Entrevista en las oficinas de i4s a Ruth González Novillo, Graduate de segundo año que ha obtenido  el Premio Fundación Telefónica al Mejor Trabajo Fin de Máster en Tecnología y Educación.

Título del trabajo presentado. “Diseño e Implementación de un Sistema Adaptativo del Tutor Inteligente Smartick”

 

 

https://www.coit.es/noticias/fallo-del-jurado-para-la-xxxvii-edicion-de-los-premios-las-mejores-tesis-doctorales

 

 

  • ¿Quién es Ruth González tanto como persona y como profesional?

Como profesional, recibí mi BSc Ingeniería de Telecomunicación por la “Universidad Pública de Navarra” y mi MSc en Ingeniería de Telecomunicaciones y MSc en Ingeniería Telemática en la “Universidad Carlos III de Madrid”. Antes de iniciar el Programa de Posgrado en I4S he estado trabajando en Volkswagen y en la “Universidad Pública de Navarra”. Por otra parte, durante mi último año de mi MSc trabajé como asistente de investigación en el Departamento de Ingeniería Telemática en la “Universidad Carlos III de Madrid”.
Como persona, soy curiosa y dinámica, me gusta aprender cosas nuevas y para nuevas tecnologías. Me considero una persona social y en mi tiempo libre me gusta pasar tiempo con amigos y familiares o practicar deporte.

  • ¿Cómo es y ha sido su experiencia en la segunda edición del Programa de Graduates en I4S? ¿Qué es lo que más destacarías?

Empecé el Programa de Graduates en octubre y desde entonces creo que he mejorado mucho sobre todo en mis habilidades de comunicación y en el aprendizaje de cómo trabajar en un equipo. Durante este período he tenido la oportunidad de aprender y utilizar nuevas tecnologías que se utilizan en una gran cantidad de empresas que no he estudiado durante mis años de Universidad.
Me gustaría destacar dos aspectos; el primero de ellos es la posibilidad de trabajar con buenos profesionales que nos han ayudado a responder a nuestras preguntas y explicar cómo funcionaban las cosas, no sólo durante el período de aprendizaje.
El segundo aspecto que quisiera destacar es la oportunidad de tratar con una experiencia real de trabajo, el aprendizaje de tecnologías útiles y poder enfrentarme a los problemas diarios que cada trabajo tiene.

  • ¿Con las tecnologías que se están trabajando actualmente?

Dentro de mi equipo, no utilizamos una tecnología fija, lo seleccionamos en función del proyecto. Recientemente, he estado trabajando con lenguajes de programación como Python, Java y JavaScript. Hemos utilizado nodejs, Django y Frasco para ejecutar las aplicaciones que desarrollamos, y hemos puesto en marcha tanto MongoDB y Neo4j para almacenar los datos de las aplicaciones. Además, hemos probado algunos marcos como AngularJS para el front-end y tecnologías como e AWS para implementar las aplicaciones. También hemos sido capaces de hacer frente a las tecnologías emergentes, tales como Certificado de Transparencia que está siendo utilizado por las compañías importantes como Google o Facebook.
¿Qué es el COIT y en que consiste  “El Premio Fundación Telefónica al Mejor Trabajo Fin de Máster en Tecnología y Educación”?
El COIT es una institución oficial pública formado por profesionales que defienden los derechos de los Ingenieros de Telecomunicación. Su principal objetivo es defender los intereses de sus miembros. Aparte trabajar en otras tareas tales como la regulación de la profesión o la organización de cursos. También brinda asesoramiento técnico y legal a sus miembros.
El premio que he recibido es un reconocimiento al trabajo que hice para el proyecto Fin de Máster  en Ingeniería de Telecomunicaciones durante el año pasado. El jurado ha valorado la originalidad del tema y su relación con el tema de la adjudicación, los resultados obtenidos y la aplicabilidad del proyecto en el tema específico de la Educación y Tecnología.

  • ¿Podrías resumirnos brevemente el proyecto que has presentado?

He desarrollado un sistema adaptativo para un tutor inteligente de una empresa. El sistema utiliza unos algoritmos matemáticos complejos y reglas cognitivas para estimar la capacidad de cada estudiante, con la capacidad calculada del tutor inteligente que es capaz de decidir qué ejercicio es el más adecuado para cada estudiante. Este tipo de tutores actualmente están siendo utilizados por una gran cantidad de plataformas de e-learning y su objetivo es proporcionar un aprendizaje personalizado para cada estudiante.
El proyecto constaba de tres partes, la primera fue sobre todo teórico y consistió en la investigación de todos los algoritmos y sistemas existentes que se utilizan actualmente para la creación de sistemas inteligentes de tutoría. Una vez que analicé  toda la literatura, con la ayuda de mi Tutor, empecé  a pensar en la manera de mejorar los algoritmos existentes.
Una vez que decidimos lo que queríamos hacer, empecé programando el algoritmo. Esta parte es la que se tomó la mayor parte del tiempo debido a la complejidad de los algoritmos y los cambios que tuvimos que hacer, mientras que lo estaba desarrollando.
La tercera parte del proyecto fue evaluar la exactitud de nuestro tutor, para tal fin se utilizaron los datos reales y simulados y obtuvimos algunos indicadores populares utilizados para medir la precisión y el error de un sistema tutorial inteligente. Por último, se compararon los resultados con algunos tutores inteligentes conocidas.
En resumen, la conclusión que obtuvimos fue que la exactitud de los datos estimados en comparación con los datos reales fue alta. Sin embargo, no hasta que el sistema se puso a prueba en un escenario real podríamos verificar la verdadera exactitud de la misma.