Abstract-The teaching strategy presented aims to provide the contextualized learning computational intelligence in correspondence with the needs of the information technology students. This proposal is the output of a theoretical model that structure the process of teaching and learning of computational intelligence, from the dialectical relations between its components and it is manifested as a set of actions structured in three stages, defining their respective goals to transform the work, being done in traditional way, towards new demands of renewal in the continuous improvement that is required, in correspondence with the needs that the learning of mathematical content has for the College student, social significance and practical value. Assumes the contextualization as a contextual approach to the teaching of computational intelligence. The application of the teaching strategy in teaching practice confirmed its relevance, feasibility and effectiveness through the use of empirical methods: evaluation by expert criteria, consultation with users and the pedagogical experiment in its pre-experiment variant, demonstrating favor the contextualized learning of the subject computational intelligence in the information technology students.Keywords-Contextualized, Strategy, Process.Resumen-La estrategia de enseñanza presentada tiene como objetivo proporcionar el aprendizaje contextualizado inteligencia computacional en correspondencia con las necesidades de la información estudiantes de tecnología. Esta propuesta es el resultado de un modelo teórico que estructura el proceso de enseñanza y aprendizaje de la inteligencia computacional, desde la dialéctica relaciones entre sus componentes y se manifiesta como un conjunto de acciones estructuradas en tres etapas, definiendo sus objetivos respectivos para transformar el trabajo, que se realiza en manera tradicional, hacia nuevas demandas de renovación en la mejora continua que es necesario, en correspondencia con las necesidades que el aprendizaje de contenido matemático tiene para el estudiante universitario, importancia social y valor práctico. Asume el contextualización como un enfoque contextual a la enseñanza de computacional inteligencia. La aplicación de la estrategia docente en la práctica docente confirmada su relevancia, viabilidad y efectividad mediante el uso de métodos empíricos: evaluación por criterios expertos, consulta con los usuarios y el experimento pedagógico en su variante pre-experimento, demostrando favorecer el aprendizaje contextualizado del sujeto de inteligencia computacional en los estudiantes de tecnología de la información.Palabras Clave-Contextualizado, Estrategia, Proceso.

Resumen-El presente estudio se base en la creación de una propuesta de plataforma de acceso abierto para la gestión de información científica en el Instituto nacional de Investigaciones Agrícolas (INIA), lo que permitirá la conformación de una red de conocimiento distribuido especializada en ciencias y tecnologías agrícolas, que garantice seguridad e integridad de la data, niveles de acceso, de fuente abierta, adaptado a las nuevas necesidades, accesible desde cualquier localidad, regido por normativas y estándares internacionales, garantizando el acceso independientemente del sistema operativo con el que cuente el usuario. Utilizando la red de datos WAN instalada en la institución. Logrando que la información del sector agrícola que posee la institución sea puesta a disponibilidad del usuario aprovechando la potencia de difusión del INTERNET. De esta manera la institución cuenta con una herramienta que integra la información del sector agrícola actualmente dispersa por el territorio nacional. Esta investigación está enmarcada dentro de la modalidad de proyecto factible, así mismo se adscribe a un diseño documental y de campo, tipo descriptivo. Palabras Clave-Gestión de información, Acceso abierto, Red de conocimiento, Documentación e información.

Abstract-The use of machine learning allows the creation of a predictive data model, as a result of the analysis in a data set with 286 instances and nine attributes belonging to the Institute of Oncology of the University Medical Center. Ljubljana. Based on this situation, the data are preprocessed by applying intelligent data analysis techniques to eliminate missing values as well as the evaluation of each attribute that allows the optimization of results. We used several classification algorithms including J48 trees, random forest, bayes net, naive bayes, decision table, in order to obtain one that given the characteristics of the data, would allow the best classification percentage and therefore a better matrix of confusion, Using 66 % of the data for learning and 33 % for validating the model. Using this model, a predictor with a 71,134 % effectiveness is obtained to estimate or not the recurrence of breast cancer.Keywords-Intelligent analysis, Breast cancer, Machine learning.Resumen-El uso del aprendizaje automático permite la creación de un modelo predictivo de datos, como resultado del análisis en un conjunto de datos con 286 instancias y nueve atributos pertenecientes al Instituto de Oncología del Centro Médico Universitario. Ljubljana. En función de esta situación, los datos se preprocesan aplicando técnicas inteligentes de análisis de datos para eliminar los valores perdidos, así como la evaluación de cada atributo que permite la optimización de resultados. Utilizamos varios algoritmos de clasificación incluyendoárboles J48, bosque aleatorio, bayes net, bayes naive, tabla de decisiones, para obtener uno que, dadas las características de los datos, permita el mejor porcentaje de clasificación y por lo tanto una mejor matriz de confusión, utilizando 66 % de los datos para aprendizaje y 33 % para validar el modelo. Con este modelo, se obtiene un predictor con una eficacia del 71,134 % para estimar o no la recurrencia del cáncer de mama.Palabras Clave-Análisis inteligente, Cáncer de mama, Aprendizaje automático.

No abstract