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Nuevo Plan de Estudios para la carrera de Ingeniería en Informática

La renovación del diseño curricular busca fortalecer la formación de futuros profesionales en  ingeniería en informática, dotándolos de herramientas para el diseño, desarrollo y gestión de sistemas informáticos en un contexto de constante evolución tecnológica.

La Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales (FCFMyN) de la Universidad Nacional de San Luis aprobó un nuevo Plan de Estudios para la carrera de Ingeniería en Informática. La decisión fue tomada en sesión ordinaria del Consejo Directivo el pasado 6 de marzo de 2025 y representa un paso clave en la actualización de la formación académica en tecnologías de la información.

El nuevo plan se enmarca en los estándares de acreditación vigentes y responde a la necesidad de formar profesionales con una sólida base científica y tecnológica, alineados con las demandas del sector productivo y la industria del software. Entre las principales modificaciones, se destacan:

  • Duración de cinco años con un régimen de cursada cuatrimestral.
  • Carga horaria total de 3.750 horas.
  • Incorporación de un título intermedio: Analista Desarrollador/a Universitario/a de Sistemas Informáticos, otorgado al completar el tercer año.
  • Mayor integración de prácticas profesionales y proyectos aplicados.
  • Alineación con los contenidos y estándares definidos por la Resolución N° 1557/2021 de la Secretaría de Educación, en cuanto a: contenidos mínimos, carga horaria de los cuatro bloques de conocimientos sugeridos por el CONFEDI (Ciencias Básicas, Tecnologías Básicas, Tecnologías Aplicadas, Ciencias y Tecnologías Complementarias) y las horas dedicadas a teoría, práctica y laboratorios.

La autoevaluación y revisión del plan de estudios estuvo a cargo de la Comisión de Carreras, con sus respectivas subcomisiones, quienes propusieron las modificaciones necesarias para ajustar el plan a los estándares de acreditación vigentes. Su labor incluyó analizar la estructura curricular, los contenidos mínimos, la carga horaria y las actividades profesionales reservadas y no reservadas, asegurando que el plan cumpla con los requisitos establecidos por la Secretaría de Educación y el CONFEDI (Consejo Federal de Decanos de Ingeniería). 

Los/as integrantes de dicha Comisión y Subcomisiones de Carrera, Dra. Ana Garis, Dra. Victoria Aragón, Dr. Mario Beron, Dr. German Montejano. Mg. Ing Lorena Baigorria, Mg. Ing. Corina Abdelahad y Dr. Carlos Salgado nos comentaron que uno de los principales desafíos en este proceso fue la adaptación del plan a las necesidades de los/as estudiantes y del contexto, caracterizado por la demanda de nuevas habilidades y competencias en el campo laboral y profesional, fomentando las prácticas en articulación con la teoría en pos de un aprendizaje significativos para los y las estudiantes de la carrera.

En este sentido “no solo se han ajustado los contenidos sino que se han repensado nuevos enfoques prácticos, principalmente en el desarrollo de los proyectos finales integradores los cuales suelen ser una de las principales dificultades para los estudiantes en la finalización de sus carreras de grado. Además, se mantendrá una observación continua del avance tecnológico adaptando los contenidos teóricos y prácticos para que la carrera sea de punta. También se hará especial énfasis en la retroalimentación entre estudiantes y docentes, con el objetivo de adaptar todos los parámetros de la carrera y realizar un proceso de mejora continua” expresaron los y las integrantes de la Comisión y Subcomisión de Carreras

Sobre el impacto que este nuevo plan de estudios en la inserción laboral de los futuros graduados el equipo de trabajo expresó “el título de grado asegura una inserción laboral en la industria del software de manera rápida, tanto en empresas locales, nacionales e internacionales. Obteniendo puestos laborales de liderazgo y gestión de proyectos de software. Además, brindar un título intermedio permite insertarse en el mercado laboral con una certificación oficial. Los contenidos están pensados bajo la demanda actual del mercado”.

En este sentido, para diseñar el nuevo plan de estudio se tuvieron en cuenta factores como:

  • Mayor empleabilidad: Los estudiantes desarrollarán competencias técnicas avanzadas, fortaleciendo su perfil profesional y aumentando su atractivo como trabajadores para potenciales empleadores.
  • Adaptabilidad: El diseño curricular actualizado proporciona una formación integral que capacita a los graduados para enfrentar los desafíos del entorno laboral actual, promoviendo el desarrollo de habilidades clave y fomentando una actitud de aprendizaje continuo.
  • Conexión con el Mercado: La incorporación de prácticas profesionales, proyectos colaborativos con empresas y alianzas estratégicas con la industria facilitará una transición efectiva al ámbito laboral, permitiendo a los estudiantes aplicar sus conocimientos en contextos reales.
  • Competitividad: La formación renovada dotará a los estudiantes de herramientas y perspectivas globales, mejorando su capacidad para desempeñarse con éxito en un mercado laboral cada vez más competitivo e internacionalizado.

Para más información sobre el nuevo plan de estudios, los estudiantes pueden consultar en la web oficial de la Facultad o dirigirse al Departamento de Informática.

Desafíos educativos, soluciones tecnológicas: La Minería de Datos como motor de cambio

Gabriel Novillo Rangone, defendió su tesis doctoral en Ingeniería Informática en la que desarrolló un modelo automatizado basado en Minería de Datos Educativos que ofrece respuestas a problemas presentes en instituciones formativas.

El trabajo, recupera evidencias y experiencias aplicadas en diversos ámbitos y las aplica a un modelo tecnológico que podría contribuir a la mejora del rendimiento académico, de la calidad educativa y la gestión institucional, entre otras.

La tesis fue dirigida por el Dr. Germán Montejano y codirigida por la Dra. Ana Garis. En esta entrevista, Gabriel nos cuenta cómo y por qué encaró este trabajo y la potencialidad del modelo desarrollado.

¿Qué te motivó a trabajar en el campo de la Minería de Datos Educativos?

En los últimos años he leído, investigado, y trabajado en el campo del Machine Learning y el Deep Learning para distintas áreas del conocimiento como la bioinformática, las estadísticas oficiales, y el comercio electrónico entre otros, y pude apreciar que rápido estas áreas utilizaron estas tecnologías para obtener provecho y un máximo rendimiento en sus tareas cotidianas. Como soy Docente Universitario me pregunte dónde estaba parada la educación y sus instituciones con respecto a esta carrera. Fue ahí donde encontré que había otras áreas que habían utilizado estas tecnologías sacando aún más provecho de las mismas como la industria armamentística, las tecnológicas, y las relacionadas a los medicamentos y la genética. Como Docente e Investigador me propuse encontrar las causas que hacen que algunas áreas del conocimiento se beneficien más que la Educación y sus instituciones, en un mundo donde hay potencia computacional, nuevos paradigmas de programación y Big Data Educativa, es decir, todas las condiciones generales alineadas.

El resultado fue que el problema que tienen las Instituciones Educativas es que no cuentan con Científicos de Datos en su gran mayoría, y si los tienen, estos no cuentan con todos los roles o conocimientos necesarios para poder llevar adelante un flujo completo de Minería de Datos Educativa aplicando Machine Learning. Esto se debe a dos causas principales. Por un lado, al ser un área del conocimiento nuevo existe pocos profesionales, y por otro lado los pocos que existen son convencidos por las industrias más rentables que antes mencionamos.

¿Por qué es importante automatizar procesos en la Minería de Datos Educativos?

Automatizar procesos significa poder aplicar Machine Learning (conocido como Inteligencia Artificial) en un Modelo de Minería de Datos Educativa, sin la necesidad de tener que contar con científicos de datos o contando con algunos roles de los mismos, esto permite a las instituciones educativas poder extraer conocimiento complejo para mejorar el sistema de toma de decisiones basado en información. En resumen, significa poder democratizar la utilización de la última tecnología que ha irrumpido en el mundo e intentar disminuir la brecha de la Educación con las áreas mas avanzadas.

¿Cuáles son los principales desafíos educativos que el modelo propuesto busca resolver?

Los desafíos están en función del usuario final del sistema educativo, ya sean estudiantes, docentes, investigadores, directivos y sus problemas. Por ejemplo, los más conocidos y trabajados son el Bajo rendimiento escolar, entendido como la dificultad de algunos estudiantes para alcanzar los objetivos de aprendizaje establecidos en su nivel educativo. Esto puede deberse a problemas como la falta de motivación, la falta de habilidades para el estudio, la falta de apoyo familiar, entre otros factores. Las Desigualdades educativas se refieren a las diferencias en el acceso a la educación, la calidad de la enseñanza y los resultados educativos entre diferentes grupos de la población. Estas desigualdades pueden estar relacionadas con la clase social, el género, la etnia, la lengua materna, etc.

La Falta de calidad en la enseñanza, se refiere a la falta de preparación de los docentes, la falta de recursos pedagógicos, la falta de apoyo institucional, entre otros factores que afectan la calidad del proceso educativo. La Falta de adaptación a las necesidades individuales, en las que muchas veces, el sistema educativo no se adapta a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que puede generar frustración y desmotivación en ellos. Además, la Sobrecarga curricular, ya que, en algunos sistemas educativos, la currícula es demasiado extensa y exigente, lo que puede generar estrés y ansiedad en los estudiantes y docentes, y afectar negativamente la calidad de la enseñanza.

Otro inconveniente es la falta de recursos educativos adecuados lo que puede afectar negativamente la calidad de la enseñanza y el aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, si los estudiantes no tienen acceso a libros de texto o a materiales didácticos adecuados, tendrán dificultades para comprender los conceptos y aplicarlos en situaciones reales. La falta de tecnología y acceso a internet también puede limitar el aprendizaje y la investigación de los estudiantes. Por otro lado, la falta de formación docente adecuada puede afectar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje de los estudiantes. Los docentes necesitan estar actualizados en cuanto a los métodos de enseñanza y las nuevas tecnologías educativas, y tener habilidades de gestión de aula y de atención a la diversidad.

Otro obstáculo preocupante, es la deserción Escolar o Universitaria, que por lo general es multifactorial pero al analizar los datos como su asistencia, calificaciones y comportamiento, se pueden identificar patrones que indican que causas influyeron de manera más significativa. La falta de motivación y compromiso de los estudiantes puede afectar negativamente su rendimiento académico y su capacidad para aprender. Es importante que los estudiantes se sientan motivados y comprometidos en el proceso educativo para lograr mejores resultados.

El enfoque en la memorización en lugar del aprendizaje significativo puede limitar la capacidad de los estudiantes para aplicar su conocimiento en situaciones reales. En lugar de simplemente memorizar conceptos y fórmulas, es importante que los estudiantes comprendan la lógica detrás de ellos y aprendan a aplicarlos en diferentes contextos. La falta de financiamiento adecuado es un problema común en muchos sistemas educativos, especialmente en países en desarrollo. La falta de recursos financieros puede afectar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje, y limitar el acceso a la educación para los estudiantes de bajos ingresos.

Finalmente, la brecha de habilidades hace referencia a la discrepancia entre las habilidades que los empleadores necesitan y las habilidades que los graduados universitarios tienen. En muchos casos, los empleadores reportan que los graduados universitarios no tienen las habilidades necesarias para desempeñarse en sus trabajos; lo que se suma a la falta de adaptación a las necesidades cambiantes. Las necesidades de los estudiantes y del mundo laboral están en constante evolución. Es importante que los sistemas educativos se adapten a estas necesidades cambiantes y proporcionen una educación relevante y actualizada para los estudiantes. Esto puede requerir una revisión periódica del currículum, la implementación de nuevas tecnologías educativas y la formación continua de los docentes.

¿Por qué trabajaste validando el modelo en la Universidad Nacional de Villa Mercedes? ¿Qué encontraste como problemática allí y qué como posible solución?

Como soy docente exclusivo de la UNVIME y codirijo junto al Dr. German Montejano un Proyecto de Investigación denominado “Búsqueda de Conocimiento aplicando Ciencia de Datos en el Dominio de Educación”, pude tener acceso a información para comenzar a entrenar modelos para predecir en principio la deserción universitaria. Luego vino información de distintas Universidades Publicas que fueron conociendo nuestras publicaciones y hallazgos. La solución propuesta fue la presentada en la Tesis Doctoral de Ingeniería en Informática de la UNSL, es decir,  un modelo completo de Minería de Datos Educativa para extraer conocimiento aplicando Machine Learning e Interpretable Machine Learning.

¿Con qué herramientas y técnicas trabajaste para implementar o desarrollar el modelo propuesto?

Se trabajó con un stack de herramientas tecnológicas que permite hacer más fácil la tarea en este momento como puede ser el lenguaje de programación Python, las librerías AutoSklearn, Pycaret, Sweetviz, RapidMiner,  NumPy, Pandas ,Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SHAP, Eli5, Feature importance, FeatureTools, entre otras.

¿Este modelo puede ser replicable a otras instituciones de educación superior?

Si, claro, este modelo no solo se puede replicar en otras instituciones de educación superior, sino que se puede utilizar en Institución de todos los niveles (inicial a universitario), tanto público como privado, como así también en modalidad presencial, virtual o híbrido.