Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas

Presentación

2023-01-26T10:26:00-05:00

Lenguajes y modelos subyacentes a los grafos de conocimiento

2023-01-26T10:07:55-05:00

Un grafo de conocimiento es una gran base de datos que integra información desde distintas fuentes de datos, con el objetivo de poder extraer conocimiento y transformarlo en valor para los usuarios. Esta base de datos es representada como un grafo, donde los nodos representan entidades, y cada arista representa una relación entre dos nodos o un atributo de un nodo. El objetivo de este artículo es presentar una revisión de los modelos de datos que se usan para representar grafos de conocimiento, y los lenguajes de consulta que permiten extraer la información explícita e implícita contenida en dichos grafos.

Sistemas Autónomos Confiables (TAS): el enfoque de la verificabilidad

2023-01-26T10:08:36-05:00

Los sistemas autónomos se están haciendo cargo de la toma de decisiones en muchos aspectos cruciales de nuestras vidas. Confiar en ellos ayudará a sus usuarios a beneficiarse de dichos sistemas sin dañarse a sí mismos. Establecer el nivel adecuado de confianza implica un proceso holístico de validación y verificación, que tiene en cuenta aspectos como las interacciones con el mundo físico y los usuarios humanos. En esta charla, presento nuestro esfuerzo continuo para proporcionar un marco holístico para garantizar la verificabilidad de los sistemas autónomos.

Trabajo híbrido: ¿bendición o carga?

2023-02-07T12:39:20-05:00

Habilitados por las nuevas tecnologías e informados por las experiencias durante la pandemia de COVID, a muchos empleados les gustaría continuar trabajando de forma remota (Teevan et al., 2022), ya que esto mejora su equilibrio y bienestar entre el trabajo y la vida personal (George et al., 2021). Muchos líderes, por el contrario, quisieran ver a sus empleados de vuelta en la oficina (Microsoft, 2022). Para hacer frente a este desafío, muchas organizaciones están considerando cambiar a acuerdos de trabajos híbridos, permitiendo que sus empleados trabajen algunos días en entornos remotos, pero solicitándoles que estén en la oficina otros días (p. ej., Barerro et al., 2022). Este enfoque a menudo se ve como una solución que satisface los intereses tanto de los empleados como de los empleadores y puede capturar los beneficios tanto del trabajo remoto como en la oficina (p. ej., Choudhury et al., 2022). Pero, ¿realmente funciona el trabajo híbrido?

SER0 Tawa Pukllay: sistema educativo remoto online/offline

2024-01-19T12:53:03-05:00

La recuperación del conocimiento matemático inca a través del método Tawa Pukllay es un recurso de la alternancia semiótica que facilita el aprendizaje de la aritmética básica. Paralelamente, la educación rural presenta muchos retos que se han puesto de manifiesto en la pandemia del COVID-19. El sistema online/offline fue una respuesta concreta para que, a través de un juego serio con una interfaz bilingüe (quechua y español) en tablets, sea posible la continuidad de estudio y aprendizaje de la aritmética básica en niños de zonas rurales de una comunidad andina del Perú. SER0 Tawa Pukllay estimuló la iniciación de los niños en el manejo de dispositivos electrónicos manteniendo su identidad, reforzando la lingüística quechua, la cosmovisión andina, así como su autonomía. Esto permitió el autoaprendizaje y motivación para superar los retos planteados en su proceso de aprendizaje de lectura de números y operaciones aritméticas, soportado en un enfoque pedagógico lúdico y el desarrollo de su pensamiento matemático.

Venciendo los desafíos para la inclusión de mujeres en STEM

2023-01-26T10:12:11-05:00

Los cambios disruptivos en organizaciones y sociedades originados en áreas como la tecnología, economía y medioambiente desafían la flexibilidad de empresas e instituciones. En este contexto, se ha incrementado la demanda por profesionales e investigadores especialmente en áreas como STEM. La falta de investigadores y profesionales en STEM es un problema, en particular en los países latinoamericanos. En ese sentido, la inclusión de mujeres en STEM ha sido catalogada como un desafío clave y, en consecuencia, se ha convertido en un tópico que viene recibiendo creciente atención por parte de académicos y líderes políticos. Existen diversos proyectos en curso (como el Proyecto ELLAS, financiado por el International Development Research Centre, Canadá) que vienen trabajando en distintas iniciativas para cerrar las brechas de género existentes en STEM. En el presente panel, discutiremos las principales barreras existentes en Latinoamérica para la inclusión de mujeres en este campo. Además, abordaremos iniciativas y buenas prácticas que han servido para mitigar algunas de esas barreras; y, finalmente, analizaremos la aplicabilidad de estas medidas exitosas en contextos como el peruano.

Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador

2023-01-26T10:13:03-05:00

La visión por computador es un área de estudio en la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de técnicas computacionales para percibir el mundo a través de entradas visuales, como videos o imágenes. El aprendizaje profundo ha demostrado ser una técnica eficiente para el análisis e interpretación de datos visuales. Sin embargo, afronta innumerables desafíos según su aplicación en las diferentes tareas de la visión por computador. Este panel reúne un grupo de expertos en aprendizaje profundo, quienes ofrecerán información sobre su aplicación y los desafíos en sus respectivas áreas de investigación con relación a la visión por computador.

Gamit!: Plataforma para la gamificación basada en un sistema de recompensas para estudiantes universitarios

2023-01-26T10:13:55-05:00

La gamificación es una técnica que permite utilizar en distintos contextos las que se presentan en los juegos. En la actualidad, existen varias iniciativas para aplicarla en contextos educativos, las cuales buscan impactar en la experiencia de los estudiantes mediante la mejora en la motivación (Surendeleg et al., 2014; Hamari et al., 2015; Rincón-Flores et al., 2018) y la atención de ellos (Hamari & Keronen, 2017). Para una correcta aplicación de la gamificación, es necesario basarse en alguna metodología que ordene y facilite su adopción, así como una
herramienta que dinamice su utilización por parte de los docentes y los estudiantes. Gamit! Es una plataforma tecnológica de gamificación cuyo valor radica en facilitar la adopción de esta técnica mediante una metodología basada en narrativas.

Análisis global de la producción científica respecto del aprendizaje organizacional en la educación superior

2023-02-07T14:55:23-05:00

El objetivo de este artículo es estudiar, mediante un análisis bibliométrico y de contenido, la literatura disponible en Web of Science sobre aprendizaje organizacional en el contexto de la educación superior. Los resultados revelan que, desde el 2012, se observa una mayor producción de conocimiento en el campo; las publicaciones pertenecen en su mayoría a autores estadounidenses; hay un bajo nivel de colaboración científica internacional; gran parte de las publicaciones se realizan en revistas de educación; y existen dos corrientes principales de análisis: la primera discute el aprendizaje organizacional como foco central para el proceso de adaptación, mientras que la segunda se concentra en buscar relaciones entre este y otros resultados deseables. Se discuten los hallazgos y se presentan las implicaciones para el desarrollo del aprendizaje organizacional.

Sistema dinámico de información y análisis para la evaluación y gestión del conocimiento adquirido

2023-02-07T15:44:56-05:00

El artículo presenta el concepto del sistema de e-universidad digital intelectual del futuro (IDEUF por sus siglas en inglés) basado en una base de datos integrada que asegure el correcto funcionamiento de todo el sistema universitario. Se presta especial atención al proceso de verificación del nivel requerido y real de conocimiento adquirido de los estudiantes, que se considera una de las partes principales del proceso educativo. El artículo proporciona un análisis comparativo detallado de los sistemas de prueba reales y presenta un modelo de sistema de prueba adecuado dentro del marco de la IDEUF. El sistema propuesto considera los principios de evaluación, escalas y tecnologías para la formación de pruebas y para la preparación de materiales educativos.

Estimación de la cantidad de heridos en accidentes de tránsito dentro de la provincia de Lima utilizando modelos de regresión lineal múltiple y PCA

2023-01-26T10:16:57-05:00

Existe una alta probabilidad de que un accidente de tránsito deje víctimas, muchas de las cuales podrían encontrarse en un estado crítico que requiera de atención médica inmediata para su sobrevivencia. Sin embargo, en el Perú, donde los recursos de atención en salud en estas emergencias son bastante limitados, se tiene la necesidad de priorizar la atención inmediata de ciertos accidentes sobre otros. Por ello, el presente trabajo tiene como objetivo construir un modelo que estime la cantidad de heridos en accidentes de tránsito dentro la provincia de Lima con base en registros de accidentes ocurridos entre los años 2017 y 2016,
según el Censo Nacional de Comisarías del 2017. Para este fin, se desarrollará un análisis deregresión lineal múltiple tomando ciertas variables seleccionadas a partir de los registros de accidentes; asimismo, se realizará un análisis de componentes principales en busca de representar mejor algunas de las variables dentro del modelo y extraer la información más relevante de estos datos. De esta manera, se pretende brindar información valiosa al personal de salud que atiende estos eventos, de forma que les permita priorizar la atención de aquellos accidentes cuyas condiciones permitan maximizar el número de sobrevivientes sobre el total de heridos.

Algoritmos supervisados de machine learning para determinar la ubicación de dispositivos wifi

2023-01-26T10:18:00-05:00

El presente artículo tiene como objetivo elegir, bajo un determinado escenario, el mejor algoritmo supervisado de machine learning para localizar un terminal que soporte wifi. Se usa un dataset que cuenta con 2000 registros de Received Signal Strength Indicator (RSSI), obtenidos de 7 puntos de acceso (AP), los cuales se cargan en 8 algoritmos supervisados de machine learning. Luego se elige el algoritmo que realiza la predicción más precisa, incluso cuando se cuenta con un menor número de AP. La mayor precisión se logra con el algoritmo naive Bayes, tanto para el caso de 7 AP (99 % de precisión) como para cuando se cuenta con un número menor de AP. Asimismo, se observa que los algoritmos basados en redes neuronales presentan el peor rendimiento. Finalmente, se proponen trabajos futuros para continuar con la investigación sobre el tema de localización de dispositivos wifi en interiores.

MOOC’s para la Educación Continua en sistemas de información durante la pandemia

2023-02-07T15:59:54-05:00

La educación continua de la comunidad de la Universidad Autónoma de Campeche durante la pandemia del COVID-19 se realizó a través del programa Coursera for Campus. En este trabajo se presenta la metodología y el análisis de los resultados obtenidos de la comunidad universitaria que participó en el programa de la plataforma en el área de sistemas de información.

Revisión de algoritmos de detección de malware ofuscado basados en machine learning

2024-03-01T08:03:53-05:00

Los desarrolladores de malware cada vez evolucionan más sus técnicas para lograr atacar efectivamente el sistema, una de estas técnicas es la ofuscación de código que dificulta la detección de malware en los mecanismos tradicionales que utilizan los antivirus actuales. Ante ello se propone la revisión de artículos relacionados a detección de malware ofuscado con machine learning para elegir las mejores técnicas de análisis de este tipo de malware y emplear los mejores algoritmos para una futura experimentación con los mismos.