Visión Artificial). En la tabla 1 serepresenta el carácter de las asignaturas en lastitulaciones en las que se imparten.Hablar hoy día de tratamiento de imágenes[2],implica hablar de informática. Los sistemasinformáticos se han convertido en una herramientaindispensable en este campo. Desde las tareas mássimples de procesado de imágenes a las máscomplejas de visión artificial, todas ellas se abordanhoy utilizando los medios que la informática pone ennuestras manos.Así, en los estudios universitarios deinformática, se han incluido asignaturas donde elalumno adquiere los conocimientos necesarios para eltrabajo en esta área: adquisición, representación ymanipulación de imágenes. Se trata de una disciplinadonde la realización de prácticas es de sumaimportancia para su adecuado aprendizaje, pero cuyarealización no es fácil de planificar, especialmentecuando se debe limitar a un espacio de tiemporeducido como es un cuatrimestre. El problema surgecuando se pretende realizar una práctica a un ciertonivel en el tratamiento de la imagen, pero para llegarhasta allí hay que realizar toda una serie de tareasprevias, que si bien pueden enmarcarse dentro delobjetivo de la propia asignatura, reducen el tiempodisponible para el desarrollo de la práctica deseada.Por otra parte, la Visión Artificial [1] [5] se haconvertido en una de las áreas de trabajo de laInteligencia Artificial con más futuro. Son muchas loscampos de aplicación donde ya hoy se está utilizandocon éxito aportando un gran avance en los métodos detrabajo. Utilizando técnicas de Visión Artificial sepuede realizar un tratamiento inteligente de lasimágenes recibidas en el ordenador en el que, másallá de la pura manipulación, se llega al análisis yreconocimientos de los objetos presentes en ellas.Asignatura. Ciclo Tipo CréditosTratamiento Digital deImágenesVisión Artificial1º IngenieríaInformática2º IngenieríaInformáticaOptativa 6Optativa 6Tabla 1. Situación de las asignaturas
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ACTAS DE LAS VIII JORNADAS DE ENSE
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COLABORADORES EN EL PROCESO DE REVI
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CONTENIDOSPonenciasTema estratégic
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Tema estratégicoFormación a dista
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la necesidad de incorporar herramie
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De este modo, se separa la parte te
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lado, podrá interactuar ininterrum
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Fases posteriores del proyecto cont
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4.4. Desarrollar interfaces adaptad
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UserControlSystemMachine(EXE)Webbas
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Estas características son particul
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que actualmente se utilizan herrami
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Entre estos hay sistemas que utiliz
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[11] Computing Curricula, Computer
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disposición de los alumnos una gra
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Figura 2. Página con una pregunta
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que no haya respondido correctament
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obstante, hay que conseguir que el
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muy interesados en comprobar cómo
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• Matricularse en los cursos que
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Figura 4. Ejemplo de realización d
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[3] Stein, Lincoln. Official Guide
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• Grupos de investigación de Hew
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3. Algoritmos de Clasificación de
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de contenidosAlgunas de las herrami
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más o menos adaptadas al problema,
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caracteres. Esto permite que GAP no
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Prácticas internacionales integrad
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este caso el procedimiento sería e
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del banco virtual una vez que se ha
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sacción y en muy pocas ocasiones l
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Nuevas Tecnologías de la Programac
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Nuevas Tecnologías de la Programac
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Se termina el temario de la asignat
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Para aprobar la asignatura debe sup
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La docencia virtual como herramient
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instructor. WebCT proporciona una i
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5. Clases de teoría y de práctica
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contestaciones más importantes par
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Utilización de Internet para la en
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de uso del sistema también destaca
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sistema de gestión de base de dato
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Tema estratégicoFomento de habilid
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den encontrar, en las zonas más tr
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4. Ejercicios de colaboraciónTal y
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Suponiendo un grupo de laboratorio
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empresas es que sus directivos y em
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algorítmico. Las prácticas de pro
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actividad no habrían hecho ningún
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individual y el aprendizaje colabor
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individual incorporen los tipos de
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5. ConclusionesEn este trabajo se p
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[17] G. Kearsley: “Explorations i
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Un computador didáctico elemental
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• Interruptores ON/OFF, para func
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Enseñanza de la Unidad Aritmético
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Figura 1: Botones de navegación en
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Facilitando el aprendizaje de la Ar
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el uso directo de un computador com
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SimuladorDatos en memoriaCarga/Alma
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[10] J.P. Hayes. Computer Architect
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Valencia. En particular se contextu
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La ruta de datos del procesador que
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Análisis del tratamiento de las ba
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• MAP-02: arquitectura de sistema
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ASIGNATURABASES DE DATOS (BD)9/12 c
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Una Herramienta para el Aprendizaje
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entorno lleva de la mano al usuario
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manera, el usuario podrá practicar
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Referencias[1] Boehm, B., “A Spir
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en las prácticas en general, y en
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lugar de pedir que dado el enunciad
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CREATE VIEW VersionClientes AS(SELE
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problema tiene solución, como se i
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Aunque ésta es una aproximación q
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cada vez menos ya que se han ido da
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disjuntos), lo que corrobora nuestr
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Mejoras en la calidad de la docenci
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conceptos se realiza simplemente de
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de los alumnos, y la realización d
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Estudio de la influencia sobre el r
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Estudio sobre la desviación típic
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Análisis de la integración del us
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El mantenimiento, quizá suele ser
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Dreamweaver,...) que facilitan y li
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• Distribución de la informació
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Algunas consideraciones sobre el l
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existen conceptos que pueden repres
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Tabla 3. Direcciones web relacionad
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ApéndiceTérminos que con frecuenc
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Métodos alternativos de evaluació
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universidades suelen exigir a los a
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mismos puntúen el trabajo realizad
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y calcula la nota final mediando el
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SCRAE’Web: Sistema de Corrección
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ubicado en la carpeta del profesor
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Docencia sobre Internet en la Diplo
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usuario que ya poseía. Sin embargo
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• Cambios en el sistema de evalua
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• Demostrar la utilidad y aplicac
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Propuesta para la asignatura de Int
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De estos datos se deduce claramente
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Universidad Asignatura (1) (2) (3)C
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optado por este procesador como el
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Programación. Su objetivo es propo
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