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B
Artículo
Materias > Ciencias Sociales
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Producción Científica
Abierto
Español
La investigación se basó en el Modelo de madurez para la gestión de proyectos del sector público de la Alcaldía de Chinácota-Colombia. Su objetivo fue identificar las prácticas aplicadas por la organización en la madurez de sus procesos; aplicando el Modelo de madurez, se evaluó las capacidades y desempeño de los integrantes del área de gestión de proyectos. Para el desarrollo del trabajo se aplicó la investigación proyectiva, un diseño de campo No Experimental y Transversal, se empleó un enfoque mixto, la observación, el análisis FODA, la encuesta y la revisión bibliográfica; para el procesamiento de la información se empleó el SPSS y se aplicó la estadística descriptiva e inferencial para el análisis y tratamiento de los resultados. El enfoque teórico permitió fundamentar el Modelo de Madurez OPM3 para la Gestión de Proyectos en la organización; además, se analizó el marco legal y normas del Banco de proyectos de la inversión pública en Colombia. En conclusión, el grado de madurez resultante fue del 24,99% (bajo) relacionado al conocimiento, los factores internos-externos muestran problemas de conocimientos imprecisos dentro del área de proyectos, existe alta rotación de sus funcionarios, no se cuenta con suficientes recursos para su gestión; la práctica de proyectos evidencia indefinición y desactualización de la madurez en su gestión. También, se detectó que todas las prácticas asociadas a la gestión de riesgo y adquisiciones tienen exceso de burocracia, en los procesos de estandarización tienen alto grado de cumplimiento en la gestión del alcance, tiempo, integración y riesgo.
metadata
Bazurto Roldán, José Antonio y Piña Ararat, Mario Andrés
mail
jose.bazurto@unini.org, SIN ESPECIFICAR
(2022)
Modelo de madurez aplicado al contexto organizacional de la gestión de proyectos para la Alcaldía de Chinácota-Colombia.
Project Design and Management, 4 (2).
C
Artículo Materias > Educación Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros Abierto Español En la asignatura de español se analizaron 187 autobiografías escritas por estudiantes de secundaria con el fin de examinar la forma cómo asimilan la competencia lingüística, a nivel gramatical y emocional y su relación con el entorno. Estudios previos señalan la gramática y la ortografía para explorar el uso de la lengua, pero no profundizan en la personalidad adolescente. El escrito desarrolló la cronología humana, desde el embarazo, la familia y la escolaridad, hasta el proyecto de vida, eje articulador del producto textual. La metodología combina el método cuantitativo y cualitativo para la obtención de resultados que son: la asimilación de la competencia lingüística, el autoconocimiento y su devenir histórico en la vida de los estudiantes. Plantear el proyecto de vida es esencial para ellos ya que les permite observar su experiencia vital en perspectiva y mejorar las condiciones de pobreza que agobia a algunas familias, concretar sus objetivos y superar la ausencia de educación que les impide progresar y conseguir trabajos remunerados, acorde con sus capacidades. El autoanálisis y la reflexión les hizo comprender sus vivencias, cambiar aquellas susceptibles de hacerlo y procurar el bien personal y de quienes forman parte de su entorno. Hoy, los recientes acontecimientos sociales y políticos de Colombia, al realizar marchas pacíficas para reclamar mejores oportunidades laborales, educativas y de salud, harán que la juventud realice un análisis de la situación, reflexione sobre su futuro y proponga cambios que beneficien a la sociedad y al país, a la luz de la producción autobiográfica. metadata Calvo Cubillos, Clara Lucía y Villanueva Roa, Juan de Dios mail clara.calvo@doctorado.unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR (2022) La autobiografía escrita: escenario para la reflexión del yo, el entorno social y el proyecto de vida en estudiantes de Educación Secundaria en Bogotá. MLS Educational Research (MLSER), 6 (2).
Artículo Materias > Educación Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Las prácticas de evaluación curricular en la educación superior son indispensables, dados los procesos de autoevaluación y autorregulación exigidos por las secretarías y ministerios de educación de cada país. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo identificar las características de las prácticas de evaluación curricular en programas de educación superior, por medio un análisis documental que incorpora el flujograma del método PRISMA-NMA. Los resultados obtenidos demuestran que en la mayoría de los estudios no se contó con modelos de evaluación curricular, sino que se basaron en el desarrollo de metodologías fundamentadas en los paradigmas cualitativo y cuantitativo, de igual manera, se identificaron las características y los elementos necesarios para el desarrollo de un proceso de evaluación curricular. metadata Cely Salazar, Mónica y Quiñones Urquijo, Abel mail SIN ESPECIFICAR, abel.quinones@unini.edu.mx (2022) Revisión sistemática de las características de evaluación curricular en programas académicos de pregrado a través del método PRISMA-NMA. Revista Electrónica Calidad en la Educación Superior, 13 (2). pp. 150-174. ISSN 1659-4703
M
Revista
Materias > Educación
Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Revistas Científicas
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Abierto
Español
La revista MLS Pedagogy, Culture and Innovation (MLSPCI) nace como una publicación interdisciplinar en la que tienen cabida todo tipo de trabajos procedentes del ámbito académico, social o cultural en los que prime el carácter innovador de las aportaciones. Abarca un gran número de temáticas actuales como pueden ser la tecnología educativa, interculturalidad e inclusión, desarrollo curricular, formación docente, tutoría, organización de centros, entre otras.
La revista está abierta a recibir estudios y experiencias sobre las mismas de ámbito europeo e iberoamericano preferentemente. Los artículos se publican en español, portugués e inglés. A partir de esta misma página, podrá acceder a los índices de todas las ediciones de la revista, los resúmenes del artículo y los textos completos. Asimismo, en la sección "Sobre la revista" encontrará toda la información sobre nuestra revista, su equipo editorial, sistema de publicación y envíos en línea.
metadata
Multi-Lingual Scientific Journals, (MLS)
mail
mls@devnull.funiber.org
(2024)
MLS Pedagogy, Culture and Innovation.
[Revista]
O
Artículo Materias > Educación Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Los avances tecnológicos requieren del desarrollo del pensamiento científico con el cual los estudiantes puedan acceder y transformar su entorno. Esto propende por la enseñanza de una ciencia actualizada, contextualizada y motivadora que despierte el interés en los estudiantes y que privilegie el desarrollo de competencias científicas. Bajo esta premisa, el objetivo del presente artículo es presentar los resultados obtenidos al implementar una estrategia metodológica basada en la indagación guiada, en la adecuación de prácticas de laboratorio de física. La estrategia se implementó en tres colegios de Bogotá (Colombia), en una muestra conformada por 145 estudiantes de educación media, efectuando el seguimiento de las interacciones de los estudiantes con el modelo de prácticas de laboratorio propuesto, y analizando los progresos de sus desempeños inherentes a las competencias sugeridas en la investigación. Desde una metodología mixta, de corte descriptivo analítico, se implementaron pruebas de entrada y salida diseñadas ad hoc, que establecieron el nivel de apropiación de las competencias, antes y después de la implementación de la estrategia metodológica. Los resultados obtenidos dan cuenta de la efectividad de la estrategia al interior de los contextos educativos considerados. Se concluye que la estrategia presenta un carácter innovador y relevante, al proponer elementos orientadores y didácticos para la enseñanza de las ciencias, acercando a los estudiantes hacia los nuevos desarrollos tecnológicos y científicos actuales. metadata Ortiz Viviescas, Clara Inés y Suárez-Ortega, Magdalena mail clarainesortizv@hotmail.com, SIN ESPECIFICAR (2019) La indagación guiada como estrategia metodológica para el desarrollo de competencias científicas en estudiantes de Educación Media. MLS Educational Research, 3 (1). pp. 7-24. ISSN 26035820
P
Artículo Materias > Educación Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Esta investigación analiza la asociación entre el logro del aprendizaje significativo en la Primera Infancia, el nivel de comprensión y la Realidad Aumentada (RA) en un ambiente mediado por TIC. Para cumplir con el objetivo propuesto, se estructuró un estudio mixto de corte participativo, cuasiexperimental con dos grupos A y B que utilizaron RA en fases alternativas del estudio. En el estudio participaron 27 estudiantes del grado Transición del Colegio República de Colombia I.E.D. de Bogotá. Para este estudio se lleva a cabo un experimento social que desarrolla el componente empírico práctico de esta investigación, en el cual se utiliza la RA en unidades didácticas, diseñadas, desarrolladas y evaluadas en el marco conceptual de la enseñanza para la comprensión (EpC), en ambientes que combinan el mundo físico con el mundo virtual, para identificar, analizar, y explicar los cambios que se presentan en el aprendizaje significativo y el nivel de comprensión de los estudiantes. Los resultados demuestran que la implementación de los recursos de RA, inciden estadísticamente en el crecimiento de los niveles de comprensión para cada una de las dimensiones consideradas en el marco conceptual de la comprensión. Se evidenció en la ejecución de las Unidades Didácticas la potencialidad de la RA para promover la comprensión de los estudiantes especialmente en la dimensión de las formas de comunicación. metadata Prado Rodríguez, Olga Lucía y de los Ángeles Sierra, Rita María mail olgalup2@hotmail.com, rita_sierra@hotmail.com (2022) Incidencia de la realidad aumentada en el aprendizaje significativo de la Primera Infancia. MLS Educational Research (MLSER), 6 (1).
S
Artículo
Materias > Biomedicina
Materias > Ingeniería
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Abierto
Español
Patient care and convenience remain the concern of medical professionals and caregivers alike. An unconscious patient confined to a bed may develop fluid accumulation and pressure sores due to inactivity and deficiency of oxygen flow. Moreover, weight monitoring is crucial for an effective treatment plan, which is difficult to measure for bedridden patients. This paper presents the design and development of a smart and cost-effective independent system for lateral rotation, movement, weight measurement, and transporting immobile patients. Optimal dimensions and practical design specifications are determined by a survey across various hospitals. Subsequently, the proposed hoist-based weighing and turning mechanism is CAD-modeled and simulated. Later, the structural analysis is carried out to select suitable metallurgy for various sub-assemblies to ensure design reliability. After fabrication, optimization, integration, and testing procedures, the base frame is designed to mount a hydraulic motor for the actuator, a DC power source for self-sustenance, and lockable wheels for portability. The installation of a weighing scale and a hydraulic actuator is ensured to lift the patient for weight measuring up to 600 pounds or lateral turning of 80 degrees both ways. The developed system offers simple operating characteristics, allows for keeping patient weight records, and assists nurses in changing patients’ lateral positions both ways, comfortably massage patients’ backs, and transport them from one bed to another. Additionally, being lightweight offers reduced contact with the patient to increase the healthcare staff’s safety in pandemics; it is also height adjustable and portable, allowing for use with multiple-sized beds and easy transportation across the medical facility. The feedback from paramedics is encouraging regarding reducing labor-intensive nursing tasks, alleviating the discomfort of long-term bed-ridden patients, and allowing medical practitioners to suggest better treatment plans
metadata
Shafi, Imran; Farooq, Muhammad Siddique; De La Torre Díez, Isabel; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran
mail
SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
(2022)
Design and Development of Smart Weight Measurement, Lateral Turning and Transfer Bedding for Unconscious Patients in Pandemics.
Healthcare, 10 (11).
p. 2174.
ISSN 2227-9032
<a class="ep_document_link" href="/27153/1/fpls-16-1720471.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Introduction: Jackfruit cultivation is highly affected by leaf diseases that reduce yield, fruit quality, and farmer income. Early diagnosis remains challenging due to the limitations of manual inspection and the lack of automated and scalable disease detection systems. Existing deep-learning approaches often suffer from limited generalization and high computational cost, restricting real-time field deployment. Methods: This study proposes CNNAttLSTM, a hybrid deep-learning architecture integrating Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) units, and an attention mechanism for multi-class classification of algal leaf spot, black spot, and healthy jackfruit leaves. Each image is divided into ordered 56×56 spatial patches, treated as pseudo-temporal sequences to enable the LSTM to capture contextual dependencies across different leaf regions. Spatial features are extracted via Conv2D, MaxPooling, and GlobalAveragePooling layers; temporal modeling is performed by LSTM units; and an attention mechanism assigns adaptive weights to emphasize disease-relevant regions. Experiments were conducted on a publicly available Kaggle dataset comprising 38,019 images, using predefined training, validation, and testing splits. Results: The proposed CNNAttLSTM model achieved 99% classification accuracy, outperforming the baseline CNN (86%) and CNN–LSTM (98%) models. It required only 3.7 million parameters, trained in 45 minutes on an NVIDIA Tesla T4 GPU, and achieved an inference time of 22 milliseconds per image, demonstrating high computational efficiency. The patch-based pseudo-temporal approach improved spatial–temporal feature representation, enabling the model to distinguish subtle differences between visually similar disease classes. Discussion: Results show that combining spatial feature extraction with temporal modeling and attention significantly enhances robustness and classification performance in plant disease detection. The lightweight design enables real-time and edge-device deployment, addressing a major limitation of existing deep-learning techniques. The findings highlight the potential of CNNAttLSTM for scalable, efficient, and accurate agricultural disease monitoring and broader precision agriculture applications.
Gaurav Tuteja mail , Fuad Ali Mohammed Al-Yarimi mail , Amna Ikram mail , Rupesh Gupta mail , Ateeq Ur Rehman mail , Jeewan Singh mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es,
Tuteja
<a href="/27156/1/s41598-025-29667-y.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
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open
Enhancing fault detection in new energy vehicles via novel ensemble approach
New energy vehicles (NEVs) has emerged as a sustainable alternative to conventional vehicles, however have unresolved reliability challenges due to their complex electronic systems and varying operating conditions. Faults in drivetrain and battery systems, occurring at rates up to 12% annually, present significant barriers to the widespread adoption of NEVs. This study proposes a robust fault detection framework that applies multiple machine learning and deep learning models to address these challenges. The research utilizes the benchmark NEV fault diagnosis dataset, which contains real-world sensor data from NEVs. The models tested include logistic regression, passive-aggressive classifier, ridge classifier, perceptron, gated recurrent unit (GRU), convolutional neural network, and artificial neural network. The proposed ensemble GRULogX model stands out among the implemented model, leveraging GRU with logistic regression and other key classifiers, and achieved 99% accuracy, demonstrating high precision and recall. Cross-validation and hyperparameter optimization were adopted to further ensure the model’s generalizability and reliability. This research enhances the fault detection capabilities of NEVs, thereby improving their reliability and supporting the wider adoption of clean energy transportation solutions.
Iqra Akhtar mail , Mahnoor Nabeel mail , Umair Shahid mail , Kashif Munir mail , Ali Raza mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Akhtar
<a class="ep_document_link" href="/17885/1/s41598-025-26052-7.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Mango is one of the most beloved fruits and plays an indispensable role in the agricultural economies of many tropical countries like Pakistan, India, and other Southeast Asian countries. Similar to other fruits, mango cultivation is also threatened by various diseases, including Anthracnose and Red Rust. Although farmers try to mitigate such situations on time, early and accurate detection of mango diseases remains challenging due to multiple factors, such as limited understanding of disease diversity, similarity in symptoms, and frequent misclassification. To avoid such instances, this study proposes a multimodal deep learning framework that leverages both leaf and fruit images to improve classification performance and generalization. Individual CNN-based pre-trained models, including ResNet-50, MobileNetV2, EfficientNet-B0, and ConvNeXt, were trained separately on curated datasets of mango leaf and fruit diseases. A novel Modality Attention Fusion (MAF) mechanism was introduced to dynamically weight and combine predictions from both modalities based on their discriminative strength, as some diseases are more prominent on leaves than on fruits, and vice versa. To address overfitting and improve generalization, a class-aware augmentation pipeline was integrated, which performs augmentation according to the specific characteristics of each class. The proposed attention-based fusion strategy significantly outperformed individual models and static fusion approaches, achieving a test accuracy of 99.08%, an F1 score of 99.03%, and a perfect ROC-AUC of 99.96% using EfficientNet-B0 as the base. To evaluate the model’s real-world applicability, an interactive web application was developed using the Django framework and evaluated through out-of-distribution (OOD) testing on diverse mango samples collected from public sources. These findings underline the importance of combining visual cues from multiple organs of plants and adapting model attention to contextual features for real-world agricultural diagnostics.
Muhammad Mohsin mail , Muhammad Shadab Alam Hashmi mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Nagwan Abdel Samee mail , Imran Ashraf mail ,
Mohsin
<a class="ep_document_link" href="/17862/1/sensors-25-06419.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Edge-Based Autonomous Fire and Smoke Detection Using MobileNetV2
Forest fires pose significant threats to ecosystems, human life, and the global climate, necessitating rapid and reliable detection systems. Traditional fire detection approaches, including sensor networks, satellite monitoring, and centralized image analysis, often suffer from delayed response, high false positives, and limited deployment in remote areas. Recent deep learning-based methods offer high classification accuracy but are typically computationally intensive and unsuitable for low-power, real-time edge devices. This study presents an autonomous, edge-based forest fire and smoke detection system using a lightweight MobileNetV2 convolutional neural network. The model is trained on a balanced dataset of fire, smoke, and non-fire images and optimized for deployment on resource-constrained edge devices. The system performs near real-time inference, achieving a test accuracy of 97.98% with an average end-to-end prediction latency of 0.77 s per frame (approximately 1.3 FPS) on the Raspberry Pi 5 edge device. Predictions include the class label, confidence score, and timestamp, all generated locally without reliance on cloud connectivity, thereby enhancing security and robustness against potential cyber threats. Experimental results demonstrate that the proposed solution maintains high predictive performance comparable to state-of-the-art methods while providing efficient, offline operation suitable for real-world environmental monitoring and early wildfire mitigation. This approach enables cost-effective, scalable deployment in remote forest regions, combining accuracy, speed, and autonomous edge processing for timely fire and smoke detection.
Dilshod Sharobiddinov mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Adil Ali Saleem mail , Gerardo Méndez Mezquita mail , Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx, Isabel de la Torre Díez mail ,
Sharobiddinov
<a href="/17849/1/1-s2.0-S2590005625001043-main.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Ultra Wideband radar-based gait analysis for gender classification using artificial intelligence
Gender classification plays a vital role in various applications, particularly in security and healthcare. While several biometric methods such as facial recognition, voice analysis, activity monitoring, and gait recognition are commonly used, their accuracy and reliability often suffer due to challenges like body part occlusion, high computational costs, and recognition errors. This study investigates gender classification using gait data captured by Ultra-Wideband radar, offering a non-intrusive and occlusion-resilient alternative to traditional biometric methods. A dataset comprising 163 participants was collected, and the radar signals underwent preprocessing, including clutter suppression and peak detection, to isolate meaningful gait cycles. Spectral features extracted from these cycles were transformed using a novel integration of Feedforward Artificial Neural Networks and Random Forests , enhancing discriminative power. Among the models evaluated, the Random Forest classifier demonstrated superior performance, achieving 94.68% accuracy and a cross-validation score of 0.93. The study highlights the effectiveness of Ultra-wideband radar and the proposed transformation framework in advancing robust gender classification.
Adil Ali Saleem mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Muhammad Amjad Raza mail , Sandra Dudley mail , Julio César Martínez Espinosa mail ulio.martinez@unini.edu.mx, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,
Saleem