International Institute of
Análisis de la Precipitación en la Ciudad de Barranquilla-Colombia Mediante Métodos de Pronóstico
Pulido-Rojano, Alexander D.; Gutiérrez-Peralta, Eliana; Castro-Espinosa, Kyliet H.; Hernández-Moreno, Freddy; Alcalá-Vila, Nayely; Barrios-Santiago, Brandon (Colombia)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.174
ABSTRACT:
Este artículo analizó la predicción de la precipitación en Barranquilla
(Colombia) como una variable ambiental clave en la disponibilidad de
agua, la regulación climática y el equilibrio ecosistémico. Se analizó
el comportamiento de las lluvias intensas, que pueden causar inundaciones,
y de la escasez de precipitaciones, que puede derivar en sequías, afectando
la agricultura y la salud pública. Para esto, se utilizando métodos
de pronóstico como Media Móvil Simple (MMS), Media Móvil Ponderado (MMP)
y Suavización Exponencial (SE). Este estudio evaluó datos mensuales
de la precipitación desde el 2014 al 2024 para identificar tendencias
y prever escenarios climáticos. Los resultados destacan un aumento significativo
en los niveles y frecuencia de precipitación, particularmente en los
segundos semestres del año con tendencias significativas en los últimos
3 años. Asimismo, el Método de Suavización Exponencial obtuvo mayor
precisión respecto a los otros métodos, mostrando el valor más bajo
del Error Cuadrado Medio (MSE). Estos hallazgos subrayan el impacto
del cambio climático en la variabilidad de las precipitaciones en la
ciudad de Barranquilla y la necesidad de estrategias de gestión ambiental,
proporcionando herramientas valiosas para la planificación sostenible
y la toma de decisiones.
Aplicación de las Herramientas de Gestión de Calidad para la Reducción de Costos Operacionales en una Empresa de Agroindustrial Vitivinícola en Cascas, Perú
Rodríguez Alza, Miguel A.; Alva Palacios, Keyra S.; Rojas Ramos, Jean P. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.206
ABSTRACT:
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo analizar la
implementación de herramientas de gestión de calidad para reducir los
costos operacionales en., una empresa vinícola ubicada en Cascas, La
Libertad. Para ello, se realizó un diagnóstico exhaustivo mediante el
uso del diagrama de Ishikawa, identificando las causas raíz de las principales
pérdidas económicas: retrasos en la producción por falta de mantenimiento
preventivo, falta de personal calificado, limitada capacidad en el área
de envasado y ausencia de procesos estandarizados. A partir de estos
hallazgos, se aplicaron metodologías de mejora continua como DMAIC Six
Sigma, Análisis de Modos de Fallos y Efectos (AMFE) y Casa de Calidad
(QFD), las cuales permitieron optimizar los procesos productivos, mejorar
la eficiencia operativa, reducir el desperdicio y garantizar la calidad
del producto. Como resultado, se logró una significativa reducción de
costos operacionales, un aumento en la productividad, y una mejora en
la capacitación del personal, lo que contribuyó a una operación más
eficiente y rentable. La evaluación económica de la propuesta de mejora
mostró su viabilidad, con un Valor Actual Neto (VAN) de S/15,253.65
y una Tasa Interna de Retorno (TIR) de 40.63% que demostró la efectividad
de la implementación en un plazo de recuperación de inversión favorable,
evidenciando que las acciones propuestas fueron económicamente rentables
y sostenibles a largo plazo.
Aplicación de las Herramientas de Gestión de Calidad para Reducir Costos Operativos de una Fábrica de Fideos en la Ciudad de Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Salinas Alvarado, Diego J.; Napanga Ramirez, Kurt E. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.199
ABSTRACT:
Se realizó un trabajo de investigación con el propósito de analizar
cómo la aplicación de herramientas de calidad puede reducir los costos
operativos en la producción de fideos. El estudio tuvo carácter diagnóstico
y propositivo, perteneciendo a la ciencia formal y exacta. Se utilizó
la observación, consulta y registro de datos contables. Se identificaron
varias causas de ineficiencia: la falta de capacidad en la línea de
producción, que se reflejó en un número elevado de unidades no producidas
con un Cpk inicial de -0.14 y un Z inicial de -1.1; la falta de mantenimiento
a las maquinarias, que ocasionó un elevado número de paradas con un
Cpk inicial de 0.38 y un Z inicial de 1.06; la falta de capacitación
en seguridad, evidenciada por un número de accidentes laborales leves
con un Cpk inicial de 0.3 y un Z inicial de 0.05; y la falta de control
de calidad en la recepción de la materia prima, reflejada en un número
de unidades faltantes de materia prima con un Cpk inicial de 0.11 y
un Z inicial de 0.19. La implementación de mejoras en la calibración
de equipos y el ajuste en los tiempos de horneado ha demostrado ser
eficaz para mantener la eficiencia operativa y mejorar la rentabilidad.
Como resultado, los valores de Cpk mejoraron a 0.17, 0.43, 0.63 y 0.63,
respectivamente, y los valores de Z mejoraron a 0.17, 1.65, 0.87 y 2.18,
respectivamente. Esto se debe a que la correcta aplicación de los costos
y presupuestos ha permitido a la fábrica de fideos optimizar sus procesos
de producción y reducir significativamente las pérdidas. Se determinó
que la fábrica de fideos aplica adecuadamente sus costos, lo que le
permite mantener una operación eficiente y rentable. Las estrategias
implementadas para reducir desperdicios y ajustar los procesos de producción
han resultado en una notable disminución de las pérdidas y una optimización
general del flujo de trabajo, con un VAN anualizado de S/. 6,438.69
y una TIR de 46.92%.
Aplicación de las Herramientas de Gestión de Calidad para Reducir Costos Operativos de una Panificadora en la Ciudad de Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Gonzales Gonzales, Giampieer R.; Icochea Calderon, Aiko T. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.218
ABSTRACT:
La investigación titulada "Aplicación de las herramientas de gestión
de calidad para reducir costos operativos de una panificadora en la
ciudad de Trujillo, 2024" tiene como objetivo analizar cómo la implementación
de herramientas de calidad puede reducir los costos en una panificadora
de Trujillo. Se plantea que estas herramientas se apliquen de manera
eficiente para lograr dicha reducción. El estudio, de carácter exploratorio
y descriptivo, se llevó a cabo mediante observación, consulta, entrevistas
y el análisis de datos históricos de la empresa seleccionada. Las variables
consideradas fueron la aplicación y el análisis de las herramientas
de gestión de calidad.
Los resultados mostraron mejoras significativas en varios aspectos:
falta del personal (Cpk mejorado de 0.56 y nivel Z de 1.51), mantenimiento
de máquinas (Cpk de 0.40 y nivel Z de 1.01), incremento del espacio
en producción (Cpk de 0.52 y nivel Z de 1.24) y optimización del control
de tiempos (Cpk de 0.77 y nivel Z de 2.25). Estas mejoras llevaron a
una reducción de pérdidas de S/.40,649.20 a S/.19,555.20. La evaluación
económica/financiera mostró un VAN positivo de S/.22,656.83, una TIR
del 23.93%, un período de recuperación de 7.3 años y un B/C de 2.90,
indicando la viabilidad de la propuesta. En conclusión, la correcta
aplicación de herramientas de calidad como QFD, AMFE y DMAIC Six sigma
ha demostrado ser eficaz para reducir los costos operacionales en la
panificadora.
Aplicación de Redes Neuronales Convolucionales para la Clasificación del Camu Camu (Myrciaria Dubia) según su Estado de Madurez
León León, Ryan A.; Garcia Coronel, Edu A.; Vásquez Zevallos, Yadhira R. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.268
ABSTRACT:
La clasificación del Camu Camu (Myrciaria dubia) según su estado de
madurez es esencial en la agroindustria, ya que influye en la calidad
y valor comercial del fruto. Este proyecto implementa un sistema automatizado
utilizando redes neuronales convolucionales (YOLOv8) para clasificar
el Camu Camu en tres estados de madurez: inmaduro, maduro y sobremaduro,
optimizando así el proceso de recolección y post-cosecha. Con un conjunto
de 785 imágenes etiquetadas y un entrenamiento en GPU de alto rendimiento,
el modelo alcanzó un promedio de precisión del 99 % en las clases de
madurez. Los resultados muestran que el modelo es capaz de clasificar
los frutos de forma precisa y confiable, superando los métodos manuales.
La implementación en un entorno de prueba confirma su aplicabilidad
en escenarios reales, mejorando la eficiencia operativa y contribuyendo
al avance de la visión artificial en la industria agroalimentaria.
Aproximación a la Investigación Transdisciplinar en Comunicación desde la "Gestión Productiva" Universitaria
Suing, Abel (Ecuador)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.38
ABSTRACT:
El estudio destaca la experiencia del Departamento de Ciencias de la
Comunicación de la Universidad Técnica Particular de Loja (UTPL), en
Ecuador que ha adoptado un enfoque inter y transdisciplinario, logrando
avances en la formación y producción científica en Ecuador. A través
de un análisis cualitativo, se explora cómo el modelo de gestión productiva
universitaria y la interacción con otros ámbitos académicos han fomentado
el pensamiento latinoamericano y el diálogo en una sociedad conectada
y virtual. La comunicación transdisciplinaria se presenta como clave
para la innovación y la resolución de problemas complejos.
Arquitectura de Procesos de Negocio E-commerce Utilizando Make como Plataforma de Integración
Ventocilla Talaverano, Rey D.; Zambrano Fernandez, Alexander J.; Barrientos Padilla, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.160
ABSTRACT:
En el entorno digital, el crecimiento acelerado de comercio electrónico
(e-commerce) durante la pandemia ha evidenciado la necesidad de modernizar
los procesos tradicionales de intercambio de datos, que a menudo no
responden con la rapidez necesaria para maximizar el potencial de ventas.
Esta investigación evalúa la viabilidad de la plataforma Make para la
integración y automatización de procesos en e-commerce, demostrando
cómo mejorar la eficiencia operativa, la capacidad de respuesta al mercado,
y optimiza la gestión de recursos reduciendo costos operativos. La metodología
incluye una comparativa de costos y tiempos entre procesos tradicionales
y automatizados con Make, utilizando fórmulas específicas para calcular
ahorros. Se revisaron estudios previos y compararon otras plataformas
iPaaS, como Microsoft Power Automate y Zapier. Los resultados muestran
una reducción del 99.4% en horas operativas y un ahorro económico de
aproximadamente S/. 2,691.82, lo que representa hasta 62 veces el costo
de la implementación de Make. Se recomienda una implementación gradual,
capacitación del personal, e integración de tecnologías como la inteligencia
artificial para optimizar aún más los procesos.
Asistente Virtual Holográfico para el Apoyo de Escolares de 8 a 12 años Potenciado con GPT-4
Clavijo, Omar A.; Guanilo, Sergio M.; Barrientos, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.49
ABSTRACT:
En la era actual de la educación, se observa una creciente necesidad
de implementar soluciones tecnológicas que optimicen la efectividad
y accesibilidad del aprendizaje para los estudiantes jóvenes. A pesar
de los avances tecnológicos, numerosos escolares enfrentan dificultades
para comprender las lecciones y completar sus tareas del colegio de
manera eficiente, lo que subraya la necesidad de métodos educativos
más dinámicos. Se presenta un asistente educativo interactivo que emplea
un avatar proyectado a través de una pirámide holográfica, impulsado
por GPT-4 y diseñado para tabletas. Esta innovadora propuesta busca
mejorar la enseñanza y el aprendizaje de los escolares peruanos. El
avatar fue modelado en Blender y configurado en Unity para su compatibilidad
con la pirámide. Se implementó la conversión de consultas de los estudiantes
a texto utilizando OpenAI Whisper y se generaron respuestas mediante
GPT-4. Eleven Labs se empleó para la conversión de texto a audio, mientras
que AWS Lambda gestionó los servicios. El asistente demostró su capacidad
para brindar respuestas precisas a las consultas de estudiantes que
asisten a escuelas primarias en Lima, validando su potencial para apoyar
el aprendizaje autónomo y mejorar la interacción educativa.
Ausencia de Estudios sobre Adaptaciones de Técnicas de Usabilidad para Adultos Mayores: Un Estudio de Mapeo Sistemático y sus Implicaciones
Castro, John W.; Astudillo, Agustín I. (Chile)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.135
ABSTRACT:
El mundo se encuentra en constante crecimiento al igual que la población
de adultos mayores. A la par de esto, con el aumento del uso de las
Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) las personas han
podido beneficiarse de éstas, incluidos los adultos mayores. Este grupo
etario, se caracteriza por condiciones ligadas al envejecimiento y que
pueden afectar el uso de las TIC. Determinar qué tan usable es un sistema
software es importante para su éxito. Para ello, es necesario evaluar
la usabilidad mediante la aplicación de técnicas de evaluación, como
por ejemplo pensar en voz alta. Sin embargo, aplicar estas técnicas
con la participación del adulto mayor supone un desafío. El objetivo
de la presente investigación consiste en identificar en la literatura
estudios que reporten adaptaciones realizadas a las técnicas de evaluación
de usabilidad, considerando las particularidades del adulto mayor (por
ejemplo, limitaciones cognitivas). Realizamos la búsqueda en cinco bases
de datos (Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, Wiley Online Library
y ACM Digital Library), en el periodo 2014 al 2024. Como resultado
de la búsqueda, no encontramos estudios que realizaran adaptaciones
a técnicas de evaluación de usabilidad. No obstante, identificamos que
existe la necesidad de adaptar las técnicas de evaluación de usabilidad
considerando las características del adulto mayor. Además, proponemos
algunas adaptaciones para un grupo de técnicas, considerando algunas
de las limitaciones del adulto mayor.
Comportamiento de la Capacidad Antioxidante en la Piña (Ananas Comosus) Usando la Congelación como Método de Conservación
Palma-Orozco, Gisela; Orozco-Álvarez, Carlos; Rosas-Trigueros, Jorge L.; Palma-Orozco, Rosaura (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.95
ABSTRACT:
La piña es una fruta no climatérica, alcanza su madurez de consumo en
la planta antes de ser cosechada, es saludable y tiene un agradable
sabor. Las propiedades del fruto en beneficio a la salud son la vitamina
A, C y E, carotenoides, antiocianinas, es considerada una fuente con
poder antioxidante, presenta un alto contenido de agua; es fácil que
se lleve a cabo su deterioro de manera rápida teniendo una vida de anaquel
corta. La congelación es uno de los métodos de conservación más importantes
para mantener las características sensoriales, nutricionales, así como
los compuestos bioactivos. El factor más importante para el proceso
de congelación es la determinación del tiempo de congelación al centro
del producto para asegurar la calidad óptima. En esta investigación
se realizó el proceso de congelación en las rebanadas de piña (láminas)
utilizando diferentes temperaturas de congelación de -4 ºC, -10 ºC y
-25 ºC; resultando que el tiempo de congelación hasta llegar al centro
de la lámina fueron de 4 h, 6 h y 6 h, respectivamente; se encóntró
que la mejor condición óptima de congelación para conserva los compuestos
bioactivos fue a la temperatura de -25 ºC en un tiempo de 6 h.
Coordinación de Iones en Metaloproteínas para Simulaciones de Dinámica Molecular
Rosas-Trigueros, Jorge L.; Palma-Orozco, Rosaura; Albortante-Morato, Cecilia (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.108
ABSTRACT:
La proteína ABCA1 es fundamental en la homeostasis del colesterol y
el transporte de lípidos en el organismo. Facilita la transferencia
de colesterol y fosfolípidos a las apolipoproteínas, formando lipoproteínas
de alta densidad (HDL). La variante R230C, común en la población mexicana,
se asocia con un menor riesgo de enfermedad arterial coronaria prematura.
ABCA1 pertenece a los transportadores ABC, que utilizan la hidrólisis
de ATP para transportar sustancias a través de la membrana celular.
El dominio Walker B, parte del dominio de unión a nucleótidos (NBD),
es crucial para la hidrólisis de ATP y la translocación de sustratos.
Nuestro laboratorio desarrolló un protocolo para insertar iones Mg+2
en la estructura de ABCA1 (PDB ID 5XJY), utilizando CHARMM-GUI para
construir el sistema en una bicapa lipídica. La simulación con Gromacs
mostró que los iones inducen un cambio de conformación, manteniéndose
en el sitio de coordinación después de 5 ns. La resolución del problema
de coordinación de iones en metaloproteínas nos permitió obtener una
estructura de ABCA1 con iones Mg+2 coordinados en el dominio
Walker B, útil para futuras investigaciones.
Del Miedo a la Confianza: Realidad Virtual y ChatGPT-4 en el Tratamiento de la Ansiedad Social
Camones, Victor; Cisneros, Paolo; Quevedo, David (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.115
ABSTRACT:
Los trastornos de ansiedad social impactan significativamente la calidad
de vida de millones de personas, limitando sus interacciones sociales.
Se estima que alrededor del 12.1% de los adultos experimentarán trastorno
de ansiedad social a lo largo de su vida, según el National Institute
of Mental Health (NIMH). Este estudio evalúa un sistema basado en realidad
virtual (RV) y la API de ChatGPT-4 diseñado para tratar la ansiedad
social mediante simulaciones interactivas de situaciones sociales. Se
realizaron pruebas con 20 participantes diagnosticados clínicamente
con ansiedad social. Después de tres semanas de intervención, los resultados
mostraron una reducción promedio del 20% en los niveles de ansiedad
social, medidos mediante las escalas validadas LSAS y SPIN. Además,
el sistema logró un 90.58% de éxito en las interacciones simuladas.
Las pruebas de usabilidad revelaron altos niveles de aceptación, con
un 63.75% de respuestas positivas en facilidad de uso, un 72.5% en efectividad,
un 76.67% en capacidad de aprendizaje y un 78.33% en calidad de interfaz.
Estos resultados resaltan el potencial del sistema como una herramienta
escalable y personalizada para tratar la ansiedad social en entornos
clínicos y no clínicos, ofreciendo una alternativa viable y accesible
para intervenciones terapéuticas innovadoras.
Desarrollo de un Algoritmo de Visión Artificial para el Reconocimiento de Armas de Fuego y Armas Blancas
León León, Ryan A.; Linares Valdiviezo, Xiomara B. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.283
ABSTRACT:
Este proyecto desarrolló un algoritmo de visión artificial basado en
YOLOv8 para el reconocimiento de armas de fuego y armas blancas, con
el objetivo de mejorar la seguridad pública mediante una detección rápida
y precisa. La metodología comenzó con la recopilación de 4,620 imágenes
de armas, etiquetadas manualmente. Posteriormente, el modelo fue entrenado
en Google Colab utilizando una GPU A100, optimizando hiperparámetros
como el tamaño de lote y la tasa de aprendizaje en un proceso de 250
épocas de entrenamiento. Para facilitar la detección en tiempo real,
se implementó un script en Python en Visual Studio, permitiendo la carga
y análisis de nuevas imágenes. Los resultados muestran una alta precisión
del 98% en la identificación de armas, lo cual confirma la efectividad
del algoritmo en entornos de seguridad. Este sistema basado en YOLOv8
ofrece una solución avanzada para la prevención de violencia en espacios
públicos y privados, permitiendo una respuesta rápida y fortaleciendo
la seguridad.
Desarrollo de un Algoritmo de Visión Artificial para la Clasificación de Papaya en sus Tres Estados de Madurez
León León, Ryan A.; Atalay Serrano, Jean P.; Yengle Horna, Mildre; Rojas Valverde, Alexis; Romero Luis, Milagros; Meregildo Aliaga, Bryan (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.364
ABSTRACT:
Este estudio presenta el desarrollo de un sistema de visión artificial
automatizado para clasificar papayas en tres estados de madurez: inmaduro,
maduro y sobre maduro, utilizando el modelo YOLOv8. La metodología consistió
en recopilar y etiquetar 3,172 imágenes de papayas en diferentes estados
de madurez y condiciones de captura, utilizando la plataforma OpenImages
para el etiquetado eficiente de los datos. El modelo YOLOv8 fue desarrollado
en el entorno de desarrollo PyCharm y entrenado en Google Colab con
una GPU Tesla T4, aprovechando la compatibilidad de PyTorch, que es
fundamental para el procesamiento y entrenamiento de redes neuronales
convolucionales. Los resultados mostraron una precisión promedio del
98% en la clasificación de los diferentes estados de madurez de la papaya.
El uso de YOLOv8 para la clasificación de papayas según su madurez es
una solución innovadora que responde a la necesidad de automatización
en la industria agroalimentaria.
Desarrollo de un Algoritmo de Visión Artificial para la Clasificación de Tomates por Calidad en los Mercados
León León, Ryan A.; Astete Zamalloa, Isabo; Villalta Suarez, Kimberly N. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.308
ABSTRACT:
El objetivo de este proyecto fue desarrollar un algoritmo de visión
artificial para la clasificación automática de tomates por calidad en
los mercados, con una precisión mínima del 95%, empleando la arquitectura
YOLOv8. Para lograrlo, se seleccionaron y preprocesaron 2,452 imágenes
de tomates con diferentes condiciones de iluminación, ángulos y calidades,
mediante la plataforma Roboflow. La fase de entrenamiento del modelo
se realizó en Google Colab, aprovechando una GPU A100 para optimizar
los tiempos de procesamiento. Utilizando PyTorch, se configuró YOLOv8
en un entorno Python para ejecutar el entrenamiento de la red. Se ajustaron
hiperparámetros clave como el tamaño de lote, la tasa de aprendizaje
y el número de épocas, fijado en 350. Durante el entrenamiento, se monitorearon
métricas como la pérdida y la precisión en el conjunto de validación,
realizando ajustes para optimizar el rendimiento. El modelo alcanzó
una precisión del 98% en la clasificación de tomates. Esto confirma
la efectividad de YOLOv8 en aplicaciones de clasificación automática
de calidad de tomates.
Desarrollo de un Algoritmo en Python para la Detección de Distracciones Telefónicas en Conductores Utilizando Redes Neuronales YOLOv8
León León, Ryan A.; Mendoza Gutierrez, Jesus E.; Polo Del Rosario, César S. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.341
ABSTRACT:
El artículo presenta el desarrollo de un algoritmo en Python utilizando
la red neuronal YOLOv8 para detectar distracciones de conductores debido
al uso de teléfonos móviles. Dado que la distracción al volante es una
causa importante de accidentes, el proyecto busca identificar el uso
de celulares en tiempo real a través de videos capturados por cámaras
en el vehículo. La implementación del sistema incluye el uso de YOLOv8,
una arquitectura de red neuronal optimizada para detección de objetos.
Se utilizaron recursos como la biblioteca OpenCV para procesar imágenes
y herramientas como Pandas para el análisis de datos generados. Durante
las pruebas, el modelo alcanzó una precisión del 93% y demostró una
capacidad de detección en tiempo real del 95%. Sin embargo, se presentaron
limitaciones debido a factores de iluminación y el ángulo de la cámara,
que afectaron la precisión. Los resultados sugieren que el sistema tiene
potencial para mejorar la seguridad vial al alertar sobre distracciones,
aunque se requieren ajustes adicionales para optimizar la precisión
en diferentes condiciones.
Desarrollo de un Algoritmo para la Clasificación por Madurez del Durazno Utilizando Visión Artificial
Minchola Quispe, Romina C.; Rodriguez Aguilar, Elmer F.; León León, Ryan A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.373
ABSTRACT:
El objetivo de esta investigación fue desarrollar un algoritmo de clasificación
de madurez de duraznos basado en visión, utilizando la arquitectura
YOLOv8. Para ello, se recopilaron 1,114 imágenes de duraznos en distintas
etapas de madurez, las cuales fueron etiquetadas de manera detallada
en la plataforma Roboflow (plataforma de anotación). El entrenamiento
del modelo YOLOv8 se realizó en Google Colab (entorno de desarrollo),
utilizando una Tesla T4 GPU y configurando parámetros específicos, como
el tamaño de lote y la tasa de aprendizaje, a lo largo de 350 épocas
para asegurar una convergencia precisa. El modelo entrenado alcanzó
una precisión del 99% en la clasificación de madurez de los duraznos,
demostrando su efectividad y adaptabilidad en diversas condiciones.
Este enfoque basado en YOLOv8 proporciona una solución rápida y precisa
para la clasificación automática de duraznos, optimizando el control
de calidad en la producción y contribuyendo a la modernización de los
procesos agrícolas.
Desarrollo de un Sistema de Visión Artificial Mediante Yolov8 para la Detección del Hongo Sphaceloma Perseae en Aguacate
León León, Ryan A.; Aguirre Vasquez, Helmira Y.; Cruz Galdos, Irveng (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.357
ABSTRACT:
Este estudio desarrolla un sistema automatizado para la detección del
hongo Sphaceloma perseae de aguacate según criterios de calidad, empleando
el modelo YOLOv8. Se recolectaron y etiquetaron manualmente 117imágenes,
las cuales fueron segmentadas en conjuntos de entrenamiento, validación
y prueba. El entrenamiento y ajuste del modelo YOLOv8 se llevaron a
cabo en MakeSense, utilizando una HACER CORE i5 con 8 GB de memoria
para optimizar los recursos de procesamiento. Los parámetros del modelo,
como el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje, fueron ajustados para
maximizar la precisión en la clasificación. En cuanto a los resultados,
el sistema alcanzó una precisión promedio del 93%. La implementación
de YOLOv8 en la industria agroalimentaria ofrece una solución efectiva
para aumentar la eficiencia y competitividad de los productores, asegurando
uniformidad y calidad en el producto final.
Desarrollo de un Sistema de Visión Artificial para Supervisión del Uso de Arnés de Seguridad en Trabajos de Altura
León León, Ryan A.; Alvarez Ocas, Yeni E.; Avila Torres, Edgar G.; Florian Camacho, Deiner D.; Gonzales Gonzales, Giampieer R.; Contreras Campos, Alex A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.315
ABSTRACT:
En este trabajo se desarrolló un modelo basado en redes neuronales convolucionales
para la clasificación de imágenes, aplicado al reconocimiento de objetos
en contextos industriales. Utilizando la arquitectura MobileNetV2 como
base para la extracción de características, se integraron capas densas
y una función de activación Softmax para optimizar la clasificación.
Los resultados experimentales demostraron una precisión del 100 % en
las métricas de evaluación, destacando la eficacia del modelo en términos
de precisión, recall y F1-Score. Este proyecto evidenció no solo la
viabilidad técnica de los modelos de aprendizaje profundo en contextos
específicos, sino que también sentó las bases para su implementación
en entornos industriales reales.
Desarrollo de un Sistema Inteligente para la Clasificación Automática de Botellas Plásticas por Tamaño en la Empresa INPLASET SAC.
León León, Ryan A.; López Sanchez, Maricarmen A.; Reyes Cáceres, Ronaldo C. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.322
ABSTRACT:
Este estudio tiene como objetivo desarrollar un sistema inteligente
para la clasificación automática de botellas plásticas por tamaño en
la empresa INPLASET SAC, con una precisión mínima esperada del 90%,
buscando mejorar la eficiencia en la producción y reducir el margen
de error. La metodología incluyó la recolección y procesamiento de un
conjunto de 2,649 imágenes, representando tres tamaños de botellas.
Las imágenes fueron etiquetadas y preprocesadas usando Roboset para
normalizar su calidad y resolución, facilitando un entrenamiento adecuado
del modelo. Se utilizó la arquitectura YOLOv8 en Google Colab, optimizando
su precisión y velocidad de detección en la identificación de botellas
plásticas. Tras el entrenamiento, el sistema fue implementado en PyCharm
para realizar la detección en tiempo real, evaluando la altura y el
ancho de las botellas mediante técnicas de visión artificial, incluyendo
segmentación y detección de bordes, para clasificar los tamaños. Los
resultados indicaron que el modelo YOLOv8 alcanzó una precisión del
93% en la clasificación de botellas, mostrando una curva de precisión
óptima con altos niveles de confianza.
Desarrollo de un Sistema Inteligente para la Detección y Clasificación de Piedras Polimetálicas por Tamaño en Procesos de Trituración
León León, Ryan A.; Cáceres Cedrón, Juan D.; Castro Gutiérrez, Christian E. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.350
ABSTRACT:
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema inteligente
basado en inteligencia artificial para la detección y clasificación
de piedras polimetálicas por tamaño en procesos de trituración, optimizando
así la eficiencia operativa. La metodología incluyó la recolección y
etiquetado minucioso de un conjunto de datos de 4,154 imágenes de piedras
polimetálicas, capturadas en condiciones reales de iluminación y ángulo.
Se utilizó la plataforma Kaggle para el procesamiento y limpieza del
conjunto de datos, y el modelo YOLOv8 fue seleccionado para la detección
en tiempo real debido a su precisión y velocidad. Durante el entrenamiento
en Google Colab, se realizaron ajustes de hiperparámetros y evaluaciones
constantes para maximizar la precisión. Los resultados muestran que
el modelo logró una tasa de precisión del 92% en la clasificación de
la categoría "piedra" y alcanzó casi el 100% de precisión en niveles
altos de confianza, indicando un desempeño sólido en la detección de
piedras polimetálicas.
Desarrollo de un Videojuego de Género Real-Time Strategy para PC Utilizando Unity y Blender
Yallico, Aldair A.; Chávez, Joaquín I.; Barrientos, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.167
ABSTRACT:
En los últimos años, la industria de los videojuegos ha experimentado
un auge notable durante y tras el período de la pandemia. Sin embargo,
a pesar del crecimiento general, la categoría de los juegos de estrategia
en tiempo real (RTS) no ha reflejado este incremento. Se ha identificado
un factor limitante ante la adopción de este tipo de videojuegos por
parte de los usuarios: la falta de experiencia e inmersión. Para abordar
esta brecha, se propone realizar mejoras centradas en la experiencia
del usuario y su inmersión en el mundo del juego en el videojuego Cosmic
Crusade. La idea principal es ofrecer una jugabilidad envolvente que
atraiga tanto a los jugadores tradicionales de RTS como a nuevos públicos.
El objetivo es diseñar e implementar nuevas funcionalidades al videojuego
RTS que maximice la experiencia del usuario, integrando elementos visuales
y mecánicas de juego que fomenten la inmersión y el compromiso del jugador.
Se espera que este enfoque permita a los usuarios disfrutar plenamente
de la experiencia RTS y aumentar la popularidad y la adopción de estos
videojuegos.
Desarrollo de una Aplicación Móvil de Batalla Pokémon Interactivo Utilizando Ensemble Interactions y Realidad Aumentada para Mejorar la Experiencia Colaborativa
Escobedo Mori, Jorgeluis; Minaya Salcedo, Luiggi D.; Barrientos Padilla, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.237
ABSTRACT:
La Realidad Aumentada (RA) es una tecnología que superpone elementos
virtuales, como imágenes y datos, sobre el mundo real, ofreciendo una
experiencia interactiva en tiempo real. En el contexto de los videojuegos,
la RA proporciona una experiencia inmersiva al combinar el mundo digital
de los juegos con el entorno físico del jugador, permitiendo una interacción
más dinámica y envolvente. Este proyecto de tesis busca investigar y
aprovechar las capacidades de la RA en la creación de un videojuego
de batalla Pokémon. A través del uso de Ensemble Interactions, cada
Maestro Pokémon utilizará su tablet para interactuar y controlar las
batallas, las cuales serán visualizadas en un Smart TV. Este enfoque
permitirá una experiencia de juego colaborativa y única, donde los jugadores
podrán experimentar la emoción de ser entrenadores Pokémon en un entorno
realista y compartido.
Desarrollo e Implementación de un Sistema Basado en YOLOv8 para la Identificación Automática de la Antracnosis en Papayas
León León, Ryan A.; Acevedo Chávez, Jenifer I.; Bringas Alvarez, Eber S. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.260
ABSTRACT:
La antracnosis representa una grave amenaza para el cultivo de papaya,
provocando pérdidas económicas significativas al reducir la calidad
y el valor comercial de los frutos. Esta enfermedad, que afecta hasta
el 90% de la producción en condiciones favorables, impacta especialmente
a pequeños agricultores, quienes carecen de métodos accesibles para
su detección temprana. Los métodos tradicionales de diagnóstico son
lentos y costosos, dificultando la prevención efectiva. Para mejorar
esta situación, se desarrolló un sistema de detección visual basado
en redes neuronales profundas, utilizando el modelo YOLO v8. Este modelo
fue entrenado en Python para reconocer de manera eficiente la antracnosis
en imágenes de papayas, capturadas con alta resolución y en condiciones
de luz controlada. La red YOLO v8 fue elegida por su rapidez y precisión
en entornos no controlados, lo cual es crucial para su aplicación en
campo. Los resultados muestran que este sistema puede detectar la antracnosis
con alta precisión y rapidez de 93-98%, superando métodos manuales y
ofreciendo una solución práctica para el control fitosanitario de papayas.
Este enfoque innovador tiene el potencial de reducir significativamente
las pérdidas económicas y mejorar la sostenibilidad de los cultivos.
Detección de Pudrición y Huecos en Papas Canchán Utilizando Visión Artificial y Redes Neuronales YOLOv8
León León, Ryan A.; Gutierrez Rodriguez, Jasmin A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.330
ABSTRACT:
Las pérdidas postcosecha en la papa Canchán, especialmente por pudrición
y huecos, representan un problema crítico para la industria, generando
pérdidas económicas significativas. La detección manual es ineficiente
y propensa a errores, lo que requiere soluciones tecnológicas más precisas.
Este proyecto propone un sistema de visión artificial innovador, basado
en la arquitectura YOLOv8, para detectar con precisión la pudrición
y los huecos en tubérculos de papa Canchán. El modelo fue entrenado
con 414 imágenes de papas sanas y dañadas, alcanzando una precisión
del 95% y un F1-score de 0.745 en pruebas independientes, superando
los métodos tradicionales. Las imágenes son capturadas con un teléfono
inteligente bajo condiciones de iluminación controlada y procesadas
con las librerías PIL y OpenCV2 para su análisis. La red YOLOv8 fue
entrenada utilizando el optimizador Adam y técnicas de aumento de datos
para mejorar la generalización del modelo. Esta solución tecnológica
permite reducir pérdidas postcosecha, mejorar la calidad del producto
y optimizar la comercialización, contribuyendo a la sostenibilidad de
la producción de papa en Perú.
Diseño de una Silla Ergonómica de Bajo Costo para Conductores de Transporte Público
León León, Ryan A.; Zavaleta Avalos, Yosbin A.; Vera Chimbor, Luis F.; Gil Barrantes, Yerli Y.; Ballena Navarro, Andrea T.; Mostacero Rodriguez, Mariana A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.290
ABSTRACT:
Esta investigación tuvo como objetivo diseñar y evaluar una silla ergonómica
para conductores de transporte público de bajo costo, fabricada con
materiales de buena calidad y durabilidad. Ante la necesidad de prevenir
las lesiones músculo esqueléticas que padecen los conductores, por ellos
se propuso una solución viable. Se optó por utilizar el software SolidWorks
y el análisis por elementos finitos para diseñar la silla ergonómica
considerando factores claves como las recomendaciones de la ergonomía
para mantener una postura adecuada. Se evaluaron materiales económicos
y de buena calidad, como la espuma de cassata, cuero genuino, malla
poliéster y tubo de acero concentrándose en la resistencia, durabilidad
y comodidad. Como parte del proceso de diseño, se realizaron cálculos
de fuerza y esfuerzo de compresión y factores de seguridad para garantizar
la capacidad de soporte estructural del diseño de la silla. Los resultados
obtenidos indican que la silla ergonómica puede soportar un esfuerzo
máximo estimado es de 180.5 megapascales, permitiendo resistir una carga
máxima de 90 kg sin ningún tipo de deformación. Este diseño ergonómico
contribuye a mejorar la calidad y durabilidad del producto logrando
posicionarse en un mercado local competitivo.
EDUVISOR: Aplicación Web para Gestionar Contenido Visual en la Pedagogía del Docente Usando Speech to Text y Large Language Models
Cardozo, Jhon M.; Cuentas, Patrick J.; Barrientos, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.42
ABSTRACT:
Este estudio introduce EduVisor, una aplicación web que usa tecnología
de reconocimiento de voz y modelos de lenguaje de inteligencia artificial
(IA) para ayudar a los docentes a gestionar y crear contenido visual
en tiempo real durante sus clases. EduVisor convierte automáticamente
la voz del docente en texto y genera imágenes, gráficos y modelos 3D
que se proyectan para complementar la enseñanza. Una prueba piloto con
docentes universitarios indicó una alta satisfacción con la aplicación,
resaltando su facilidad de uso y la calidad del contenido generado.
Los resultados sugieren que EduVisor podría revolucionar la pedagogía
universitaria integrando tecnologías avanzadas en el aula.
Estudio de Variables Involucradas en el Rendimiento Académico de Matemáticas en Estudiantes Universitarios
Ruiz-Ledesma, Elena F.; Chavarría-Báez, Lorena; Palma-Orozco, Rosaura (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.110
ABSTRACT:
Se presenta un estudio que relacionó los estilos de aprendizaje, la
asistencia a clases, entrega de tareas y trabajos, tiempo que dedican
al estudio y la percepción que estudiantes universitarios tienen de
la enseñanza de sus profesores en Matemáticas, consideradas como variables
independientes, con el éxito obtenido en su rendimiento académico, visto
como variable dependiente. Se propuso una aplicación en la que el estudiante
responde a preguntas sobre las variables involucradas, con la finalidad
de obtener un porcentaje aproximado sobre el acreditar alguna de las
asignaturas de Matemáticas. Los ítems se obtuvieron del cuestionario
VARK sobre estilos de aprendizaje, cantidad de horas a la semana que
estudian, si su asistencia a clases es frecuente, si entregan sus tareas
y trabajos en tiempo.
Ética en el Desafío de la Implementación de IA dentro del Ámbito Educativo
Domenech, Nayade V.; Villavicencio, Washington R.; Giraldo de López, Marisela; Carrasquero Ferrer, Sedolfo J. (Ecuador)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.141
ABSTRACT:
Se exploran los desafíos éticos asociados a la implementación y uso
de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo, con el propósito
de fomentar conciencia sobre la necesidad de enfoques éticos reguladores
que impulsen la transparencia y el uso responsable de tecnologías IA.
Se analizan los beneficios y riesgos de la IA en entornos educativos,
destacando aspectos como la privacidad de datos, la desigualdad, la
deshumanización del proceso educativo y la ética en la interacción entre
estudiantes y sistemas inteligentes. La metodología empleada es una
revisión narrativa que recopila y analiza la literatura existente sobre
ética y los desafíos en la implementación de la IA. Este enfoque permite
abordar los riesgos y beneficios, así como también los efectos adversos
por el uso y la implementación de IA. Se reconocerán aspectos claves
que deben primar para normar el uso de IA, como los son privacidad,
transparencia, discriminación y efectos cognitivos. Es necesario establecer
marcos regulatorios desde lo ético que regule y garantice entornos educativos
inclusivo, y equitativo.
Evaluación de Úlceras por Presión Mediante Técnicas de Machine Learning
Yuen Delgado, Alonso M.; Jauregui Gonzales, Daniel; Subauste, Daniel (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.231
ABSTRACT:
Debido al auge de la inteligencia artificial y sus nuevas tendencias
en los modelos de machine learning, se han propuesto varios productos
de software para beneficiar al campo de la salud. Sin embargo, se identificó
que el personal médico utiliza diversos instrumentos para evaluar las
´ulceras por presión y diagnosticar su gravedad, los cuales presentan
un bajo grado de confiabilidad. En consecuencia, se plantea un módulo
de software con el uso de diferentes técnicas de machine learning, concluyendo
con resultados positivos a nivel de diagnóstico y fiabilidad. En este
artículo, proponemos un modelo de redes neuronales convolucionales que
permite diagnosticar las escaras mediante imágenes captadas y consultar
la gravedad de ella de forma rápida. Para las validaciones de nuestra
propuesta, se utilizaron diferentes imágenes de escaras obtenidas de
fuentes disponibles en Internet y se corroborarán las clasificaciones
de las heridas diagnosticadas por un médico especialista, siendo nuestro
modelo propuesto el encargado de revalidar estos resultados.
Implementación de Herramientas de Gestión de Calidad para Reducir los Costos Operacionales en una Empresa de Panadería y Pastelería – Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Acevedo Chávez, Jenifer I.; Nieto Calderon, Marilin L. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.193
ABSTRACT:
Este estudio presenta la implementación de herramientas de gestión de
calidad en la Panadería y Pastelería ubicada en Virú, Perú. El objetivo
es de optimizar procesos operativos y reducir costos mediante el análisis
de las causas raíz falta de mantenimiento de equipos, ausencia de estandarización
en métodos de trabajo, deficiencias en el control de inventarios y falta
de capacitación del personal se aplicaron metodologías como el Diagrama
de Ishikawa, el Despliegue de la Función de Calidad (QFD), el Análisis
Modal de Fallos y Efectos (AMFE) y la metodología DMAIC de Six Sigma.
Los resultados demostraron una reducción del 76.48% en las pérdidas
económicas, disminuyendo de S/ 152,226 a S/ 35,796 anuales, y un beneficio
neto de S/ 116,430. Los indicadores estadísticos reflejaron mejoras
significativas en los niveles Z y Cpk, indicando procesos más controlados
y eficientes. El análisis financiero confirmó la viabilidad del proyecto,
con un Valor Actual Neto (VAN) de S/ 220,870.11, una Tasa Interna de
Retorno (TIR) del 81.42% y un periodo de recuperación de la inversión
de 2.6 años. Este modelo no solo reduce costos y mejora la calidad del
producto, sino que también incrementa la competitividad, ofreciendo
una solución escalable y sostenible para el sector panadero.
Implementación de Herramientas de Gestión de la Calidad para Reducir los Costos Operacionales en una Empresa Productora de Mantequillas de Frutos Secos – Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Ruiz Sánchez, Karen C.; Sánchez Lazo, Sofía V. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.225
ABSTRACT:
El presente trabajo de investigación se centra en una empresa ubicada
en Trujillo, dedicada a la producción de mantequillas de frutos secos.
Actualmente, enfrenta problemas como altos costos operativos, productos
dañados, pérdidas de materia prima, costos adicionales por reparaciones
debido a paradas no programadas y una disminución en la producción,
los cuales impactan negativamente su rentabilidad. Tras un análisis
inicial mediante el Diagrama de Ishikawa, se identificaron como causas
raíz principales la falta de personal, ausencia de mantenimiento preventivo,
carencias en el suministro de insumos por parte de los proveedores y
procesos de producción no estandarizados. Para abordar estos desafíos,
se propuso implementar herramientas de gestión de calidad como el Diagrama
de Pareto, QFD, FMEA y la metodología DMAIC bajo el enfoque Six Sigma.
Estas estrategias permitieron atacar directamente las causas raíz, logrando
mejoras significativas en la organización, dirección y control del proceso
productivo. Entre los resultados obtenidos, destacan una reducción considerable
de las pérdidas económicas, una disminución en los productos dañados,
una mayor estabilidad en la producción, una reducción de paradas no
programadas y un beneficio anual estimado de S/.45,502.73, lo que evidencia
el impacto positivo de las mejoras implementadas.
Implementación de Redes Neuronales YOLO para la Detección de la Abertura de Cajas en Sistemas de Paquetería
León León, Ryan A.; Aguilar Zavaleta, Jeisin I.; Chávez Vásquez, Diana M.; Briones Flores, Erika L.; Mejia Rubio, Glenda H.; Huaringa Roldan, Jhon A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.276
ABSTRACT:
El presente estudio tiene como objetivo la implementación de redes neuronales
YOLOv8 para mejorar la detección automática de aperturas no autorizadas
en cajas dentro de sistemas de paquetería. La metodología incluyó la
creación de un conjunto de datos variado a partir de imágenes propias
y una base de datos pública, gestionada y etiquetada en Roboflow, asegurando
una representación adecuada de condiciones reales de iluminación y ángulos
de visión. Se empleó YOLOv8, una versión avanzada del algoritmo, en
Google Colab para el entrenamiento, utilizando técnicas de preprocesamiento
y postprocesamiento de imágenes que mejoraron la precisión y confiabilidad
del modelo en la detección de aperturas. Los resultados mostraron una
precisión del 98% en la detección de aperturas. la aplicación de YOLOv8
para la detección de aperturas no autorizadas en cajas ofrece una solución
moderna y precisa para mejorar la seguridad y control de calidad en
la cadena de suministro.
Implementación de un Algoritmo para el Conteo de Aves Automatizado en el Sector Avícola
León León, Ryan A.; Negreiros Alonzo, Hosmar Y.; Aguilar Artiaga, Dilver; Ponce León, Claudio C.; Salinas Polo, Erick; Chávez Trelles, Fabian A. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.299
ABSTRACT:
La industria avícola enfrenta desafíos en el control de producción del
conteo preciso de aves. Los algoritmos de visión artificial mejoran
la eficiencia operativa y bienestar animal. Estos sistemas permiten
un conteo automatizado de aves, reduciendo tiempos. Python es clave
en su desarrollo, facilitando también la creación de interfaces y la
optimización de algoritmos. Esta investigación de tipo experimental
recopiló datos mediante una Cámara Web 720px y una laptop Core i3. Se
utilizó YOLOv8 para realizar la estructura neuronal capturando imágenes
de las aves, para realizar el procesamiento de las imágenes, se entrenó
la red neuronal, se evalúa, se implementó el sistema y concluyó con
el aprendizaje automático. Los resultados demostraron una precisión
del 85.36% al detectar y contabilizar las aves. En conclusión, esta
tecnología es confiable y eficaz, siendo exacto el conteo de aves, ayudando
en el proceso de la industria avícola.
Implementación de un Sistema de Visión Artificial para la Clasificación de Pepinos en Base a Estándares de Calidad en la Industria Agroalimentaria
León León, Ryan A.; Concepcion Vazquez, Axel E.; Valqui Moya, Daniel J.; Bailon Diaz, María M.; Huaman Mosqueira, Fernando J.; Salcedo Marreros, Jaime C. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.244
ABSTRACT:
El objetivo de este trabajo fue implementar un sistema de visión artificial
basado en redes neuronales convolucionales (CNN) y el modelo YOLOv8
para clasificar pepinos según estándares de calidad en la industria
agroalimentaria. Se recolectaron 869 imágenes de pepinos en condiciones
reales de producción, las cuales fueron etiquetadas y procesadas en
la plataforma COCOdataset. Utilizando Google Colab y PyTorch, se entrenó
el modelo YOLOv8, optimizando su desempeño mediante técnicas de preprocesamiento
de imágenes y aumentos de datos. Los resultados mostraron una precisión
del 95% en la clasificación de pepinos. Esta alta precisión respalda
la capacidad de YOLOv8 para detectar y clasificar objetos en tiempo
real, demostrando ser una solución efectiva y precisa para automatizar
el proceso de selección en la industria agroalimentaria.
Investigación y Educación: Nexo Indispensable en la Evolución del Conocimiento
Cadile, María S. (Argentina)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.1
ABSTRACT:
Las definiciones existentes de educación y de investigación son aplicables
a cualquier disciplina, pero no son específicas de ninguna, son transdisciplinarias.
Para delimitar la especificidad deberíamos preguntarnos cuál es el objeto
de estudio y cuál el de investigación. No obstante, es necesaria la
interdisciplinariedad en el abordaje del campo de estudio, en las distintas
áreas de las ciencias.
Para la evolución del conocimiento es imprescindible que los resultados
de la investigación seria y confiable sean difundidos a toda la comunidad
educativa. Dada la profusión de información disponible en internet,
es necesario que los profesores insten a tomar conciencia y se preocupen
por desarrollar destrezas y habilidades cognitivas en los alumnos para
reconocer indicadores de calidad y realizar búsquedas criteriosas en
la web, para discernir adecuadamente entre publicaciones científicas
de aquellas que no lo son. Además, resulta primordial reflexionar acerca
de la veracidad de la información que brinda la inteligencia artificial
y de su uso responsable y ético.
Como el significado de educación es mucho más amplio que el de instrucción,
es esencial formar en valores transversales a toda actividad educativa
y científica, para que el paso por las aulas universitarias implique
una verdadera educación integral y para toda la vida.
La Educación Universitaria Transdisciplinaria
Carpinteyro-Lara, Eduardo; Fernández de Velazco, Fuensanta; Rodríguez-Luna, Saúl (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.19
ABSTRACT:
La investigación y educación transdisciplinarias son conceptos plenamente
explorados, pero su implementación en el contexto universitario ha planteado
diversos problemas prácticos. Este artículo explora definiciones de
transdisciplinariedad propuestas por algunos investigadores inter y
transdisciplinarios como B. Nicolescu, J. T. Klein, A. F. Repko, R.
Szostak, P. Leavy, C. Pohl y G. H. Hadorn, con el objetivo de encontrar
las características comunes y contextualizarlas hacia la educación transdisciplinaria
universitaria. Enseguida se examinan dos estudios de caso: el Departamento
de Ciencia de Sistemas Ambientales de la Escuela Politécnica Federal
de Zúrich (ETH) en Suiza, y la Universidad Estatal de Arizona (ASU).
ETH Zúrich implementó un Laboratorio Transdisciplinario en el 2013 donde
un grupo de profesores, conferencistas, investigadores, y estudiantes
de posgrado trabajan con y para la sociedad en cuestiones de desarrollo
sostenible. Su filosofía de trabajo se centra en una serie de campos
de competencia que permiten el desarrollo del conocimiento sistémico,
de objetivos y de transformación. Por otro lado, ASU ha buscado una
reconceptualización comprensiva de la educación reconfigurando las unidades
académicas existentes de sus cuatro campuses para crear departamentos,
centros de investigación, institutos, escuelas y colegios transdisciplinarios.
La Inteligencia Artificial y el Empobrecimiento en la Comunicación, en el Contexto de las Conductas: Tecnofobia Y Tecnofilia
Reséndiz Romero, J. Gilberto (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.71
ABSTRACT:
La comunicación en México enfrenta desafíos significativos en un contexto
marcado por la irrupción de la inteligencia artificial (IA) y la expansión
de Internet. La falta de retroalimentación efectiva en el ciclo comunicativo
genera barreras en la transmisión de información. Este fenómeno es exacerbado
por la coexistencia de dos actitudes opuestas: la tecnofobia, que representa
el temor a la tecnología, y la tecnofilia, que refleja una aceptación
incondicional de la misma. Ambas posturas afectan la forma en que los
individuos interactúan y se relacionan en un entorno digital. El impacto
del comercio electrónico y la digitalización ha sido profundo. Desde
1997, a prácticamente todo el sistema bancario del planeta con 10 millones
de transacciones en 2015, y la pandemia de COVID-19 aceleró esta transformación
en 2023. Sin embargo, mientras aumenta el flujo de información, se observa
una descomposición en la calidad de la comunicación. Los usuarios, aunque
más conectados, experimentan una disminución en la capacidad para entablar
diálogos significativos. Este fenómeno tiene repercusiones en áreas
críticas como la educación y la economía. La aparición de nuevas profesiones
y plataformas de interacción social ha alterado las dinámicas laborales
y de comunicación como de las redes sociales.
La Investigación Basada en la Práctica en el Campo de la Música y sus Conexiones Sistémicas en la Educación – Un Ejercicio Práctico Instrumental
Rodríguez-Luna, Saúl; Carpinteyro-Lara, Eduardo; Fernández de Velazco, Fuensanta (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.32
ABSTRACT:
El artículo se plantea la necesidad de una postura metodológica y teórica
contemporánea en la investigación musical instrumental. Haciendo uso
de la Investigación Basada en la Práctica (IBP) y desde una aproximación
sistémica en el campo de la educación, elabora los procesos reflexivos
y críticos necesarios para contribuir efectivamente en la constitución
de nuevas perspectivas educativas en la práctica musical performática.
Las Nociones de Educación e Investigación
Callaos, Nagib; León, Cristo (Estados Unidos)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.6
ABSTRACT:
El objetivo de este artículo es identificar un significado general para
las nociones de Educación e Investigación, que funcione como un género
para las diversas especies correspondientes a sus diferentes
denotaciones, connotaciones, métodos y metodologías. Esto permitirá
estructurar dichas especies en relación con su género, basándose en
la lógica de predicados del lenguaje natural.
A partir de estas identificaciones de ambos géneros, se hace evidente
que la Educación y la Investigación mantienen relaciones cibernéticas,
formando un sistema cibernético. En este sistema, la educación no solo
transmite conocimiento y fomenta la comprensión, sino que también facilita
la investigación. A su vez, la investigación retroalimenta y fortalece
la educación, generando un proceso dinámico y recursivo.
Para determinar estos significados generales, se emplearán dos enfoques:
el etimológico y el sistémico. El
primero se basa en la raíz etimológica de ambos términos,
a partir de la cual han evolucionado sus diversas ramificaciones semánticas.
El segundo se centra en el propósito de las acciones
que estos términos representan, proporcionando una comprensión general
de su función.
Los Sistemas de Recomendación en la Educación
García-Sánchez, Juan A.; Chavarría-Báez, Lorena; Ruiz-Ledesma, Elena F. (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.90
ABSTRACT:
El avance exponencial de la tecnología ha originado una transformación
en ámbitos de la vida que van desde la salud y el entretenimiento hasta
el comercio electrónico y los servicios financieros pasando por la educación.
Esto ha provocado la exposición a grandes cantidades de información
en diversas plataformas digitales, por lo que se ha hecho necesario
el uso de sistemas que ayuden a seleccionar aquella que mejor se adecúe
a necesidades específicas. Es ahí donde entran lo que se conoce como
sistemas de recomendación, que son herramientas digitales basadas en
algoritmos que sugieren servicios productos y contenido a diferentes
usuarios basándose en sus intereses, comportamiento, historial y contexto.
De esta manera, este estudio se centra en analizar el papel desempeñan
los sistemas de recomendación aplicados a la educación, la cual, a su
vez, se ha transformado radicalmente en los últimos años, dando origen
al surgimiento de industrias dedicadas a la producción de contenido
educativo digital. Actualmente, es tal la cantidad de material educativo
que se genera cada día, que hace difícil a los estudiantes seleccionar
los materiales más relevantes para sus objetivos de aprendizaje. Debido
a esto, se hace cada vez más necesario el uso de estas herramientas
informáticas.
Modelo de Negocio para un Emprendimiento Mediático en Formato Pódcast: Caso la Mera Beta
Contreras-Cueva, Angélica B.; González-Robles, Nancy M.; Solorio-Cruz, Daniel de Jesús; Dávalos-García, Sergio R. (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.55
ABSTRACT:
El pódcast se define como un archivo de audio digital alojado en servidores
web y distribuido mediante la tecnología Really Simple Syndication
(RSS), el cual facilita su indexación y distribución multiplataforma
para el consumo a demanda por parte de las audiencias. Este formato
comunicativo evolucionó hasta convertirse en una alternativa disruptiva
frente a los medios tradicionales. Surgió en 2004, pero su relevancia
se consolidó a partir de 2014 con el éxito del pódcast Serial, gracias
a una combinación de factores tecnológicos y culturales. Esta coyuntura
ha impulsado una creciente ola de creadores independientes, tanto amateurs
como profesionales, que han encontrado en el pódcast una plataforma
ideal para emprender en el ámbito mediático. No obstante, esta evolución
plantea interrogantes sobre su sostenibilidad económica, dado que aún
carece de modelos de negocio estructurados. Este artículo analiza dicha
problemática a través del caso de La Mera Beta Pódcast, un proyecto
mexicano especializado en el nicho deportivo de la escalada en roca
que permite examinar las dinámicas de sostenibilidad en proyectos semejantes.
La metodología utilizada se implementa en dos etapas, la primera identifica
la viabilidad y la segunda evalúa el modelo de negocio los resultados
sugieren la realización de un modelo de solución.
Modelo de Optimización para Minimizar el Costo del Transporte de Mercancías por Carretera en Colombia
Pulido-Rojano, Alexander D.; Noriega-Casalins, María A.; Martínez-Sierra, David; Ferrer-Ayala, Marolys; Ariza-Suarez, Yoselyn; Jimenez-Rodriguez, Aaron (Colombia)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.180
ABSTRACT:
Los costos logísticos son vistos como un referente de la competitividad
de los países. Continuamente se diseñan e implementan estrategias y
modelos para brindar soluciones que aseguren costos mínimos. Este documento
presenta un modelo de optimización para minimizar los costos de transporte
de mercancías en Colombia. El modelo considera la estructura de costos
para el transporte de mercancías por carretera propuesta por el ministerio
de transporte de Colombia y las características de los diferentes proveedores
del servicio de transporte. Además, en el modelo también se consideran
el número de peajes, el consumo de combustible, las características
de la vía, los seguros, los impuestos, el tipo de vehículo, la capacidad
del vehículo, entre otros elementos. Este modelo fue validado para un
caso piloto donde se consideró un origen y treinta destinos, utilizando
datos reales de costos y el método Branch-and-Bound para encontrar su
solución. Los resultados de los experimentos numéricos muestran la utilidad
del modelo para determinar la flota de vehículos y sus características
que garanticen un costo mínimo de transporte sin perjudicar a los generadores
de carga y empresas de servicios de transporte por carretera en Colombia.
Modelos QSAR Aplicados a la Atención de la Inflamación Crónica
Palma-Orozco, Rosaura (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.99
ABSTRACT:
Los modelos de relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR, por
sus siglas en inglés) buscan correlacionar descriptores cuantitativos
de la estructura química de moléculas pequeñas con su actividad biológica.
En el desarrollo de estos modelos, se ha incrementado el aprovechamiento
de métodos de inteligencia artificial para superar dos retos: el crecimiento
exponencial de las moléculas disponibles para su análisis y el mejorar
la calidad de las predicciones de actividad biológica, por ejemplo,
incluyendo toxicidad y otras características relevantes. La inflamación
es una parte crucial de la respuesta inmune, pero su presencia prolongada
(crónica) se ha asociado con diversos padecimientos, incluso se ha propuesto
que la inflamación crónica sería un detonante de la fase aguda del cáncer
y la enfermedad de Alzheimer.
NatuAR: Aplicación Móvil de Realidad Aumentada para el Turismo de la Fauna Peruana
Rios, Jhonel E.; Torres, Nilton J.; Barrientos, Alfredo (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.380
ABSTRACT:
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil de
Realidad Aumentada (RA) para potenciar el turismo de fauna en Perú,
en respuesta a los desafíos económicos y sociales que han afectado al
sector. Empleando tecnologías como Swift y ARKit, la aplicación permite
interacciones inmersivas con la fauna local mediante visualizaciones
en 3D y acceso a información detallada. Esta herramienta no solo busca
enriquecer significativamente la experiencia de los visitantes, sino
también aumentar las visitas turísticas. Para esto, se analiza el estado
del arte de la RA en turismo, demostrando su potencial para enriquecer
las experiencias turísticas y mejorar la interacción con el patrimonio.
La eficacia de la aplicación se validó a través de encuestas a usuarios,
resultando en alta aceptación y satisfacción.
Percepciones y Potencialidades: Un Análisis del Conocimiento y Expectativas sobre Inteligencia Artificial entre Estudiantes de la Cátedra Desarrollo de Sistemas de la Carrera de Ingeniería Informática, Universidad Estatal a Distancia, UNED
Morales Granados, Carlos (Costa Rica)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.63
ABSTRACT:
Este estudio investiga las percepciones y preocupaciones de los estudiantes
de la Cátedra de Desarrollo de Sistemas en Ingeniería Informática de
la UNED acerca de la integración de la Inteligencia Artificial (IA)
en la educación. Se exploró cómo la IA puede personalizar el aprendizaje,
mejorando la accesibilidad y la equidad educativa, y también se abordaron
los desafíos relacionados con la integridad académica y la ética. Utilizando
metodologías mixtas, se recopilaron datos a través de encuestas implementadas
con herramientas digitales como Microsoft Teams y Forms durante el segundo
cuatrimestre de 2024, reflejando una diversa participación estudiantil
a nivel nacional. Los resultados mostraron una percepción generalmente
positiva de la IA, aunque se destacaron preocupaciones significativas
sobre la privacidad y la seguridad de datos. Los estudiantes expresaron
un fuerte interés en cursos que profundizan en aspectos técnicos y éticos
de la IA. Las conclusiones sugieren la necesidad de políticas robustas
de privacidad, expansión de la infraestructura tecnológica, y desarrollo
curricular que incluya la ética de la IA para fomentar un entorno educativo
equitativo y efectivo. Se recomienda una evaluación continua del impacto
de la IA para asegurar que sus beneficios maximicen mientras que se
minimizan los riesgos potenciales.
Propuesta de Mejora con Herramientas de Gestión de la Calidad para Reducir los Costos Operacionales en una Pollería en la Ciudad de Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Azabache Sanchez, Yenifer A.; Valverde Diaz, Deyse S. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.212
ABSTRACT:
Se realizó una investigación para proponer mejoras que reduzcan los
costos operacionales de una pollería en Trujillo - Perú, mediante herramientas
de gestión de la calidad. El análisis inicial, utilizando el diagrama
de Ishikawa, evidenció una pérdida anual de S/539,962.67, causada por
factores como falta de personal en producción, mantenimiento deficiente
del horno, falta de estandarización de procesos y deficiencias en la
planificación de compras. Se planteó que la implementación de mejoras
reduciría las pérdidas, logrando un impacto positivo.
En este estudio, la variable independiente es la aplicación de la propuesta
de mejora, y la dependiente, la reducción de los costos operacionales.
Con un enfoque cuantitativo y descriptivo, y un diseño diagnóstico y
propositivo, se identificaron las causas de las pérdidas mediante análisis
de indicadores, monetización de causas y propuestas de mejora en procesos.
Se emplearon la matriz AMFE para identificar fallos, DMAIC-Six Sigma
para optimizar procesos y el QFD para garantizar la satisfacción del
cliente.
Tras implementar las mejoras, las pérdidas anuales se redujeron a S/509,205.87,
generando un beneficio de S/30,756.80. La inversión total fue de S/20,937.60,
con un costo de oportunidad del 20%. Los resultados económicos mostraron
una TIR del 62.49%, un PRI de 3.6 años, un VAN de S/37,509.70 y un B/C
de 1.7, confirmando que la propuesta es viable y rentable.
Propuesta de Mejora para Reducir los Costos de Producción en una Empresa Avícola – Trujillo, 2024
Rodríguez Alza, Miguel A.; Delgado Veliz, Samanta M.; Miranda Carbonel, Sandra F. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.188
ABSTRACT:
Se realizó un estudio de investigación con el propósito de analizar
las ineficiencias en la gestión de la cadena de suministro que generan
altos costos de producción en una empresa avícola ubicada en Trujillo,
Perú. El enfoque del estudio se centró en responder a la pregunta: ¿Qué
herramientas de gestión de calidad pueden implementarse para reducir
estos costos operativos? La hipótesis planteada establece que la implementación
de estrategias de mejora en los procesos operativos permitirá reducir
significativamente los costos. En este contexto, se consideró como variable
independiente la propuesta de mejora, mientras que la variable dependiente
fue la reducción de los costos de producción. El diseño de la investigación
fue de carácter propositivo y diagnóstico, basado en principios científicos
exactos y formativos. Para identificar las causas raíz de los problemas
en la cadena de suministro, se utilizó el Diagrama de Ishikawa, que
permitió detectar factores relacionados con la bioseguridad, la calidad
nutricional, la programación de la alimentación y el control de temperatura
y humedad, los cuales fueron detalladamente descritos y cuantificados
en términos de las pérdidas económicas que ocasionan. Posteriormente,
se empleó el Diagrama de Pareto para priorizar las causas más relevantes
y orientar los esfuerzos de mejora. Para alinear las necesidades del
cliente con los requisitos técnicos, se aplicó la metodología de la
Casa de Calidad (QFD). Además, a través del Análisis Modal de Fallos
y Efectos (AMFE), se evaluaron los posibles fallos, se identificaron
sus causas y se definieron las acciones correctivas pertinentes. Finalmente,
se implementó el modelo DMAIC Six Sigma para introducir mejoras en las
cuatro principales causas raíz, logrando un aumento significativo en
los índices de Z y Cpk al comparar los resultados del estado actual
con los resultados mejorados. El análisis económico realizado concluyó
que la propuesta es viable, con un Valor Actual Neto (VAN) de S/. 617,263.62,
una Tasa Interna de Retorno (TIR) de 81.45% (superior al COK del 20%
propuesto) y un Periodo de Recuperación de la Inversión (PRI) de 2.7
años. Estos resultados confirman que la implementación de las herramientas
de gestión de calidad contribuye de manera efectiva a la mejora operativa
y económica de la empresa.
Propuesta Integral para la Construcción de un Modelo del Plan Estratégico de Tecnologías de Información y Comunicaciones (PETIC) en el Instituto de Desarrollo Rural (INDER) según Lineamientos Normativos
Morales Granados, Carlos (Costa Rica)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.150
ABSTRACT:
En esta investigación consiste en la elaboración de una propuesta integral
de construcción del Plan Estratégico de Tecnologías de Información y
Comunicaciones, PETIC basadas en las directrices de las Normas técnicas
para la gestión y control de tecnologías de información del Ministerio
de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones, MICITT, las
metas del INDER y mejores prácticas de la industria como COBIT 2019,
entre otros. La propuesta del proyecto surge debido al renovación o
actualización del Plan Estratégico para la Función de Tecnologías de
Información (PETI). En la primera sección del documento encontrará información
de contextualización sobre el Instituto de Desarrollo Rural, INDER,
como historia, misión y visión, valores, así como estructura organizacional
y aspectos relevantes del trabajo como su justificación, objetivos y
alcance.
En la próxima sección, dedicada al marco metodológico, se especifican
las fuentes de información, los instrumentos y las etapas del proyecto
necesarias para alcanzar los objetivos planteados. La implementación
de estas herramientas permitirá, al Departamento de Tecnologías de Información,
comenzar con las etapas iniciales del proyecto y dirigir sus recursos
hacia el desarrollo y diseño de un Plan Estratégico de Tecnología de
Información (PETI) ajustado a los requerimientos del Instituto de Desarrollo
Rural (INDER).
Sistema de Apoyo en Microscopía Digital para Citología
Rosas-Trigueros, Jorge L.; Ruiz-Ledesma, Elena F.; Chavarría-Báez, Lorena (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.104
ABSTRACT:
Este trabajo consiste en la investigación de la utilidad del espectro
infrarrojo en la microscopía y desarrollo de un sistema que permite
la captura de imágenes infrarrojas de citologías de sangre a través
de un sistema embebido, así como el análisis de los componentes celulares
contenidos en éstas mediante el uso de procesamiento de imágenes y la
clasificación por medio de una red neuronal convolucional, alcanzando
una sensibilidad promedio del 80% y una precisión de clasificación promedio
del 80%.
Sistema de Detección de Pistolas y Cuchillos en Actos Delictivos Mediante Visión Artificial
León León, Ryan A.; Polo Riveros, Jean J.; Haro Reyes, José C. (Perú)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.252
ABSTRACT:
Este estudio presenta el desarrollo de un sistema de visión artificial
para detectar armas, como pistolas y cuchillos, en tiempo real, con
el objetivo de mejorar la seguridad pública. Utilizando el modelo YOLOv8,
el sistema combina técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y
redes neuronales convolucionales, apoyándose en Roboflow para el etiquetado
de imágenes y Google Colab para el entrenamiento del modelo. Las pruebas
iniciales mostraron una efectividad del 84.6% en la identificación de
armas en video, aunque se observan retos como la variabilidad de iluminación
y la resolución de las cámaras. A pesar de estas limitaciones, el sistema
demuestra un potencial significativo para fortalecer la seguridad en
entornos urbanos. Se concluye que mejorar la calidad del hardware y
ampliar el conjunto de datos podría hacer que el modelo sea aún más
robusto y confiable en situaciones reales.
Sistema para la Monitorización Remota de Suelos Degradados por Salinidad
Fuentes-Pérez, Ramsés; Hernández-Reséndiz, Brandon I.; Hernández-Rubio, Erika; Muñoz-Salazar, Laura (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.85
ABSTRACT:
La degradación de suelos por salinidad en México afecta a una gran extensión
de tierras de cultivo, reduciendo su productividad y ocasionando daños
ambientales. Los estudios para determinar y monitorizar este tipo de
suelos son costosos y requieren tiempo, lo cual limita la posibilidad
de mitigar este problema. Existen sistemas de computación que permiten
la monitorización remota de los parámetros ambientales que determinan
la degradación de suelos por salinidad, sin embargo, estos sistemas
se adquieren por separado y se integran de forma manual. Con el objetivo
de reducir el costo y tiempo requerido, se presenta un sistema computacional
integrado por un módulo de sistema empotrado, un servicio web y una
aplicación de escritorio que permite la monitorización remota de suelos
degradados por salinidad. El sistema permite medir la temperatura, humedad
y salinidad del suelo de manera remota y continua.
Tecnologías de Información y Comunicación en la Tercera Edad: Estado del Arte en Chile
Castro, John W.; Astudillo, Agustín I. (Chile)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.127
ABSTRACT:
Actualmente, en Chile el ritmo de envejecimiento se encuentra en constante
crecimiento, y se proyecta que para el 2050 la población de adulto mayores
sea aproximadamente un tercio de la población del país. El uso de las
tecnologías de la información y comunicación (TIC) por parte de los
adultos mayores puede ser beneficioso, ayudándolos por ejemplo a fortalecer
las relaciones sociales. El presente estudio de mapeo sistemático de
literatura tiene como objetivo consolidar una visión general del estado
actual de las investigaciones relacionadas con el uso de las TIC entre
los adultos mayores en Chile. Para esto, realizamos una búsqueda en
las bases de datos Scopus, Web of Science y SciELO, entre los años 2019
y 2024. Como resultado de la búsqueda, encontramos 15 estudios primarios.
En conjunto, identificamos que mayormente las investigaciones se centran
en la adopción de las tecnologías por parte del adulto mayor, las cuales
están principalmente relacionadas a las redes sociales. Además, identificamos
una carencia de investigaciones en varias regiones de Chile. Solamente
5 regiones del país están desarrollaron investigación en este tema.
Una Nueva Propuesta Educativa para la Formación de Músicos del Siglo XXI a partir de la Creación de un Modelo Sistémico
Fernández de Velazco, Fuensanta; Rodríguez-Luna, Saúl; Carpinteyro Lara, Eduardo (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.23
ABSTRACT:
La educación musical como componente de la noción de educación, debe
ser vista como un espacio de exploración, innovación y compromiso, en
el cual el acto musical es entendido de una forma profundamente relacional,
que conecta al individuo con su entorno cultural y social. Se propone
la formación de músicos del S. XXI como agentes de cambio en un mundo
interconectado. El enfoque educativo de este artículo contribuye no
solo a la evolución del arte musical, sino también al enriquecimiento
y transformación del ecosistema educativo, sociocultural global.
El Modelo Conceptual de educación musical que presentamos en este artículo
está articulado por tres módulos interconectados: la Formación y Autoformación
del Músico Profesional, los Aspectos Conductuales del Músico y los Aspectos
Socioculturales. Este modelo para la práctica educativa la implementación
de metodologías basadas en proyectos inter y transdisciplinarios.
En el marco de la comunicación transdisciplinaria, este artículo destaca
cómo los principios generales de la educación pueden adaptarse para
responder a las necesidades específicas de la formación musical. Es
decir, lo que se predica para el género “Educación” también se presenta
en la “Educación Musical”, como lo requiere la Lógica de Predicados.
Este enfoque promueve el diálogo entre disciplinas, enriqueciendo tanto
la educación musical, como otras áreas del conocimiento involucradas.
Está orientado a la Comunicación Interdisciplinaria de la noción transdiciplinaria
de educación.
Una Revisión sobre los Principales Problemas de los Sistemas de Recomendación
Chavarría-Báez, Lorena; Ruiz-Ledesma, Elena F.; Palma-Orozco, Rosaura (México)
https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.79
ABSTRACT:
Actualmente, dada la gran cantidad de información a la que están expuestas
las personas sobre diversos contenidos, los sistemas de recomendación
se han vuelto una opción viable para facilitar la toma de decisiones,
ya que están diseñados para analizar datos de usuarios y elementos,
que pueden ser productos, servicios, lugares, etc., a fin de proporcionar
sugerencias personalizadas a los primeros sobre los segundos. De esta
manera, el usuario no tiene que examinar, manualmente o por su cuenta,
todo el espectro de información. Sin embargo, el desarrollo de estos
sistemas presenta algunos desafíos que deben solucionarse a fin de obtener
las respuestas que se esperan de él. Ejemplos de tales retos son el
inicio en frío, la sobre especialización, la escalabilidad, la dispersión
y la privacidad. En este trabajo se describen algunos de los problemas
a los que se enfrenta la construcción de sistemas de recomendación.
13750 West Colonial Dr, Suite 350-408
Winter Garden, Florida 34787, USA
© 2025 International Institute
of Informatics and Systemics