Aprendizaje basado en retos para la ciencia de datos

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  • Title: Aprendizaje basado en retos para la ciencia de datos: un caso de estudio
  • Author(s): Emilio Serrano, Daniel Manrique
  • Publisher: Common Ground Research Networks
  • Collection: Common Ground Español
  • Series: Aprendizaje
  • Journal Title: Revista Internacional de Aprendizaje
  • Keywords: aprendizaje basado en retos, ciencia de datos, estudiantes de máster, herramientas de gestión del aprendizaje, grado de satisfacción del estudiante
  • Volume: 5
  • Issue: 2
  • Year: 2019
  • ISSN: 2575-5544 (Print)
  • ISSN: 2575-5560 (Online)
  • DOI: https://doi.org/10.18848/2575-5544/CGP/v05i02/197-206
  • Citation: Serrano, Emilio, and Daniel Manrique. 2019. "Aprendizaje basado en retos para la ciencia de datos: un caso de estudio." Revista Internacional de Aprendizaje 5 (2): 197-206. doi:10.18848/2575-5544/CGP/v05i02/197-206.
  • Extent: 10 pages

Abstract

El aprendizaje basado en retos es un método de aprendizaje que está ganando creciente popularidad en universidades y empresas. Este método de aprendizaje se basa en la propuesta de resolución de un problema real, de suficiente envergadura y no trivial, denominado “reto”, que permite al alumno aprender sobre una determinada técnica o dominio de trabajo mientras elabora la solución. Por otro lado, la ciencia de datos es un campo multidisciplinar que se encarga de la extracción de conocimiento de grandes conjuntos de datos y que ha revolucionado áreas tan dispares como los negocios, la educación, la sanidad o la biología. Este artículo propone una adaptación del aprendizaje basado en retos para la docencia de ciencia de datos a alumnos de Máster. El método propuesto se ha implementado durante el curso 2018-19 en la asignatura “knowledge representation and acquisition (representación del conocimiento y adquisición)”, perteneciente al Máster en Biología Computacional, que se imparte en la Universidad Politécnica de Madrid. Para ello, se han diseñado quince retos relacionados con el modelado y análisis de datos biológicos y se proponen distintas alternativas informáticas para la realización de los retos propuestos y la gestión de este paradigma de aprendizaje. Finalmente, se muestran los buenos resultados obtenidos en términos de grado de satisfacción de los alumnos.