Valencià:
La graduada en Matemàtica Computacional de la Universitat Jaume I de Castelló, Lara Ferrando Esteve, ha guanyat el premi SEA al Millor Treball de Final de Grau del XVI Concurs Student d’Estadística Aplicada amb el treball «Mètodes de classificació aplicats a problemes verbals amb errors d’inversió en dades de neuroimatge», dirigit per les professores Irene Epifanio López del Departament de Matemàtiques i Noelia Ventura-Campos del Departament d'Educació i Didàctiques Específiques.
El Concurs Student està organitzat pel Servei d’Estadística de la Universitat Autònoma de Barcelona i l’Institut d’Estadística de Catalunya per potenciar l’esperit investigador i l’interès per l’estadística aplicada entre l’estudiantat universitari nacional, així com donar a conèixer el destacat paper de l’estadística en l’obtenció de nous coneixements. Les persones guanyadores en cadascuna de les tres categories del concurs (Idescat-màster, SEA-grau i Almirall-bioestadística) obtenen un premi en metàl·lic de 500 euros i una subscripció anual a la Societat Catalana d’Estadística, que els lliuraran el Dia de l’Estadística a Catalunya, el 5 d’octubre.
La resolució de problemes és un dels elements centrals de l’ensenyament-aprenentatge de les matemàtiques. Un cas on els estudiants reconeixen típicament la informació de l’enunciat, però no són capaços de construir una equació correcta, seria el conegut com a error d’inversió. El treball premiat busca determinar les bases neuronals lligades a aquest error i fer una classificació dels grups, en concret s'han considerat 13 mètodes de classificació. Els principals resultats obtinguts evidencien que aquells que cometen error d’inversió requereixen una major demanda de recursos cognitius, a més, el classificador d’anàlisi discriminant flexible ha proporcionat un 80% d'encerts.
William Gosset, qui publicava els seus articles sota el pseudònim de Student, va estudiar Química i Matemàtiques a Oxford. Va treballar com a químic en la cerveseria Guinness de Dublín i va realitzar treballs importants en estadística. La seua aportació més coneguda va ser el T-Test, fruit dels seus treballs en control de qualitat realitzat per Guinness.
Més informació

Español:
La graduada en Matemática Computacional de la Universitat Jaume I de Castelló, Lara Ferrando Esteve, ha ganado el premio SEA al mejor Trabajo de Final de Grado del XVI Concurso Student de Estadística Aplicada con el trabajo «Métodos de clasificación aplicados a problemas verbales con errores de inversión en datos de neuroimagen», dirigido por las profesoras Irene Epifanio López del Departamento de Matemáticas y Noelia Ventura-Campos del Departamento de Educación y Didácticas Específicas.
El Concurso Student está organizado por el Servicio de Estadística de la Universitat Autònoma de Barcelona y el Instituto de Estadística de Cataluña para potenciar el espíritu investigador y el interés por la estadística aplicada entre el estudiantado universitario nacional, así como dar a conocer el destacado papel de la estadística en la obtención de nuevos conocimientos. Las personas ganadoras en cada una de las tres categorías del concurso (Idescat-máster, SEA-grado y Almirall-bioestadística) obtienen un premio en metálico de 500 euros y una suscripción anual a la Sociedad Catalana de Estadística, que se entregarán el Día de la Estadística en Cataluña, el 5 de octubre.
La resolución de problemas es uno de los elementos centrales de la enseñanza-aprendizaje de las matemáticas. Un caso donde los estudiantes reconocen típicamente la información del enunciado, pero no son capaces de construir una ecuación correcta, sería el conocido como error de inversión. El trabajo premiado busca determinar las bases neuronales ligadas a este error y hacer una clasificación de los grupos, en concreto se han considerado 13 métodos de clasificación. Los principales resultados obtenidos evidencian que aquellos que cometen error de inversión, requieren una mayor demanda de recursos cognitivos, además, el clasificador de análisis discriminante flexible ha proporcionado un 80% de aciertos.
Más información