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La Universidad Autónoma de Occidente (UAO) ha destacado recientemente por la presentación de dos proyectos de investigación que buscan fortalecer la toma de decisiones en los ámbitos ambiental y educativo utilizando la analítica y el almacenamiento de datos. Estos proyectos provienen del semillero de Analítica y Almacenamiento de Datos de la institución y, de acuerdo con la información disponible, se enfocan en áreas clave para el bienestar social del Valle del Cauca, aportando conocimiento útil tanto para organismos públicos como para centros educativos.
El primer trabajo lleva el nombre de “Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para la predicción de material particulado (PM2.5) en Santiago de Cali” y fue realizado por Michael Andrés Escobar García junto a Bryan Fernando Burbano Carvajal. Según Johhann Ospina, docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas de la UAO, el equipo de investigación analizó datos públicos, incorporando herramientas de inteligencia artificial con el fin de caracterizar la contaminación atmosférica en esa ciudad. Esta investigación desarrolló un modelo que predice la concentración de PM2.5, un contaminante ambiental de partículas finas que afecta la calidad del aire y puede representar riesgos considerables para la salud de los habitantes.
El segundo proyecto, titulado “Aplicación del ‘machine learning’ (aprendizaje automático) para la predicción del puntaje Saber 11 en estudiantes del Valle del Cauca”, fue liderado por Valentina Morales Valencia, Ángela María Ruiz Tovar y Valeria Jiménez Bedoya. De acuerdo con Valeria Jiménez, estudiante de ingeniería de datos e inteligencia artificial de la UAO, la propuesta busca, a partir de datos históricos, anticipar el futuro rendimiento de los estudiantes en las pruebas Saber 11. Esto permite identificar, con antelación, los estudiantes con bajas probabilidades de obtener buenos resultados, facilitando la implementación de estrategias de apoyo desde las propias instituciones educativas.
Ambas investigaciones brindan información relevante para la gestión pública y académica. Las predicciones acerca de los niveles de PM2.5 pueden guiar a las autoridades en la formulación de estrategias para mitigar la contaminación del aire en Cali. De igual manera, anticipar el rendimiento en Saber 11 permite a los colegios fortalecer acciones de acompañamiento, mejorando así los resultados y reduciendo riesgos académicos. Con estos proyectos, la Universidad Autónoma de Occidente reafirma su compromiso con el desarrollo de herramientas basadas en datos, enfocadas en respaldar políticas públicas y la toma de decisiones informadas en sectores tan sensibles como el ambiental y educativo.
Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.
¿Cómo funciona el modelo de predicción de PM2.5 desarrollado por la Universidad Autónoma de Occidente?
El modelo desarrollado por la Universidad Autónoma de Occidente utiliza algoritmos de inteligencia artificial sobre datos públicos para anticipar los niveles de material particulado PM2.5 en Cali. De acuerdo con la UAO, este proceso implica recopilar y analizar información atmosférica con el fin de caracterizar la contaminación y ofrecer datos que permitan a las autoridades tomar decisiones oportunas en materia ambiental.
¿Para qué sirve anticipar el rendimiento de estudiantes en las pruebas Saber 11 usando machine learning?
La predicción de puntajes Saber 11 mediante técnicas de ‘machine learning’ permite identificar de manera anticipada a los estudiantes que podrían presentar dificultades en estas pruebas. Según la UAO, esto resulta de gran utilidad, ya que las instituciones educativas pueden preparar estrategias de acompañamiento y refuerzo académico, buscando mejorar los resultados y reducir los casos de bajo rendimiento.
* Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.
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