http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183434 Mon, 02 Nov 2026 07:51:50 GMT 2026-11-02T07:51:50Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184494 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Este artículo propone un nuevo índice de calidad de carreteras usando técnicas de aprendizaje automático, basado en la vibración experimentada por el usuario. El índice se define como un escalar que, para dos ubicaciones recorridas a la misma velocidad, es mayor en la ubicación de mayor vibración. Se toman registros de vibración geolocalizados en experimentos no controlados con dos pasadas del mismo vehículo a diferentes velocidades. El índice puede traducirse en diagramas de isoexperiencia que son útiles para asistentes de inteligencia artificial o vehículos autónomos para tomar decisiones sobre rutas y velocidades. El índice fue probado en un caso real con un autobús de pasajeros utilizando sensores inerciales y de geolocalización de un smartphone. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184494 2025-01-01T00:00:00Z Este artículo propone un nuevo índice de calidad de carreteras usando técnicas de aprendizaje automático, basado en la vibración experimentada por el usuario. El índice se define como un escalar que, para dos ubicaciones recorridas a la misma velocidad, es mayor en la ubicación de mayor vibración. Se toman registros de vibración geolocalizados en experimentos no controlados con dos pasadas del mismo vehículo a diferentes velocidades. El índice puede traducirse en diagramas de isoexperiencia que son útiles para asistentes de inteligencia artificial o vehículos autónomos para tomar decisiones sobre rutas y velocidades. El índice fue probado en un caso real con un autobús de pasajeros utilizando sensores inerciales y de geolocalización de un smartphone. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184493 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 En la actualidad judicial la implementación del sistema procesal penal acusatorio tiene que ver con un cambio de paradigma, reasignando roles de los actores de la Justicia en el tratamiento de las causas. El sistema acusatorio se llama adversarial, debido al rol que ocupan las partes que intervienen: el juez, la defensa y las fiscalías; en donde recae en los fiscales la tarea de investigar. En particular, en Santiago del Estero rige la Investigación Penal Preparatoria (IPP), que tiene por objeto determinar la existencia de delitos y la individualización de los eventuales autores; la finalidad es preparar la acusación, determinando las pruebas relevantes que se producirá en el juicio. En este contexto, el modo de vincular un hecho criminoso con su autor, es a través de pruebas; la mayoría de las IPP cuentan con la asistencia de investigadores y peritos forenses; pero también se destaca que los cambios que se produjeron en estos últimos años donde es necesario encontrar las huellas y pruebas en el ámbito digital. Entonces el análisis forense informático desempeña un rol decisivo en la resolución de hechos delictivos. Aunque la habilidad y experiencia de los peritos informáticos resulta determinante para este cometido, también resulta importante disponer de herramientas tecnológicas de hardware y software para poder obtener evidencias digitales En esta propuesta que constituye una continuidad a la línea de investigación de Informática Forense, se pretende investigar sobre herramientas / tecnologías informáticas que permitan gestionar y apoyar de manera eficiente el entorno de los Laboratorios de informática forenses, de manera tal que promueva el trabajo eficiente de la labor de los peritos, ofreciendo un respaldo jurídico a su tarea. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184493 2025-01-01T00:00:00Z En la actualidad judicial la implementación del sistema procesal penal acusatorio tiene que ver con un cambio de paradigma, reasignando roles de los actores de la Justicia en el tratamiento de las causas. El sistema acusatorio se llama adversarial, debido al rol que ocupan las partes que intervienen: el juez, la defensa y las fiscalías; en donde recae en los fiscales la tarea de investigar. En particular, en Santiago del Estero rige la Investigación Penal Preparatoria (IPP), que tiene por objeto determinar la existencia de delitos y la individualización de los eventuales autores; la finalidad es preparar la acusación, determinando las pruebas relevantes que se producirá en el juicio. En este contexto, el modo de vincular un hecho criminoso con su autor, es a través de pruebas; la mayoría de las IPP cuentan con la asistencia de investigadores y peritos forenses; pero también se destaca que los cambios que se produjeron en estos últimos años donde es necesario encontrar las huellas y pruebas en el ámbito digital. Entonces el análisis forense informático desempeña un rol decisivo en la resolución de hechos delictivos. Aunque la habilidad y experiencia de los peritos informáticos resulta determinante para este cometido, también resulta importante disponer de herramientas tecnológicas de hardware y software para poder obtener evidencias digitales En esta propuesta que constituye una continuidad a la línea de investigación de Informática Forense, se pretende investigar sobre herramientas / tecnologías informáticas que permitan gestionar y apoyar de manera eficiente el entorno de los Laboratorios de informática forenses, de manera tal que promueva el trabajo eficiente de la labor de los peritos, ofreciendo un respaldo jurídico a su tarea. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184492 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Este es el primer año del proyecto F001-2021; una derivación de los proyectos F07-2009, F10-2013 y F018- 2017, que desarrollaron modelos, métodos y herramientas para el desarrollo de aplicaciones software teniendo en cuenta aspectos de calidad de software. Este proyecto se enfoca en el diseño y desarrollo de estudios empíricos de calidad de software, como un insumo para la Ingeniería de Software basada en Evidencia. La línea principal de investigación es la construcción de un modelo de proceso y procedimientos asociados para elaborar catálogos de proyectos software de calidad. Se atiende la necesidad de los grupos de investigación para obtener muestras curadas de proyectos imprescindibles para la generación de resultados confiables y generalizables en la experimentación de estudios empíricos de la calidad de software, proporcionando los insumos y procedimientos necesarios para conseguirlo de manera efectiva. Otras líneas secundarias de investigación son el desarrollo de estudios empíricos para la toma de decisiones en grupo y el desarrollo de aplicaciones orientadas entornos científicos. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184492 2025-01-01T00:00:00Z Este es el primer año del proyecto F001-2021; una derivación de los proyectos F07-2009, F10-2013 y F018- 2017, que desarrollaron modelos, métodos y herramientas para el desarrollo de aplicaciones software teniendo en cuenta aspectos de calidad de software. Este proyecto se enfoca en el diseño y desarrollo de estudios empíricos de calidad de software, como un insumo para la Ingeniería de Software basada en Evidencia. La línea principal de investigación es la construcción de un modelo de proceso y procedimientos asociados para elaborar catálogos de proyectos software de calidad. Se atiende la necesidad de los grupos de investigación para obtener muestras curadas de proyectos imprescindibles para la generación de resultados confiables y generalizables en la experimentación de estudios empíricos de la calidad de software, proporcionando los insumos y procedimientos necesarios para conseguirlo de manera efectiva. Otras líneas secundarias de investigación son el desarrollo de estudios empíricos para la toma de decisiones en grupo y el desarrollo de aplicaciones orientadas entornos científicos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184491 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El proyecto de investigación se centra en el desarrollo de objetos de aprendizaje adecuados para las carreras de ingeniería utilizando herramientas de Inteligencia Artificial. Una vez diseñados y aplicados se evalúan los resultados obtenidos. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184491 2025-01-01T00:00:00Z El proyecto de investigación se centra en el desarrollo de objetos de aprendizaje adecuados para las carreras de ingeniería utilizando herramientas de Inteligencia Artificial. Una vez diseñados y aplicados se evalúan los resultados obtenidos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184489 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El proyecto se desarrolla en el ámbito del Instituto de Investigaciones en Tecnología y Educación IIT&E de la Facultad de Ingeniería - UNLZ. Entre los objetivos del Instituto se encuentran el interés por contribuir al mejoramiento de la enseñanza y a la formación de competencias de egreso, en particular en carreras científico tecnológicas, mediante la incorporación de tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y el diseño de objetos de Aprendizaje. En el presente trabajo se describen los objetivos del proyecto, asi como las acciones realizadas para este fin. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184489 2025-01-01T00:00:00Z El proyecto se desarrolla en el ámbito del Instituto de Investigaciones en Tecnología y Educación IIT&E de la Facultad de Ingeniería - UNLZ. Entre los objetivos del Instituto se encuentran el interés por contribuir al mejoramiento de la enseñanza y a la formación de competencias de egreso, en particular en carreras científico tecnológicas, mediante la incorporación de tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y el diseño de objetos de Aprendizaje. En el presente trabajo se describen los objetivos del proyecto, asi como las acciones realizadas para este fin. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184488 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El presente trabajo analiza la capacitación implementada en la Universidad Nacional de La Matanza (UNLaM), específicamente desde el Departamento de Ingeniería e Investigaciones tecnológicas (DIIT) mediante la cual, los docentes abordan la aplicación de las herramientas tecnológicas provistas por Inteligencia Artificial (en adelante IA) dentro del ámbito educativo. Actualmente la irrupción de la IA Generativa ha puesto en evidencia la necesidad de que los docentes se preparen para aprovechar las potencialidades de las herramientas innovadoras brindadas por ella en el proceso de enseñanza. Para esto, se diseñaron dos cursos de capacitación tendientes al saber – hacer, donde se facilita el uso de la tecnología (IA) aplicada en la educación, mediante tutoriales y ejemplos concretos, que permitan valorar la posibilidades y ventajas de aplicación en la práctica pedagógica cotidiana. Se implementó una encuesta PINA (Positivo, Interesante, Necesario, Aplicabilidad) para ser completada por los cursantes de la capacitación, la que mostró un alto nivel de satisfacción de los docentes respecto a la aplicación de la IA en educación. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184488 2025-01-01T00:00:00Z El presente trabajo analiza la capacitación implementada en la Universidad Nacional de La Matanza (UNLaM), específicamente desde el Departamento de Ingeniería e Investigaciones tecnológicas (DIIT) mediante la cual, los docentes abordan la aplicación de las herramientas tecnológicas provistas por Inteligencia Artificial (en adelante IA) dentro del ámbito educativo. Actualmente la irrupción de la IA Generativa ha puesto en evidencia la necesidad de que los docentes se preparen para aprovechar las potencialidades de las herramientas innovadoras brindadas por ella en el proceso de enseñanza. Para esto, se diseñaron dos cursos de capacitación tendientes al saber – hacer, donde se facilita el uso de la tecnología (IA) aplicada en la educación, mediante tutoriales y ejemplos concretos, que permitan valorar la posibilidades y ventajas de aplicación en la práctica pedagógica cotidiana. Se implementó una encuesta PINA (Positivo, Interesante, Necesario, Aplicabilidad) para ser completada por los cursantes de la capacitación, la que mostró un alto nivel de satisfacción de los docentes respecto a la aplicación de la IA en educación. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184484 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El presente artículo describe un proyecto aprobado y financiado por la Universidad Nacional de Cuyo, cuyo plazo de ejecución es entre 2022 y 2024. El proyecto tiene como objetivos el desarrollo de laboratorios virtuales para ser utilizados en tareas docentes y realizar aportes en el campo de los laboratorios virtuales o su aplicación en tareas de enseñanza. El proyecto se encuentra en su etapa final de ejecución, habiéndose desarrollo tres laboratorios virtuales, uno de efecto Doppler y uno de ondas mecánicas para la enseñanza de Física, y uno de ventanas deslizantes para la enseñanza de redes de computadoras. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184484 2025-01-01T00:00:00Z El presente artículo describe un proyecto aprobado y financiado por la Universidad Nacional de Cuyo, cuyo plazo de ejecución es entre 2022 y 2024. El proyecto tiene como objetivos el desarrollo de laboratorios virtuales para ser utilizados en tareas docentes y realizar aportes en el campo de los laboratorios virtuales o su aplicación en tareas de enseñanza. El proyecto se encuentra en su etapa final de ejecución, habiéndose desarrollo tres laboratorios virtuales, uno de efecto Doppler y uno de ondas mecánicas para la enseñanza de Física, y uno de ventanas deslizantes para la enseñanza de redes de computadoras. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184472 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Por un lado, la computación de alto rendimiento (HPC) requiere de modelos de programación que aprovechen el paralelismo masivo de arquitecturas heterogéneas modernas como las plataformas CPU-GPU. Sin embargo, modelos de programación como CUDA y OpenCL presentan limitaciones en portabilidad y productividad. SYCL surge como alternativa prometedora al unificar la programación en C++ y abstraer las particularidades del hardware. Por otro lado, la bioinformática y la biología computacional representan dos campos que han estado explotando las GPUs durante más de dos décadas, y muchas de sus implementaciones se basan en CUDA, lo que impone limitaciones significativas en cuanto a la portabilidad en una amplia gama de arquitecturas heterogéneas. Es por lo que esta tesis doctoral propone evaluar la viabilidad de SYCL como modelo de programación paralelo unificado, portable y eficiente para sistemas heterogéneos con GPUs, específicamente en bioinformática. Considerando que el alineamiento de secuencias biológicas representa una operación fundamental con amplias aplicaciones en diversas áreas de la biología y la medicina, se seleccionó la suite SW# como caso de estudio por su relevancia y por estar desarrollado en CUDA. Mediante la herramienta SYCLomatic se migró completamente el código de SW# de CUDA a SYCL. Este proceso involucró la ejecución de la herramienta, modificación del código generado, corrección de errores, verificación funcional, optimizaciones y estandarización SYCL. Posteriormente, se realizaron múltiples experimentos en un amplio conjunto de GPUs y CPUs de diferentes tipos y fabricantes para evaluar la portabilidad de rendimiento del código migrado en contextos individuales, tanto de GPU como de CPU, multi-GPU y CPU+GPU, en un entorno híbrido. Los resultados de esta tesis muestran, en primer lugar, que la herramienta SYCLomatic resulta efectiva y útil para la migración automática, aunque no pueda considerarse una solución final. En segundo lugar, las pruebas realizadas revelan que SYCL presenta una eficiencia comparable a la de CUDA en las GPUs NVIDIA y ofrece una amplia portabilidad funcional con una aceptable portabilidad de rendimiento a GPUs y CPUs de otros fabricantes. En conclusión, SYCL se posiciona como una alternativa viable como modelo unificado de programación heterogénea, portable y eficiente, estableciendo un precedente importante para futuros desarrollos en el área. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184472 2025-01-01T00:00:00Z Por un lado, la computación de alto rendimiento (HPC) requiere de modelos de programación que aprovechen el paralelismo masivo de arquitecturas heterogéneas modernas como las plataformas CPU-GPU. Sin embargo, modelos de programación como CUDA y OpenCL presentan limitaciones en portabilidad y productividad. SYCL surge como alternativa prometedora al unificar la programación en C++ y abstraer las particularidades del hardware. Por otro lado, la bioinformática y la biología computacional representan dos campos que han estado explotando las GPUs durante más de dos décadas, y muchas de sus implementaciones se basan en CUDA, lo que impone limitaciones significativas en cuanto a la portabilidad en una amplia gama de arquitecturas heterogéneas. Es por lo que esta tesis doctoral propone evaluar la viabilidad de SYCL como modelo de programación paralelo unificado, portable y eficiente para sistemas heterogéneos con GPUs, específicamente en bioinformática. Considerando que el alineamiento de secuencias biológicas representa una operación fundamental con amplias aplicaciones en diversas áreas de la biología y la medicina, se seleccionó la suite SW# como caso de estudio por su relevancia y por estar desarrollado en CUDA. Mediante la herramienta SYCLomatic se migró completamente el código de SW# de CUDA a SYCL. Este proceso involucró la ejecución de la herramienta, modificación del código generado, corrección de errores, verificación funcional, optimizaciones y estandarización SYCL. Posteriormente, se realizaron múltiples experimentos en un amplio conjunto de GPUs y CPUs de diferentes tipos y fabricantes para evaluar la portabilidad de rendimiento del código migrado en contextos individuales, tanto de GPU como de CPU, multi-GPU y CPU+GPU, en un entorno híbrido. Los resultados de esta tesis muestran, en primer lugar, que la herramienta SYCLomatic resulta efectiva y útil para la migración automática, aunque no pueda considerarse una solución final. En segundo lugar, las pruebas realizadas revelan que SYCL presenta una eficiencia comparable a la de CUDA en las GPUs NVIDIA y ofrece una amplia portabilidad funcional con una aceptable portabilidad de rendimiento a GPUs y CPUs de otros fabricantes. En conclusión, SYCL se posiciona como una alternativa viable como modelo unificado de programación heterogénea, portable y eficiente, estableciendo un precedente importante para futuros desarrollos en el área. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184471 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 La tesis doctoral se desarrolló en el campo de las tecnologías aplicadas a la educación, de forma particular, mediante el uso de técnicas de Minería de Datos y la integración de redes sociales. En el área de la educación, se ha evidenciado el uso de distintas técnicas de Minería de Datos, con diferentes objetivos. Sin embargo, pocos estudios refieren al uso de prácticas pedagógicas que, integren el uso de técnicas de Minería de Datos y la red social Twitter. El objetivo de la presente tesis doctoral, consiste en proponer una estrategia didáctica que integre técnicas de Minería de Datos para predecir las dificultades que experimentan los estudiantes universitarios en una sesión de clase, mediante la extracción de datos provenientes de la red social Twitter; con el propósito de que, el docente cuente con una herramienta que le permita brindar ayuda oportuna a los estudiantes, en los temas que demandan mayor atención en la enseñanza de la asignatura de Programación 1, en la Universidad Central del Ecuador, localizada en la ciudad de Quito; donde, uno de los principales problemas que enfrenta esta institución, es el volumen de estudiantes que existen en cada curso; limitando la posibilidad del docente en mantener un seguimiento efectivo del desempeño académico de los estudiantes. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184471 2025-01-01T00:00:00Z La tesis doctoral se desarrolló en el campo de las tecnologías aplicadas a la educación, de forma particular, mediante el uso de técnicas de Minería de Datos y la integración de redes sociales. En el área de la educación, se ha evidenciado el uso de distintas técnicas de Minería de Datos, con diferentes objetivos. Sin embargo, pocos estudios refieren al uso de prácticas pedagógicas que, integren el uso de técnicas de Minería de Datos y la red social Twitter. El objetivo de la presente tesis doctoral, consiste en proponer una estrategia didáctica que integre técnicas de Minería de Datos para predecir las dificultades que experimentan los estudiantes universitarios en una sesión de clase, mediante la extracción de datos provenientes de la red social Twitter; con el propósito de que, el docente cuente con una herramienta que le permita brindar ayuda oportuna a los estudiantes, en los temas que demandan mayor atención en la enseñanza de la asignatura de Programación 1, en la Universidad Central del Ecuador, localizada en la ciudad de Quito; donde, uno de los principales problemas que enfrenta esta institución, es el volumen de estudiantes que existen en cada curso; limitando la posibilidad del docente en mantener un seguimiento efectivo del desempeño académico de los estudiantes. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184469 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 La presente investigación propone el desarrollo de un método de agrupamiento dinámico de flujos de datos aplicado al análisis de trayectorias vehiculares. Este enfoque busca superar las limitaciones de los algoritmos tradicionales, proporcionando una solución adaptable y en tiempo real que permita la identificación eficiente de zonas con alta densidad vehicular. La combinación de técnicas avanzadas de procesamiento, modelos de aprendizaje automático y estrategias de visualización de datos contribuirá a mejorar la gestión del tráfico y a optimizar la movilidad en entornos urbanos. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184469 2025-01-01T00:00:00Z La presente investigación propone el desarrollo de un método de agrupamiento dinámico de flujos de datos aplicado al análisis de trayectorias vehiculares. Este enfoque busca superar las limitaciones de los algoritmos tradicionales, proporcionando una solución adaptable y en tiempo real que permita la identificación eficiente de zonas con alta densidad vehicular. La combinación de técnicas avanzadas de procesamiento, modelos de aprendizaje automático y estrategias de visualización de datos contribuirá a mejorar la gestión del tráfico y a optimizar la movilidad en entornos urbanos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184466 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Hoy en día es fundamental que las universidades hagan uso de la analítica de datos, con el fin de generar conocimiento que sea de utilidad, para apoyar el proceso de toma de decisiones. Uno de los principales desafíos consiste en mantener un alto nivel de rendimiento académico, a fin de evitar la deserción por parte de los estudiantes de carreras de grado. En el ámbito de una Universidad Púbica, se detectaron problemas de rendimiento académico en instancias de evaluación parcial en materias del área de programación del primer nivel, esto provoca en muchos casos que los estudiantes abandonen el cursado de dichas materias. En este sentido, es posible aplicar analítica predictiva con el propósito de identificar patrones en el conjunto de datos a analizar, con el fin de determinar en forma temprana el desempeño académico que tendrán los futuros estudiantes al cursar estas materias; esto permitirá generar una alerta en pos de definir acciones en forma temprana, que permitan mejorar el rendimiento estudiantil. En la presente línea de investigación se propone la construcción de un modelo predictivo que permita obtener información de antemano para definir la ejecución de un conjunto de acciones, en pos de mejorar el proceso educativo. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184466 2025-01-01T00:00:00Z Hoy en día es fundamental que las universidades hagan uso de la analítica de datos, con el fin de generar conocimiento que sea de utilidad, para apoyar el proceso de toma de decisiones. Uno de los principales desafíos consiste en mantener un alto nivel de rendimiento académico, a fin de evitar la deserción por parte de los estudiantes de carreras de grado. En el ámbito de una Universidad Púbica, se detectaron problemas de rendimiento académico en instancias de evaluación parcial en materias del área de programación del primer nivel, esto provoca en muchos casos que los estudiantes abandonen el cursado de dichas materias. En este sentido, es posible aplicar analítica predictiva con el propósito de identificar patrones en el conjunto de datos a analizar, con el fin de determinar en forma temprana el desempeño académico que tendrán los futuros estudiantes al cursar estas materias; esto permitirá generar una alerta en pos de definir acciones en forma temprana, que permitan mejorar el rendimiento estudiantil. En la presente línea de investigación se propone la construcción de un modelo predictivo que permita obtener información de antemano para definir la ejecución de un conjunto de acciones, en pos de mejorar el proceso educativo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184465 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 En el año 2007 Michele Banko introduce un nuevo concepto en materia de extracción de información a partir de textos, al que llama en inglés: Open Information Extraction (Open IE o OIE). Se trata de un paradigma de extracción de conocimiento en donde un sistema informático realiza una sola pasada sobre el total de las fuentes de información no estructurada en formato de lenguaje natural (llamado corpus de documentos), dadas como entrada y extrae un gran conjunto de tuplas relacionales sin requerir ningún tipo de intervención humana. En el mismo trabajo Banko presenta un método llamado TEXTRUNNER, el cual es el primer método que trabaja dentro de este nuevo paradigma. A partir de este trabajo se propusieron otros métodos de extracción de conocimiento bajo el paradigma que Banko llamó Open Information Extraction y que en español se lo puede llamar de forma más concreta: métodos de extracción de conocimiento para la Web, debido a que están pensados para trabajar con los grandes volúmenes de datos que provienen de Internet en general y de la Web en particular. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184465 2025-01-01T00:00:00Z En el año 2007 Michele Banko introduce un nuevo concepto en materia de extracción de información a partir de textos, al que llama en inglés: Open Information Extraction (Open IE o OIE). Se trata de un paradigma de extracción de conocimiento en donde un sistema informático realiza una sola pasada sobre el total de las fuentes de información no estructurada en formato de lenguaje natural (llamado corpus de documentos), dadas como entrada y extrae un gran conjunto de tuplas relacionales sin requerir ningún tipo de intervención humana. En el mismo trabajo Banko presenta un método llamado TEXTRUNNER, el cual es el primer método que trabaja dentro de este nuevo paradigma. A partir de este trabajo se propusieron otros métodos de extracción de conocimiento bajo el paradigma que Banko llamó Open Information Extraction y que en español se lo puede llamar de forma más concreta: métodos de extracción de conocimiento para la Web, debido a que están pensados para trabajar con los grandes volúmenes de datos que provienen de Internet en general y de la Web en particular. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184463 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 En este trabajo se presenta los lineamientos generales de un proyecto de investigación aprobado y financiado por la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) que propone indagar sobre los procesos de apropiación de tecnologías digitales móviles, por parte de los estudiantes de los diferentes niveles educativos y modalidades que tienen lugar en la provincia de Río Negro, y que los mismos adoptan en su quehacer cotidiano. información, configuración permitirá Contar con esta avanzar en la de un Observatorio de tendencias en el uso de tecnologías móviles a nivel regional, que sea un aporte para la toma de decisiones por parte de las instituciones educativas así como de los actores políticos, sociales y de la comunidad en general. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184463 2025-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta los lineamientos generales de un proyecto de investigación aprobado y financiado por la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) que propone indagar sobre los procesos de apropiación de tecnologías digitales móviles, por parte de los estudiantes de los diferentes niveles educativos y modalidades que tienen lugar en la provincia de Río Negro, y que los mismos adoptan en su quehacer cotidiano. información, configuración permitirá Contar con esta avanzar en la de un Observatorio de tendencias en el uso de tecnologías móviles a nivel regional, que sea un aporte para la toma de decisiones por parte de las instituciones educativas así como de los actores políticos, sociales y de la comunidad en general. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184462 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Esta tesis aborda el estudio de la estructura poblacional argentina mediante el análisis de apellidos complementado con otras fuentes de datos públicos no estructurados. Su propósito es examinar el impacto del procesamiento avanzado y el modelado computacional de apellidos en la generación de indicadores precisos sobre ancestría biológica, dinámica poblacional y estructura demográfica. El uso de apellidos ofrece ventajas metodológicas clave: Se trata de un recurso accesible y de bajo costo para el análisis poblacional. Permiten una cobertura amplia en términos geográficos y temporales. Facilitan la integración con otras fuentes de información, como registros censales, encuestas e informes técnicos y datos sanitarios. A partir de estas características, nuestra investigación explora la correlación entre apellidos, estructura genética, salud pública y migración, proporcionando herramientas analíticas innovadoras para la comprensión de la dinámica poblacional en Argentina. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184462 2025-01-01T00:00:00Z Esta tesis aborda el estudio de la estructura poblacional argentina mediante el análisis de apellidos complementado con otras fuentes de datos públicos no estructurados. Su propósito es examinar el impacto del procesamiento avanzado y el modelado computacional de apellidos en la generación de indicadores precisos sobre ancestría biológica, dinámica poblacional y estructura demográfica. El uso de apellidos ofrece ventajas metodológicas clave: Se trata de un recurso accesible y de bajo costo para el análisis poblacional. Permiten una cobertura amplia en términos geográficos y temporales. Facilitan la integración con otras fuentes de información, como registros censales, encuestas e informes técnicos y datos sanitarios. A partir de estas características, nuestra investigación explora la correlación entre apellidos, estructura genética, salud pública y migración, proporcionando herramientas analíticas innovadoras para la comprensión de la dinámica poblacional en Argentina. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184461 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El Internet de las Cosas (IoT) es un paradigma tecnológico utilizado para referirse a una infraestructura compuesta por un conjunto de objetos (cosas) inteligentes, ubicuos e interconectados mediante las tecnologías de información y comunicación para procesar datos del mundo físico y virtual; y, actuar con la mínima intervención humana. El IoT promueve el desarrollo de innovadoras aplicaciones en una diversidad de dominios (p. ej., hogar, salud, ciudad inteligente, industria), agregando una nueva dimensión a la vida de las personas, centrada en la interacción permanente con los objetos inteligentes, en cualquier lugar y momento, lo cual impacta favorablemente en el bienestar y desarrollo sostenible de la sociedad. Según Gartner [4], el número total de dispositivos IoT instalados en el año 2017 (8.400 millones), superó a la población total de seres humanos; mientras que, una previsión de la International Data Corporation (IDC) estima que habrán alrededor de 41.600 millones de dispositivos IoT instalados en el 2025. En la actualidad, uno de los desafíos más importantes para la comunidad científica y la industria es el desarrollo de software para sistemas IoT, dado que se caracterizan por ser altamente distribuidos, heterogéneos, escalables, dinámicos e inciertos. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184461 2025-01-01T00:00:00Z El Internet de las Cosas (IoT) es un paradigma tecnológico utilizado para referirse a una infraestructura compuesta por un conjunto de objetos (cosas) inteligentes, ubicuos e interconectados mediante las tecnologías de información y comunicación para procesar datos del mundo físico y virtual; y, actuar con la mínima intervención humana. El IoT promueve el desarrollo de innovadoras aplicaciones en una diversidad de dominios (p. ej., hogar, salud, ciudad inteligente, industria), agregando una nueva dimensión a la vida de las personas, centrada en la interacción permanente con los objetos inteligentes, en cualquier lugar y momento, lo cual impacta favorablemente en el bienestar y desarrollo sostenible de la sociedad. Según Gartner [4], el número total de dispositivos IoT instalados en el año 2017 (8.400 millones), superó a la población total de seres humanos; mientras que, una previsión de la International Data Corporation (IDC) estima que habrán alrededor de 41.600 millones de dispositivos IoT instalados en el 2025. En la actualidad, uno de los desafíos más importantes para la comunidad científica y la industria es el desarrollo de software para sistemas IoT, dado que se caracterizan por ser altamente distribuidos, heterogéneos, escalables, dinámicos e inciertos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184459 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 La prevención del Abuso Sexual Infantil (ASI) requiere concientizar a todas las personas, desde niños hasta adultos. Para promover la prevención se torna fundamental inculcar hábitos de cuidado del cuerpo y de identidad a niños y niñas. En el caso de los adultos, el énfasis está centrado en brindar información para que puedan identificar posibles situaciones de riesgo y acciones correspondientes ante casos de abusos o sospecha de abuso. Según un informe relevado por UNICEF [1] el ASI está mediado por una relación asimétrica de poder, en la cual un niño, niña o adolescente es víctima y una persona adulta o por lo menos mayor al niño, es agresora. Refiere al derecho a decidir sobre su cuerpo y sexualidad, a que sea respetada su privacidad e intimidad y además vivir sin violencias. Con base en estas problemáticas se diseñó un proyecto para el desarrollo de un videojuego visando la prevención del Abuso Sexual Infantil. El uso de los videojuegos como recurso informativo y educativo ha quedado demostrado por varias investigaciones por ejemplo [2], [3] y [4] entre otros. En el caso del presente videojuego, se ha empleado un diseño específico de mecánicas y de arte con objetivo de informar de manera preferentemente gráfica y lúdica riesgos de la vida real. Objetivo: Diseño de un videojuego cuya narrativa, mecánicas y arte se complementen para enseñar al niño acciones preventivas ante posibles situaciones de Abuso Sexual Infantil. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184459 2025-01-01T00:00:00Z La prevención del Abuso Sexual Infantil (ASI) requiere concientizar a todas las personas, desde niños hasta adultos. Para promover la prevención se torna fundamental inculcar hábitos de cuidado del cuerpo y de identidad a niños y niñas. En el caso de los adultos, el énfasis está centrado en brindar información para que puedan identificar posibles situaciones de riesgo y acciones correspondientes ante casos de abusos o sospecha de abuso. Según un informe relevado por UNICEF [1] el ASI está mediado por una relación asimétrica de poder, en la cual un niño, niña o adolescente es víctima y una persona adulta o por lo menos mayor al niño, es agresora. Refiere al derecho a decidir sobre su cuerpo y sexualidad, a que sea respetada su privacidad e intimidad y además vivir sin violencias. Con base en estas problemáticas se diseñó un proyecto para el desarrollo de un videojuego visando la prevención del Abuso Sexual Infantil. El uso de los videojuegos como recurso informativo y educativo ha quedado demostrado por varias investigaciones por ejemplo [2], [3] y [4] entre otros. En el caso del presente videojuego, se ha empleado un diseño específico de mecánicas y de arte con objetivo de informar de manera preferentemente gráfica y lúdica riesgos de la vida real. Objetivo: Diseño de un videojuego cuya narrativa, mecánicas y arte se complementen para enseñar al niño acciones preventivas ante posibles situaciones de Abuso Sexual Infantil. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184457 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han transformado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante arquitecturas avanzadas como el Transformer y su mecanismo de autoatención. Modelos como GPT, LaMDA, LLaMA y BERT han impulsado aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la educación. En el ámbito educativo, los LLM ofrecen oportunidades para personalizar el aprendizaje, adaptar contenido según las necesidades individuales de los estudiantes y mejorar la interacción mediante experiencias inmersivas. Además, facilitan el acceso a información relevante, optimizando el tiempo de docentes y administrativos al reducir tareas repetitivas. Sin embargo, la integración de los LLM en la educación plantea desafíos significativos, como la privacidad de los datos, la equidad en el acceso tecnológico y la ética en el uso de la inteligencia artificial. Asimismo, el análisis de los datos generados por la interacción con estos modelos puede proporcionar información valiosa para mejorar los procesos de enseñanza, identificar patrones de aprendizaje y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Este trabajo busca evaluar el impacto de los LLM en la educación, explorando sus beneficios, limitaciones y riesgos. Además, de analizar las mejores prácticas para su implementación efectiva y ética en la comunidad universitaria, garantizando un uso responsable y equitativo. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184457 2025-01-01T00:00:00Z Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han transformado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante arquitecturas avanzadas como el Transformer y su mecanismo de autoatención. Modelos como GPT, LaMDA, LLaMA y BERT han impulsado aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la educación. En el ámbito educativo, los LLM ofrecen oportunidades para personalizar el aprendizaje, adaptar contenido según las necesidades individuales de los estudiantes y mejorar la interacción mediante experiencias inmersivas. Además, facilitan el acceso a información relevante, optimizando el tiempo de docentes y administrativos al reducir tareas repetitivas. Sin embargo, la integración de los LLM en la educación plantea desafíos significativos, como la privacidad de los datos, la equidad en el acceso tecnológico y la ética en el uso de la inteligencia artificial. Asimismo, el análisis de los datos generados por la interacción con estos modelos puede proporcionar información valiosa para mejorar los procesos de enseñanza, identificar patrones de aprendizaje y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Este trabajo busca evaluar el impacto de los LLM en la educación, explorando sus beneficios, limitaciones y riesgos. Además, de analizar las mejores prácticas para su implementación efectiva y ética en la comunidad universitaria, garantizando un uso responsable y equitativo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184424 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Se presentan los avances del proyecto internacional que tiene como objetivo contribuir al desarrollo y promoción de los derechos digitales en Argentina, incrementar la cooperación entre Europa y Argentina en temas de Transformación Digital mediante la generación y difusión de conocimiento en el tema, y promover alianzas del sector académico con instituciones del sector público, privado, y de la sociedad civil en temas de transformación digital. Cofinanciado por la Unión Europea, el proyecto se encuentra bajo la coordinación del CIN y participan 5 Universidades Nacionales y 4 Instituciones Europeas. En particular, el artículo describe los objetivos de investigación, actividades a desarrollar y entregables a producir. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184424 2025-01-01T00:00:00Z Se presentan los avances del proyecto internacional que tiene como objetivo contribuir al desarrollo y promoción de los derechos digitales en Argentina, incrementar la cooperación entre Europa y Argentina en temas de Transformación Digital mediante la generación y difusión de conocimiento en el tema, y promover alianzas del sector académico con instituciones del sector público, privado, y de la sociedad civil en temas de transformación digital. Cofinanciado por la Unión Europea, el proyecto se encuentra bajo la coordinación del CIN y participan 5 Universidades Nacionales y 4 Instituciones Europeas. En particular, el artículo describe los objetivos de investigación, actividades a desarrollar y entregables a producir. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184423 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 Las elecciones representan un componente esencial de la democracia moderna por su impacto directo en la conformación de los gobiernos y la vida ciudadana. El presente trabajo se centra en el desarrollo y mejora del sistema de voto electrónico OTP-Vote, abordando uno de los desafíos más significativos: la implementación de sistemas de votación electrónica confiables y seguros. Partiendo de un modelo inicial de datos, la investigación ha profundizado en aspectos críticos para fortalecer la seguridad y confiabilidad del sistema. Los avances se han enfocado en el desarrollo de atributos de control y encriptación, el refinamiento de protocolos antifraude, y la implementación de mecanismos de verificabilidad End to End. Un aspecto fundamental ha sido el diseño de un modelo para automatizar la configuración de parámetros y la generación de estructuras de datos. La investigación aborda directamente la principal barrera para la adopción del voto electrónico: la desconfianza ciudadana basada en experiencias previas fallidas. El proyecto busca superar estas resistencias mediante la construcción de un sistema que no solo sea técnicamente robusto, sino que también permita una auditoría en las etapas del proceso electoral, garantizando tanto el secreto del voto como la integridad del proceso. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184423 2025-01-01T00:00:00Z Las elecciones representan un componente esencial de la democracia moderna por su impacto directo en la conformación de los gobiernos y la vida ciudadana. El presente trabajo se centra en el desarrollo y mejora del sistema de voto electrónico OTP-Vote, abordando uno de los desafíos más significativos: la implementación de sistemas de votación electrónica confiables y seguros. Partiendo de un modelo inicial de datos, la investigación ha profundizado en aspectos críticos para fortalecer la seguridad y confiabilidad del sistema. Los avances se han enfocado en el desarrollo de atributos de control y encriptación, el refinamiento de protocolos antifraude, y la implementación de mecanismos de verificabilidad End to End. Un aspecto fundamental ha sido el diseño de un modelo para automatizar la configuración de parámetros y la generación de estructuras de datos. La investigación aborda directamente la principal barrera para la adopción del voto electrónico: la desconfianza ciudadana basada en experiencias previas fallidas. El proyecto busca superar estas resistencias mediante la construcción de un sistema que no solo sea técnicamente robusto, sino que también permita una auditoría en las etapas del proceso electoral, garantizando tanto el secreto del voto como la integridad del proceso. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184420 Objeto de conferencia XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Mendoza, 10 y 11 de abril de 2025); https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261; Libro de Actas - XXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2025 El uso de la tecnología como apoyo al proceso de enseñanza y aprendizaje, se ha convertido en necesario e imprescindible. Las estrategias didácticas mediadas por tecnologías permiten presentar conceptos e ideas a los estudiantes de manera multimedial, ágil e interactiva, situándolos en un rol activo y participativo, sumado a que se desarrollan ambientes virtuales que les permiten ejercitar y extender sus conocimientos. En el caso concreto de la asignatura Inteligencia Artificial, se vienen incorporando, herramientas que ayudan al estudio de los diferentes contenidos curriculares; en esta ocasión, el enfoque está puesto en la temática de algoritmos evolutivos. Con el nombre de algoritmos evolutivos se identifica a un grupo de procedimientos que se distinguen de otras técnicas porque están inspirados en las teorías que sintetizan la evolución Darwiniana y la herencia genética descripta por Mendel, también se basan en la inteligencia colectiva de grupos de organismos, como bandadas de aves o cardúmenes de peces, para resolver problemas de optimización. A través de este proyecto se pretende focalizar en el uso de estas tecnologías como medio para que el estudiante construya su propio conocimiento, pero en una dinámica grupal y colaborativa, lo que actualmente se denomina ambiente colaborativo de aprendizaje. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/184420 2025-01-01T00:00:00Z El uso de la tecnología como apoyo al proceso de enseñanza y aprendizaje, se ha convertido en necesario e imprescindible. Las estrategias didácticas mediadas por tecnologías permiten presentar conceptos e ideas a los estudiantes de manera multimedial, ágil e interactiva, situándolos en un rol activo y participativo, sumado a que se desarrollan ambientes virtuales que les permiten ejercitar y extender sus conocimientos. En el caso concreto de la asignatura Inteligencia Artificial, se vienen incorporando, herramientas que ayudan al estudio de los diferentes contenidos curriculares; en esta ocasión, el enfoque está puesto en la temática de algoritmos evolutivos. Con el nombre de algoritmos evolutivos se identifica a un grupo de procedimientos que se distinguen de otras técnicas porque están inspirados en las teorías que sintetizan la evolución Darwiniana y la herencia genética descripta por Mendel, también se basan en la inteligencia colectiva de grupos de organismos, como bandadas de aves o cardúmenes de peces, para resolver problemas de optimización. A través de este proyecto se pretende focalizar en el uso de estas tecnologías como medio para que el estudiante construya su propio conocimiento, pero en una dinámica grupal y colaborativa, lo que actualmente se denomina ambiente colaborativo de aprendizaje.