Doctor en Ciencias de la Computación se suma al equipo de Ingeniería Civil en Computación e Informática

Rodolfo Canelón es el nombre del docente que se integra al equipo académico de la carrera Ingeniería Civil en Computación e Informática. Es Ingeniero en informática con Magister en Sistemas de Información, ambos grados obtenidos en la Universidad Lisandro Alvarado (Venezuela). Asimismo, tiene un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Central de Venezuela.

En su experiencia y trayectoria profesional, lideró el proyecto de desarrollo del software Balanced Scorecard para el control y seguimiento de indicadores estratégicos utilizando semáforos, para la unidad de exploración y producción de la empresa Petróleos de Venezuela sobre la plataforma intranet-internet, con los sistemas dinámicos en producción de la empresa.

Canelón, se refirió al rol de la tecnología en el contexto actual y explicó que “la optimización en el uso de los recursos de software para fortalecer el proceso enseñanza-aprendizaje centrado en los alumnos, debe basarse en la producción de recursos de aprendizajes y evaluación con dimensión particular en incorporación a los diversos LMS (Learning management system) tales como Totara, Moodle, Chamilo, Classroom entre otros, mediante la implementación de Scorm, Exlearning que afiance el uso de cápsulas de aprendizaje, micro contenidos, quiz, videos para consolidar el proceso antes mencionado”.

Expresó que, por otro lado, es necesaria la docencia basada en la evidencia, que permita la mejora continua de los distintos mecanismos del sistema de gestión pedagógico en las diversas instancias de la universidad. “Por lo que, se hace necesario software para el seguimiento del rendimiento de los estudiantes para fortalecer el proceso de retención o dropout rate y mantenerlo en niveles de tolerancia”.

Por otra parte, abordó estrategias ligadas a su campo profesional y que desde la docencia pueden ayudar a sacar el máximo potencial de las nuevas generaciones “inicialmente utilizando técnicas de Data Mining que nos permitan explorar de forma automática, rasgos de la población estudiantil que afloren información de interés, tendencias, patrones de comportamiento y otros elementos para poder tomar decisiones en el proceso de enseñanza-aprendizaje”.

En esa línea, finalizó señalando que es importante enfocar el contenido desde la práctica, mediante casos de estudios y proyectos del entorno industrial que permitan articular los diversos elementos arquitecturales presentes en el desarrollo del proceso educativo.