RT Generic
T1 Desarrollo de algoritmos predictivos por inteligencia artificial (Deep-learning) para asegurar el éxito del alumno
A1 López Farre, Antonio José
A1 García Fernández, Miguel Ángel
A1 Collado Yurrita, Luis Rodolfo
A1 Álvarez-Sala Walther, Luis Antonio
A1 Zamorano León, José Javier
A1 Calle Purón, María Elisa Marina
A1 Giner Nogueras, Manuel
A1 Lahera Julia, Vicente
A1 Hidalgo Pérez, José Ignacio
A1 Gómez García, María Victoria
A1 Fernández López, María Josefa
A1 Serrano Ruiz Calderón, Rocío Milagros
A1 Hernández Artiles, Marta
A1 Hernández Ramón, Silvia
A1 Freixer Ballesteros, Gala
A1 Zekri, Khaoula
A1 Larrea Cruz, María Begoña
AB Breve descripciónLa adaptación de los planes de estudio a la normativa y a los criterios propuestos por el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) ha conllevado un importante reto de innovación pedagógica, y cambios significativos en el proceso enseñanza-aprendizaje. El sistema universitario español acumula ya una trayectoria y un bagaje importante de experiencias, buenas prácticas e innovaciones que se han ido encaminando hacia la continua mejora de la calidad de la formación ofertada.El proceso de cambio en el que está inmersa hoy en día la Educación Superior demanda nuevos sistemas y procedimientos de enseñanza y evaluación. Dos de los cambios derivados de la implantación del EEES son la elaboración de los plantes de estudio por competencias generales, transversales y específicas, y el diseño de herramientas e iniciativas de mejora de la calidad de los programas formativos, entre otros aspectos.En el contexto anterior, en el presente proyecto se han aplicado una serie de herramientas tecnológicas con el objetivo de mejorar la actividad docente que pretenden implantarse de forma transversal entre asignaturas del grado de Nutrición y Dietética Humana de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense. Además, esta novedosa iniciativa podría utilizarse en cualquier asignatura de cualquier grado de cualquier Facultad de la Universidad Complutense o incluso de otras Universidades.En concreto, el proyecto identifica al comienzo del curso académico a aquellos/as alumnos/as que tendrán dificultades para superar diferentes asignaturas del grado de Nutrición y Dietética Humana, para que el profesorado tome diferentes medidas docentes preventivas desde el mismo comienzo del curso académico. La identificación de estos alumnos al comienzo del curso académico se realizó mediante técnicas de inteligencia artificial para generar un algoritmo de predicción autoalimentado, considerando fundamentalmente una serie de parámetros académicos de los alumnos/as.  El proyecto busca reforzar el aprendizaje de los/as alumnos/as que presenten dificultades en superar una asignatura. Esta iniciativa Innova-Docencia es una propuesta innovadora, que conlleva la realización de una actividad común en el que han intervenido personal PDI, PAS y estudiantes.
YR 2021
FD 2021-04
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/9769
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/9769
LA spa
DS Docta Complutense
RD 13 abr 2025