Diseño y aplicación de una App web móvil como material didáctico con diversos estilos de aprendizaje VAK. Caso de estudio en diseñadores gráficos de la facultad de arquitectura y diseño de la UABC, Campus Mexicali

Carolina Medina Zavala (2023)

256 páginas. Doctorado en Diseño y Desarrollo de Productos.

El presente proyecto de tesis muestra el diseño de una App web móvil como material didáctico con diversos estilos de aprendizaje aplicado como caso de estudio en estudiantes de diseño gráfico del séptimo semestre de la Facultad de Arquitectura y Diseño (FAD) de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Campus Mexicali en el periodo del año 2020 al 2022. La idea se origina por la necesidad de compartir con dichos estudiantes un material fidedigno como complemento a un tema de una clase de diseño editorial de la misma institución, al ser esta App web móvil educativa una herramienta de estudio que se puede utilizar de manera extra clase y así facilitar ejercicios con información confiable por parte del docente titular, siendo en este caso la autora de esta investigación. El primer aporte es la propuesta de una metodología para el desarrollo de dicha App web móvil de tipo educativo como un material de apoyo para estudiantes de diseño gráfico de nivel superior. Dicha App ofrece como segundo aporte, el desarrollo de un tema especializado de diseño editorial a partir de los estilos de aprendizaje Visual (V), Auditivo (A) y Kinestésico (K), conocido también como VAK. En la App web móvil, el estudiante se registra y contesta un test para evaluar el estilo de aprendizaje según las respuestas con las que se identificó, este resultado aparece de manera inmediata al finalizar el ejercicio y con ese estilo se mostrará el material didáctico. Cabe destacar que se cuenta con un tercer aporte, el cual no es lo medular de la tesis, pero sí es de gran importancia para concretar el ciclo del uso de la App y un área de oportunidad para futuros proyectos de investigación. Dicho aporte es el diseño de 3 juegos, diseñados con base al estilo de aprendizaje VAK para evaluar de manera lúdica el conocimiento del tema de diseño editorial. Una vez concluida la primera evaluación, el estudiante tiene la opción de poder estudiar el mismo tema en otro estilo de aprendizaje VAK, con ello podrá desarrollar otras técnicas de estudio. Se pretende que esta tesis doctoral sea una guía, para docentes de diseño gráfico o personas con interés en elaborar un material didáctico con los estilos de aprendizaje VAK. Aunado a ello, conocer una metodología para el desarrollo del diseño de una herramienta tecnológica como lo es una App web móvil.

Doctoral thesis

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR

Química a distancia: posible y necesario

Alethia Vázquez-Morillas (2009)

Este trabajo narra la experiencia de un curso a distancia -Reacciones y Enlace Químico- en la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM Azcapotzalco durante 2007. A pesar de que la Legislación Universitaria contempla la posibilidad de la educación superior en modalidad extraescolar, no existen antecedentes documentados de un curso anterior impartido totalmente a distancia, aunque en la División se cuenta desde 1974 con el Sistema de Aprendizaje Individualizado, que combina la asesoría de un profesor con el trabajo individual del alumno. El curso, impartido a estudiantes en su primer año de estudios, se desarrolló en la plataforma Moodle y se conformó con nueve módulos o lecciones, cada una de las cuales contiene distintas actividades de aprendizaje y materiales de referencia. La evaluación se realizó tanto de manera continua -en línea- como final. de forma presencial. Los resultados indican que los alumnos logran un aprendizaje equiparable al que alcanzan en los cursos presenciales. Adicionalmente. valoran la flexibilidad que les da esta modalidad del proceso de enseñanza- aprendizaje. Es necesario que la UAM trabaje en el desarrollo de este tipo de opciones educ3tivas. que brinden a los estudiantes la opción de elegir la forma en que quieren llevar a cabo su formación. Para ello, será necesario modificar algunos aspectos de la legislación y la valoración tradicional del trabajo docente, además de romper con la inercia institucional que tiende a la repetición del modelo tradicional de enseñanza en el aula.

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El uso del aula virtual: una mirada organizacional

Nancy Fabiola Martínez Cervantes (2009)

El objetivo de este ensayo es mostrarle al lector cómo la Oficina de Educación Virtual (OEV) es el espacio organizacional cuyas actividades buscan apoyar la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje de la educación superior que se imparte en la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco. En este sentido. se organiza el trabajo en cuatro apartados. El primero hace un reconocimiento. desde el punto de vista de la legislación. sobre cómo se concibe el proceso de enseñanza-aprendizaje a fin de identificar que sólo la modalidad presencial es reconocida por la institución; en el segundo se hace un breve recuento del surgimiento de la Oficina de Educación Virtual a fin de responder a las necesidades de incorporar nuevos métodos. tanto pedagógicos como tecnológicos a la práctica docente; en el tercero se explica cómo el aula virtual se ha incorporado a la docencia tradicional destacando el papel de los participantes en dicho proceso. y finalmente en el cuarto apartado. se hace un breve análisis desde la perspectiva organizacional sobre el uso de aula virtual en la práctica docente.

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Contextos y evaluación de una experiencia universitaria en educación virtual

Jordy Micheli Thirión ADRIAN GERARDO DE GARAY SANCHEZ (2009)

La educación virtual en la UAM-A irrumpe en un contexto dominado por la poca atención al aprendizaje, es decir al alumno. La tradición sobre la cual se ha construido el quehacer formativo en nuestra universidad es la del énfasis en la enseñanza y el uso de las TIC más para la academia que para el trabajo de enseñanza aprendizaje. Sin embargo. el proceso de aprendizaje institucional (docentes. alumnos y Oficina de Educación Virtual) ha sido fluido. Puede decirse que existían condiciones para que ello sucediese y. además. la estrategia de acercamiento y apoyo a los docentes interesados ha sido la adecuada. El resultado es que éstos han mostrado capacidad de expandir sus competencias tecnológicas y, con ello. didácticas. y los alumnos reflejan en sus evaluaciones este nuevo quehacer del docente.

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Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana

Continuous recognition of Mexican Sign Language

Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023)

La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.

This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.

Master thesis

Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR

Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023)

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

Master thesis

péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Aprendizaje de procedimientos básicos de enfermería a través de una estrategia interactiva digital

María Leticia Venegas Cepeda Frida Aguilera Darío Gaytán Hernández (2022)

En el presente artículo se presenta una evaluación del aprendizaje de la técnica del lavado quirúrgico antes y después de implementar un método de enseñanza con la utilización de un capítulo del libro interactivo digital Procedimientos de enfermería. Se aplicó un método cuantitativo, preexperimental y longitudinal en enero 2019, en la Licenciatura de Enfermería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, México, donde participaron 29 alumnos de IV semestre. Se diseñó una lista de cotejo con el objetivo de evaluar el aprendizaje de la técnica del lavado quirúrgico. Los participantes realizaron el procedimiento con su conocimiento empírico, previo a la implementación de la estrategia interactiva educativa y posterior a ella.  Para el análisis se utilizó la prueba t de Student para muestras relacionadas con 95 % de confianza. Previo a la intervención, el grupo obtuvo una calificación mínima de 0 y una máxima de 4.2 y posteriormente aumentó con una calificación mínima de 3.6 y máxima de 10. El resultado demuestra un incremento en el conocimiento después de la intervención educativa. Los datos reflejan respuestas positivas a la incorporación de nuevas estrategias de enseñanza-aprendizaje.

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A Case Study on Foreign Language Teachers’ Beliefs about Classroom Management in a Large Public University in Central Mexico

MARIA DEL ROSARIO GARCIA HERNANDEZ (2018)

Este proyecto de investigación estuvo encaminado a explorar las diferentes estrategias que maestros en el Departamento de Lenguas de la Universidad de Guanajuato (UG) creen o consideran ser las más efectivas para el manejo de su clase. El estudio se dirigió a explorar y escuchar la voz de cuatro maestros de varias lenguas extranjeras. De tal manera se pretende tener un acercamiento a las razones que existen detrás de las actividades que diseñan con el fin de mantener un entorno de aprendizaje adecuado. La investigación se enfocó en responder la siguiente pregunta: ¿Cuáles son las creencias de cuatro maestros de lengua extranjera acerca del manejo de clase en el Departamento de Lenguas de la Universidad de Guanajuato? En este estudio de caso el enfoque central se dio sobre los participantes, cuatro maestros de diferentes lenguas extranjeras del Departamento de Lenguas de la UG y el centro de auto aprendizaje del idioma (CAADI). Se siguió una metodología cualitativa apoyada por la implementación de tres técnicas que sirvieron como herramientas para llevar a cabo este proyecto. Las técnicas que ayudaron a triangular la información para este caso de estudio fueron cuestionarios abiertos, observaciones de clase y entrevistas semiestructuradas. De esta forma, los maestros pudieron verbalizar sus creencias sobre el manejo de clase efectivo, de igual forma permitieron dar seguimiento a sus teorías pedagógicas a través del comportamiento observado dentro de sus clases y reflexionaron sobre la relación entre sus creencias y comportamientos dentro del salón. Los resultados de esta investigación sugieren la poca importancia que se le ha dado al manejo efectivo de clase como una herramienta para transmitir los conocimientos de una forma más humana.

This research project was aimed at exploring the different strategies that teachers in the Language Department of the University of Guanajuato (UG) believe or consider to be the most effective for the management of their class. The study was aimed at exploring and listening to the voice of four masters of several foreign languages. In this way it is intended to have an approach to the reasons behind the activities they design in order to maintain an adequate learning environment. The research focused on answering the following question: What are the beliefs of four foreign language teachers about class management in the Department of Languages ​​of the University of Guanajuato? In this case study, the central focus was given to the participants, four teachers from different foreign languages ​​of the Language Department of the UG and the language self-learning center (CAADI). A qualitative methodology was followed, supported by the implementation of three techniques that served as tools to carry out this project. The techniques that helped to triangulate the information for this case study were open questionnaires, class observations and semi-structured interviews. In this way, the teachers were able to verbalize their beliefs about the effective class management, in the same way they allowed to follow their pedagogical theories through the observed behavior within their classes and reflected on the relationship between their beliefs and behaviors within the classroom. The results of this investigation suggest the little importance that has been given to effective class management as a tool to transmit knowledge in a more human way.

Master thesis

CGU- Maestría en Lingüística Aplicada a la Enseñanza del Inglés LINGÜÍSTICA Lingüística Lingüística aplicada Enseñanza de lenguas

Búsqueda de un conjunto óptimo de descriptores moleculares para la modelación QSAR

Search for an optimal subset of molecular descriptors for QSAR modeling

Luis Antonio García González (2023)

En la actualidad, se estima que más de 10 millones de vertebrados son utilizados cada año en estudios toxicológicos. Dadas estas circunstancias, varias agencias regulatorias están impulsando activamente a la comunidad científica para el desarrollo de una alternativa a la experimentación con animales. Entre las alternativas existentes se pueden encontrar los estudios in-silico, especialmente los métodos de Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR por sus siglas en inglés), los cuales se destacan como uno de los más utilizados. Los estudios QSAR se basan en la hipótesis de que compuestos estructuralmente similares presentan una actividad similar, lo que permite predecir la actividad de nuevos compuestos en función de compuestos estructuralmente similares, para los cuales se definió su actividad de forma experimental. Estudios han demostrado que la selección del subconjunto “óptimo” de las variables (descriptores moleculares) que caracterizan estructuralmente los compuestos tiene mayor importancia para la construcción de un modelo QSAR robusto que la estrategia de modelación utilizada. Actualmente, los descriptores moleculares (DMs) utilizados para la modelación QSAR son calculados con herramientas computacionales que no tienen en cuenta si estos caracterizan bien la actividad que se quiere modelar y los compuestos que se están analizando. En este trabajo se describen las limitaciones del enfoque actual, teniendo en cuenta que, si se sigue este enfoque, se puede pasar por alto información relevante al suponer que el conjunto de DMs calculado caracteriza bien las estructuras químicas que se están analizando, cuando en realidad puede que esto no suceda. Estas limitaciones se deben principalmente a que dichas herramientas limitan el número de DMs que calculan, restringiendo el dominio de los parámetros en los que se definen los algoritmos que calculan los DMs, parámetros que definen el Espacio de Configuración de Descriptores (DCS por sus siglas en inglés). En este trabajo se propone relajar estas restricciones en un enfoque DCS abierto, de manera que se pueda considerar inicialmente un universo más amplio de DMs y que estos caractericen de manera adecuada las estructuras a modelar. La generación de DMs se aborda entonces como un problema de optimización multicriterio, y para darle solución, dos algoritmos evolutivos son propuestos. Estos algoritmos incluyen conceptos de coevolución cooperativa para medir la sinergia entre descriptores moleculares ...

Currently, it is estimated that more than 10 million vertebrates are used per year for toxicological studies. Numerous regulatory agencies are actively advocating for the development of alternative methods to avoid unnecessary experimentation on animals. Among the existing alternatives in silico studies, especially Quantitative Structure Activity Relationships (QSAR) methods, stands out as one ofthe most widely used approaches. QSAR Methods are based on the premise that molecules with similar structures presents similar activities, which makes it possible to predict the activity of new compounds based on structurally similar compounds, for which their activity has been defined experimentally. Studies have demonstrated that the selection of the “optimal” set of molecular descriptors (MDs) is more important to build a robust QSAR models than the choice of the learning algorithm. Nowadays, the molecular descriptors (MD) used for QSAR modeling are calculated using computational tools that do not consider whether they accurately characterize the activity to be modeled and the compounds being analyzed. We demonstrate here that this approach may miss relevant information by assuming that the initial universe of MDs codifies, when it does not, all relevant aspects for the respective learning task. We argue that the limitation is mainly because of the constrained intervals of the parameters used in the algorithms that compute the MDs, parameters that define the Descriptor Configuration Space (DCS). We propose to relax these constraints in an open CDS approach, so that a larger universe of MDs can initially be considered, and these descriptors can adequately characterize the structures to be modeled. We model the MD generation as a multicriteria optimization problem, and two genetic algorithms-based approaches are proposed to solve it. These algorithms include cooperative-coevolutionary concepts to consider the synergism between theoretically different MDs during the evolutionary process. As a novel component, the individual fitness function is computed by aggregating four criteria via the Choquet Integral using a fuzzy non-additive measure. Experimental outcomes on benchmarking chemical datasets show that models created from an “optimized” sets of MDs present greater probability to achieve better performances than models created from sets of MDs obtained without optimizing their DCSs. Therefore, it can be concluded that the proposed algorithms are more suitable ..

Doctoral thesis

algoritmos genéticos, descriptores moleculares QuBiLS-MAS, QSAR, DILI, cooperación coevolutiva genetics algorithms, QuBiLS-MAS molecular descriptors, QSAR, DILI, cooperativecoevolutionary algorithms INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Desarrollo y validación del método para la determinación de ácido clofíbrico por cromatografía de gases masas

MARTHA AVILES FLORES (2012)

Se desarrolló y validó una metodología para la cuantificación de ácido clofíbricoderivatizado con trimetilsilildiazometano en muestras de agua por cromatografía de gases acoplada a un detector selectivo de masas (CG-MS). El método se validó en diferentes parámetros como linealidad, exactitud, precisión, límites de detección y cuantificación. Las concentraciones de validación se encuentran en el intervalo de 0.0025 a 0.1644 μgL-1. Los límites de detección y cuantificación obtenidos son 0.0003 y 0.0053 μgL-1.

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Contaminación del agua Industria farmacéutica Ácido clofíbrico INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA