Revista de Investigación en Tecnologías de la Información

Entre redes sociales y digitalización: estrategias para impulsar las trayectorias formativas en estudiantes de turismo

2024-11-23T17:43:19+00:00

Este estudio investiga el impacto de las redes sociales y la digitalización en las rutas de aprendizaje de los estudiantes de turismo. Su objetivo es analizar cómo las herramientas y estrategias digitales pueden mejorar las experiencias educativas y el desarrollo de habilidades en turismo. Se empleó una metodología de tres fases: planificación inicial y recolección de datos, selección temática y asignación de recursos, y presentaciones finales con evaluación. Los estudiantes colaboraron en equipos, enfocándose en varios aspectos de la creación y difusión de contenido digital, incluida la gestión de redes sociales, el desarrollo de sitios web y la producción multimedia. Los hallazgos revelan que los estudiantes demuestran habilidades adaptables para navegar en el panorama digital, pero requieren un mayor desarrollo en alfabetización mediática y digital. El estudio piloto demostró con éxito el potencial de integrar herramientas digitales y redes sociales en la educación turística, lo que conduce a una mayor participación y aplicación práctica de habilidades. Se concluye que la integración de estrategias digitales mejora significativamente los resultados de los estudiantes. Recomienda realizar más investigaciones con otras metodologías, como la triangulación.

Retención de información con el uso de ChatGPT 3.5 en estudiantes universitarios

2025-01-20T22:51:20+00:00

Esta investigación evaluó el uso de Inteligencia Artificial en la retención de información en estudiantes universitarios. Se empleó un diseño cuasi experimental con una muestra de cincuenta estudiantes universitarios a los cuales se les pidió que investigaran sobre un tema y respondieran un cuestionario. Los participantes fueron divididos en un grupo control, que utilizó internet para resolver la tarea, y un grupo experimental, que empleó exclusivamente un chatbot de inteligencia artificial (ChatGPT 3.5). Para garantizar la homogeneidad en la capacidad atencional al inicio de la prueba se aplicó un test atencional al inicio de la prueba. Posteriormente, se evaluó la retención de información mediante un examen de conocimiento, inmediatamente después de la tarea y luego una vez más después de una semana. Los resultados indicaron que el grupo control obtuvo puntuaciones significativamente superiores, lo que sugiere una menor efectividad de ChatGPT en la retención de información a corto y mediano plazo, en comparación con otros métodos de investigación.

Deepfakes: Revisión sistemática de tecnologías, impacto y estrategias de detección

2025-02-11T18:15:54+00:00

Este articulo tiene por objetivo proporcionar una visión detallada y crítica del estado del arte acerca de los deepfakes a nivel global, identificando las principales tecnologías utilizadas, sus efectos en diferentes sectores de la sociedad y las estrategias efectivas para su detección. A partir de un enfoque cualitativo de nivel exploratorio para llevar a cabo esta revisión sistemática de la literatura, se analizaron 43 artículos de los últimos cinco años de diferentes países. Los principales hallazgos fueron las coincidencias con las investigaciones que proponen diversos modelos de detección; además de trabajos que hablan acerca de la desconfianza de la sociedad por la legitimidad de la información, lo cual fue un tema frecuente. Sin embargo, hubo publicaciones que resaltan la diversidad de enfoques y la necesidad de abordar el fenómeno de los deepfakes desde múltiples perspectivas. Este trabajo aporta una comprensión integral del problema de los deepfakes, conectando hallazgos técnicos, sociales y éticos, y subrayando la importancia de abordarlo desde una perspectiva global.

Selección multicriterio del modelo óptimo para el pronóstico de la demanda eléctrica máxima diaria considerando la satisfacción de la demanda real

2024-11-22T20:20:23+00:00

Al realizar el pronóstico de la demanda eléctrica, se espera no sólo que los resultados estén cerca de la demanda real, sino que también sean iguales o superior a esta demanda. Entonces, el objetivo de esta investigación es desarrollar una metodología multicriterio para la escogencia del mejor modelo de pronóstico de la demanda eléctrica máxima diaria considerando la previsión de satisfacción de la demanda real como criterio de decisión. Se generaron modelos de pronóstico con resolución diaria y horizonte semanal, utilizando la metodología Box-Jenkins, la técnica Prophet, y la red LSTM, durante diez semanas. En cada semana se evaluaron los modelos, tanto en la etapa de prueba como al comparar el pronóstico con la demanda real, utilizando las métricas MAE, RMSE y MAPE. Para la selección del modelo óptimo de pronóstico, se utilizó la técnica multicriterio SAW, siendo las alternativas de decisión los modelos de pronósticos generados, y los criterios de decisión el MAPE global, la cantidad de veces en la que un modelo respectivo tuvo el valor mínimo del MAPE y la cantidad de días en los que la demanda pronosticada fue igual o superior a la demanda real. El mejor modelo resultó ser el correspondiente a la red LSTM con un valor de 0.926, y el modelo ARIMA fue el siguiente con un valor de 0.814.

Estudio de la respuesta en frecuencia de la impedancia eléctrica en modo radial en anillos piezoeléctricos PZT-4 con fracturas

2024-10-02T19:08:04+00:00

Los transductores ultrasónicos de potencia en aplicaciones industriales suelen utilizar transductores de tipo Langevin con anillos piezoeléctricos PZT-4. Estos anillos piezoeléctricos están sometidos a vibraciones mecánicas que los fracturan. En este trabajo se describe un estudio de las respuestas en frecuencia del modo radial de las fracturas en elementos piezoeléctricos en forma de anillo. Para este estudio se utilizaron cuatro anillos piezoeléctricos PZT-4. El anillo 1 se conservó completo sin alteraciones y los otros 3 anillos se les hicieron ranuras con profundidades de 1.0, 2.5 y 5.0 mm, respectivamente. Se realizaron simulaciones con el software Ansys Mechanical, así como las correspondientes mediciones de impedancia eléctrica. Para las mediciones se utilizaron un generador de funciones, un osciloscopio digital y un circuito analógico. Como resultado, se presentan gráficos de la respuesta en frecuencia de la impedancia en las simulaciones y en las mediciones realizadas en un intervalo de 20 a 60 kHz; encontrando respuestas similares entre simulaciones y mediciones, se observa en las gráficas que la diferencia en las respuestas es evidente, entre anillos con ranuras respecto al anillo sin alteraciones. Con base a los resultados obtenidos, se concluye que es posible diagnosticar si un anillo piezoeléctrico se ha fracturado.

Integración de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) e inteligencia artificial (IA) en la formación docente

2025-03-15T20:33:58+00:00

Este estudio examina la integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) e Inteligencia Artificial (IA) en la formación docente en la Universidad de Guayaquil, Ecuador. La investigación, que involucró a 250 estudiantes y 100 docentes de diversas carreras pedagógicas, utilizó un enfoque cuantitativo con análisis de varianza y regresión múltiple. Los resultados revelan diferencias significativas en competencias digitales y actitudes hacia la IA entre carreras, con las ciencias experimentales mostrando niveles más altos. Los estudiantes exhibieron mayor competencia digital y actitudes más positivas hacia la IA que los docentes. Las competencias digitales, actitudes hacia la IA y experiencia previa con tecnología resultaron ser predictores significativos de la disposición a integrar TIC e IA en la práctica docente. El estudio concluye que es necesario un enfoque diferenciado en la formación tecnológica para distintas especialidades pedagógicas y generaciones de educadores, proporcionando una base empírica para el diseño de programas de formación docente y políticas educativas en la era digital.

Alfabetización digital y derechos de privacidad en la era de las TIC: análisis documental desde la perspectiva legal y ética del manejo de información

2025-04-08T03:39:05+00:00

Este estudio tiene como objetivo analizar la relación entre la alfabetización digital y la protección de los derechos de privacidad en el uso de las TIC, desde un enfoque legal y ético. La pregunta de investigación se centró en comprender cómo la alfabetización digital contribuye al uso ético y legal de las TIC y previene la vulneración de derechos informacionales. Se empleó un enfoque cualitativo, de nivel exploratorio, con diseño documental y corte transversal. La revisión abarcó 21 estudios empíricos publicados entre 2021 y 2025, seleccionados mediante criterios rigurosos y analizados temáticamente. Los hallazgos indican que un mayor nivel de alfabetización digital crítica está vinculado con mejores prácticas de protección de datos personales en contextos como la educación, la salud, la gestión bibliotecaria y el comercio digital. Se identificó que la alfabetización digital permite ejercer derechos informacionales y enfrentar riesgos relacionados con vigilancia, manipulación y mal uso de datos. Se concluye que la alfabetización digital debe abordarse como una competencia ciudadana clave para promover el uso responsable de las TIC y salvaguardar la privacidad en la sociedad digital. El estudio amplía la comprensión del fenómeno y sugiere enfoques integradores entre educación, derecho y tecnología.

Crecimiento en la demanda de herramientas de inteligencia artificial en ingeniería de software: resultados de un estudio paneuropeo 2024

2025-04-09T19:19:32+00:00

La industria de tecnologías de la información (TI) ha demostrado una notable capacidad para replicar y mejorar modelos económicos exitosos, acelerando su desarrollo a través de tres tendencias clave: digitalización, cambios en paradigmas organizativos y productivos, y el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA). Este artículo analiza la influencia de estas tendencias en la ingeniería de software y se centra particularmente en el impacto de la IA, que ha transformado la productividad, los modelos de trabajo y las competencias requeridas en los equipos de desarrollo. El uso de herramientas de IA ha marcado el comienzo de la “Ingeniería de Software Aumentada por IA”, un concepto emergente que redefine el ciclo de vida del desarrollo de software. Sin embargo, la implementación de estas herramientas enfrenta desafíos, desde la resistencia organizacional hasta preocupaciones sobre seguridad de datos. Este estudio incluye 27 equipos de ingeniería de software de varias regiones de Europa y ofrece un análisis detallado de las mejores prácticas para integrar herramientas de IA en los procesos de desarrollo. Basándose en la teoría de difusión de innovaciones de Everett Rogers, el artículo identifica las etapas actuales y futuras de adopción de IA en la ingeniería de software, desde los primeros adoptantes hasta la mayoría temprana. El estudio concluye con un conjunto de recomendaciones tácticas y estratégicas para empresas TI que buscan alcanzar competitividad global mediante la incorporación de tecnologías de IA en sus procesos de producción de software.

Índice de riesgo de incendios rurales (IRIR) alternativo al índice meteorológico de peligro de incendios (FWI)

2025-02-10T13:22:50+00:00

El cambio climático favorece el desarrollo de incendios no urbanos, que se caracterizan por una mayor intensidad y áreas afectadas. El estudio del comportamiento del fuego en los bosques interesa a los científicos, lo que sugiere que existe un enorme potencial para futuras investigaciones. Sin embargo, son pocas las publicaciones que estudian en mayor profundidad las condiciones de la probabilidad de ignición en entornos rurales y no forestales y hayan propuesto nuevos métodos computacionales. Los sistemas de evaluación del riesgo de incendios forestales no siempre son eficaces en las zonas rurales debido a la diversidad de tipos de vegetación. Este trabajo propone un nuevo índice de riesgo de incendios para ponderar el potencial de ignición del combustible en zonas rurales. El modelo utiliza técnicas innovadoras para obtener resultados más precisos que el Índice Meteorológico de Incendios (FWI). Tiene en cuenta las características específicas de las condiciones ambientales locales para proporcionar una evaluación más precisa del riesgo de ignición.

Modelos neuronales profundos de la calidad del aire en la zona metropolitana de Tula, Hidalgo

2025-03-18T22:58:51+00:00

En las últimas décadas la creciente urbanización y desarrollo industrial han sido pilar para el desarrollo de zonas metropolitanas, lo que ha representado un incremento en la producción y emisión de gases de efecto invernadero. Esta situación ha contribuido a incrementar la contaminación del aire y ha dado lugar a una situación ambiental desfavorable que podría afectar a los ecosistemas, a la población y a la vida en general, por tanto, requiere la construcción de estrategias preventivas. Por lo anterior, se desarrollaron 2 modelos de inteligencia artificial para predecir la calidad del aire en la Zona Metropolitana de Tula (ZMT), mediante algoritmos de clasificación y regresión con redes neuronales de aprendizaje profundo. Se aplicó la metodología CRISP-DM, considerando la ZMT como productor del 90% de contaminación en Hidalgo, se realizó entendimiento de datos y su preparación, previo al modelado y validación de cada uno. Aplicando métricas de evaluación se obtuvo una coeficiente de determinación r2 de .99, pérdida de 0.088 para el modelo de regresión, para el de clasificación .93 de exactitud, precisión de .88 y F1-score de .81. Ambos modelos lograron representar el fenómeno de la calidad del aire y predecir de manera eficiente.

Nivel de competencia digital docente auto percibida por docentes universitarios

2025-03-20T19:36:19+00:00

El objetivo de esta investigación fue determinar el nivel auto percibido en el desarrollo de la competencia digital docente del profesorado de una universidad pública en México. El reconocimiento del nivel competencial se realizó en las dimensiones de comunicación, información y materiales educativos digitales. El estudio fue de corte no experimental y transversal con alcance descriptivo, se utilizó el enfoque cuantitativo a través de un cuestionario en línea con una muestra de 1762 docentes. Los resultados muestran que el nivel de desarrollo institucional es intermedio, con variación de nivel entre las dimensiones consideradas. La dimensión con menor nivel de desarrollo es la de materiales educativos digitales. Se concluye que el nivel de desarrollo de competencia intermedio es similar en relación con otros países, que la formación docente debe considerar niveles taxonómicos de mayor jerarquía, de lo contrario el colectivo docente continuará quedándose en niveles de sustitución de una herramienta por otra sin aprovechar las oportunidades que les da el análisis o la evaluación de su práctica docente para modificarla o redefinirla.

Más allá de los algoritmos: Desafíos y percepciones docentes sobre la inteligencia artificial generativa en la enseñanza virtual

2025-05-26T19:22:38+00:00

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha transformado el ámbito educativo al facilitar la creación de contenido de manera automatizada, similar al razonamiento humano. Este estudio analiza el conocimiento, uso, percepciones y desafíos que enfrentan los docentes al integrar la IAG en sus prácticas pedagógicas virtuales de los docentes de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil. Con un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, descriptivo y transeccional, la investigación contó con una muestra de 132 docentes, seleccionados de un total de 201 mediante muestreo probabilístico, garantizando un 95% de confianza y un margen de error del 5%. Los resultados evidencian un creciente interés en la IAG, pero también barreras significativas como la falta de capacitación, la ausencia de normativas institucionales y preocupaciones éticas. Se destaca la necesidad de programas de formación docente específicos y la implementación de normativas institucionales que regulen su uso. Además, se recomienda continuar investigando los factores que influyen en la adopción de estas herramientas, con el fin de potenciar su aplicación en la enseñanza virtual y optimizar el aprendizaje de los estudiantes.

Herramientas de inteligencia artificial para el diseño de presentaciones en la educación superior: un análisis comparativo

2025-04-22T20:49:32+00:00

Este estudio propone comparar cinco herramientas de IA para el diseño de presentaciones (Beautiful.ai, Tome, Canva AI, SlidesAI y Gamma) con el objetivo de evaluar su funcionalidad, integración, usabilidad y adaptabilidad en contextos educativos y empresariales. Bajo un enfoque cualitativo de tipo documental y descriptivo, se recopiló información de fuentes secundarias fiables, para construir dos matrices comparativas: la primera analiza funciones clave (generación automática de diapositivas, edición manual, colaboración en tiempo real y adaptabilidad móvil), y la segunda característica generales (modelo de distribución, tipo de IA, nivel de personalización, integración con otras aplicaciones, formatos de exportación, accesibilidad e idiomas disponibles). En los resultados se encontró que las plataformas difieren significativamente en personalización, Canva AI y Gamma destacan por opciones avanzadas. Además, la integración con ecosistemas externos y la diversidad de formatos de exportación son superiores en Canva AI y SlidesAI, mientras Gamma provee enlaces interactivos y experiencias estilo aplicación. Se muestra que existen diferencias sustanciales en automatización, usabilidad y accesibilidad, destacándose Canva AI y Gamma como las más versátiles y eficaces para ámbitos educativos y corporativos; se recomienda la elección de la herramienta en función de los requisitos específicos del usuario, su competencia digital y las metas comunicativas.