El aprendizaje matemático para adultos con escolaridad inconclusa es un tema crucial para mejorar la calidad de vida y las oportunidades laborales de muchas personas. Estas personas pueden enfrentar desafíos únicos debido a lagunas en su educación formal, pero aún así, es posible desarrollar habilidades matemáticas sólidas. Un enfoque efectivo para enseñar matemáticas a adultos con escolaridad inconclusa es utilizar métodos prácticos y contextualizados. Esto significa vincular los conceptos matemáticos con situaciones de la vida real que los adultos puedan encontrar en su trabajo, hogar o comunidad. Por ejemplo, enseñar habilidades financieras básicas como el presupuesto, el manejo de dinero y el cálculo de intereses puede ser extremadamente útil y motivador. Además, es importante crear un ambiente de aprendizaje seguro y de apoyo que fomente la confianza y la participación activa. Los adultos pueden sentir vergüenza o ansiedad debido a sus experiencias previas de aprendizaje, por lo que es crucial proporcionarles retroalimentación constructiva y celebrar sus logros, por pequeños que sean. La tecnología también puede desempeñar un papel importante en el aprendizaje matemático para adultos con escolaridad inconclusa. Las aplicaciones y programas educativos pueden ofrecer lecciones interactivas, ejercicios prácticos y seguimiento del progreso, todo lo cual puede ayudar a los adultos a mejorar sus habilidades matemáticas de manera autodidacta y a su propio ritmo. El aprendizaje matemático para adultos con escolaridad inconclusa es un proceso desafiante pero fundamental para mejorar su calidad de vida y oportunidades futuras. Al adoptar un enfoque práctico, contextualizado y de apoyo, es posible ayudar a estos adultos a adquirir las habilidades matemáticas necesarias para tener éxito en la vida cotidiana y en el lugar de trabajo.

La presente investigación tuvo como objetivo determinar el nivel de relación entre las habilidades perceptivas y el aprendizaje de la matemática de los niños y las niñas de 5 años de una Institución Educativa de Huancavelica, en la educación remota. El diseño empleado fue el correlacional y la muestra lo conformaron 46 estudiantes de 5 años de una institución de educación inicial de Huancavelica. Los instrumentos empleados fueron, la lista de cotejo para cada variable con 30 ítems. Los resultados evidencian que existe relación estadísticamente significativa entre las habilidades perceptivas y el aprendizaje de la matemática en los estudiantes de 5 años de una institución educativa de Huancavelica, en la educación remota. Estos resultados cuantitativos, con un r=0.75, representan una correlación positiva moderada, según el cuadro de índices de correlación de Hernández, Fernández y Baptista (2018)

En este libro se investigó los procesos de implementación, pruebas y mantenimiento de la ingeniería del software y se documentó los diferentes tipos de pruebas de software para validar el correcto funcionamiento de un software, se documentó también los procesos de evolución de un software para lograr un correcto mantenimiento del software. Este libro tiene como objetivo aplicar los conceptos y teorías de validación del software con el fin de crear de software de calidad, confiable, que se encuentre disponible, protegido y seguro, para que el profesional de sistemas informáticos sea capaz de gestionar con eficiencia y en ambientes éticos y de responsabilidad proyectos inmersos en la creación software. Se investigó varios libros llegando a realizar un compendio de las partes más importantes y se llegó a la conclusión de que la ingeniería del software proporciona varias técnicas para la evaluación y validación del software y varias metodologías para el desarrollo de software confiable y seguro que el profesional puede utilizar dependiendo las diferentes necesidades, situaciones o proyectos a desarrollar.

En este libro se investigó los fundamentos de la ingeniería del software y se documentó los conceptos básicos del software y los procesos para la creación de software, se documentó también cómo llevar a cabo un análisis de requerimientos de software, cuáles son los tipos de requerimientos, cómo obtenerlos, documentarlos, validarlos y modelarlos mediante diferentes tipos de diagramas. Este libro tiene como objetivo aplicar los conceptos y teorías de administración para la creación de software de calidad mediante las diferentes metodologías, técnicas y herramientas de la ingeniería del software para que el profesional de sistemas informáticos sea capaz de gestionar con eficiencia y en ambientes éticos y de responsabilidad proyectos inmersos en la creación software. Se investigó varios libros llegando a realizar un compendio de las partes más importantes y se llegó a la conclusión de que la ingeniería del software proporciona varias metodologías para el desarrollo del software y varios modelos para el diseño de software que el profesional puede utilizar dependiendo las diferentes necesidades o las diferentes situaciones o proyectos a desarrollar.

La innovación pedagógica en el ámbito del derecho aborda la necesidad de modernizar los métodos de enseñanza para adaptarse a las demandas contemporáneas de la educación superior y del mercado laboral. El objetivo principal es transformar las prácticas educativas tradicionales en estrategias más dinámicas e interactivas que promuevan el aprendizaje activo y la participación estudiantil. La metodología utilizada incluye la integración de tecnologías de la información y la comunicación (TIC), el aprendizaje basado en problemas (ABP), y las simulaciones de juicios, que permiten a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas esenciales. Los resultados muestran una mejora significativa en la motivación, el rendimiento académico y la adquisición de competencias críticas como el pensamiento analítico y la resolución de problemas. La discusión señala la importancia de un enfoque holístico que combine diferentes teorías del aprendizaje para maximizar el impacto educativo. La conclusión destaca que, aunque los avances son prometedores, es fundamental abordar desafíos como la resistencia al cambio y la equidad en el acceso a recursos educativos innovadores para asegurar una implementación efectiva y sostenida de estas estrategias pedagógicas.

El libro aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en diferentes áreas de las ciencias económicas y la gestión empresarial, explorando sus impactos y beneficios. En la introducción, se destaca cómo la transformación digital redefine las estrategias organizacionales y fomenta la innovación continua, mejorando la capacidad de respuesta a las demandas del mercado​​. Metodológicamente, se utilizan estudios de caso y análisis de datos para ilustrar la aplicación de la IA. Los resultados muestran que, en la contabilidad, la IA automatiza tareas repetitivas, reduce errores y mejora la precisión, permitiendo a los profesionales centrarse en actividades estratégicas​​. En el ámbito financiero, los algoritmos de trading inteligente aumentan la velocidad y precisión de las transacciones, mejorando la competitividad y la liquidez del mercado​​. La gestión de riesgos se beneficia de modelos predictivos que anticipan posibles amenazas, mientras que el cumplimiento normativo se fortalece mediante el monitoreo automatizado​​. En términos de desarrollo sostenible, la IA optimiza la distribución de recursos y mejora la eficiencia energética, contribuyendo a políticas más verdes y equitativas​​. La conclusión resalta la necesidad de un enfoque ético y transparente en la implementación de IA, para asegurar decisiones justas y responsables​​.

Este libro refleja el trabajo realizado bajo investigación entre docentes investigadores con el afán de que sea útil al lector, el uso de predicciones al momento de entrenar un algoritmo clasificado de texto en procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en machine learning. Conformado de 4 capítulos con la utilidad para el inicio al mundo de la IA de la rama de procesamiento de lenguaje natural con Python en machine learning. El Capítulo 1 menciona conceptos y la evolución de las diferentes ramas de conocimiento que abarca la inteligencia artificial (AI), el entendimiento del NLP, machine learning, tipos de aprendizaje para resolver problemas como el supervisado, no supervisado y refuerzo. Capítulo 2 se profundiza el NLP conociendo los contenidos básicos de clasificación como: Las técnicas y diseño de LSTM, tokeización, stopword, lematización, bag of Word (part of speech tagging). Capítulo 3 es la estructuración de este capítulo el conocer las definiciones de los modelos de aprendizaje supervisado que son útiles en NLP orientado a la clasificación de texto. Capítulo 4 un caso de predicción o grado de asertividad del modelamiento de un algoritmo, la intención es demostrar la utilización de un modelo y varias técnicas aplicando NLP basado en machine learning.

La Inteligencia Artificial (IA), el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y el Aprendizaje Automático (ML) han jugado un papel crucial en la lucha contra la pandemia de Covid-19, proporcionando herramientas tecnológicas valiosas para el diagnóstico, seguimiento y control de la enfermedad, implementándose soluciones con IA para mitigar sus efectos. Se propone el diseño de un modelo de ML aplicando técnicas NLP en el preprocesamiento de texto para poder evaluar la eficacia del análisis de datos en conversaciones de personas contagiadas del coronavirus SARS-CoV-2. Se recopiló información de redes sociales como Twitter y Facebook, y encuestas a contagiados de Covid-19 en la Zona 8 de la provincia del Guayas. Con estos datos, se entrenó un sistema de clasificación textual utilizando los algoritmos de Soporte de Máquina Vectorial y Random Forest. El estudio resultó en una precisión del 96% en ambos modelos, demostrando su viabilidad para la creación e implementación de clasificadores de texto. Se logró mejorar el rendimiento del modelo, reduciendo las categorías con más de 200 ocurrencias, lo que resultó en una precisión más elevada sin diferencias significativas entre ambos modelos. Por último, se desarrolló un sitio web capaz de clasificar correctamente los síntomas y recomendaciones comentadas por los pacientes.

El presente libro tuvo como objetivo determinar la clima social familiar y autoestima en estudiantes de nivel secundaria de Huancavelica, metodológicamente la investigación fue tipo aplicada, diseño no experimental de nivel correlacional y descriptivo, la población de estudio fue de 138 estudiantes de nivel de educación secundaria de edades 15 y 17 años del colegio "Francisca Diez Canseco de Castilla" en Huancavelica de muestreo probabilístico con técnica encuesta de escala de medición que incluye noventa ítems, diez sub dimensiones y tres dimensiones de confiabilidad entre 0.88 y 0.91, se utilizó el programa SPSS. Los resultados indican una relación positiva de intensidad baja entre el Clima Social Familiar y la Autoestima, con coeficiente de correlación 0.29. Se concluye, el clima social ayuda a mejor la autoestima de los estudiantes.

El presente libro es una herramienta esencial para estudiantes de ingeniería que se inician en el estudio del Cálculo Vectorial, con el objetivo de proporcionar una comprensión sólida de los conceptos fundamentales del cálculo de varias variables y sus aplicaciones prácticas en ingeniería. Está estructurado en cinco unidades que comienzan con los fundamentos del cálculo vectorial, como la representación de puntos y vectores en el espacio, operaciones vectoriales, ecuaciones de rectas y planos, y geometría tridimensional. Estos fundamentos establecen una base para el estudio de temas más avanzados. La segunda unidad explora funciones vectoriales, abarcando el estudio de curvas en el espacio y campos vectoriales, con aplicaciones en física, lo que ayuda a los estudiantes a modelar y analizar fenómenos físicos con herramientas matemáticas. La tercera unidad se centra en el cálculo diferencial, cubriendo derivadas parciales, gradiente, divergencia y rotacional, además de la optimización de funciones de varias variables con multiplicadores de Lagrange. Esta parte es crucial para la resolución de problemas de optimización en ingeniería. La cuarta unidad aborda el cálculo integral, incluyendo integrales múltiples, cambio de variables y los teoremas de Green, Stokes y Gauss, esenciales para calcular volúmenes, áreas y flujos en problemas ingenieriles. La metodología del libro se basa en un aprendizaje simplificado, con explicaciones claras y concisas, y evita formalismos excesivos. Los numerosos ejemplos prácticos y ejercicios, tanto resueltos como propuestos, permiten a los estudiantes aplicar conceptos teóricos a problemas reales, reforzando su aprendizaje. Dirigido a estudiantes de ingeniería de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo, especialmente a aquellos en el curso de Cálculo Vectorial, este libro es un recurso invaluable para profundizar en el campo del cálculo vectorial y sus aplicaciones en ingeniería.

El Distrito Capital, como entidad territorial localizada en el centro de la Sábana de Bogota, tiene la responsabilidad política y administrativa de liderar la sostenibilidad ambiental y articularse con la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) con miras a preservar la estructura ecológica del territorio y propiciar usos sostenibles del suelo (urbano y rural). Para ello existe un conjunto de herramientas e instrumentos administrativos contemplados en el Plan de Ordenamiento Territorial (POT) del Distrito Capital que todos los ciudadanos deberían conocer y usar para proteger los ecosistemas de la sabana de Bogota y los derechos humanos asociados con la sostenibilidad ambiental. El objetivo de esta publicación es contribuir a la divulgación de dichas herramientas, mediante conceptualización y síntesis de la información jurídica relevante sobre la materia. Para lograr este propósito, este libro está estructurado en dos partes, la primera plantea una contextualización teórica e historia sobre el ordenamiento territorial en Bogotá y la segunda parte presenta los principales conceptos de la estructura ecológica principal siguiendo el articulado del POT de Bogotá - Decreto Distrital 555 de 2021.

Se analiza el impacto transformador de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, destacando las innovaciones tecnológicas y sus aplicaciones prácticas. Se enfoca en cómo la IA está redefiniendo los métodos de enseñanza y aprendizaje, ofreciendo personalización y eficiencia en los procesos educativos. En los primeros capítulos, se expone la evolución y las definiciones fundamentales de la IA, subrayando su creciente integración en la educación y cómo esta tecnología promete personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptando los contenidos a las necesidades individuales de los estudiantes. Además, se examinan los sistemas de gestión del aprendizaje impulsados por IA, que facilitan una instrucción adaptativa y personalizada, y las herramientas de evaluación y retroalimentación automatizada, que proporcionan análisis instantáneos y comentarios personalizados. Se discuten los desafíos éticos y legales asociados, especialmente en términos de privacidad y seguridad de los datos, junto con la necesidad de un marco ético para el uso responsable de la IA en entornos educativos. Los capítulos finales abordan casos de estudio y aplicaciones prácticas de la IA en la educación superior, resaltando implementaciones exitosas y lecciones aprendidas que podrían guiar futuras investigaciones y desarrollos en el campo.