Daniel Salas Álvarez

In this study, a system was developed to predict anemia using blood count data and supervised learning algorithms. Anemia, a common condition characterized by low levels of red blood cells or hemoglobin, affects oxygenation and often causes symptoms, such as fatigue and shortness of breath. The diagnosis of anemia often requires laboratory tests, which can be challenging in low-resource areas where anemia is common. We built a supervised learning approach and trained three models (Linear Discriminant Analysis, Decision Trees, and Random Forest) using an anemia dataset from a previous study by Sabatini in 2022. The Random Forest model achieved an accuracy of 99.82%, highlighting its capability to subclassify anemia types (microcytic, normocytic, and macrocytic) with high precision, which is a novel advancement compared to prior studies limited to binary classification (presence/absence of anemia) of the same dataset.

El proceso de enseñanza-aprendizaje de las matemáticas es de creciente complejidad teórica y metodológica que, debido al rigor de todos los conceptos, teorías y teoremas, la convierten en una asignatura que muchos estudiantes encuentran difícil y poco atractiva, por lo que es necesario replantear el papel del docente y alumno, hacia la enseñanza de las matemáticas. El propósito de este estudio fue implementar una aplicación basada en Realidad Aumentada (AR) para mejorar el desempeño académico de los estudiantes de grado segundo de básica primaria en el área de matemáticas. Esta investigación responde a un estudio de tipo cuantitativo bajo un diseño cuasiexperimental. Cuyo proceso metodológico responde en primer lugar a la aplicación de una prueba diagnóstica (pretest) con la intención de identificar el nivel de los estudiantes en cuanto al código matemático, y a partir de ello proseguir con la inserción de la Realidad Aumentada dentro del aula. Seguidamente, la investigación continúa con la apropiación de la aplicación desarrollada por parte de los alumnos y docente a cargo, para así continuar con la aplicación de las actividades para el grupo experimental (grado segundo A) y el grupo control (grado segundo B). Los resultados alcanzados señalan la incidencia significativa que tuvo la implementación de la Realidad Aumentada (RA) puesto que, se obtuvo una aceptación por parte del estudiante y del docente, determinando la influencia de la Realidad Aumentada sobre el aprendizaje, reflejado en la capacidad de los estudiantes para entender código matemático de una forma divertida y animada. Los estudiantes que utilizaron la aplicación desarrollada superaron las deficiencias relacionadas con las operaciones básicas matemáticas, desarrollando habilidades cognitivas que contribuyeron al desempeño exitoso a partir de la implementación de la Realidad Aumentada.

Los Signos Vitales de Aprendizaje(SVA) se pueden definir como el conjunto de características o perfil esencial del estudiante, de carácter sistemático y progresivo, que permite evidenciar el estado de competencias y resultados de aprendizaje, en cualquier momento y lugar del proceso formativo, así como se pueden conocer los signos vitales de una persona, en su estado de salud, inclusive, sin estar necesariamente en un centro médico, así es necesario, que se conozca por todos los actores de formación, es decir, estudiantes, profesores, jefes de áreas, escuelas, departamentos y dependencias académicas y administrativas de las instituciones de educación superior, todo esto, es posible lograrse hoy, con la implementación de las Analiticas de Aprendizaje, que vienen del inglés Learning Analytics, que buscan recolectar y analizar los datos de los aprendices para observar el rendimiento académico y las dificultades en el proceso de aprendizaje, con el fin de incorporar estrategias y herramientas para su mejoramiento en los diferentes contextos de formación y lograr un aprendizaje efectivo, personalizado, optimizado y adaptado a las necesidades reales de los aprendices[1][2][3][4]

Apoyando la adquisición de competencias científicas a través de Analíticas del Aprendizaje

La Revista Ingeniería e Innovación es el órgano oficial de divulgación científica de la Facultad de Ingenierías de la Universidad de Córdoba, Colombia, con periodicidad semestral, que tiene como objetivo divulgar información y conocimiento derivados de investigación en el campo de la ciencia y la tecnología, en áreas, como Energía y Medio Ambiente, Minerales y Metalurgia, Computación Aplicada, Materiales y recursos Naturales, Alimentos y Biotecnología, Equipos y Procesos, y Administración Industrial. En estas áreas se puede enviar trabajos relacionados con investigación básica y aplicada, experiencias universitarias y profesional, desarrollo de software, aplicación y evaluación de software comercial, desarrollo y adaptación de procesos, métodos analíticos y de laboratorio, nuevos métodos y técnicas experimentales, desarrollo de nuevos productos, análisis de procesos industriales, control y optimización de procesos, instrumentación, evaluación técnico económica, entre otros. https://doi.org/10.21897/issn.2346-0466