Orientación familiar para el fortalecer del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la escuela de educación básica fiscal “blanca garcía plaza de arias” en Guayaquil
Tesis Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español RESUMEN Cuando se produce una interferencia en el aprendizaje, los estudiantes reciben atención educativa acordes a sus potencialidades y necesidades, donde las familias son los principales agentes sociales que requieren de conocimiento sobre esas dificultades de sus representando. Por ende, deben recibir orientaciones, tanto verbales como escritas de los docentes. No obstante, en la Escuela de Educación Básica Fiscal “Blanca García Plaza de Arias” ubicada en la ciudad de Guayaquil, donde se ha observado que las familias se dirigen a los docentes de aula en busca de apoyo para obtener información sobre las necesidades educativas especiales (NEE), de trípticos, guías u otros documentos que contengan información sobre las dificultades de aprendizaje, sin recibir respuestas positivas. Es por ello que, el objetivo de este estudio es diseñar una guía de orientación familiar para el fortalecimiento del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la mencionada institución. Para ello se utilizó el enfoque cuantitativo, y se aplicó una encuesta a diez familias que tienen hijos con dificultades de aprendizaje. Se obtuvo como resultado que casi nunca (75%) los docentes le suministran información sobre las NEE, el 50% manifestó que casi nunca se promueven talleres para orientar a los padres, asimismo, el 75% dice que sus conocimientos sobre que tienen pocos conocimientos sobre las NEE. También se logró conocer que entre las NEE se encuentran los trastornos de conductas. Este resultado permitió ampliar la visión del problema; lo que generó los conocimientos necesarios para el diseño de la guía. La guía se diseñó en dos partes; Parte I: NEE abarca los conceptos, tanto de las específicas como las no específicas y actividades que los padres pueden desarrollar en el hogar. Parte II: dirigida a los trastornos de conductas, con sus respectivas definiciones y actividades, para llevarse a efecto en los hogares en conjunto con la comunidad y la escuela. Las orientaciones pedagógicas que se aportan en la guía, está enfoca en mejoras educativas que permitirán la actualización de metodologías y actividades, que pueden ser utilizadas por docentes y las familias, ya que son flexibles y constituyen un contexto de aprendizaje. De allí que, una buena utilización de orientaciones pedagógicas admitirá que se dé solución o minimice los problemas del aprendizaje de los escolares con NEE, por cuanto se aborda desde la escuela y el hogar, generando una sinergia entre ambas organizaciones que, trae como beneficios mejorar, mediante el desarrollo de habilidades y destrezas en los estudiantes su aprendizaje. Lo que cual beneficia a la institución, por cuanto cuenta con una guía que puede ser utilizada durante todo el año escolar y optimiza la participación de familia en el proceso educativo; a los docentes, serán partícipes de una reestructuración en la planificación en la atención de los escolares con NEE, gestionarán la integración de la familia a las actividades pedagógicas y mejorarán la comunicación con ellos. Y, las familias, porque se dará respuestas a sus inquietudes sobre las NEE y cómo abordarlas. metadata Alay Gonzalez, Denny Uberlinda mail dennysalay@hotmail.com (2022) Orientación familiar para el fortalecer del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la escuela de educación básica fiscal “blanca garcía plaza de arias” en Guayaquil. Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
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RESUMEN Cuando se produce una interferencia en el aprendizaje, los estudiantes reciben atención educativa acordes a sus potencialidades y necesidades, donde las familias son los principales agentes sociales que requieren de conocimiento sobre esas dificultades de sus representando. Por ende, deben recibir orientaciones, tanto verbales como escritas de los docentes. No obstante, en la Escuela de Educación Básica Fiscal “Blanca García Plaza de Arias” ubicada en la ciudad de Guayaquil, donde se ha observado que las familias se dirigen a los docentes de aula en busca de apoyo para obtener información sobre las necesidades educativas especiales (NEE), de trípticos, guías u otros documentos que contengan información sobre las dificultades de aprendizaje, sin recibir respuestas positivas. Es por ello que, el objetivo de este estudio es diseñar una guía de orientación familiar para el fortalecimiento del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la mencionada institución. Para ello se utilizó el enfoque cuantitativo, y se aplicó una encuesta a diez familias que tienen hijos con dificultades de aprendizaje. Se obtuvo como resultado que casi nunca (75%) los docentes le suministran información sobre las NEE, el 50% manifestó que casi nunca se promueven talleres para orientar a los padres, asimismo, el 75% dice que sus conocimientos sobre que tienen pocos conocimientos sobre las NEE. También se logró conocer que entre las NEE se encuentran los trastornos de conductas. Este resultado permitió ampliar la visión del problema; lo que generó los conocimientos necesarios para el diseño de la guía. La guía se diseñó en dos partes; Parte I: NEE abarca los conceptos, tanto de las específicas como las no específicas y actividades que los padres pueden desarrollar en el hogar. Parte II: dirigida a los trastornos de conductas, con sus respectivas definiciones y actividades, para llevarse a efecto en los hogares en conjunto con la comunidad y la escuela. Las orientaciones pedagógicas que se aportan en la guía, está enfoca en mejoras educativas que permitirán la actualización de metodologías y actividades, que pueden ser utilizadas por docentes y las familias, ya que son flexibles y constituyen un contexto de aprendizaje. De allí que, una buena utilización de orientaciones pedagógicas admitirá que se dé solución o minimice los problemas del aprendizaje de los escolares con NEE, por cuanto se aborda desde la escuela y el hogar, generando una sinergia entre ambas organizaciones que, trae como beneficios mejorar, mediante el desarrollo de habilidades y destrezas en los estudiantes su aprendizaje. Lo que cual beneficia a la institución, por cuanto cuenta con una guía que puede ser utilizada durante todo el año escolar y optimiza la participación de familia en el proceso educativo; a los docentes, serán partícipes de una reestructuración en la planificación en la atención de los escolares con NEE, gestionarán la integración de la familia a las actividades pedagógicas y mejorarán la comunicación con ellos. Y, las familias, porque se dará respuestas a sus inquietudes sobre las NEE y cómo abordarlas.
| Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Conceptos clave: Orientación familiar,Necesidades Educativas Especiales, Educación Inclusiva,Trastorno de conducta,Dificultades de aprendizaje. |
| Clasificación temática: | Materias > Psicología |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster |
| Depositado: | 30 Oct 2023 23:30 |
| Ultima Modificación: | 30 Oct 2023 23:30 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/1280 |
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Single-cell omics for nutrition research: an emerging opportunity for human-centric investigations
Understanding how dietary compounds affect human health is challenged by their molecular complexity and cell-type–specific effects. Conventional multi-cell type (bulk) analyses obscure cellular heterogeneity, while animal and standard in vitro models often fail to replicate human physiology. Single-cell omics technologies—such as single-cell RNA sequencing, as well as single-cell–resolved proteomic and metabolomic approaches—enable high-resolution investigation of nutrient–cell interactions and reveal mechanisms at a single-cell resolution. When combined with advanced human-derived in vitro systems like organoids and organ-on-chip platforms, they support mechanistic studies in physiologically relevant contexts. This review outlines emerging applications of single-cell omics in nutrition research, emphasizing their potential to uncover cell-specific dietary responses, identify nutrient-sensitive pathways, and capture interindividual variability. It also discusses key challenges—including technical limitations, model selection, and institutional biases—and identifies strategic directions to facilitate broader adoption in the field. Collectively, single-cell omics offer a transformative framework to advance human-centric nutrition research.
Manuela Cassotta mail manucassotta@gmail.com, Yasmany Armas Diaz mail , Danila Cianciosi mail , Bei Yang mail , Zexiu Qi mail , Ge Chen mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Giuseppe Grosso mail , José L. Quiles mail , Jianbo Xiao mail , Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es,
Cassotta
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Background Anterior shoulder instability is a common condition, especially among young and active individuals, often associated with both osseous and soft tissue injuries. Recent innovations have introduced various surgical options for managing critical and subcritical instability. Therefore, the primary objective of this systematic review was to collect, synthesize, and integrate international research published across multiple scientific databases on shoulder ligamentoplasty, arthroscopic Latarjet, dynamic anterior stabilization (DAS), and arthroscopic Trillat techniques used in the treatment of shoulder instability. Method A structured search was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and the PICOS model, up to January 30, 2025, in the MEDLINE/PubMed, Web of Science (WOS), ScienceDirect, Cochrane Library, SciELO, EMBASE, SPORTDiscus, and Scopus databases. The risk of bias was evaluated, and the PEDro scale was used to assess methodological quality. Results The initial search yielded a total of 964 articles. After applying the inclusion and exclusion criteria, the final sample consisted of 25 articles. These studies demonstrated a high standard of methodological quality. The review summarized the effects of ligamentoplasty, arthroscopic Latarjet, dynamic anterior stabilization, and arthroscopic Trillat techniques in treating shoulder instability, detailing the sample population, immobilization period, frequency of instability episodes—including recurrent dislocations and subluxations—surgical methods, study designs, assessed variables, main findings, and reported outcomes. Conclusions Arthroscopic ligamentoplasty is advantageous in preserving the patient’s native anatomy, maintaining joint integrity, and allowing for alternative interventions in case of failure. The arthroscopic Trillat technique offers a minimally invasive solution for anterior instability without significant bone loss. The DAS technique utilizes the biceps tendon to provide dynamic stabilization, aiming to generate a sling effect over the subscapularis muscle. The Latarjet procedure remains the gold standard for managing anterior glenoid bone loss greater than 20%. Each surgical option for anterior shoulder instability carries specific implications, and treatment decisions should be tailored based on bone loss severity, capsuloligamentous quality, and the patient’s functional needs.
Carlos Galindo-Rubín mail , Yehinson Barajas Ramón mail , Fernando Maniega Legarda mail , Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es,
Galindo-Rubín
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Background/Objectives: Estimating energy and macronutrients from food images is clinically relevant yet challenging, and rigorous evaluation requires transparent accuracy metrics with uncertainty and clear acknowledgement of reference data limitations across heterogeneous sources. This study assessed ChatGPT-5, a general-purpose vision-language model, across four scenarios differing in the amount and type of contextual information provided, using a composite dataset to quantify accuracy for calories and macronutrients. Methods: A total of 195 dishes were evaluated, sourced from Allrecipes.com, the SNAPMe dataset, and Home-prepared, weighed meals. Each dish was evaluated under Case 1 (image only), Case 2 (image plus standardized non-visual descriptors), Case 3 (image plus ingredient lists with amounts), and Case 4 (replicates Case 3 but excluding the image). The primary endpoint was kcal Mean Absolute Error (MAE); secondary endpoints included Median Absolute Error (MedAE) and Root Mean Square Error (RMSE) for kcal and macronutrients (protein, carbohydrates, and lipids), all reported with 95% Confidence Intervals (CIs) via dish-level bootstrap resampling and accompanied by absolute differences (Δ) between scenarios. Inference settings were standardized to support reproducibility and variance estimation. Source stratified analyses and quartile summaries were conducted to examine heterogeneity by curation level and nutrient ranges, with additional robustness checks for error complexity relationships. Results and Discussion: Accuracy improved from Case 1 to Case 2 and further in Case 3 for energy and all macronutrients when summarized by MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs, with absolute reductions (Δ) indicating material gains as contextual information increased. In contrast to Case 3, estimation accuracy declined in Case 4, underscoring the contribution of visual cues. Gains were largest in the Home-prepared dietitian-weighed subset and smaller yet consistent for Allrecipes.com and SNAPMe, reflecting differences in reference curation and measurement fidelity across sources. Scenario-level trends were concordant across sources, and stratified and quartile analyses showed coherent patterns of decreasing absolute errors with the provision of structured non-visual information and detailed ingredient data. Conclusions: ChatGPT-5 can deliver practically useful calorie and macronutrient estimates from food images, particularly when augmented with standardized nonvisual descriptors and detailed ingredients, as evidenced by reductions in MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs across scenarios. The decline in accuracy observed when the image was omitted, despite providing detailed ingredient information, indicates that visual cues contribute meaningfully to estimation performance and that improvements are not solely attributable to arithmetic from ingredient lists. Finally, to promote generalizability, it is recommended that future studies include repeated evaluations across diverse datasets, ensure public availability of prompts and outputs, and incorporate systematic comparisons with non-artificial-intelligence baselines.
Marcela Rodríguez- Jiménez mail , Gustavo Daniel Martín-del-Campo-Becerra mail , Sandra Sumalla Cano mail sandra.sumalla@uneatlantico.es, Jorge Crespo-Álvarez mail jorge.crespo@uneatlantico.es, Iñaki Elío Pascual mail inaki.elio@uneatlantico.es,
Rodríguez- Jiménez
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Edge-Based Autonomous Fire and Smoke Detection Using MobileNetV2
Forest fires pose significant threats to ecosystems, human life, and the global climate, necessitating rapid and reliable detection systems. Traditional fire detection approaches, including sensor networks, satellite monitoring, and centralized image analysis, often suffer from delayed response, high false positives, and limited deployment in remote areas. Recent deep learning-based methods offer high classification accuracy but are typically computationally intensive and unsuitable for low-power, real-time edge devices. This study presents an autonomous, edge-based forest fire and smoke detection system using a lightweight MobileNetV2 convolutional neural network. The model is trained on a balanced dataset of fire, smoke, and non-fire images and optimized for deployment on resource-constrained edge devices. The system performs near real-time inference, achieving a test accuracy of 97.98% with an average end-to-end prediction latency of 0.77 s per frame (approximately 1.3 FPS) on the Raspberry Pi 5 edge device. Predictions include the class label, confidence score, and timestamp, all generated locally without reliance on cloud connectivity, thereby enhancing security and robustness against potential cyber threats. Experimental results demonstrate that the proposed solution maintains high predictive performance comparable to state-of-the-art methods while providing efficient, offline operation suitable for real-world environmental monitoring and early wildfire mitigation. This approach enables cost-effective, scalable deployment in remote forest regions, combining accuracy, speed, and autonomous edge processing for timely fire and smoke detection.
Dilshod Sharobiddinov mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Adil Ali Saleem mail , Gerardo Méndez Mezquita mail , Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx, Isabel de la Torre Díez mail ,
Sharobiddinov
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Breast cancer is a lethal carcinoma impacting a considerable number of women across the globe. While preventive measures are limited, early detection remains the most effective strategy. Accurate classification of breast tumors into benign and malignant categories is important which may help physicians in diagnosing the disease faster. This survey investigates the emerging inclination and approaches in the area of machine learning (ML) for the diagnosis of breast cancer, pointing out the classification techniques based on both segmentation and feature selection. Certain datasets such as the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer Dataset (WDBC), Wisconsin Breast Cancer Dataset Original (WBCD), Wisconsin Prognostic Breast Cancer Dataset (WPBC), BreakHis, and others are being evaluated in this study for the demonstration of their influence on the performance of the diagnostic tools and the accuracy of the models such as Support vector machine, Convolutional Neural Networks (CNNs) and ensemble approaches. The main shortcomings or research gaps such as prejudice of datasets, scarcity of generalizability, and interpretation challenges are highlighted. This research emphasizes the importance of the hybrid methodologies, cross-dataset validation, and the engineering of explainable AI to narrow these gaps and enhance the overall clinical acceptance of ML-based detection tools.
Alveena Saleem mail , Muhammad Umair mail , Muhammad Tahir Naseem mail , Muhammad Zubair mail , Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Shoaib Hassan mail , Imran Ashraf mail ,
Saleem