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Carla Gallardo y Martín Muñoz obtienen su grado de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, área Ciencia de la Computación

Felicitamos a los nuevos doctores; Carla y Martín quienes en este primer período del año recibieron su grado de Doctor. Es importante destacar que la defensa de Carla estuvo enfocada en la línea de investigación: “Sistemas y computación orientada a humanos”, y en el caso de Martín, se enfocó en la otra línea de investigación “Ciencia de la informática”.

La presentación de Carla Gallardo se tituló:Propuesta metodológica para fortalecer pensamiento crítico y Grit en contexto de educación básica rural“.
Resumen:
La educación en contextos rurales enfrenta desafíos como la falta de recursos y oportunidades de desarrollo profesional. Para abordar estos problemas, se implementó una intervención en seis escuelas rurales con el objetivo de mejorar el grit y el pensamiento crítico en alumnos y profesores mediante un modelo de clase innovador.

El desarrollo de habilidades del siglo XXI, como el pensamiento crítico y la perseverancia (grit), es esencial en un mundo globalizado. La intervención incluyó un programa de formación docente con un enfoque pedagógico diseñado para fomentar estas habilidades en los estudiantes. Se proporcionó a los profesores materiales y estrategias para aplicar en el aula, utilizando la lectura de textos con preguntas que promovieran el análisis y la reflexión. Durante un año, los estudiantes participaron en actividades diseñadas para fortalecer su grit y pensamiento crítico, mientras que los docentes recibieron sesiones de coaching para mejorar su propia perseverancia. Los resultados mostraron mejoras significativas en ambos grupos. Se concluyó que el grit y el pensamiento crítico pueden desarrollarse en conjunto mediante metodologías adecuadas. Además, el enfoque reflexivo en el aula fortaleció la cohesión entre estudiantes y docentes, generando un ambiente de aprendizaje más resiliente y dinánico.


La presentación de Martín Muñoz se tituló: “Output-linear enumeration for extensions of MSO

Resumen:
En una realidad donde la cantidad de datos a manejar alcanzan volúmenes muy elevados, las tareas de procesamiento automatizado de datos necesitan hacerse de forma realmente óptima. Lo ideal sería leer los datos una vez, y en el momento que termina la lectura obtener algún resultado puntual o una cierta estadística.

¿Qué pasa si uno no necesita extraer de los datos no un resultado, sino una lista muy larga de ellos? Acá las técnicas conocidas podrían no funcionar. Sin embargo, existe una estrategia que consiste en procesar los datos, y terminar con un archivo comprimido de los resultados, que además viene con un método para enlistarlas todas de forma rápida. Esto implica cambiar el paradigma de procesamiento de datos hacia los llamados algoritmos de enumeración.

En esta tesis, estudiamos tareas complejas de procesamiento que se pueden expresar a través de un cierto lenguaje de especificación de consultas, llamado Segundo Orden Monádico, que se puede evaluar muy rápido sobre distintas topologías de datos. Para estas topologías ya se conocen soluciones óptimas, pero solo para el caso de respuesta puntual. Acá extendemos estas soluciones para resolver el caso de listas de resultados, y con un método de enumeración que toma tiempo óptimo.


Martín Muñoz


Más información sobre el programa de doctorado, área Ciencia de la Computación UC: https://www.ing.uc.cl/programas-de-estudio/postgrado/doctorado-ciencias-la-ingenieria/areas-especializacion-doctorado/

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