Trabajos de fin de máster (TFM)

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Análisis estadístico y ML aplicado: factores influyentes en el abandono de estudios a distancia en la Universidad de Buenos Aires
(2024) Bernáldez Escalada, Daniel; Rodríguez Anaya, Antonio
El objetivo de este trabajo es predecir el abandono temprano de los estudiantes de la Universidad de Buenos Aires UBA antes de que ocurra. No buscamos clasificar a los alumnos de manera estigmatizante, ya que consideramos que señalar perfiles específicos basados en género, renta o tipo de estudios solo genera prejuicios y no aporta valor positivo. Es crucial detectar el proceso de abandono mientras los estudiantes aún están cursando sus estudios, de manera que la detección sea aplicable a lo largo de su evolución durante el curso. Necesitamos identificar parámetros que nos ayuden a entender cómo los alumnos interactúan y se comprometen con las clases, tutores y compañeros. No se trata solamente de saber quién está en riesgo de abandono, se trata de saber qué características nos llevan a esa conclusión, de aquí la preponderancia en el trabajo de los árboles de decisión como algoritmos a considerar. El propósito de este trabajo no es incluir una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje automático para demostrar capacidad técnica, ya que en etapas anteriores del máster de la UNED ya se ha acreditado dicha competencia. Lo que buscamos es interpretabilidad, continuidad en el tiempo, adaptación y un uso óptimo de los datos disponibles. No estamos en posición de imponer requisitos de datos a nuestro cliente; en cambio, nos adaptamos a los datos disponibles para obtener resultados positivos. Finalmente, se harán recomendaciones a la Universidad de Buenos Aires sobre la captación de información y la infraestructura necesaria para futuras investigaciones, con el fin de mejorar la detección temprana del abandono estudiantil. Pensemos que, aunque el trabajo está enfocado a ayudar a la Universidad de Buenos Aires UBA, pretendemos que otras instituciones puedan sacar alguna utilidad de él.
Análisis y estudio de actividad e interacción de usuarios en la plataforma Ágora de la UNED e implementación de un sistema que realice y plasme visualmente dicho análisis
(2024-06) García Mateos, Rubén; Rodrigo Yuste, Álvaro; Rodríguez Anaya, Antonio
En el siguiente trabajo se realizará el análisis y estudio de las interacciones de los usuarios en el foro de las asignaturas “Minería de datos en educación y modelado del estudiante” y “Sistemas interactivos de enseñanza/aprendizaje”, que están presentes en la plataforma Ágora de la UNED. Por otro lado, se realizará la implementación de una herramienta que permita plasmar, visualizar y analizar dicho estudio previo por parte del equipo docente. Para ello, se utilizarán técnicas de aprendizaje automático, análisis de redes sociales y minería de textos. Para la implementación de la herramienta se hará bajo el lenguaje de programación Python y sus respectivas librerías más comunes de Machine learning como son Scikit learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…etc. En el análisis realizado a las diferentes asignaturas, se ha podido comprobar que en ellas siempre hay un representante o nodo influyente por el que circula gran parte de la información relevante, además de coincidencias en grupos similares como son alumnos muy activos, semiactivos e inactivos cuando se aplican las técnicas de agrupamiento. Los alumnos semiactivos son aquellos que se centran en la lectura de los foros y la navegación por la plataforma, pero no en la interacción directa con el resto. En los grafos visualizados, la mayoría de los nodos están bien conectados y presentan una buena actividad en la red. Como conclusión general podemos indicar que gran parte de los usuarios de la plataforma interactúan de forma activa al principio del curso y se presenta una atención especial a los mensajes relacionados con la evaluación y prácticas de las asignaturas. Gran parte de los usuarios responde a las presentaciones, y a medida que avanza el curso virtual, se van alejando las interacciones y mensajes enviados a la plataforma.
Aproximación al uso de blockchain para la gestión de accesos a laboratorios en línea
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) E.T.S. de Ingeniería Informática. Departamento de Informática y Automática, 2023-09-19) Ramos Villalón, Juan Luis; Torre Cubillo, Luis de la
El uso de laboratorios en línea para la enseñanza de la ciencia y la tecnología lleva creciendo y evolucionado intensamente en las dos últimas décadas. Disponer de estos recursos a través de Internet permite que las instituciones propietarias puedan colaborar entre ellas compartiéndolos o cediendo su uso a cambio de un desembolso económico. En paralelo, los avances en el desarrollo de las tecnologías blockchain más allá de las criptomonedas y su capacidad para generar aplicaciones descentralizadas, así como la necesidad creciente de securizar el acceso de forma automatizada a dispositivos autónomos conectados (IoT), se puede hacen converger para gestionar la publicación y acceso a los laboratorios en línea y efectuar intercambio de fondos en la transacción de forma nativa. En este trabajo se hace una revisión del estado del arte de los componentes antes mencionados. Se considera a los laboratorios en línea como objetos de aprendizaje y a la vez como sistemas ciberfísicos, se revisan algunas técnicas de control de acceso a activos digitales y la forma en que se pueden utilizan las cadenas de bloques para gestionar esa funcionalidad, así como los enfoques que se están utilizando al aplicar estas técnicas en los ecosistemas IoT. Se ha elaborado una pequeña prueba de concepto con herramientas de software libre en la que se simula la publicación, reserva y acceso a laboratorios en línea con intercambio de fondos. Finalmente, tras las conclusiones, se plantean líneas de trabajo futuro, profundizando en la modelización del problema planteado y su solución.
Codificación de estrategias de inversión en mercados de capitales: Aproximación teórico práctica mediante asistente automático
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2022-10-14) Fumanal Andrés, Ignacio; Abad Cardiel, Ismael
La inversión de dinero con fines de crecimiento de capital es una actividad que ha ganado millones de adeptos desde la temprana existencia de los mercados de inversión. Con la evolución y tecnologización del mercado de capitales la afluencia de dinero de particulares y empresas ha creado una masa dineraria flotante de tamaño enorme, que ha dado lugar a un interés sin precedentes por hacerse con una pequeña parte de esa riqueza. Mediante técnicas de análisis de mercado se han logrado grandes avances en el seguimiento de la evolución del precio de los diferentes activos, hasta alcanzar una capacidad muy alta de detectar tendencias, patrones, y mecanismos de predicción de avances y retrocesos del valor. La formulación del momento en el cual entrar y salir del mercado y por cuanto tiempo permanecer en él en una posición de compra o de venta y con qué volumen y qué exposición al riesgo de pérdidas, es lo que llamamos una estrategia de inversión. Con el advenimiento de sistemas basados en lógica difusa, ha sido posible flexibilizar las estrategias de inversión para formularlas de manera más próxima a la lógica y verbalización humanas, más analógicas, y menos rígidas y digitales. En este trabajo se desarrolla la formulación de estrategias de inversión tal como pensamos los seres humanos, y se propone una mejora de traducción de esas estrategias a su codificación automática en código software mediante la aplicación de ingeniería de software.
La influencia de la Inteligencia Artificial Generativa en la Ciberseguridad: Deepfakes
(2024-06) López Delgado, Juan Luis; Pastor Vargas, Rafael
La Inteligencia Arti cial ha avanzado mucho desde su inicio en 1943, cuando se propuso el primer modelo que simulaba la actividad de una red neuronal. Desde entonces, se han llevado a cabo muchas investigaciones que han llevado a la tecnología al punto de partida del que hoy en día se encuenta y desde el que parece que puede llegar a cambiar e in uir en nuestra vida de un modo indiscutible. Cabe destacar el trabajo de Goodfellow en 2014, cuando publicó su importante trabajo sobre la Inteligencia Arti cial desde un punto de vista totalmente distinto. En la década de 1960, la Inteligencia Arti cial Generativa había comenzado a emerger con chatbots. Estos no estaban demasiado desarrollados, aunque cumplían con su función. Good-fellow publicó entonces un modelo que era capaz de poder generar imágenes, vídeos y audios sintéticos. A este modelo se le bautizó como Redes Generativas Adversarias. Las aplicaciones de este modelo demostraron posteriormente ser muy numerosas: automatización de la generación de arte para redes sociales, pancartas o infografías; canciones generadas sintéticamente o incluso vídeos vídeos sin tener si quiera que ser grabados. Sin embargo, entre las aplicaciones también se puede encontrar alguna con nes maliciosos. Esta tecnología puede permitir suplantar identidades vulnerando principios tales como la integridad o la privacidad y suponer un riesgo muy alto en la ciberseguridad. Este Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo enumerar estos riesgos, centrándose principalmente en los deepfakes y la tecnología que los soporta. También se enumeran otras aplicaciones en ciberseguridad.
Metodología y creación de dataset de la cesta básica de la compra mediante la clasificación por IA de productos alimenticios de supermercados
(2024-06) Vera Bravo, Antonio José; Pastor Vargas, Rafael
La inflación es un fenómeno económico que hace que el poder adquisitivo de la población baje y el coste de vida suba. Por lo general es algo normal, la inflación anual suele estar entorno al 2 % pero en los últimos años hemos vivido una subida muy superior a ese 2 % y, en España, haciendo especial hincapié en la lista de la compra. Esto ha hecho que muchas familias sin capacidad de ahorro tenga que recurrir a la deuda. El objetivo de este trabajo es obtener los productos de los tres principales supermercados españoles, creando un dataset actualizable donde el usuario pueda conocer cual es el precio de antemano sin tener que ir al supermercado, pudiendo saber que comprar, donde y a que precio. Este trabajo da un punto de partida para poder seguir ayudando a los consumidores a optimizar sus gastos. Crea una base sólida para continuar el trabajo, mejorando la clasificación de los productos o incrementando los datos del dataset, tanto la cantidad de datos de cada producto como la cantidad de fuentes de datos.

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