Oscar Xavier Bermeo Almeida

Artificial intelligence (AI) is transforming higher education; however, evidence of its research and application in Ecuador remains fragmented. We systematically reviewed the internationally indexed literature on AI in Ecuadorian higher education. Following the PRISMA 2020 guidelines, Scopus and the Web of Science Core Collection were searched for peer-reviewed publications from 2015 to 2025. Of the 271 unique records screened, 62 studies met the eligibility criteria; they were appraised using design-specific instruments (MMAT 2018, PROBAST) and analyzed through thematic synthesis across eight axes. The corpus concentrates on 2024–2025 (71%) and is dominated by learning analytics (16 studies) and generative AI (14 studies), followed by perception studies (10 studies). Reported benefits—early warning, efficiency, assessment support, and skill development—rest on technical performance, usability, and satisfaction rather than on measured learning or institutional gains. Persistent challenges include infrastructure constraints, uneven digital competencies, ethical and privacy concerns, and methodologically fragile local evidence; 30 of the 59 appraised studies were rated as having high concern. Ethics, governance, and academic integrity were rarely the primary research objects (two of 62 studies), although 28 raised them as secondary findings. This review derives a research agenda prioritizing governance, pedagogical theorization, methodological rigor, and outcome evidence.

El cultivo de arroz es estratégico para la seguridad alimentaria y la economía rural, pero su productividad se ve afectada por plagas como sogata, chinches, gusano cogollero, minadores, ácaros y caracol manzana. Este estudio tuvo como objetivo analizar la incidencia de plagas mediante técnicas de analítica de datos para fortalecer la toma de decisiones preventivas. Se desarrolló una investigación cuantitativa, aplicada, no experimental, descriptiva, correlacional y predictiva. Se estructuró un escenario analítico con 240 observaciones simuladas representativas de unidades productivas arroceras, integrando variables climáticas, agronómicas y fitosanitarias. El procesamiento se planteó con Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn y Power BI. Se aplicaron estadística descriptiva, correlaciones, regresión logística, Random Forest y Gradient Boosting. Los resultados señalaron que humedad relativa, temperatura, precipitación acumulada, edad fenológica y malezas fueron variables asociadas con eventos de alta incidencia. Random Forest alcanzó el mejor desempeño, con exactitud de 0,87 y AUC-ROC de 0,91. Se concluye que la analítica predictiva permite anticipar escenarios de riesgo fitosanitario y apoyar el manejo integrado de plagas en arroz.

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha irrumpido en la educación superior con potencial transformador, pero también con desafíos significativos. Este artículo analiza el impacto de la IAG en la docencia universitaria, enfatizando dimensiones éticas e integridad académica. Se realizó una revisión sistemática siguiendo PRISMA 2020, consultando Scopus, Web of Science, Google Scholar, Dialnet, Scielo y Redalyc (2015-2026). De 348 estudios identificados, se incluyeron 47 tras aplicar criterios de elegibilidad. El análisis temático identificó oportunidades en personalización del aprendizaje, generación de recursos y retroalimentación instantánea. Sin embargo, emergen desafíos críticos: integridad académica, fiabilidad informativa y privacidad de datos. Se concluye que la integración efectiva requiere rediseño pedagógico profundo, políticas de integridad académica robustas y marcos éticos institucionales que garanticen un uso equitativo y responsable de la tecnología.

This study presents an automated methodology to support systematic literature reviews (SLRs) using open resources – specifically, Google Scholar as the data source and R as the analytical tool. The approach responds to the limitations faced by researchers without access to commercial databases like Scopus or Web of Science. The six-stage pipeline includes configuring the R environment, extracting and parsing HTML content, classifying documents via regular expressions, and storing structured data. To validate the process, 50 documents were extracted using the query “psychotherapy AND PTSD,” with 76 % identified as theses – highlighting the abundance of grey literature in open platforms. The automated classification achieved 92 % agreement with manual review, demonstrating reliability. The use of R significantly reduces time and human error, improving the transparency and reproducibility of SLRs in low-resource settings. The study also addresses challenges associated with scraping Google Scholar and outlines future directions, including machine learning enhancements and user-friendly interfaces for non-programmers.

El cacao es un cultivo estratégico a nivel global por su importancia económica, social y cultural, especialmente en regiones productoras de América Latina y África. Sin embargo, las cadenas de suministro del cacao enfrentan desafíos relacionados con la trazabilidad, la transparencia, la sostenibilidad social y ambiental, y el cumplimiento de regulaciones internacionales como la debida diligencia europea. En este escenario, la tecnología blockchain ha emergido como una herramienta disruptiva capaz de aportar soluciones innovadoras en materia de certificación, comercio justo y digitalización de procesos. El presente articulo busca responder la pregunta ¿Cómo se estructuran y conectan los temas de investigación sobre blockchain en las cadenas de suministro de cacao?, a través de un análisis bibliométrica de red de co ocurrencia de términos de 31 artículos y 163 términos conceptuales definidos por 90 autores. Los resultados obtenidos permitió identificar cuatro clúster relevantes a este estudio: Clúster 1: Sostenibilidad Socioambiental y Gobernanza en Cadenas de Suministro Agrícola. Clúster 2: Tecnologías de registro distribuido y trazabilidad digital en cadenas de cacao Clúster 3: Transformación digital y agricultura inteligente en la cadena de suministro del cacao. Clúster 4: Infraestructura criptográfica y arquitectura de sistemas blockchain en entornos descentralizados. Los hallazgos obtenidos permiten abrir nuevas brechas de investigación para ser exploradas por técnicas cuantitativas robustas como análisis factorial y ecuaciones estructurales.

El cacao es un cultivo tradicional y estratégico en la costa ecuatoriana, conocido por su diversidad genética y su importancia económica para el país. En este contexto, el presente estudio se realizó con el objetivo de analizar la cobertura vegetal y su evolución en los cantones Milagro, Vinces y Naranjal de la costa ecuatoriana, durante el período 2020 a 2023. La investigación se enfocó en el cultivo de cacao, evaluando su potencial y las condiciones ambientales para su desarrollo. Se empleó un enfoque cuantitativo y descriptivo, utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) como herramienta principal. Se analizaron imágenes satelitales de los años, 2020, 2021, 2022 y 2023 obtenidas de la plataforma USGS Earth Explorer. La información se procesó y analizó en el software ArcMap para generar mapas de NDVI y cuantificar la cobertura vegetal en diferentes categorías. Los resultados del estudio revelan una tendencia positiva en la cobertura vegetal de los cuatro cantones analizados, con un aumento gradual de las áreas con alta densidad vegetal (NDVI > 0.40) entre 2020 y 2023. Esta tendencia se asocia a la reforestación, recuperación de áreas degradadas y prácticas de manejo sostenible del suelo. Se concluye que el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el análisis del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) se ha convertido en una herramienta fundamental para el monitoreo y la gestión efectiva de los cultivos de cacao

The modification of the climate is expressed through the increase in quantity and intensity of phenomena such as droughts, rains and hurricanes. These climate modifications have important consequences for society, mainly for the most vulnerable populations, characterized by poverty and exclusion from decisionmaking spaces. The objective of the research is to analyze massive agro-meteorological data applying appropriate information processing methodologies to improve activities in the production of transitional crops on the Ecuadorian coast. The methodology used with an inductive approach that was mainly nourished by sources from recognized academic platforms such as Science Direct and Springer, Scielo, Scopus and Redalyc with the use of the Google Scholar tool, for which studies published between 2016 and 2022 were selected as a time frame of reference. The selection of literature was governed by a criterion of relevance, prioritizing those studies that provided a deeper understanding of the interrelationship between agro-meteorological data and productive performance of transitional crops in the coastal zone of Ecuador. According to studies, it is known that the rural population in Ecuador consists of 50% in terms of agronomic activity, where a higher percentage can be observed in the Province of Los Ríos. The companies Facundo, Semvra Veconsa, Arrocera Portilla (PortiArroz), Arrocera SylviaMaria (AgroSylma) and ProArroz use agro-meteorology to plan production, with 14 weather stations that provide updated information so that the strategic planning of sowing and harvesting is carried out correctly. It is concluded that it shows how the use of agro-meteorology benefits in the planning of different agricultural activities, what they do for the characterization in time and space of the relationships between the climate, to improve crop performance transients La modificación del clima se expresa a través del incremento en cantidad e intensidad de fenómenos como sequías, lluvias y huracanes. Estas modificaciones climáticas tienen consecuencias importantes para la sociedad, principalmente para las poblaciones más vulnerables, caracterizadas por la pobreza y la exclusión de espacios de toma de decisiones. Con el objetivo de la investigación es la de analizar los datos agro-meteorológicos masivos aplicando metodologías adecuadas de tratamiento de información para mejorar las actividades en la producción de cultivos transitorios en el litoral ecuatoriano. La metodología empleada con enfoque inductivo que se nutrió principalmente de fuentes provenientes de plataformas académicas reconocidas como Science Direct y Springer, Scielo, Scopus y Redalyc con el empleo de la herramienta Google Académico, para lo que se seleccionaron estudios publicados entre los años 2016 y 2022 como marco temporal de referencia. La selección de literatura se rigió por un criterio de relevancia, priorizando aquellos estudios que proporcionaran una comprensión más profunda de la interrelación existente entre los datos agro-meteorológicos y rendimiento productivo de los cultivos transitorios en la zona costera del Ecuador. Se conoce según estudios, que la población rural en el Ecuador consta de un 50% en cuanto a actividad agronómica, donde se puede observar un mayor porcentaje en la Provincia de Los Ríos. Las empresas Facundo, Semvra Veconsa, Arrocera Portilla (PortiArroz), Arrocera SylviaMaria (AgroSylma) y ProArroz utilizan agro-meteorología para planificar la producción, con 14 estaciones climatológicas que brindan información actualizada para que se realicen correctamente la planeación estratégica de las siembras y cosechas. Se concluye que, se muestra como beneficia el uso de la agro-meteorología en la planeación de las diferentes actividades agrícolas, lo que las mismas realizan para la caracterización en tiempo y espacio de las relaciones entre el clima, para mejorar el rendimiento de los cultivos transitorios.

Intelligent data management contributes with working together to solve the main problems related to agriculture, such as access to information, sharing of skills and knowledge, food safety, crop pest control. Therefore, the objective of this study is to analyze intelligent data management in the agricultural sector. For this purpose, a descriptive bibliographic study was carried out, where the content was organized following the inclusion and exclusion criteria, inductive studies were selected based on images, tables and relevant information, detailing how intelligent management is an essential tool for the development, production and marketing of goods and services in various chains, but especially in agribusiness. Finally, it is concluded that the companies have managed to improve their profitability after implementing intelligent data management in their processes, functions and activities, determining that the companies in the agroindustrial area are reaching an optimal level in terms of financial growth. La gestión inteligente de los datos contribuye con el trabajo en conjuntos para resolver los principales problemas relacionados con la agricultura, tales como el acceso a la información, el intercambio de habilidades y conocimientos, la seguridad alimentaria, el control de plagas de cultivos. Por ello, el objetivo a desarrollar en este estudio es analizar la gestión inteligente de datos en el sector agrícola. Para cual, fue realizado un estudio bibliográfico de carácter descriptivo, en donde se organizó el contenido siguiendo los criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron estudios de tipo inductivos los cuales estuvieron basados en imágenes, tablas y de información relevante, detallando como la gestión inteligente es una herramienta esencial para el desarrollo, producción y comercialización de bienes y servicios en diversas cadenas, pero sobre todo de la agroindustria. Para finalizar se tiene se concluye que las empresas han logrado mejorar su rentabilidad luego de implementar la gestión de datos inteligentes en sus procesos, funciones y actividades que se realizan en las mismas, determinando que las empresas del área agroindustrial están alcanzando un nivel óptimo en cuanto a crecimiento financiero.

El uso de las TIC genera cambios en la gestión de pequeñas y medianas empresas; pero en los viveros del cantón Milagro, se realizan los procesos sin respaldo de la tecnología. Entonces, el objetivo fue determinar el impacto de la aplicación de un sistema web diseñado para la optimización de los procesos administrativos y de producción en los viveros del cantón Milagro. La investigación del tipo aplicada tecnológica, utilizó la metodología de software libre en combinación con PostgreSQL 10, PYTHON 3.9 y DJANGO 3.1.2. La población fue de 86 propietarios y 64 clientes. Para la recolección de datos se utilizó la encuesta y el cuestionario. Los resultados muestran la satisfacción de los clientes y trabajadores del vivero con el uso del sistema web por la mejora del servicio. Se concluye que la aplicación del sistema web optimizó los procesos administrativos y los procedimientos de producción de plantas en los viveros.