Realidad virtual en fenómenos del espacio interestelar

Antonio Luciano Hernández Padilla (2024, [Tesis de maestría])

153 páginas. Maestría en Diseño y Visualización de la Información.

El proyecto es un prototipo que se distribuye en varias etapas y sigue un enfoque de diseño de videojuegos para crear una experiencia de realidad virtual (también conocida como VR Virtual Reality) organizada y coherente. Requiere una fusión de conceptos multidisciplinarios, incluyendo ingeniería, diseño tridimensional y programación, lo que demanda a los profesionales involucrados tener sólidos conocimientos y habilidades creativas. El diseño de videojuegos se valora como un proceso que exige dedicación y pasión, aunque también se destaca la importancia de establecer reglas y géneros para orientar el desarrollo del juego. En este proyecto, el juego se clasifica como una aventura en primera persona centrada en la exploración del espacio interestelar, donde el jugador debe seguir reglas preestablecidas para alcanzar objetivos. La ludología, como estudio académico de los juegos, resalta la constante esencia de jugar, aprender y socializar en los juegos. La construcción del mundo del juego se basa en un Game Design Document que describe la visión, género y objetivos del juego. "Space Travel" se centra en la exploración espacial y cuenta con una nave espacial minimalista y un exoplaneta rocoso y gélido. Las mecánicas del juego se centran en la recolección de objetos y su activación, con reglas que guían la interacción del jugador con el entorno. Este proyecto busca ofrecer una experiencia de VR inmersiva y atractiva, centrada en el usuario. El enfoque en los principios de diseño de videojuegos y la planificación a través del Game Design Document demuestran un compromiso con la creación de una experiencia gratificante y significativa. La atención a la inmersión y las mecánicas de juego respaldan la afirmación de que es un desarrollo centrado en la experiencia del usuario.

The ongoing project is a prototype in various stages, following a game design approach to create an organized and coherent virtual reality experience. It requires a fusion of multidisciplinary concepts, including engineering, three-dimensional design, and programming, demanding that involved professionals possess strong knowledge and creative skills. Game design is valued as a process that demands dedication and passion, while also emphasizing the importance of establishing rules and genres to guide game development. In this project, the game is classified as a first-person adventure focused on interstellar space exploration, where the player must adhere to preset rules to achieve objectives. Ludology, as an academic study of games, highlights the constant essence of playing, learning, and socializing within games. The construction of the game world is based on a Game Design Document describing the vision, genre, and objectives of the game. "Space Travel" focuses on space exploration, featuring a minimalist spaceship and an icy, rocky exoplanet. Game mechanics revolve around object collection and activation, with rules guiding the player's interaction with the environment. This project aims to deliver an immersive and engaging virtual reality experience centered on the user. The focus on game design principles and planning through the Game Design Document demonstrates a commitment to creating a rewarding and meaningful experience. Attention to immersion and game mechanics supports the assertion that it's a user experience focused development.

Espacio, realidad, virtual, interactividad, diseño, experiencia, usuario. Space, Virtual, Reality, interactivity, design, user, experience. Video games--Design. Outer space--Exploration. Video games--Programming. VRML (Computer program language) Three-dimensional display systems. Videojuegos -- Diseño. Espacio exterior -- Exploración. Diseño de sistemas centrado en el usuario. QA76.76.C672 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Contextos y evaluación de una experiencia universitaria en educación virtual

Jordy Micheli Thirión ADRIAN GERARDO DE GARAY SANCHEZ (2009, [Capítulo de libro])

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, [Tesis de maestría])

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.

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

Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES

A Comparison of Multi-Label Text Classification Models in Research Articles Labeled With Sustainable Development Goals

Roberto Carlos Morales-Hernández Joaquín Gutiérrez Jaguey David Becerra-Alonso (2022, [Artículo])

"The classification of scientific articles aligned to Sustainable Development Goals is crucial for research institutions and universities when assessing their influence in these areas. Machine learning enables the implementation of massive text data classification tasks. The objective of this study is to apply Natural Language Processing techniques to articles from peer-reviewed journals to facilitate their classification according to the 17 Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. This article compares the performance of multi-label text classification models based on a proposed framework with datasets of different characteristics. The results show that the combination of Label Powerset (a transformation method) with Support Vector Machine (a classification algorithm) can achieve an accuracy of up to 87% for an imbalanced dataset, 83% for a dataset with the same number of instances per label, and even 91% for a multiclass dataset."

Classification algorithm, multi-label text classification, problem transformation method, scientific articles, sustainable development goals, text classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS

El uso del aula virtual: una mirada organizacional

Nancy Fabiola Martínez Cervantes (2009, [Capítulo de libro])

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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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, [Tesis de doctorado])

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 ..

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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, [Tesis de maestría])

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.

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Medicina, religión y pobreza : las señoras de la caridad de san Vicente de Paul, enfermeras religiosas en Jalisco, 1864-1913

LAURA CATALINA DIAZ ROBLES (2010, [Tesis de doctorado])

Este trabajo se titula Medicina, religión y pobreza: las señoras de la caridad de san Vicente de Paul, enfermeras religiosas en Jalisco (1864-1913). Trata sobre la agrupación de pastoral seglar “conferencias de caridad de san Vicente de Paul”, conformada por mujeres de la élite y de clases medias, que iniciaron en México en 1863 trabajos a domicilio, brindando servicios físicos y espirituales a los enfermos-pobres. Las conferencias vicentinas tuvieron un auge inusitado en el Occidente del país. A partir de 1880, cuando las condiciones políticas lo permitieron, las señoras de la caridad de san Vicente de Guadalajara y de varias poblaciones de Jalisco, iniciaron la construcción de pequeñas enfermerías y hospitales en sus localidades. Ahí albergaron y atendieron a los enfermos que antes visitaban, curaban y moralizaban en sus casas. Las señoritas que lo desearon juraron votos y tomaron los hábitos, formando parte de una congregación naciente, convirtiendo al hospital en el asentamiento de su orden y de su práctica. Las monjas de los hospitales devinieron en hermanas-enfermeras, es decir, religiosas de vida activa. Este trabajo permite plantear propuestas y aportaciones a la Historia oficial o Historia de bronce, pues pretende romper algunos paradigmas rígidos sobre la forma en que han sido analizadas la participación política de las mujeres y los hombres católicos, considerados como conservadores y retrógrados, al contrario de los modernizadores liberales, así como con la idea de que ciencia y religión eran dos campos separados en ese momento y que sólo los científicos varones hicieron aportaciones a la medicina y a la higienización del país. Donde el hospital es visto únicamente como un sitio de aprendizaje médico y de avance de la ciencia y la tecnología y no como el espacio social en el que confluyen diversos intereses y en que no necesariamente desparecen las prácticas rituales litúrgicas.

Vicente de Paul, San , 1581-1660 Hermanas de la Caridad Vida Religiosa de Mujeres Mujeres como Misioneras Órdenes Religiosas -- Hospitales -- Historia -- Jalisco HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA ANTROPOLOGÍA ANTROPOLOGÍA CULTURAL RELIGIÓN RELIGIÓN

Movilidad inclusiva, divergencia intrínseca

VICTOR MANUEL COLLANTES VAZQUEZ (2019, [Capítulo de libro])

10 páginas.

Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Azcapotzalco.

En estos tiempos, hablar de diseño, innovación y su influencia en la vida cotidiana es un tema cada día más necesarios. Distintas tendencias se están manifestando en relación a la participación de las tecnologías de la información, accesibilidad movilidad. El tema de este trabajo está relacionado con el desarrollo inclusivo, entendiendo a la discapacidad para caminar como un reto para lo que representa el avanzar hacia una sociedad que considere la totalidad de los habitantes. El caso de estudio es la Alcaldía de Azcapotzalco. Se presenta la experiencia de abordar el tema desde diferentes metodologías que han sido consideradas para enriquecer la investigación y se expresa el aprendizaje a través del reto de estudiar una diversidad de subtemas.

Discapacidad, movilidad, diseño, envejecimiento. Accessible Web sites for people with disabilities. Customer services--Management. Social justice. Accesibilidad de páginas Web a personas con discapacidad. Acceso para personas con discapacidad. HV1568.4 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR