abajo toda la info.
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Estimados y estimadas,
Tengo el agrado de invitarles a participar de la defensa de Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de Braulio Ríos, a quien tuvimos el gusto de co-dirigir Germán Capdehourat y yo.
El trabajo se titula "Audio-based Classroom Activity Detection for
Primary School Lessons".
Tribunal: Dr.Martín Rocamora (Universitat Pompeu Fabra / IIE, Udelar), MSc Guillermo Carbajal (IIE, Udelar), Andrés Ferraro(McGill University)
Fecha: 1 de setiembre
Hora: 15hs
Modalidad: híbrida
Presencial: salón 703-rojo
Remoto: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/87354218666
Resumen:
Con el objetivo de universalizar el dictado de algunas temáticas específicas en educación primaria, Ceibal ha implementado el dictado de clases mediante videoconferencia. En esta modalidad, los estudiantes están en un salón de clase supervisados por su docente habitual, y la clase es dictada por un docente a distancia que domina la temática. Uno de los puntos más relevantes en estos programas educativos es el trabajo de monitoreo y evaluación del dictado de las clases a distancia, que permite un proceso de mejora continua. Esto se realiza observando las clases, o grabaciones de ellas, mediante un protocolo estandarizado muy detallado que insume una gran cantidad de tiempo por parte de los evaluadores debido a que se realiza de forma completamente manual.
El trabajo de la tesis se basa en el desarrollo y la evaluación de herramientas de aprendizaje automático para la descripción de la actividad durante el dictado de clases de manera remota en Ceibal que sirvan para asistir a la evaluación del dictado. En particular para la detección automática de la participación del docente y de los estudiantes.
En la tesis se consideraron y compararon dos enfoques, uno basado en herramientas de diarización genéricas pre entrenadas. En el otro enfoque se consideraron técnicas como XGBoost y LSTM realizando el entrenamiento sobre una base de datos que fue diseñada y construída sobre datos de clases reales de Ceibal dictadas de forma remota.
Se analizaron diferentes métricas y formas de representar los resultados así como también se eligió una cuidadosa división de los datos para una adecuada evaluación de los algoritmos considerados.
El trabajo de tesis forma parte de un proyecto interdisciplinario en el cual se espera incorporar los resultados a un sistema que pueda ser utilizado por Ceibal. El impacto esperado es que se puede incrementar significativamente la cantidad de horas de clase que son evaluadas, así como potenciar dicha evaluación incorporando nuevas medidas automáticas objetivas con las que no se cuenta hoy en día.