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Materias > Educación
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En las siguientes páginas, se propone un análisis sobre las actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de lenguas extranjeras e indígenas. El escenario concreto de investigación corresponde a la Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje (ELCL) de la Universidad Nacional de Costa Rica (UNA), entidad académica que ofrece a la población estudiantil carreras de inglés y francés, así como cursos optativos en otros idiomas diferentes a los de estas carreras, inclusive de lenguas indígenas de Costa Rica. La población estudiantil investigada es no indígena y hablante nativa del español. En esta investigación, se analiza la presencia de cuatro tipos de actitud: actitud instrumental, actitud integrativa, actitud cognoscitiva y conativa. El objeto de estudio se delimitó con base en el sustento teórico de que un mismo tipo de actitud puede ser más o menos valorada de acuerdo con las características sociolingüísticas de las lenguas. En este caso, se pretende comparar la categoría lengua indígena (LI) con la categoría lenguas extranjeras distintas a las de la carrera (LEDC) en relación con cada tipo de actitud. Sumado a lo anterior, la delimitación del objeto de estudio también implica poner en evidencia los factores socioeducativos del estudiantado y su relación con cada tipo de actitud. Estos factores son: edad, fuente de manutención y área académica. Asimismo, para el análisis de los datos se ha escogido el enfoque mixto de investigación, cuya recolección de datos se llevó a cabo mediante escalas Likert y entrevistas. Dentro de los resultados se espera que la actitud ante lenguas extranjeras diferentes a las de la carrera (LEDC) o indocostarricenses (LI), devele las perspectivas, creencias y valoraciones del estudiantado universitario, con el propósito de que, siendo la actitud un elemento que estimula el aprendizaje de segundas lenguas, consoliden las bases de investigaciones futuras.
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Marín Esquivel, Rebeca
mail
rebeca.marin@doctorado.unib.org
(2023)
Actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de las lenguas indígenas y extranjeras. Caso: Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje de la Universidad Nacional, Costa Rica.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
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En la actualidad, cada día es más el número de personas que hablan el idioma inglés en el mundo. Según las proyecciones, muy pronto, la mitad de los habitantes del mundo, estarán hablando este idioma o lo estarán aprendiendo. El ámbito educativo no está ajeno a esta realidad, ya que el idioma inglés, es de hecho, una herramienta fundamental para el éxito académico, pues se hace necesario para poder consultar bibliografía escrita en este idioma, que facilita la atención de títulos académicos, en la gran mayoría de las carreras universitarias. Esta investigación se propuso analizar la integración de los instrumentos de evaluación y su influencia en el proceso de adopción y aprendizaje del inglés de los educandos adultos de dos centros educativos, también diagnosticar los instrumentos de evaluación que utilizan los educadores de dichos centros educativos, respecto a los estándares que se utilizan actualmente en la enseñanza del inglés como segundo idioma (ESL). La hipótesis de investigación planteada, fue que el uso de los instrumentos de evaluación influye en la motivación y el rendimiento académico de los educandos adultos de los dos centros educativos estudiados. Se aplicó la técnica de la encuesta enfocada a los grupos de interés que refieren la problemática que plantea el tema de estudio. En una primera fase a los docentes, y posteriormente en la fase de ejecución a los estudiantes; con el fin de recopilar datos que contribuyeron al diagnóstico previsto en los objetivos planteados y que resultó una información muy importante para la generación de conclusiones. Una de las principales conclusiones fue que, no se evidenció unanimidad en los criterios respecto a lo interesante o no que pueden resultar los instrumentos aplicados (diálogos, proyectos, examen escrito y rúbricas), así como poca innovación por parte de los docentes para implementar en sus clases con instrumentos de evaluación innovadores.
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Guerrero, Wilmer Oswaldo
mail
wilmerguerrero.ed.d@gmail.com
(2021)
Análisis de instrumentos de evaluación y su influencia en la enseñanza del inglés como segundo idioma para adultos.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
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La presente tesis doctoral se realiza con el interés de conocer y comprender la forma como la Realidad Aumentada (RA) puede incidir en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar del Colegio República de Colombia. En el constructo teórico se aborda el rol de las TIC en la educación desde lo general a lo particular, para conocer experiencias del uso de la RA en ambientes de primera infancia y comprender la relación que existe entre su utilización y el aprendizaje significativo a partir de una exploración epistemológica que constituye el componente teórico del estudio. Con base en lo anterior, se contempla llevar a cabo un experimento social que desarrolla el componente empírico práctico de esta investigación, en el cual se utiliza la RA en unidades didácticas, diseñadas, desarrolladas y evaluadas en el marco conceptual de la enseñanza para la comprensión, en ambientes que combinan el mundo físico con el mundo virtual, para identificar, analizar, comprender y explicar los cambios que se presentan en el aprendizaje significativo. La investigación es de corte participativa cuasi experimental y de enfoque mixto pues es a partir de la observación, el análisis y la evaluación de los datos, hechos y resultados prácticos, que se quiere conocer y comprender los posibles cambios en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar. En el estudio participan 27 estudiantes de preescolar, igual número de padres, 5 docentes y 3 expertos. Los resultados de la investigación permiten establecer cómo cambia el aprendizaje significativo de los estudiantes del grado de Transición, del nivel de Preescolar, cuando se utiliza la realidad aumentada en su entorno de aprendizaje.
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Prado Rodriguez, Olga Lucia
mail
olga.prado@doctorado.unini.edu.mx
(2022)
Análisis de la incidencia de la realidad aumentada en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
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Se valida la pertinencia de las iniciativas interculturales del programa de educación bilingüe de Casa de Corazón (2002-2021), en sus iniciativas para la formación continua de sus maestros, basado en lo que sustenta Ipiña (1997) y la UNESCO (2017). Esta investigación presenta una serie de coincidencias en el marco de la competencia intercultural de maestros y el nivel de satisfacción de las familias del alumnado del programa de educación preescolar en el estado de Minnesota (EE. UU.).Aquí se exponen las actitudes que deben poseer los maestros que enseñan español de inmersión desde un contexto global con perspectiva pedagógica holística tal como lo sustentan Conboy y Kuhl (2013) que resaltan el impacto de la formación docente intercultural en el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Se presentan resultados de la correlación de los planteamientos de Ipiña y la UNESCO, con las iniciativas del programa de capacitación en competencia intercultural de Casa de Corazón. Se resaltan las coincidencias en las tres encuestas sobre las características que deben poseer los maestros que trabajan en contextos interculturales globales. Tales como pedagogía inclusiva, sentido de pertenencia y promoción intercultural sostenible. La metodología utilizada para alcanzar estas conclusiones fue sustentada con los enfoques cuantitativo y cualitativo, a través de encuestas anónimas plasmadas en una matriz que se le realizaron a familias, maestros y administrativos. Datos que plantean la tesis de que Casa de Corazón es un referente de la promoción de iniciativas interculturales inclusivas y estas competencias están alineadas a la vez con el objetivo 4 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible establecidos por la ONU (2015) que sugiere la necesidad de una educación de calidad desde contextos globales y donde se propone un plan maestro para conseguir un futuro sostenible e inclusivo para todos desde la educación intercultural.
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Hernández Hernández, Jansel
mail
jandez@gmail.com
(2022)
Currículo intercultural de inmersión en español en centros de educación prescolar: proyecto de Casa de Corazón (2002-2020).
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
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SIN ESPECIFICAR
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Las descargas de pozos sépticos en malfuncionamiento o descargas directas a los cuerpos de agua ocasionan contaminación por patógenos e incumplimiento con los parámetros de la Ley Federal de Agua Limpia. La Agencia de Protección Ambiental Federal, determinó que la cuenca Río Grande de Loíza (RGL) es la más deteriorada en Puerto Rico y estimó que el 65 % de la población aguas arriba de la represa no cuenta con infraestructura sanitaria; El 50 % de los pozos sépticos no funcionan correctamente, de estos, 5 % tienen descargas directas y 95 % tienen desbordamientos. Planteó la necesidad de diseñar e implementar soluciones geoespaciales costo efectivas para atender algunos de los problemas de mayor prioridad (EPA, 2011).La investigación tuvo como objetivo general elaborar un modelo geoespacial para priorizar los factores de riesgo ambiental relacionados a las Comunidades sin Alcantarillado Sanitario para facilitar la toma de decisiones en el proceso de cumplimiento de la ley de agua limpia en la cuenca del RGL. La metodología ad hoc permitió establecer los criterios, los procedimientos para priorizar los factores, determinar el nivel de riesgo e identificar que el 79 % del área de la cuenca no tiene servicio sanitario. La correlación de las estructuras/km2, la cercanía a los ríos, la clasificación de uso de terrenos y la presencia de suelos hídricos D generó la capa de información geográfica que identificó 27 % del área de estudio como alto y muy alto riesgo. El modelo es una herramienta de innovación que puede incorporarse en el proceso de toma de decisiones para las agencias estatales y federales, y permite evaluar, ubicar y seleccionar a priori, aquellas comunidades que representan mayor riesgo de contaminación por fuentes domésticas. Los municipios pueden solicitar fondos para proyectos de infraestructura sanitaria para las comunidades en miras de un desarrollo sostenible.
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Fernandez Valencia, Maria de Lourdes
mail
lufeva@gmail.com
(2022)
Modelo Geoespacial para Priorizar los Factores de Riesgo Ambiental de las Comunidades Sin Alcantarillado Sanitario en la Cuenca del Río Grande de Loíza en Puerto Rico.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
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Materias > Ingeniería
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El modelo de valuación de eficiencia en la empresa de exportación 4.0 (MMVEE), bajo la lógica difusa, es una investigación científica fáctica de nivel aplicado. El modelo es sistémico de lazo cerrado, artificial e imaginado que permite movilizar a una empresa exportadora sumida en la incertidumbre a un nivel de uso eficiente de las tecnologías digitales disruptiva de la Industria 4.0. Un modelo original e innovador que permite ser aplicado de forma ágil y efectiva, en una línea de producción, una empresa, un sector económico e incluso en un país, con el objetivo de mejorar la competitividad funcional y el cuido de los recursos naturales. Un modelo que realmente ayuda a la sostenibilidad del sector exportador bajo la incertidumbre de la Industria 4.0.
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Alegre Poma, Napoleón Brito
mail
alegreybravo@gmail.com
(2022)
Modelo de Valuación de Eficiencia En La Empresa de Exportación 4.0. Bajo La Lógica Difusa.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
<a class="ep_document_link" href="/10290/1/Influence%20of%20E-learning%20training%20on%20the%20acquisition%20of%20competences%20in%20basketball%20coaches%20in%20Cantabria.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
The main aim of this study was to analyse the influence of e-learning training on the acquisition of competences in basketball coaches in Cantabria. The current landscape of basketball coach training shows an increasing demand for innovative training models and emerging pedagogies, including e-learning-based methodologies. The study sample consisted of fifty students from these courses, all above 16 years of age (36 males, 14 females). Among them, 16% resided outside the autonomous community of Cantabria, 10% resided more than 50 km from the city of Santander, 36% between 10 and 50 km, 14% less than 10 km, and 24% resided within Santander city. Data were collected through a Google Forms survey distributed by the Cantabrian Basketball Federation to training course students. Participation was voluntary and anonymous. The survey, consisting of 56 questions, was validated by two sports and health doctors and two senior basketball coaches. The collected data were processed and analysed using Microsoft® Excel version 16.74, and the results were expressed in percentages. The analysis revealed that 24.60% of the students trained through the e-learning methodology considered themselves fully qualified as basketball coaches, contrasting with 10.98% of those trained via traditional face-to-face methodology. The results of the study provide insights into important characteristics that can be adjusted and improved within the investigated educational process. Moreover, the study concludes that e-learning training effectively qualifies basketball coaches in Cantabria.
Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es, Javier Jorge mail , Kamil Giglio mail ,
Alemany Iturriaga
<a class="ep_document_link" href="/12747/1/sensors-24-03754%20%281%29.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Driving while drowsy poses significant risks, including reduced cognitive function and the potential for accidents, which can lead to severe consequences such as trauma, economic losses, injuries, or death. The use of artificial intelligence can enable effective detection of driver drowsiness, helping to prevent accidents and enhance driver performance. This research aims to address the crucial need for real-time and accurate drowsiness detection to mitigate the impact of fatigue-related accidents. Leveraging ultra-wideband radar data collected over five minutes, the dataset was segmented into one-minute chunks and transformed into grayscale images. Spatial features are retrieved from the images using a two-dimensional Convolutional Neural Network. Following that, these features were used to train and test multiple machine learning classifiers. The ensemble classifier RF-XGB-SVM, which combines Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine using a hard voting criterion, performed admirably with an accuracy of 96.6%. Additionally, the proposed approach was validated with a robust k-fold score of 97% and a standard deviation of 0.018, demonstrating significant results. The dataset is augmented using Generative Adversarial Networks, resulting in improved accuracies for all models. Among them, the RF-XGB-SVM model outperformed the rest with an accuracy score of 99.58%.
Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Ambreen Akmal mail , Muhammad Iqbal mail , Adil Ali Saleem mail , Muhammad Amjad Raza mail , Kainat Zafar mail , Aqsa Zaib mail , Sandra Dudley mail , Jon Arambarri mail jon.arambarri@uneatlantico.es, Ángel Gabriel Kuc Castilla mail , Furqan Rustam mail ,
Siddiqui
<a href="/12749/1/fnut-11-1083759.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
In the last decades, the world population and demand for any kind of product have grown exponentially. The rhythm of production to satisfy the request of the population has become unsustainable and the concept of the linear economy, introduced after the Industrial Revolution, has been replaced by a new economic approach, the circular economy. In this new economic model, the concept of “the end of life” is substituted by the concept of restoration, providing a new life to many industrial wastes. Leaves are a by-product of several agricultural cultivations. In recent years, the scientific interest regarding leaf biochemical composition grew, recording that plant leaves may be considered an alternative source of bioactive substances. Plant leaves’ main bioactive compounds are similar to those in fruits, i.e., phenolic acids and esters, flavonols, anthocyanins, and procyanidins. Bioactive compounds can positively influence human health; in fact, it is no coincidence that the leaves were used by our ancestors as a natural remedy for various pathological conditions. Therefore, leaves can be exploited to manufacture many products in food (e.g., being incorporated in food formulations as natural antioxidants, or used to create edible coatings or films for food packaging), cosmetic and pharmaceutical industries (e.g., promising ingredients in anti-aging cosmetics such as oils, serums, dermatological creams, bath gels, and other products). This review focuses on the leaves’ main bioactive compounds and their beneficial health effects, indicating their applications until today to enhance them as a harvesting by-product and highlight their possible reuse for new potential healthy products.
Lucia Regolo mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Yasmany Armas Diaz mail , Bruno Mezzetti mail , Maria Elexpuru Zabaleta mail maria.elexpuru@uneatlantico.es, Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es, Kilian Tutusaus mail kilian.tutusaus@uneatlantico.es, Luca Mazzoni mail ,
Regolo
<a href="/12750/1/s41598-024-63831-0.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
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open
Efficient deep learning-based approach for malaria detection using red blood cell smears
Malaria is an extremely malignant disease and is caused by the bites of infected female mosquitoes. This disease is not only infectious among humans, but among animals as well. Malaria causes mild symptoms like fever, headache, sweating and vomiting, and muscle discomfort; severe symptoms include coma, seizures, and kidney failure. The timely identification of malaria parasites is a challenging and chaotic endeavor for health staff. An expert technician examines the schematic blood smears of infected red blood cells through a microscope. The conventional methods for identifying malaria are not efficient. Machine learning approaches are effective for simple classification challenges but not for complex tasks. Furthermore, machine learning involves rigorous feature engineering to train the model and detect patterns in the features. On the other hand, deep learning works well with complex tasks and automatically extracts low and high-level features from the images to detect disease. In this paper, EfficientNet, a deep learning-based approach for detecting Malaria, is proposed that uses red blood cell images. Experiments are carried out and performance comparison is made with pre-trained deep learning models. In addition, k-fold cross-validation is also used to substantiate the results of the proposed approach. Experiments show that the proposed approach is 97.57% accurate in detecting Malaria from red blood cell images and can be beneficial practically for medical healthcare staff.
Muhammad Mujahid mail , Furqan Rustam mail , Rahman Shafique mail , Elizabeth Caro Montero mail elizabeth.caro@uneatlantico.es, Eduardo René Silva Alvarado mail eduardo.silva@funiber.org, Isabel de la Torre Diez mail , Imran Ashraf mail ,
Mujahid
<a href="/12751/1/s12874-024-02249-8.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
In contemporary society, depression has emerged as a prominent mental disorder that exhibits exponential growth and exerts a substantial influence on premature mortality. Although numerous research applied machine learning methods to forecast signs of depression. Nevertheless, only a limited number of research have taken into account the severity level as a multiclass variable. Besides, maintaining the equality of data distribution among all the classes rarely happens in practical communities. So, the inevitable class imbalance for multiple variables is considered a substantial challenge in this domain. Furthermore, this research emphasizes the significance of addressing class imbalance issues in the context of multiple classes. We introduced a new approach Feature group partitioning (FGP) in the data preprocessing phase which effectively reduces the dimensionality of features to a minimum. This study utilized synthetic oversampling techniques, specifically Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN), for class balancing. The dataset used in this research was collected from university students by administering the Burn Depression Checklist (BDC). For methodological modifications, we implemented heterogeneous ensemble learning stacking, homogeneous ensemble bagging, and five distinct supervised machine learning algorithms. The issue of overfitting was mitigated by evaluating the accuracy of the training, validation, and testing datasets. To justify the effectiveness of the prediction models, balanced accuracy, sensitivity, specificity, precision, and f1-score indices are used. Overall, comprehensive analysis demonstrates the discrimination between the Conventional Depression Screening (CDS) and FGP approach. In summary, the results show that the stacking classifier for FGP with SMOTE approach yields the highest balanced accuracy, with a rate of 92.81%. The empirical evidence has demonstrated that the FGP approach, when combined with the SMOTE, able to produce better performance in predicting the severity of depression. Most importantly the optimization of the training time of the FGP approach for all of the classifiers is a significant achievement of this research.
Tumpa Rani Shaha mail , Momotaz Begum mail , Jia Uddin mail , Vanessa Yélamos Torres mail vanessa.yelamos@funiber.org, Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail , Md. Abdus Samad mail ,
Shaha