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Materias > Educación
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales
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Español
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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Materias > Ciencias Sociales
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Francés
La problématique posée par le handicap a été et reste une préoccupation majeure des pouvoirs publics car elle véhicule des représentations conduisant à des attitudes répréhensibles. Depuis l'Antiquité, la prise en charge des personnes handicapées est dépendante de la stigmatisation liée à des politiques sociales contextualisées. Pour ce faire, afin de rendre efficaces les interventions des acteurs et de définir des projets et programmes susceptibles d'améliorer la qualité de vie des personnes handicapées, la communauté scientifique a jugé opportun de procéder à des classifications du handicap : la classification internationale des maladies chroniques (CIM), la Classification internationale du handicap (CIH) et la Classification internationale du fonctionnement (CIF). Ainsi, on note une nette ressemblance entre les composantes de la qualité de vie et celles de la CIF. Cet état de fait est corroboré par les résultats des enquêtes qui militent en faveur de la mobilisation des dimensions objectives et subjectives de la qualité de vie. C'est dans ce contexte que l'étude révèle que 59% des personnes interrogées perçoivent la bonne santé comme l'équivalent d'une bonne qualité de vie, tandis que 92,3% la considèrent comme sa dimension la plus importante. Par conséquent, les politiques publiques d'action sociale traduites en projets et programmes doivent sans aucun doute porter sur la santé au sens large afin de contribuer à l'amélioration de la qualité de vie des personnes handicapées. De manière explicite, chaque personne handicapée définira son projet de vie axé sur : la réadaptation à base communautaire, l'approche territoriale, l'autonomisation et l'érection d'infrastructures sociales.
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SAMB, Sérigne Mapathé
mail
serigne.samb@doctorado.unib.org
(2024)
Analyse des politiques publiques d'action sociale sur la qualité de vie des personnes handicapées du Sénégal: le cas du département de bignona.
Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.
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Materias > Educación
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Español
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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Materias > Educación
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Español
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.
Tesis
Materias > Educación
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Español
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.
metadata
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.
Tesis
SIN ESPECIFICAR
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Cerrado
Español
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.
metadata
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.
Tesis
Materias > Ingeniería
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Cerrado
Español
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.
metadata
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 href="/26722/1/nutrients-18-00257.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Background/Objectives: The growing integration of Artificial Intelligence (AI) and chatbots in health professional education offers innovative methods to enhance learning and clinical preparedness. This study aimed to evaluate the educational impact and perceptions in university students of Human Nutrition and Dietetics, regarding the utility, usability, and design of the E+DIEting_Lab chatbot platform when implemented in clinical nutrition training. Methods: The platform was piloted from December 2023 to April 2025 involving 475 students from multiple European universities. While all 475 students completed the initial survey, 305 finished the follow-up evaluation, representing a 36% attrition rate. Participants completed surveys before and after interacting with the chatbots, assessing prior experience, knowledge, skills, and attitudes. Data were analyzed using descriptive statistics and independent samples t-tests to compare pre- and post-intervention perceptions. Results: A total of 475 university students completed the initial survey and 305 the final evaluation. Most university students were females (75.4%), with representation from six languages and diverse institutions. Students reported clear perceived learning gains: 79.7% reported updated practical skills in clinical dietetics and communication were updated, 90% felt that new digital tools improved classroom practice, and 73.9% reported enhanced interpersonal skills. Self-rated competence in using chatbots as learning tools increased significantly, with mean knowledge scores rising from 2.32 to 2.66 and skills from 2.39 to 2.79 on a 0–5 Likert scale (p < 0.001 for both). Perceived effectiveness and usefulness of chatbots as self-learning tools remained positive but showed a small decline after use (effectiveness from 3.63 to 3.42; usefulness from 3.63 to 3.45), suggesting that hands-on experience refined, but did not diminish, students’ overall favorable views of the platform. Conclusions: The implementation and pilot evaluation of the E+DIEting_Lab self-learning virtual patient chatbot platform demonstrate that structured digital simulation tools can significantly improve perceived clinical nutrition competences. These findings support chatbot adoption in dietetics curricula and inform future digital education innovations.
Iñaki Elío Pascual mail inaki.elio@uneatlantico.es, Kilian Tutusaus mail kilian.tutusaus@uneatlantico.es, Imanol Eguren García mail imanol.eguren@uneatlantico.es, Álvaro Lasarte García mail , Arturo Ortega-Mansilla mail arturo.ortega@uneatlantico.es, Thomas Prola mail thomas.prola@uneatlantico.es, Sandra Sumalla Cano mail sandra.sumalla@uneatlantico.es,
Elío Pascual
<a class="ep_document_link" href="/26964/1/s44196-025-01123-9_reference.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Suicide Ideation Detection Using Social Media Data and Ensemble Machine Learning Model
Identifying the emotional state of individuals has useful applications, particularly to reduce the risk of suicide. Users’ thoughts on social media platforms can be used to find cues on the emotional state of individuals. Clinical approaches to suicide ideation detection primarily rely on evaluation by psychologists, medical experts, etc., which is time-consuming and requires medical expertise. Machine learning approaches have shown potential in automating suicide detection. In this regard, this study presents a soft voting ensemble model (SVEM) by leveraging random forest, logistic regression, and stochastic gradient descent classifiers using soft voting. In addition, for the robust training of SVEM, a hybrid feature engineering approach is proposed that combines term frequency-inverse document frequency and the bag of words. For experimental evaluation, “Suicide Watch” and “Depression” subreddits on the Reddit platform are used. Results indicate that the proposed SVEM model achieves an accuracy of 94%, better than existing approaches. The model also shows robust performance concerning precision, recall, and F1, each with a 0.93 score. ERT and deep learning models are also used, and performance comparison with these models indicates better performance of the SVEM model. Gated recurrent unit, long short-term memory, and recurrent neural network have an accuracy of 92% while the convolutional neural network obtains an accuracy of 91%. SVEM’s computational complexity is also low compared to deep learning models. Further, this study highlights the importance of explainability in healthcare applications such as suicidal ideation detection, where the use of LIME provides valuable insights into the contribution of different features. In addition, k-fold cross-validation further validates the performance of the proposed approach.
Erol KINA mail , Jin-Ghoo Choi mail , Abid Ishaq mail , Rahman Shafique mail , Mónica Gracia Villar mail monica.gracia@uneatlantico.es, Eduardo René Silva Alvarado mail eduardo.silva@funiber.org, Isabel de la Torre Diez mail , Imran Ashraf mail ,
KINA
<a class="ep_document_link" href="/26965/1/s40203-025-00539-7.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Human metapneumovirus (hMPV) is one of the potential pandemic pathogens, and it is a concern for elderly subjects and immunocompromised patients. There is no vaccine or specific antiviral available for hMPV. We conducted an in-silico study to predict initial antiviral candidates against human metapneumovirus. Our methodology included protein modeling, stability assessment, molecular docking, molecular simulation, analysis of non-covalent interactions, bioavailability, carcinogenicity, and pharmacokinetic profiling. We pinpointed four plant-derived bio-compounds as antiviral candidates. Among the compounds, apigenin showed the highest binding affinity, with values of − 8.0 kcal/mol for the hMPV-F protein and − 7.6 kcal/mol for the hMPV-N protein. Molecular dynamic simulations and further analyses confirmed that the protein-ligand docked complexes exhibited acceptable stability compared to two standard antiviral drugs. Additionally, these four compounds yielded satisfactory outcomes in bioavailability, drug-likeness, and ADME-Tox (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) and STopTox analyses. This study highlights the potential of apigenin and xanthoangelol E as an initial antiviral candidate, underscoring the necessity for wet-lab evaluation, preclinical and clinical trials against human metapneumovirus infection.
Hasan Huzayfa Rahaman mail , Afsana Khan mail , Nadim Sharif mail , Wasifuddin Ahmed mail , Nazmul Sharif mail , Rista Majumder mail , Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Isabel De la Torre Díez mail , Shuvra Kanti Dey mail ,
Rahaman
<a class="ep_document_link" href="/27153/1/fpls-16-1720471.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Introduction: Jackfruit cultivation is highly affected by leaf diseases that reduce yield, fruit quality, and farmer income. Early diagnosis remains challenging due to the limitations of manual inspection and the lack of automated and scalable disease detection systems. Existing deep-learning approaches often suffer from limited generalization and high computational cost, restricting real-time field deployment. Methods: This study proposes CNNAttLSTM, a hybrid deep-learning architecture integrating Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) units, and an attention mechanism for multi-class classification of algal leaf spot, black spot, and healthy jackfruit leaves. Each image is divided into ordered 56×56 spatial patches, treated as pseudo-temporal sequences to enable the LSTM to capture contextual dependencies across different leaf regions. Spatial features are extracted via Conv2D, MaxPooling, and GlobalAveragePooling layers; temporal modeling is performed by LSTM units; and an attention mechanism assigns adaptive weights to emphasize disease-relevant regions. Experiments were conducted on a publicly available Kaggle dataset comprising 38,019 images, using predefined training, validation, and testing splits. Results: The proposed CNNAttLSTM model achieved 99% classification accuracy, outperforming the baseline CNN (86%) and CNN–LSTM (98%) models. It required only 3.7 million parameters, trained in 45 minutes on an NVIDIA Tesla T4 GPU, and achieved an inference time of 22 milliseconds per image, demonstrating high computational efficiency. The patch-based pseudo-temporal approach improved spatial–temporal feature representation, enabling the model to distinguish subtle differences between visually similar disease classes. Discussion: Results show that combining spatial feature extraction with temporal modeling and attention significantly enhances robustness and classification performance in plant disease detection. The lightweight design enables real-time and edge-device deployment, addressing a major limitation of existing deep-learning techniques. The findings highlight the potential of CNNAttLSTM for scalable, efficient, and accurate agricultural disease monitoring and broader precision agriculture applications.
Gaurav Tuteja mail , Fuad Ali Mohammed Al-Yarimi mail , Amna Ikram mail , Rupesh Gupta mail , Ateeq Ur Rehman mail , Jeewan Singh mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es,
Tuteja
<a href="/27154/1/s41598-026-37191-w_reference.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
End-to-end emergency response protocol for tunnel accidents augmentation with reinforcement learning
Autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) offer cost-effective and flexible solutions for a wide range of real-world applications, particularly in hazardous and time-critical environments. Their ability to navigate autonomously, communicate rapidly, and avoid collisions makes UAVs well suited for emergency response scenarios. However, real-time path planning in dynamic and unpredictable environments remains a major challenge, especially in confined tunnel infrastructures where accidents may trigger fires, smoke propagation, debris, and rapid environmental changes. In such conditions, conventional preplanned or model-based navigation approaches often fail due to limited visibility, narrow passages, and the absence of reliable localization signals. To address these challenges, this work proposes an end-to-end emergency response framework for tunnel accidents based on Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). Each UAV operates as an independent learning agent using an Independent Q-Learning paradigm, enabling real-time decision-making under limited computational resources. To mitigate premature convergence and local optima during exploration, Grey Wolf Optimization (GWO) is integrated as a policy-guidance mechanism within the reinforcement learning (RL) framework. A customized reward function is designed to prioritize victim discovery, penalize unsafe behavior, and explicitly discourage redundant exploration among agents. The proposed approach is evaluated using a frontier-based exploration simulator under both single-agent and multi-agent settings with multiple goals. Extensive simulation results demonstrate that the proposed framework achieves faster goal discovery, improved map coverage, and reduced rescue time compared to state-of-the-art GWO-based exploration and random search algorithms. These results highlight the effectiveness of lightweight MARL-based coordination for autonomous UAV-assisted tunnel emergency response.
Hafiz Muhammad Raza ur Rehman mail , M. Junaid Gul mail , Rabbiya Younas mail , Muhammad Zeeshan Jhandir mail , Roberto Marcelo Álvarez mail roberto.alvarez@uneatlantico.es, Yini Airet Miró Vera mail yini.miro@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
ur Rehman
