MOCA

Universidad EAFIT – Ingeniería de Sistemas – 2018 – 2

Integrantes:

Kevyn Gómez – ksgomezp@eafit.edu.co

Agustín Nieto – anietog1@eafit.edu.co

Kevin Parra – kaparrah@eafit.edu.co

Problemática

En EAFIT se ofrece un servicio de asesorías académicas que consiste en la asignación de “monitores” a grupos de máximo tres estudiantes que soliciten apoyo en ciertas materias, según las que se ofrezcan y los horarios que hayan disponibles.

El programa de monitorías de CAPAZ puede llegar a manejar grandes volúmenes de información y requerir operaciones complicadas durante su préstamo, sin embargo, son administradas de manera muy manual, de manera que se generan múltiples problemas, siendo los principales:

  • Se requiere una gran inversión de tiempo debido a que, con la toma de asistencia, se realiza transcripción de formularios a documentos.
  • Debido a la transcripción ocurren errores en los datos.
  • Al ser administrado por personas, son estas las que han de informar a los estudiantes por medio del correo. A veces, al ocurrir errores, se generan malentendidos.

Descripción del proyecto

La plataforma MOCA está pensada para los estudiantes de la universidad que utilizan el servicio de las monitorías de CAPAZ, tanto los monitores como aquellos que reciben el servicio. La propuesta apunta a hacer este servicio más cómodo y eficiente para el uso de los estudiantes. Desde la plataforma se podrá solicitar monitorías, registrarse como monitor, seleccionar el horario y tomar asistencia por parte de los monitores. Ofrece, además, una mejor gestión para los administradores del servicio en la universidad, pues integra toda la información que se maneja actualmente, de forma ágil y sencilla, permitiendo la recolección eficiente de los datos y el posterior análisis de éstos con la generación de estadísticas y las encuestas. Esta plataforma estará disponible en la web, y se podrá acceder desde ella desde un navegador ya sea en un dispositivo móvil o en un computador, facilitando así el acceso de los usuarios y evitando tener que descargar recursos adicionales.

Factores de innovación

  • Apoyar a la universidad digitalizando y agilizando un servicio.
  • Otras universidades ofrecen servicios similares, pero no son tan interactivas.
  • Fomentamos el uso de otros servicios universitarios.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto

Algunos integrantes del equipo de desarrollo conocemos de cerca las actividades que se realizan en CAPAZ, ya que hemos sido monitores o hemos recibido monitorías, hemos querido aportar a esta iniciativa con la plataforma MOCA que facilitaría el proceso de gestión.

Estando en contacto con el product owner, nos expresó su gran necesidad de implementar un sistema que automatizara y facilitara toda su cadena de operaciones entorno a las monitorías.

Tecnologías empleadas

  • Ruby on Rails (Framework)
  • Ruby (Back-end)
  • Bootstrap (Front-end)
  • Heroku (Servidor)

Materiales

Página web del sitio:

https://moca-eafit.herokuapp.com/

Video: 

https://youtu.be/dih46pBDrII

AssistMe

Universidad EAFIT – Ingeniería de Sistemas – 2018 – 2

Integrantes:

Felipe Cortes ( fcortesj@eafit.edu.co )

Isabela Muriel ( imurielr@eafit.edu.co )

Luisa María Vásquez ( lmvasquezg@eafit.edu.co )

Rafael Villegas ( rvillegasm@eafit.edu.co )

Problemática:

A principios de este semestre se nos fue planteada una problemática por parte de departamento del desarrollo estudiantil: Al momento de realizar el registro de un evento, este era largo, demorado e ineficiente ya que generaba problemáticas al momento de realizar estadísticas sobre el evento, además, muchas veces al contratar a una empresa, salía muy costoso y no producía ninguna mejora significativa.

Descripción del proyecto:

AssistMe es un sistema que permite realizar el registro a eventos por medio del uso del carné estudiantil, permitiendo una reducción del tiempo de registro significativamente y una mayor facilidad de análisis de eventos.

Factores de innovación:

AssistMe incorpora la lectura del carné estudiantil para que los asistentes a un evento puedan ingresar más rápidamente, además permite a los organizadores analizar a sus asistentes por edad, sexo, ocupación, entre otras cualidades para definir el publico objetivo de sus eventos y utilizar esta información para fines diversos tales como el marketing, venta de boletas, entre otros.

Screenshots:  https://www.youtube.com/watch?v=_ObaCFQj9js&t=1s

Proceso de ideación, definición y diseño del producto

Después de hablar con el product owner y con varias personas del departamento de desarrollo estudiantil responsables  de la realización de múltiples eventos, decidimos buscar la forma de resolver la problemática planteada a partir de las herramientas ofrecidas por la universidad, viendo en el carné estudiantil una oportunidad de ayudar significativamente a la solución.

Comenzamos entonces a acercarnos a la tecnología empleada por el sensor y a investigar diferentes maneras de ayudar a quienes organizaban eventos de gran escala, quienes sugirieron diferentes funcionalidades como gestión de usuarios, pre-inscripción y estadísticas, las cuales fuimos incorporando para hacer cada vez el sistema más completo. Una vez recolectadas todas las funcionalidades propias del sistema se comenzó a desarrollar siempre enfocado a la agilidad del registro y a la facilidad de administración de los organizadores.

Tecnologías empleadas

Para el front-end se utilizó el framework Electron el cual permite diseñar aplicaciones de escritorio usando tecnologías web como HTML, Javascript y CSS. En este también se uso Python para hacer todas las funcionalidades del cliente que requieran acceder a funciones del sistema operativo del computador. Para el back-end se usó un framework de Python conocido como Flask, con el que se creó un servidor tipo RESTapi el cual recibe peticiones por parte del cliente y se conecta a la base de datos remota creada con “Azure for MySQL” .

En la parte de hardware se usó un sensor de tipo RFID para leer el serial asociado a un carné, este va conectado a una Raspberry pi programada para controlarlo. Esta se conecta al cliente por medio de una conexión TCP (usando Ethernet). Para desplegar el servidor se usó un contenedor Docker, el cual puede correr en una máquina como un proceso en segundo plano con todas las ventajas de una maquina virtual. Este se desplegó usando el servicio de contenedores que ofrece Heroku.

Recursos:

Video: https://youtu.be/xyPocv2WeZc

Picstoreh

PICSTOREH

 

Universidad EAFIT
Ingeniería de Sistemas 2018 – 2

Mateo Ramirez Hernandez – marami26@eafit.edu.co

Mateo Tapias Alvarez  – mtapias@eafit.edu.co

Jairo Andres Machado – jruizma2@eafit.edu.co

Nicolas Gonzalez Vallejo – ngonza27@eafit.edu.co

 

PROBLEMA:

En varias ocasiones los estudiantes a la hora de tomar notas se ven limitados por el tiempo, la velocidad de escritura, materiales, entre otros factores. Dicho esto, se ven obligados a tomar fotos del tablero, para poder comprender la explicacion y despues pasar las notas al cuaderno, ya que no tienen el tiempo necesario para copiar todo lo que el profesor esta escibiendo en el tablero.

 

SOLUCIÓN:

Picstoreh es una aplicación móvil creada con el incentivo de otorgar solución a una problemática común entre los estudiantes. Los celulares se han vuelto parte fundamental de nuestro dia a dia y con esto el uso de sus diferentes aplicaciones y la toma de fotos. Picstoreh brinda un servicio de archivador de fotos tomadas en clase de manera automática con base al horario académico de cada estudiante, de esta manera se facilita el estudio ya que facilita la toma de notas y brinda mas tiempo a comprender la explicacion del profesor.

PROCESO DE IDEACIÓN:

Anteriormente a la hora de tomar notas en una clase se tenia que prestar atencion y tomar notas en clase para luego poder estudiar y sacar una buena nota en las pruebas realizadas en cada materia. El inconveniente es que los humanos somos conocidos por no poder hacer varias cosas a la vez de manera correcta, debido a esto se dificulta copiar y prestar atencion a la misma vez. Dada esta problematica nacio Picstoreh. Notamos que al poner mas empeño a la compresnion de la explicacion y unas buenas notas mejora la calidad de estudio y desempeño en las pruebas. La aplicacion permite dedicar mas tiempo a la comprension y facilita la toma de notas en un momento posterior a la clase.

 

 

EAFIT Monitoring Assistant (EMA)

Universidad EAFIT
Ingeniería de Sistemas 2018 – 2

Juan Camilo Marín Navia
jcmarinn@eafit.edu.co

Valeria Castro Guzmán
castro@eafit.edu.co

Michael Andrey Agudelo Ortiz
agudeloo@eafit.edu.co

PROBLEMA:
Los estudiantes de la universidad EAFIT tienen que hacer uso, durante todo el semestre, de diferentes servicios que ofrece la universidad (plataformas virtuales como interactiva, Ulises y calipso, asesorías, entre otros) e incluso servicios externos como tutoriales en YouTube, organizar el horario en Excel, y paginas web para determinar notas para las materias, sin embargo para el estudiante puede volverse tedioso ingresar a diferentes sitios y plataformas para encontrar la información que está buscando, ya que requiere uso de tiempo, y para él, al suponer un esfuerzo, termina haciendo ninguna y se va sin la información que buscaba, provocando a su vez un mal resultado en la vida académica.

SOLUCIÓN:
EMA es un chatbot que reune la información de los consultorios y oficinas de profesores, los horarios de atención de monitores y los lugares donde pueden ser atendidos. Además permite a los estudiantes agendar citas con monitores para resolver dudas, también tiene la capacidad de responder preguntas frecuentes al instante. Está disponible en diferentes plataformas como el asistente virual de Google y Facebook Messenger.

          

PROCESO DE IDEACIÓN:
Tradicionalmente para reslolver dudas a los estudiantes se maneja un consultorio de ciencias, citas con monitores, talleres, entre otras, sin embargo, estas no siempre cumplen con la demanda, ya que los estudiantes dejan todo para última hora, y es una realidad, por eso se necesita crear una solución para evitar que los estudiantes queden con dudas a la hora de estudiar, o más generalmente, a la hora de acceder a la información necesaria. Nos dimo scuenta que facilitando la atención a preguntas frecuentes podríamos agilizar mucho el proceso y así procedimos a realizar encuestas y notamos que muchos estudiantes se encontraban de acuerdo con la inciativa.

PRESENTACIÓN: EMA Presentación

MVM Blockchain

Información general

  • Universidad: Universidad EAFIT
  • Programa: Ingeniería de Sistemas
  • Semestre: Séptimo
  • Nombre del proyecto: MVM Blockchain
  • Integrantes:
    • Maria Clara Sanchez Villegas – msanch60@eafit.edu.co
    • Diego Antonio Fonseca Guzman – dfonseca@eafit.edu.co
    • Juan Esteban Fonseca Palacio – jfonsec1@eafit.edu.co
    • Mateo Agudelo Toro – magude29@eafit.edu.co

Problema

Actualmente para los participantes del Mercado Eléctrico Mayorista Colombiano (MEMC) es imposible conocer con precisión la información técnica de la infraestructura eléctrica involucrada. Si bien esta información es proporcionada por los respectivos dueños, suele ser inconsistente, lo cual destruye su valor.

Solución

MVM Blockchain permite tanto a los agentes del MEMC como a la entidad reguladora (XM) conocer en forma clara, transparente y confiable toda la información técnica relevante que se maneja en este mercado. Al resolver este problema de manera directa se logra solucionar otros problemas de forma indirecta como la planeación de infraestructura eléctrica y la validación de contratos por parte de XM.

Innovación

La forma como se logra esto es mediante el uso de la tecnología blockchain para guardar registro de la información, haciendo que se almacene de una forma que garantice su trazabilidad. Esto permite a todos los participantes saber con certeza los datos, pues en caso de que sean inconsistentes la entidad reguladora tiene los argumentos suficientes para tomar acciones.

Diferenciadores

El producto nace a partir de una herramienta existente desarrollada por la empresa MVM Ingeniería de Software llamada Paratec (proveniente de parámetros técnicos). Básicamente esta herramienta permite lo mismo que la nuestra, es decir, declarar información sobre la infraestructura involucrada en el MEMC, pero debido a las tecnologías que utiliza le es imposible garantizar la fiabilidad de los datos que almacena. MVM Blockchain es una prueba de concepto que busca demostrar el uso de la tecnología blockchain para resolver este problema. En el momento no existe una herramienta con estas características para el MEMC.

Producto

Consiste principalmente de tres partes:

  • La blockchain que almacena las declaraciones de parámetros técnicos referentes a infraestructura del MEMC con los respectivos permisos, smart contracts y demás. Debido a nuestra situación particular fue necesario hacer uso de una blockchain permisionada, particularmente Hyperledger Fabric. Para hacer su construcción un poco más amigable utilizamos la herramienta Hyperledger Composer. Disponible en https://github.com/mariacho/mvm-blockchain
  • Un middleware que media la interacción de los usuarios con la blockchain. Existe principalmente como medida de seguridad. Se desarrolló utilizando Node.js, principalmente Express, Passport y Request. También existe una base de datos MongoDB para el manejo de credenciales. Disponible en https://github.com/agudelotmateo/mvm-blockchain-server
  • Un front end que permite al administrador manejar las credenciales y a los participantes hacer uso del servicio. Se hizo utilizando Angular y está disponible en https://github.com/agudelotmateo/mvm-blockchain-front-end

El proyecto se encuentra publicado en http://mvmblockchain.dis.eafit.edu.co/. Está alojado en una máquina del DCA donde corren todos los componentes anteriormente mencionados. Adicionalmente, mediante Jenkins se hace integración continua tanto del middleware como del front end de la aplicación. Todo esto, desde la integración continua hasta el funcionamiento mismo de la aplicación, es posible gracias a Nginx funcionando como proxy inverso.

MVMAnalytics

Un proyecto que busca adelantarse en el tiempo para conocer el precio de la energía en el mercado eléctrico mayorista de México

  • Nicolás Escobar  Gallego    – nescob18@eafit.edu.co
    Rol: Ingeniero de Datos
  • Alejandro Córdoba Boder  – acordob5@eafit.edu.co
    Rol: Analista de datos
  • Luis Miguel Marín Loaiza  – lmarinl1@eafit.edu.co
    Rol: Minero de Datos

El Mercado Eléctrico Mayorista (MEM) es uno de los mercados alto movimiento de activos a nivel mundial, esto es porque la energía eléctrica es indispensable para la fábrica, el ensamble y la distribución de la gran mayoría de los productos en los mercados económicos.  El MEM ha venido evolucionando desde diferentes perspectivas, principalmente desde el componente político y legal, hoy en día vemos que es un mercado dividido estratégicamente en participantes.

Particularmente el MEM de México, después de varias modificaciones por parte de la administración de Peña Nieto; se divide en:

Nos interesa ser aliados de los suministradores para que ellos puedan saber con antelación cual podría ser el Precio de la Energía; el objetivo es decir cuanto va a costar la energía en un mercado denominado Mercado de Día en Adelanto  con una semana de anticipación y una confiabilidad alta.

MVM Ing de Software

MVM es una Empresa de desarrollo de software que nació en la ciudad de Medellín, aunque actualmente tienen muchos proyectos de software, pero en su gran mayoría van enfocados a los diferentes escenarios del mercado eléctrico. MVM Energy Suite es una fantástica herramienta creada por MVM que ayuda a los Suministradores a gestionar sus procesos desde una plataforma que les ayude con todas sus transacciones, BI, Reportes, entre otras.

Solución

MVM Analytics es un proyecto que desafiado por los retos de la Minería de Datos, Ingeniería de Datos y Analítica, busca encontrar valor en unos datos públicos sobre el MEM en México, dichos datos son publicados periódicamente por El Centro Nacional de Control de Energía (CENACE), el cual es un organismo público descentralizado cuyo objeto es ejercer el Control Operativo del Sistema Eléctrico Nacional Mexicano.

Proceso

Los retos, en primera instancia estuvieron muy asociados a la minería de datos,  por lo que se enfrentaron usando una metodología llamada CRISP-DM, esta metodología consta de varias fases. La herramienta que se usó para ejecutar cada tarea de CRISP-DM fue Knime una herramienta OpenSource:

Ejemplo de método del codo:

Los retos a nivel de Ingeniería de datos estaban muy encaminados al proceso de DataOps.

Ejemplo de automatización usando Jenkins:

Los retos a nivel analítico fueron resueltos desde Azure:

 

Póster:

Video:

https://www.youtube.com/watch?v=Xo_DctUbF-4&t=6s 

 

AgroTech

Equipo
Juan Pablo Calad Henao – jcaladh@eafit.edu.co
Alejandro Salgado Gómez – asalgad2@eafit.edu.co
Alejandro Taborda Diaz – atabord4@eafit.edu.co

 

Universidad EAFIT
Ingeniería de Sistemas
Séptimo Semestre
AgroTech

 

En Colombia el sector agrícola siempre se ha caracterizado por ser de los sectores más importantes del país, pero su productividad es una de las más bajas de la región. Este sector contiene un gran potencial para el país, cuyo desarrollo se proyecta como una transformación positiva para la sociedad y su economía. Para volver realidad el potencial de dicho sector es necesario estimular su productividad, teniendo en cuenta la protección que debe darse al recurso biológico que contiene el país.

 

La agricultura digital se visiona como una nueva revolución agrícola, donde se espera desarrollo en las técnicas de generación y analítica de datos para la extracción de información útil sobre los cultivos puedan ser utilizados como herramientas para generar conocimiento sobre sistemas agrícolas que permitan manejo preciso y controlado.

Aunque actualmente la agricultura digital acelera el proceso de estudio sobre el estado de los cultivos, el análisis hecho sobre datos tomados de las fincas agrícolas puede demorar desde días hasta semana en ser analizados, y en algunas ocasiones cuando llegan los resultados es demasiado tarde y no hay nada que hacer respecto los cultivos. La generación, agrupación y análisis de datos representa un desafío bastante complejo, actualmente se cuenta con diferentes tipos de análisis, como lo son análisis de suelo, análisis de electro conductividad, imágenes que contienen datos presididos en distintas longitudes de onda. no obstante, es muy difícil encontrar herramientas que permitan realizar el análisis de estos datos de manera conjunta, permitiendo encontrar la relación que existen entre ellos.

El problema que se desea trabajar consiste en la creación de una plataforma digital que sea utilizada por empresas del sector agrícola, para el análisis de datos provenientes del proceso productivo del sector agrícola. El objetivo de Agrotech es permitir analizar la información suministrada en búsqueda de patrones de comportamiento, que permita relacionar diferentes características de cada una de las fuentes de información, tal como lo son imágenes RGB y multiespectrales, datos de electro conductividad, entre otros. El resultado de la herramienta son reglas de comportamiento, que se obtienen directamente de los datos, las cuales describen las relaciones entre los diferentes tipos de información analizados, con el objetivo de permitir obtener información sobre el estado de los cultivos y otorgue una mayor solidez para la toma de decisiones para apoyar sus procesos productivos con la intención de lograr una mejor administración que se pueda ver reflejada en un incremento de la producción. Por este motivo fue construido como una plataforma web, que permite crear un historial de los datos obtenidos, ejecutar los análisis sobre los diferentes tipos de información y visualizar tanto los resultados obtenidos como los datos en sí.

Poster

TouristicPack

UNIVERSIDAD EAFIT

INGENIERÍA DE SISTEMASSEMESTRE 2018-1

TouristicPack

 

David Alejandro Benítez Cuevas                    dbenite2@eafit.edu.co

Craig David Cartagena Castaño                      ccartage4@eafit.edu.co

Pablo Quijano Jaramillo                                   pquijano@eafit.edu.co

Daniel Restrepo Aristizábal                             drestr84@eafit.edu.co

 

PROBLEMA:

En el 2017 alrededor de 3.5 millones de turistas ingresaron a Colombia, 20% de crecimiento comparado con el año anterior.

La problemática que existe actualmente es que los usuarios tienen que hacer búsquedas en diferentes páginas o aplicaciones para encontrar la información sobre su destino, algunos incluso tienen que visitar puntos de información turística para que les brinden una información más precisa. Se estima que el año pasado 107 mil extranjeros fueron atendidos en estos puntos de información en La Ciudad de Medellin.

 

SOLUCIÓN:

TouristicPack es un chatbot que hace recomendaciones a partir de experiencias pasadas de otros viajeros, ayudando a los usuarios a encontrar información acerca del destino como seguridad y sitios turísticos para visitar. Además de esto utilizando machine learning y los datos que el usuario registra , le va sugerir a la persona que sería lo más conveniente para su viaje, en temas como cuánto presupuesto necesita, cuantos días se podría quedar, el hospedaje, el transporte y la alimentación.
Todo esto con el fin de que el usuario pueda encontrar toda la información que necesita en una sola aplicación

PROCESO DE IDEACIÓN:

La idea surgió de una problemática que nosotros mismos hemos vivido a la hora de viajar, entones se nos ocurrió una posible manera de atacar este problema. Luego de identificarlo se realizaron entrevistas a varios viajeros, especialmente mochileros que se encontraban actualmente de viaje en la ciudad de Medellín,  después de esto se definieron los requisitos,  se llevó a cabo un proceso UCD (diseño centrado en el usuario), se sacaron las historias de usuarios, y finalmente se validó la idea con los potenciales usuarios de la aplicación y con los profesores de Proyecto Integrador.

 

ENLACES:

Página: https://www.facebook.com/Turistic-Pack-Chat-977043459118919/

Video:

Póster:

 

Achtung

Achtung

Equipo de desarrollo

Carlos Daniel Ruiz – cruizgo1@eafit.edu.co

Pedro Calle Jaramillo – pcallej@eafit.edu.co

Descripción del producto

El sindrome de déficit de atención de tipo inatento (TDAH) es uno de los trastornos psicológicos más comúnes que ocurren en los niños entre las edades de 3 a 12 años. Esta patología infantíl afecta a los niños en su capacidad de mantenerse enfocados en una tarea que no consideran estimulante. A diferencia de el déficit de atención de tipo hiperactivo, los niños que subren TDAH de tipo inatento no externalizan su desinterés en una actividad, lo que hace que la detección por parte de maestros y padres sea mucho más compleja. Si este sindrome no es tratado cuando el niño todavía está en desarrollo a una edad temprana, puede devenir en problemas de autoestima, poca habilidad social, depresión, ansiedad y abuso de sustancias.
Para poder tratar este trastorno primero debe de ser detectado en los niños en una edad temprana, y luego debe de tratarse por medio de sesiones acompañadas de un psicologo de confianza que monitoree el desarrollo del niño.

La app Achtung propone ser una herramienta que ayude a los psicologos que tratan con este tipo de pacientes a poder diagnosticar y tratar este trastorno de una manera más efectiva por el uso de componentes de videojuegos en realidad virtual y machine learning. Dentro del componente de realidad virtual desarrollado en el motor gráfico Unity, los niños están aislados de factores externos distractores, al mismo tiempo presentando actividades más interesantes y novedosas para ellos que las pruebas analógas que los psicologos actualmente utilizan para el tratamiento de esta enfermedad. Los juegos en realidad virtual fueron creados a partir de feedback de psicologos y sirven para entrenar las 4 atenciones diferentes en las personas (selectiva, sostenida, alternante y dividida).
Por otro lado el componente de machine learning desarrollado en Python se encarga de la recolección de datos provenientes del juego, y utilizando el algoritmo de K-means puede agrupar al niño dentro de diferentes clusters y presentar los resultados al psicologo de manera gráfica. Utilizando este feedback se espera que los psicologos puedan tomar decisiones más informadas para hacer un mejor diagnostico y tratamiento de sus pacientes.

Factor inovador

La gamificación está siendo utilizada cada vez más en el entrenamiento y adquisición de habilidades tecnicas de las personas. La utilización de videojuegos en los campos de la medicina y la psicología sigue siendo un campo relativamente novedoso. Se ha realizado experimentos con interfaces cerebro-computador para determinar los efectos del aburrimiento en las personas, pero en ninguno de estos se utilizan factores de realidad virtual que puedan hacer de la experiencia una mucho más amena y posiblemente más eficiente a la hora de tratar este tipo de trastorno del comportamiento.

Despliegue

El producto se compone de una aplicación para teléfonos Android (apk) que es una colección de juegos donde se entrenan las diferentes tipos de atención de las personas que lo juegan y una aplicación de escritorio desarrollada en Python donde los datos provenientes del juego llegarán por modo de archivos .CSV, la aplicación clasificará a los niños en un cluster por medio de K-means y graficará los resultados para el posterior análisis del psicologo

Screenshots

PosterVideo pitch

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STEM Skills

STEM Skills

Proyecto Integrador 2

Juan David Loaiza Botero – jloaiz16@eafit.edu.co

Daniel Morales Londoño – dmoral12@eafit.edu.co

Mateo Alexander Zabala – mzabala1@eafit.edu.co

Universidad EAFIT

Ingeniería de sistemas

7mo semestre

 

Descripción de producto

Existe una gran problemática que se evidencia en todo el país, tanto en colegios como escuela, los estudiantes están perdiendo el interés por aprender y presentan falencias en las habilidades en temas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Con la finalidad de contribuir al desarrollo en el país y la mejora en la educación, hemos creado STEM Skills, la cual es una aplicación de Realidad Virtual que incentiva el estudio y aprendizaje por medio de vídeos, juegos y actividades dinámicas, haciendo uso de la metodología STEM, la cual prioriza el aprendizaje en las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, esta aplicación se apoya de una aplicación Web que construimos para que por medio de la Inteligencia artificial y algoritmos de Machine Learning para predicción, se busca proveer la información necesaria para que el asistente virtual ayude a los estudiantes a guiarse por la aplicación y asegure que el mismo pueda aprender de la mejor forma.

Proceso de ideación

Para la implementación de este proyecto, se llevo acabo un proceso de ideación, donde se tuvieron en cuenta los gustos del equipo, que se centraban en desarrollo móvil y web. Evidenciamos una problemática que afecta en su gran mayoría a todos los estudiantes del país.

Retos

Los mayores retos que presentamos en el desarrollo del proyecto, fueron la adquisición de conocimientos para el manejo de Machine Learning, tanto en la parte técnica como teórica, igualmente la recolección de datos y construcción del modelo fueron un gran reto. Para nuestro proyecto se desarrollaron dos productos, uno WEB y uno móvil, la construcción de ambos fue de gran demanda de tiempo y aprendizaje, tanto como su integración.

Imágenes del producto

Links

http://pi2stem.dis.eafit.edu.co/

En este link esta la aplicación WEB, para el registro de preguntas y estudiantes, en ella también se encuentra la aplicación móvil para ser descargada.

Repositorio

https://github.com/mzabala1/REST_AI_STEM

Vídeo