ISSN : 1993-4912 (Electrónico); DOI: 10.26439/interfases Interfases es una revista digital, gestionado por la Universidad de Lima, para la publicación de investigaciones originales en áreas temáticas relacionadas con la ciencia de la computación, ingeniería del software, sistemas de información, tecnologías de información, ciberseguridad, ciencia de datos y áreas afines. Se publican artículos científicos y avances de investigación, siempre que cumplan con el proceso de revisión por pares. La revista Interfases está indizada en Redalyc, CrossRef, Dialnet, Latindex y DOAJ: Directory of Open Access Journals, y se publica dos veces al año, la primera en julio y la segunda en diciembre. Consulte nuestra guía para autores, así como el proceso editorial, para obtener información sobre el envío de artículos. Si necesita mayor información o ayuda, póngase en contacto con nosotros.
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Perspectivas para la educación en IA: importancia de la inclusión de habilidades y competencias técnicas de IA en los planes de estudio
La inteligencia artificial (IA) es el invento más importante de la humanidad. Lo tenemos presente en la sociedad y la economía, pero también ahora impacta en la academia, en la que los docentes y los estudiantes hacen uso de modelos lingüísticos y de interacción como el ChatGPT y otros más. En este estudio se hace referencia a encuestas e investigaciones sobre el uso y las aplicaciones de la IA. Se muestran resultados de una encuesta sobre temas de formación en IA, la cual fue aplicada a docentes y estudiantes universitarios en Costa Rica. Se hace un análisis comparativo de los resultados y se presentan cuadros de ambos grupos encuestados. Adicionalmente, se proveen lineamientos base para formular contenidos y temarios de IA dentro de la currícula de una carrera de tecnología. Finalmente, se brindan recomendaciones sobre las habilidades y competencias técnicas a desarrollar.
Creando asistentes, agentes y plataformas colaborativas de inteligencia artificial
Este artículo explora el desarrollo y la aplicación de inteligencia artificial en la creación de asistentes, agentes y plataformas colaborativas. Se analizan diversas aplicaciones y usos de la inteligencia artificial destacando su impacto en la educación, industria, atención al cliente, gestión de proyectos y en la experiencia del usuario. Se contrastan tres analogías para describir y comprender la aplicación de la inteligencia artificial en una organización: el chef de cocina, el modelo de madurez CMMI y la cadena de suministro. Se examinan métodos y tecnologías para el desarrollo de estos sistemas, así como desafíos técnicos, riesgos y consideraciones éticas en su implementación. Iniciativas de asistentes de inteligencia artificial diseñados para docentes universitarios y de agentes de IA en procesos para la industria son analizadas, explorando sus funcionalidades y beneficios. Se elaboran figuras y cuadros resumen sobre los hallazgos y se brindan recomendaciones para implementación de agentes y asistentes de IA en la academia, instituciones y empresas.
Clasificación automatizada de superficies citrícolas mediante SVM y patrones temporales de NDVI: aplicaciones para agricultura de precisión y gestión logística
Este estudio desarrolló un modelo basado en máquinas de vectores de soporte (support vector machines, SVM) y series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (normalized difference vegetation index, NDVI) para clasificar superficies citrícolas en Álamo, Veracruz, México. Se utilizaron imágenes MODIS (MOD13Q1, 250 m de resolución) de 2003 a 2022, procesadas mediante corrección radiométrica, filtrado de ruido y armonización temporal. Las zonas de entrenamiento se clasificaron en cuatro categorías (cítricos, vegetación natural, pastizales y áreas urbanas) y se utilizaron 3759 series temporales (50 % positivas para cítricos). El modelo SVM (kernel RBF: γ = 0,1, C = 10) alcanzó una precisión del 91,4 % mediante validación cruzada (cinco pliegues), con un 88 % de acierto en cítricos y 93,9 % en no cítricos. Los resultados mostraron un NDVI promedio de 0,74 para cítricos, diferenciable de la maleza (0,87), aunque con desafíos en parcelas pequeñas debido a la resolución espacial. Las estimaciones coincidieron con datos oficiales (SIACON) en 2021 (diferencia de 548 ha), aunque presentaron discrepancias en años con sequías (2007 y 2015) o cambios de manejo (2019 y 2020). Se identificó que factores climáticos y antropogénicos afectan la dinámica del NDVI, lo que evidencia la utilidad del modelo para monitoreo agrícola. Las limitaciones incluyen mezcla de píxeles en áreas heterogéneas. Este trabajo demuestra que el enfoque SVM-NDVI es robusto para la clasificación de superficies citrícolas a escala regional con aplicaciones potenciales en gestión logística, como la optimización de rutas de transporte y la planificación de cosechas mediante patrones espaciotemporales de NDVI. Estos hallazgos abren oportunidades para integrar teledetección y aprendizaje automático en cadenas de suministro agrícola sostenibles.
cadenas de suministro agrícolas sostenibles
El árbol de ciberseguridad: una propuesta de formación al ciudadano, a las instituciones y a la sociedad
En un mundo cada vez más interconectado, la ciberseguridad se ha convertido en un pilar fundamental para proteger la información crítica y garantizar la privacidad de las personas, las instituciones y la sociedad en general. El aumento de ciberamenazas, tales como accesos no autorizados, inyecciones de código malicioso y ataques a sistemas críticos, subraya la necesidad de un enfoque integral para la seguridad digital. Este estudio se basa en definiciones y directrices del estándar en ciberseguridad ISO/ IEC 27032:2023, la guía curricular ACM/IEEE CSEC2017 y el cuerpo de conocimiento de TI empresarial IEEE-CS (EITBOK). En relación con ello, se plantea el modelo del árbol de la ciberseguridad como propuesta formativa integral destinada a fortalecer las competencias en el ámbito de seguridad de la información. La analogía del árbol proporciona un marco conceptual que distribuye herramientas estratégicas en sus componentes: follaje, tronco y raíces. Este enfoque permite enfrentar los desafíos de un entorno cibernético en constante evolución, lo que optimiza los procesos de identificación, prevención y mitigación de ciberamenazas, y contribuye simultáneamente al fortalecimiento de una sociedad digital resiliente y segura.
Detección de residuos plásticos submarinos con modelos YOLO y Vision Transformer
Este estudio aborda el problema global de la contaminación marina, con un enfoque particular en la contaminación por bolsas de plástico, aprovechando técnicas de detección de objetos en tiempo real impulsadas por algoritmos de aprendizaje profundo. Se realizó una comparación detallada entre los modelos YOLO v8, YOLO-NAS y RT-DETR para evaluar su efectividad en la detección de desechos plásticos en entornos submarinos. La metodología abarcó varias etapas clave, incluyendo el preprocesamiento de datos, la implementación del modelo y el entrenamiento utilizando aprendizaje por transferencia. La evaluación se llevó a cabo a través de un entorno de video simulado, seguido de una comparación exhaustiva de los resultados. La evaluación del rendimiento se basó en métricas críticas como la precisión promedio (mAP), el recall y el tiempo de inferencia. El modelo YOLO v8 alcanzó un mAP50 de 0,921 en el conjunto de validación, con un recall de 0,829 y un tiempo de inferencia de 14,1 milisegundos. El modelo YOLONAS, en contraste, alcanzó un mAP50 de 0,813, un recall más alto de 0,903 y un tiempo de inferencia de 17,8 milisegundos. El modelo RT-DETR obtuvo un mAP de 0,887, un recall de 0,819 y un tiempo de inferencia de 15,9 milisegundos. Notablemente, a pesar de no tener el mAP más alto, el modelo RT-DETR demostró un rendimiento superior en la detección cuando se implementó en condiciones submarinas reales, destacando su robustez y potencial para aplicaciones prácticas de monitoreo ambiental.
Abstracción de tecnología subyacente y gestión de dominios en frameworks de desarrollo: revisión sistemática de literatura
Tanto las compañías de desarrollo de software como las empresas que implementan sus aplicativos in house suelen enfocar el diseño de sus productos de software utilizando diversos frameworks de desarrollo que facilitan, out of the box, la rápida implementación de los requisitos funcionales orientados a nichos específicos, como es el caso de aplicaciones web. No obstante, estos suelen perder el foco en la correcta gestión del backend en lo que respecta a la gestión de dominios de aplicación y el encapsulamiento y abstracción de las tecnologías subyacentes, es decir, no brindar herramientas o mecanismos de diseño para facilitar dicha abstracción. En este artículo, se pretende, a través de una revisión sistemática de literatura, analizar la existencia de investigaciones académicas que arrojen como resultado metodologías o protocolos válidos para el modelado de frameworks orientados al diseño de backends que permitan el encapsulamiento y la abstracción de la tecnología subyacente, a través del uso de dominios de aplicación válidos desde la perspectiva ontológica.
Una revisión sistemática de sistemas de generación automática de rutas
La generación automática de rutas es una herramienta esencial para optimizar la logística, ya que permite reducir costos operativos y mejorar la sostenibilidad en diversos escenarios. En este artículo, se presenta una revisión sistemática de literatura sobre generación automática de rutas basada en la metodología de Kitchenham, que se estructura en tres fases: planificación, realización e informe. Mediante el análisis de artículos relevantes obtenidos de bases de datos como Scopus y ScienceDirect, se identificaron cincuenta estudios relevantes después de las etapas de cribado. Además, se obtuvieron técnicas, modelos y tecnologías avanzadas que abordan los principales desafíos de la planificación logística, incluyendo la adaptación a entornos dinámicos y la toma de decisiones en tiempo real. Los hallazgos destacaron el impacto positivo de los algoritmos híbridos y las tecnologías emergentes como el internet de las cosas y la conectividad de vehículos, lo que ha mejorado significativamente la eficiencia operativa y la sostenibilidad. Sin embargo, persisten retos en su implementación en áreas con infraestructura limitada, lo que subraya la necesidad de soluciones más accesibles y adaptativas para contextos diversos.
Análisis de aplicaciones móviles para el aprendizaje de la electrónica en México
El propósito de este artículo es explorar aplicaciones móviles educativas de electrónica en español para identificar aquellas que favorezcan el aprendizaje de estudiantes universitarios, específicamente de la licenciatura en Ingeniería en Computación del Centro Universitario UAEM Texcoco. Para ello, se elaboró un instrumento de evaluación basado en criterios técnicos y didácticos fundamentados en el modelo constructivista, priorizando interactividad, usabilidad, contenido educativo y retroalimentación. La metodología incluyó una revisión bibliográfica sobre instrumentos de evaluación y el uso de aplicaciones móviles como herramientas de aprendizaje autodirigido. Se seleccionaron las aplicaciones mediante un análisis de sus prestaciones. Los datos fueron obtenidos de estudiantes universitarios que aplicaron el instrumento. Se identificó que la aplicación Manual del electricista fue la mejor valorada en sus propiedades didácticas con 9,33 puntos; Electrodoc se ubicó con el puntaje más bajo con 8,14. En la evaluación técnica, también Manual del electricista fue la mejor valorada con 9,08, mientras que Circuit Jam obtuvo el menor puntaje (6,94). Además, se identificó que Circuit Jam es un juego didáctico cuyas propiedades no se ajustaban a las propiedades de apps no lúdicas, por lo que fue necesario desarrollar instrumentos específicos de evaluación para los juegos serios. También se destacaron siete aplicaciones como las más efectivas, agrupadas en bibliotecas de recursos, simuladores y juegos. Estas herramientas mostraron potencial para mejorar la comprensión de conceptos complejos de electrónica y para promover un aprendizaje activo. El estudio incluye recomendaciones para su integración en clases y sugiere futuras investigaciones.
Transformación digital y el avance de la industria 4.0 en las empresas peruanas
La transformación digital y la industria 4.0 representan una revolución en los modelos de negocio, los procesos productivos y la gestión de la información, impulsada por tecnologías avanzadas. En este artículo se propone explorar la transformación digital en empresas peruanas desde la perspectiva de sus líderes. El alcance de la investigación fue de tipo exploratorio y descriptivo, con un enfoque mixto, y se identificó el avance en el proceso de transformación digital de las organizaciones peruanas. Para la investigación se consideró una muestra de dieciocho grandes empresas de la región Lima y dos de la sierra. A través de una encuesta, se analizaron sus modelos de gestión, el talento humano, las metodologías y las tecnologías que utilizan. Los resultados revelaron que la madurez digital de una empresa está estrechamente vinculada al equipo humano, las metodologías digitales y las tecnologías que emplean. También se encontró que el impacto de la transformación digital depende en gran medida de la madurez digital y del talento de las personas involucradas. Las empresas que lideran este cambio lograron mejores resultados, especialmente en el enfoque hacia el cliente y la eficiencia en sus procesos. Las áreas clave en las que se aplican más las tecnologías digitales están en la toma de decisiones basada en datos, el aprendizaje colaborativo, la exploración de nuevas oportunidades digitales y la ciberseguridad.
Impacto tecnológico, Modelo de transformación digital, Tecnologías digitales, MIPYMES/PYMES peruanas
Análisis de características en proyectos de big data: revisión sistemática de literatura
En el desarrollo de proyectos de big data se identifican diversas problemáticas que pueden deberse a distintos factores, como la baja calidad de los datos utilizados con anomalías que pueden afectar la precisión de los resultados o la falta de claridad en los objetivos comerciales. Esta situación puede provocar errores en el proceso de toma de decisiones, retrasos en las entregas y hasta la cancelación del proyecto. En este contexto, el presente trabajo surge de la necesidad de recopilar investigaciones previas con el fin de conocer la importancia de la aplicación de una metodología de trabajo en proyectos de big data. Se realiza con el objetivo de identificar los enfoques de las metodologías más utilizadas y analizar las características propias de cada una, así como las características comunes o transversales, que permiten la combinación, o adaptación, de distintas metodologías en un mismo proyecto. La generación de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y formatos aumenta el desafío de verificar la calidad, ya que pueden presentar anomalías que afecten así la precisión de los resultados obtenidos.
Criptografía basada en retículas: desarrollo y análisis de una nueva variante del algoritmo Crystals-Kyber
La inminente llegada de la computación cuántica ha hecho necesario el desarrollo de sistemas criptográficos resistentes a los ataques cuánticos. Los ataques cuánticos explotan la debilidad de la encriptación de llave pública y privada, la cual radica en que la llave pública es derivada desde la llave privada y esta última podría ser factorizada a partir de la llave pública. En respuesta, el NIST inició un concurso mundial en 2016 para crear algoritmos resistentes a la computación cuántica. CRYSTALS-Kyber, un algoritmo basado en celosía que aborda el problema de Aprendizaje con Errores fue seleccionado para su estandarización. Este trabajo introduce una variante, RKyber, que en su lugar aborda el problema de Aprendizaje con Redondeo, simplificando los cálculos mediante el uso de errores deterministas en lugar de ruido aleatorio. Ambos algoritmos se ejecutaron 1000 veces, demostrando que RKyber es más rápido, aunque sacrifica algo de seguridad.
Hacia una normativa sobre la inteligencia artificial (IA): consideraciones clave y regulaciones internacionales
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología disruptiva que tiene un impacto significativo en diversos aspectos de la sociedad y la economía. Su rápido desarrollo ha generado la necesidad urgente de definir y establecer regulaciones que aborden los desafíos éticos, sociales y económicos que conlleva su adopción. La falta de una regulación adecuada trae consigo el riesgo de discriminación y sesgos en la toma de decisiones basadas en IA, lo que podría socavar la confianza pública en esta tecnología. Este artículo tiene como objetivo identificar los elementos clave necesarios que sirvan de base para la elaboración de una normativa efectiva de IA. Se toman en cuenta las regulaciones internacionales de la Unión Europea, los Estados Unidos, así como las iniciativas de organismos internacionales como la Unesco, la OCDE y la Comisión Económica para América Latina (Cepal) con su Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA). Además, se presenta el caso específico de Costa Rica como ejemplo de formulación de una estrategia de inteligencia artificial. Se proponen lineamientos para una normativa coherente y efectiva de IA que promueva la cooperación y la armonización de las regulaciones. Estas pautas se ofrecen como guía para regular las herramientas y aplicaciones de IA, así como para adoptarla y usarla de manera responsable en beneficio de la sociedad, apoyada en la cooperación, consensos y acuerdos entre organizaciones y países.
Diseño e implementación de un convertidor DC/DC boost con control PID para aplicación de frenado regenerativo
Este artículo presenta el diseño e implementación de un convertidor elevador DC/DC de 12 V a 40,99 V, que emplea control PID, con el objetivo de ofrecer una solución eficiente para el aprovechamiento de la energía recuperada en un sistema de frenado regenerativo. En una primera etapa, se diseñó el circuito no controlado utilizando los softwares Simulink y PSIM. Posteriormente, se implementó un prototipo del circuito controlado mediante control PID para corregir la señal de salida. Una vez validado el funcionamiento del prototipo en el simulador Proteus, se procedió a la implementación física. Esta fase incluyó el diseño de las pistas en el software Eagle, el modelado de la placa en Autodesk Fusion y la fabricación manual de la misma. El uso del controlador PID permitió obtener un voltaje promedio de salida de 40,99 V, un valor RMS similar y un voltaje rizo pico a pico de 2,40 V. Aunque no se alcanzó el máximo estimado en las simulaciones, los resultados confirman el correcto funcionamiento del convertidor. Además, se identificaron posibles mejoras para optimizar el rendimiento del circuito, como ajustes en la capacitancia o inductancia, con el fin de reducir los picos de corriente y voltaje.
IA generativa profunda basada en modelos de difusión de desenfoque probabilístico para aplicaciones en procesamiento de imágenes
Los denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) han mostrado un potencial significativo en la resolución de problemas complejos de procesamiento de imágenes. Este estudio explora el uso de DDPMs en tres aplicaciones diferentes, incluyendo la reconstrucción de imágenes de teledetección en zonas con nubosidad, la reconstrucción de imágenes faciales con regiones ocluidas y la segmentación de masas de agua a partir de imágenes de teledetección. El inpainting consiste en rellenar las regiones omitidas en las imágenes, mientras que los DDPM actúan como generadores de datos capaces de sintetizar información coherente con el contexto de los datos originales. En este contexto, tomando la técnica de inpainting como inspiración, se adaptó el enfoque RePaint y se aplicó a tareas de reconstrucción. Para la tarea de segmentación se utilizó la técnica WaterSegDiff, que también utiliza un modelo de difusión como backbonner. Para ilustrar el comportamiento del modelo y ejemplificar las tareas, se realizaron experimentos cuya performance se evaluó cualitativa y cuantitativamente. Los resultados de las evaluaciones cualitativas muestran la capacidad del modelo para generar datos para la reconstrucción y la segmentación. Cuantitativamente, las métricas MSE, PSNR, SSIM, IoU, PA y F1-Score indican un hábil desempeño de los modelos en tareas de procesamiento de imágenes. En este escenario, los DDPMs han demostrado ser una herramienta prometedora para la reconstrucción de datos de alta calidad, permitiendo la alucinación de regiones de imágenes con alta coherencia visual y aplicaciones en diversas áreas, tales como monitoreo ambiental, reconocimiento facial, mapeo de recursos hídricos, entre otros.
Predicción de concentraciones de PM2.5 y PM10 utilizando los algoritmos XGboost y LightGBM: un estudio de caso en Lima, Perú
La contaminación del aire es un problema importante que afecta tanto a la salud humana como al medio ambiente, causando millones de muertes prematuras anualmente en todo el mundo y degradando severamente el estado del planeta. La exposición a material particulado fino, altamente peligroso, permite que estas partículas penetren profundamente en los pulmones y provoquen problemas de salud graves, incluyendo una reducción en la esperanza de vida de más de dos años. En respuesta a este problema, es crucial identificar formas efectivas de monitorear los niveles de estos contaminantes en nuestro entorno diario. Este artículo presenta un estudio de caso realizado en el distrito de San Borja, Lima, Perú, donde se implementaron modelos de predicción para PM2,5 y PM10 utilizando los algoritmos XGBoost y LightGBM. Empleando datos del portal del SENAMHI y un análisis de correlación de variables, se desarrollaron dos escenarios diferentes para el entrenamiento de los modelos. En el escenario 1, se entrenaron modelos de predicción para PM2,5 y PM10 utilizando todas las variables meteorológicas y de contaminación disponibles. En el escenario 2, los modelos se entrenaron para PM2,5 excluyendo la variable PM10, y viceversa. Los resultados mostraron que ambos modelos lograron una alta precisión, medida por el coeficiente de determinación, sin diferencias estadísticamente significativas que indicaran la superioridad de alguno de los modelos. Además, el análisis de los escenarios propuestos reveló que excluir variables clave puede resultar en predicciones significativamente menos precisas, lo que podría comprometer la efectividad de las estrategias de gestión ambiental.
Red de conectividad en la cuenca del río Santiago: un modelo innovador para contribuir al cierre de la brecha digital en el marco de las Alianzas Multiactor
Este artículo describe las características técnicas y las pruebas de desempeño de la red inalámbrica de banda ancha implementada en la cuenca del río Santiago (región Amazonas, Perú); además, detalla el contexto y el proceso de articulación interinstitucional en el que se ha desarrollado este proyecto. En el marco de una iniciativa amplia liderada por el Gobierno del Perú, se llevó a cabo un proceso de colaboración entre actores públicos, privados y la academia para el desarrollo de la provincia de Condorcanqui (región Amazonas, Perú); de este proceso surgieron diversos estudios y proyectos, entre ellos el diseño y la implementación de una solución de conectividad para la cuenca del río Santiago. El establecimiento de la red busca complementar los planes y proyectos que tiene el Estado en cuanto a la ampliación de la conectividad y los servicios de telecomunicaciones para cerrar la brecha digital en el Perú mediante una propuesta técnica no convencional. El principal resultado de la ejecución de este proyecto y del proceso seguido es la validación de una prueba de concepto sobre un modelo innovador de articulación, que busca combinar los esfuerzos de actores públicos y privados para reducir la brecha digital en comunidades rurales aisladas, con población escasa y dispersa. Además, la sostenibilidad de este despliegue también sigue un modelo innovador, que involucra a un operador de servicios de telecomunicaciones y promueve el uso del acceso a internet por parte de las instituciones públicas de los sectores de salud y educación presentes en la cuenca del río Santiago. De ello se obtienen resultados complementarios como la capacitación de empleados públicos y el fortalecimiento de los servicios brindados por las instituciones públicas mediante la entrega de equipamiento médico e informático.
Análisis clúster de información sobre infecciones urinarias
Las infecciones urinarias constituyen el principal motivo de consulta en el servicio de urgencias pediátricas en el mundo, por lo que merecen ser analizadas con técnicas de inteligencia artificial que permitan descubrir patrones basados en información médica y de laboratorio. El análisis clúster es una técnica no supervisada de aprendizaje de máquina que permite identificar grupos de pacientes con características similares. En este trabajo, se analizó información anonimizada de pacientes extraída de un sistema informático, donde todos sufren de infecciones urinarias. Se aplicó inicialmente el análisis de correspondencia múltiple (ACM) para luego utilizar de forma separada los algoritmos K-means y DBSCAN. Se obtuvo el valor de silhouette de cada grupo obtenido con los dos algoritmos. Se logró diferenciar a los pacientes de acuerdo con los porcentajes de prevalencia de sensibilidad/resistencia a ciertos antibióticos y a la presencia de los gérmenes que provocan las infecciones.
Análisis del éxito académico mediante aprendizaje automático: adicción y ChatGPT
En este trabajo, se analiza la incidencia de las variables adicción al teléfono, a la pornografía, número de veces que se desbloquea el teléfono a cada hora y nivel de confianza en ChatGPT sobre el éxito académico de un grupo de 4278 estudiantes de ocho universidades de Ecuador. Se emplean los siguientes métodos: árboles de decisión (DT), random forest (RF) y support vector machine (SVM). Los resultados obtenidos señalan niveles similares en la precisión alcanzada en los tres algoritmos, respecto a la exactitud, en caso de SMOTE, los DT son el algoritmo que presenta mayor exactitud (accuracy = 0,64); y, en el caso de RandomOverSampler, el algoritmo SVM muestra mayor exactitud (accuracy = 0,59).
“El lugar de una mujer está en la tecnología”: un análisis de perfiles brasileños de Instagram sobre mujeres en tecnología
La disparidad en el número de mujeres y hombres que trabajan en campos STEM es un tema generalizado entre los investigadores de todo el mundo; sin embargo, dada su complejidad, siempre hay elementos para reflexionar y problematizar. Con esto en mente, este trabajo presenta un estudio que tuvo como objetivo analizar perfiles eños de Instagram sobre mujeres en tecnología utilizando los preceptos del análisis del discurso de Pêcheux, a partir de una encuesta realizada por la red ELLAS. Se encontró un total de 63 perfiles, y de ellos se eligieron 18 perfiles individuales para el análisis, en los que el foco fue enseñar cómo entrar y progresar en esta área.
Fomentar la permanencia de las mujeres en la enseñanza secundaria y crear oportunidades para las carreras STEM
El objetivo de este estudio es entender cómo las políticas públicas pueden mitigar los complejos desafíos vinculados a la desigualdad de género en la enseñanza secundaria en Brasil. Se discute el papel de las políticas públicas en el tratamiento de las cuestiones de género, con foco en la enseñanza media, etapa que permite superar los desafíos enfrentados por las mujeres en sus trayectorias de estudio, especialmente en las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).
Enfoque STEAM en la formación continua: acciones para promover prácticas de igualdad de género en STEM
Este estudio discute la importancia de promover acciones de intervención en el contexto escolar, a través de la formación continuada del profesorado que involucre el enfoque STEAM, con vistas a hacer más atractivo el proceso de enseñanza y aprendizaje e incentivar el interés de más niñas por las áreas STEM. Para ello, se llevó a cabo una Revisión Sistemática Cualitativa, concluyendo que invertir en acciones que involucren el enfoque STEAM tiene el potencial de innovar las prácticas educativas, así como apoyar la presencia de las niñas en las áreas STEM.
Primer paso en el proyecto para la interacción de una plataforma de datos abiertos con la lente feminista interseccional
La HCI feminista se caracteriza por la integración de la teoría feminista en la práctica de la HCI, lo que puede ocurrir en todas las etapas del proceso de diseño, incluyendo la investigación del usuario, la creación de prototipos y la evaluación. Sin embargo, todavía existe un vacío en la investigación sobre la integración del feminismo con los métodos establecidos de la HCI. Una metodología de la HCI que también se ocupa de los valores humanos y de las posibles consecuencias de los artefactos tecnológicos es el Diseño Sensible a los Valores (DSV). El presente trabajo pretende dar respuesta a cómo incluir el Feminismo HCI en el Proyecto HCI con el DSV. Esta investigación tuvo lugar en el contexto del Proyecto ELLAS, una plataforma de Datos Abiertos que tiene como objetivo contribuir a la reducción de la diferencia de género en STEM en Brasil, Perú y Bolivia.
Mapeo de los aspectos contextuales que influyen en las mujeres informáticas de América Latina
Teniendo en cuenta la ya reconocida subrepresentación de las mujeres en la informática, el proyecto en curso “Datos abiertos latinoamericanos para políticas de igualdad de género centradas en el liderazgo en STEM” tiene como objetivo apoyar la mejora de las políticas institucionales para promover la igualdad de género en STEM. La actividad 4 de este proyecto se encarga de mapear los factores, actores y políticas que influyen en el desarrollo profesional y el liderazgo de las mujeres en STEM, así como de recopilar y analizar estos datos. Para explorar estos factores, se llevó a cabo tanto un estudio de mapeo sistemático como un mapeo de literatura gris. Los resultados abarcan 8 tipos de factores contextuales y 196 subfactores. También se plantearon algunas cuestiones de competencia, que proporcionaron datos valiosos para los próximos pasos.
RENACYT y las brechas de género en carreras STEM en el Perú
Este trabajo pretende determinar las brechas de género en las carreras STEM (las de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas) en el Perú, para contribuir a fomentar la igualdad de oportunidades en la sociedad. El estudio presenta estadísticas que comparan la presencia de mujeres con la de hombres tomando en cuenta sus niveles educativos, grupos de edad y años de inicio en estas carreras, lo que sirve como base para desarrollar maneras de cerrar estas brechas. Se realizó un análisis descriptivo con información recopilada de las bases de datos del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) con el fin de comprender mejor la situación de los profesionales que forman parte del Registro Nacional Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (RENACYT) en el Perú. A pesar de los notables avances logrados en las últimas décadas, persisten numerosos obstáculos que dificultan la plena integración de las mujeres en estos campos. La medición de estas brechas de género en ciencia, tecnología e innovación es un desafío, pues existen escasos datos e indicadores disponibles a nivel internacional para analizar estos fenómenos.
Panorama de las mujeres peruanas en carreras STEM
Este artículo ofrece un panorama de la participación de las mujeres peruanas en las diferentes carreras STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) de las universidades licenciadas en el Perú. Presenta un análisis de los datos recopilados del Ministerio de Educación (Minedu) y de la Dirección General de Educación Superior Universitaria (Digesu), correspondientes al periodo 2017-2022, sobre la participación de las mujeres y los hombres en las diferentes carreras STEM en las regiones del Perú. La inclusión de las mujeres en estas carreras representa un desafío que comienza en la etapa escolar, en la que se busca promover el aprendizaje digital como herramienta que permita a niñas y adolescentes explorar de manera práctica las disciplinas relacionadas con ciencia, tecnología, ingeniería y matemática, y empoderarse de tal manera que puedan tomar la decisión de estudiar una carrera universitaria relacionada a STEM en el futuro. Según el análisis de los datos de Minedu y la Digesu, existe un aumento progresivo de la participación de las mujeres entre el 2017 y el 2022, lo cual resulta ciertamente alentador.
Diseño de una metodología de minería de procesos para el desarrollo de proyectos de tipo empresarial y científico-académicos
La minería de procesos es una especialidad que permite a las organizaciones descubrir, analizar y mejorar sus procesos reales de negocio mediante la extracción de conocimiento de los registros de eventos que se encuentran en los sistemas de información actuales. La presente investigación tuvo como objetivo proponer una metodología de minería de procesos para el desarrollo de proyectos de tipo empresarial y científico-académico que consta de nueve fases: planeación y alcance, preprocesamiento de datos, procesamiento de datos, análisis de control de flujo, análisis de rendimiento, análisis de roles, presentación de resultados, publicación de resultados, y transferencia y seguimiento. La metodología propuesta es el resultado de la experiencia adquirida a través de la revisión de la literatura, del análisis de las metodologías publicadas y de los conocimientos y experiencias de los investigadores. Es conveniente resaltar que, en investigaciones futuras, se aplicará la metodología propuesta de minería de procesos a diversos casos de estudio, tanto del área empresarial como del ámbito científico-académico. Por ello, el objetivo de este trabajo de investigación está enfocado en analizar la eficiencia de la metodología, la facilidad y pertinencia de su aplicación, así como la congruencia entre las fases que la integran.
Una revisión sistemática de literatura sobre implementaciones de sistemas de control de tráfico
La congestión vehicular es una problemática que se manifiesta frecuentemente en ciudades con alta población y puede deberse a diversos factores, como la incorrecta planificación civil o el transporte público deficiente. Esto provoca un incremento en los accidentes de tránsito, la contaminación del aire, la pérdida de combustible y el descontento ciudadano. Por ello, se considera importante la implementación de sistemas de control de tráfico que genere fluidez en el tránsito vehicular y reduzca los tiempos de viaje. Este trabajo desarrolla una revisión sistemática de la literatura con el propósito de identificar los métodos, algoritmos y modelos más eficientes para la construcción de un sistema de control de tráfico. Los resultados identifican tres métodos y tres algoritmos considerados muy eficientes para el desarrollo de estos sistemas, de los cuales se resaltan el filtro bayesiano y las redes neuronales convolucionales. También se demuestra que You Only Look Once, conocido como YOLO, es el modelo de procesamiento de imagen más eficiente para estas implementaciones.