Aprendizaje en procesamiento de señales médicas basado en la resolución de problemas reales mediante competiciones tipo Kaggle

• Rebeca Goya-Esteban ^[1] ; ;iguel Ángel Cámara-Vázquez ^[1] ; Óscar Barquero-Pérez ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
• Localización: Tecnologías educativas y estrategias didácticas / coord. por Enrique Sánchez Rivas, Ernesto Colomo Magaña, Julio Ruiz Palmero, José Sánchez Rodríguez, 2020, ISBN 978-84-1335-063-9, págs. 1928-1937
• Idioma: español
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• Resumen

  • La enseñanza del procesamiento estadístico de señales (PES), en los Grados de Ingeniería, supone un desafío tanto para los estudiantes como para el docente. Las asignaturas en las que se imparte PES suelen tener sesgo profundamente teórico, lo que supone una barrera muy fuerte para los estudiantes, puesto que necesitan un amplio conocimiento previo de Variable Aleatoria y Señales y Sistemas (asignaturas complicadas del currículo académico). Las prácticas de laboratorio suelen ser muy académicas y demasiado guiadas como para generar las habilidades prácticas necesarias para enfrentarse a problemas reales: elección de herramientas de preprocesado adecuadas, capacidad de visualización, selección de modelos de señal para estimación y/o decisión. Con el fin de remediar este problema, así como suscitar la motivación del estudiante, en este trabajo proponemos la utilización de una competición (tipo Kaggle), en la que se presenta un problema real de procesamiento de señal en el Grado de Ingeniería Biomédica, de forma que tienen que completar todos los pasos de un proyecto de real. Los estudiantes se agruparon en equipos de 2-3 personas y participaron, en la competición. La contribución a la nota del alumno se basó en el ranking y en un cuaderno de laboratorio Python. Los estudiantes identificaron como positiva la participación en la competición para mejorar su conocimiento de la asignatura.