ABSTRACT The conventional intensive agriculture, resultant of the technological and social development is the biggest degrader of waters and agricultural environments. The agricultural mechanization and the irrigation in general are the main causing factors of the degradation, for what should always be used with conservationist and recuperative technologies. Diverse projects and programs of international collaboration related with the protection of the environment have been carried out, among whose objectives are the research of the effects of the agricultural mechanization on the environment, reason why was taking as objective to center the efforts in carrying out a study to determine the possible measures to counteract the negative aspects of this influence, like basis for the elaboration of new research projects of international collaboration. For the study were used the methodologies for the realization of the Participative Diagnostics, which included the realization of surveys, discussion seminars and statistical analysis, with the use of computing tools and programs. Among the main conclusions of the study is the description of the possible measures guided to reduce the impacts of the agricultural mechanization on the environment.

RESUMEN La agricultura intensiva convencional, resultante del desarrollo tecnológico y social es el mayor degradador de aguas y ambientes agrícolas. La mecanización agrícola en general y el riego son los principales factores causantes de la degradación, por lo que debe utilizarse siempre con un sentido conservacionista y recuperador. Se han estado desarrollando diversos proyectos y programas de colaboración internacional relacionados con la protección medioambiental, entre cuyos objetivos se encuentra la investigación de los efectos de la mecanización agropecuaria sobre el medio ambiente, por lo cual ser trazó como objetivo centrar los esfuerzos en realizar un estudio para determinar las posibles medidas para contrarrestar los aspectos negativos de esta influencia, como base para la fundamentación de nuevos proyectos de investigación y de colaboración internacional. Se emplearon las metodologías para la realización de los Diag nósticos Participativos, la cual comprendió la realización de encuestas, seminarios de discusión, análisis estadístico, con el uso de herramientas y programas de computación. Entre las principales conclusiones del estudio se encuentra la descripción de las posibles medidas encaminadas a reducir los impactos de la mecanización agropecuaria sobre el medio ambiente.

Abstract: This research paper presents a summary of the thesis “Automatic Detection of Misogynistic Content in Social Networks through Knowledge Transfer from Songs”, where the main idea is to leverage the existing knowledge of some songs to transfer linguistic patterns that help to identify manifestations of misogyny in social media. In particular, several learning transfer techniques were analyzed. In addition, a methodology is presented to build, automatically, a collection of songs and another of phrases, both with instances labeled according to the presence or absence of misogynistic content. The major contribution of this research is a data augmentation method that increases the generalization capability of the misogyny detection models by transferring the semantic richness contained in song lyrics. The proposed approach was evaluated in benchmark collections containing texts in Spanish and English, obtaining encouraging results. Compared to robust state-of-the-art approaches, the proposed approach obtained competitive results in English and significant gains in Spanish. This research confirmed the existence of valuable linguistic knowledge in songs, which can be transferred to detect misogynistic content in social media.

Resumen: Este artículo de investigación presenta un resumen de la tesis “Detección Automática de Contenido Misógino en Redes Sociales mediante Transferencia de Conocimiento proveniente de Canciones”, donde la idea principal es aprovechar el conocimiento existente en algunas canciones para transferir patrones lingüísticos que ayuden a identificar manifestaciones de misoginia en las redes sociales. En particular, se analizaron varias técnicas de transferencia de aprendizaje. Además, se presenta una metodología para construir, automáticamente, una colección de canciones y otra de frases, ambas con instancias etiquetadas de acuerdo con la presencia o ausencia de contenido misógino. La mayor contribución de esta investigación es un método de aumentación de datos que incrementa la capacidad de generalización de los modelos de detección de misoginia mediante la transferencia de la riqueza semántica contenida en las letras de las canciones. El enfoque propuesto fue evaluado en colecciones de referencia que contienen textos en español e Inglés, obteniendo resultados alentadores. En comparación con enfoques robustos del estado del arte, el enfoque propuesto obtuvo resultados competitivos en el idioma Inglés y ganancias importantes en el idioma Español. Esta investigación confirmó la existencia de conocimiento lingüístico valioso en las canciones, el cual puede ser transferido para detectar contenido misógino en redes sociales.

Resumo O pensamento algorítmico é um elemento-chave para que os indivíduos estejam alinhados com a era da computação. Seu estudo é importante não apenas no âmbito da ciência da computação, mas também na didática da matemática e em todos os contextos STEAM. No entanto, apesar de sua importância, faltam pesquisas que o tratem como um construto independente e que validem suas definições operacionais ou rubricas para avaliar seu desenvolvimento em estudantes universitários por meio de análises fatoriais confirmatórias. O objetivo deste artigo é realizar uma validação de construto por meio de análise fatorial confirmatória de uma rubrica para o construto pensamento algorítmico, especificamente para medir seu nível de desenvolvimento em estudantes universitários. É realizada uma análise fatorial confirmatória sobre uma série de modelos baseados em uma definição operacional e uma rubrica previamente apresentadas na literatura. As propriedades psicométricas desses modelos são avaliadas, e a maioria deles é descartada. Ainda são necessárias mais pesquisas para ampliar e consolidar uma definição operacional útil e a rubrica correspondente para avaliar o pensamento algorítmico em estudantes universitários. No entanto, a análise fatorial confirmatória realizada confirma a validade de construto da rubrica, pois esta apresenta propriedades psicométricas muito boas, e conduz a uma definição operacional de pensamento algorítmico composta por quatro componentes: análise do problema, construção do algoritmo, identificação dos casos de entrada, e representação do algoritmo.

Resumen El pensamiento algorítmico es un elemento clave para ser un individuo alineado con la era de la computación. Su estudio es importante no solo en el contexto de las ciencias de la computación, sino también en la didáctica de la matemática y en todos los contextos STEAM. Pero a pesar de su importancia, se ha descubierto una carencia de investigaciones que lo traten como un constructo independiente y que validen sus definiciones operacionales o rúbricas para evaluar su desarrollo en estudiantes universitarios mediante análisis factorial confirmatorio. El objetivo de este artículo es realizar una validación de constructo por medio de análisis factorial confirmatorio de una rúbrica para el constructo pensamiento algorítmico, específicamente para medir su nivel de desarrollo en estudiantes universitarios. Se realiza un análisis factorial confirmatorio sobre una serie de modelos basados en una definición operacional y una rúbrica previamente presentadas en la literatura. Se evalúan las propiedades psicométricas de estos modelos, descartándose la mayoría de ellos. Aún se necesita más investigación para ampliar y consolidar una definición operacional útil, y la rúbrica correspondiente, para evaluar el pensamiento algorítmico en estudiantes universitarios. Sin embargo, el análisis factorial confirmatorio llevado a cabo confirma la validez de constructo de la rúbrica, ya que presenta muy buenas propiedades psicométricas y conduce a una definición operacional de pensamiento algorítmico compuesta por cuatro componentes: análisis del problema, construcción del algoritmo, identificación de los casos de entrada y representación del algoritmo.

Abstract Algorithmic thinking is a key element for individuals to be aligned with the computer era. Its study is important not only in the context of computer science but also in mathematics education and all STEAM contexts. However, despite its importance, a lack of research treating it as an independent construct and validating its operational definitions or rubrics to assess its development in university students through confirmatory factor analysis has been discovered. The aim of this paper is to conduct a construct validation through confirmatory factor analysis of a rubric for the algorithmic thinking construct, specifically to measure its level of development in university students. Confirmatory factor analysis is performed on a series of models based on an operational definition and a rubric previously presented in the literature. The psychometric properties of these models are evaluated, with most of them being discarded. Further research is still needed to expand and consolidate a useful operational definition and the corresponding rubric to assess algorithmic thinking in university students. However, the confirmatory factor analysis confirms the construct validity of the rubric, as it exhibits very good psychometric properties and leads to an operational definition of algorithmic thinking composed of four components: Problem analysis, algorithm construction, input case identification, and algorithm representation.

Resumo Introdução. Atualmente existem estudos que exploram benefícios, impactos e aplicações da Realidade Virtual (VR) e da Realidade Aumentada (AR) em diferentes áreas tecnológicas e profissionais. Tem despertado o interesse pela investigação devido ao seu enorme potencial e à sua aplicação em todos os níveis de ensino. Os períodos de análise da informação bibliográfica tiveram como referência o período de 2010 a 2021. Objetivo. Descrever a aplicação de VR e AR no processo de aprendizagem no ensino universitário. Identificar as áreas temáticas determinando os domínios de aplicação nas diferentes áreas. Metodologia. Foi utilizado mapeamento misto sistemático. Foram revisados documentos indexados em bibliotecas digitais. Foi filtrado sistematicamente por meio de palavras-chave. Resultados. Existem grandes lacunas nas aplicações da RV, principalmente nas áreas de neurociências e enfermagem (3%), porém, há maiores estudos em ciências da computação (40%). Conclusão. As principais conclusões foram que na Scopus, no período de 2010 a 2021, predominou o maior percentual de menções sobre a aplicação de RV por áreas temáticas e domínios de aplicação. Na análise descobriu-se que existem várias lacunas na aplicação da RV e nas teorias de aprendizagem que não consideraram o desenvolvimento de aplicações de RV para ajudar e orientar nos resultados da aprendizagem, apenas para simulação e treinamento.

Resumen Introducción. En la actualidad existen estudios que exploran beneficios, impactos y aplicaciones de la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA) en diferentes áreas tecnológicas y profesionales. Esta temática ha despertado interés en la investigación debido a su enorme potencial y a su aplicación en todos los niveles de la educación. Los períodos de análisis de la información bibliográfica han tenido como referencia desde el 2010 a 2021. Objetivo. Describir la aplicación de la RV y RA en el proceso de aprendizaje en educación universitaria. Identificar las áreas temáticas determinando los dominios de aplicación en diferentes áreas. Metodología. Se utilizó el mapeo mixto sistemático. Se revisaron documentos indexados en las bibliotecas digitales. Se filtraron sistemáticamente mediante palabras claves. Resultados. Existen grandes brechas en las aplicaciones de la RV, fundamentalmente en las áreas de neurociencia y enfermería (3%); no obstante, existen mayores estudios en las ciencias de computación (40%). Conclusión. Los principales hallazgos han sido que en Scopus en el periodo 2010 a 2021 ha predominado el mayor porcentaje de menciones sobre la aplicación de la RV por áreas temáticas de los dominios de aplicación. En el análisis se ha descubierto que existen varios vacíos en la aplicación de la RV y en las teorías del aprendizaje que no han considerado el desarrollo de aplicaciones de RV para ayudar y orientar los resultados del aprendizaje, solo han sido para la simulación y el entrenamiento.

Abstract Introduction. Currently there are studies that explore benefits, impacts and applications of Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) in different technological and professional areas. It has sparked interest in research due to its enormous potential and its application at all levels of education. The periods of analysis of the Bibliographic information have been from 2010 to 2021 as a reference. Objective. Describe the application of VR and AR in the learning process in university education. Identify the thematic areas by determining the application domains in different areas. Methodology. Systematic mixed mapping was used. Documents indexed in digital libraries were reviewed. It was systematically filtered using keywords. Results. There are large gaps in the applications of VR, mainly in the areas of neuroscience and nursing (3%), however, there are greater studies in computer sciences (40%). Conclusion. The main findings have been that in Scopus in the period 2010 to 2021, the highest percentage of mentions about the application of VR by thematic areas and application domains has predominated. In the analysis it has been discovered that there are several gaps in the application of VR and in learning theories that have not considered the development of VR applications to help and guide towards learning results, they have only been for simulation and training.

ABSTRACT Introduction: Artificial intelligence is a basic component of the so-called Industry 4.0, so its introduction into technological processes constitutes a significant contribution to its approach to this paradigm. The objective of this work is to develop and validate a group of technologies based on soft computing tools applied to mechanical manufacturing processes, with the purpose of bringing them closer to the Industry 4.0 paradigm. Methods: Among the tools developed, fine-tuned, and applied, both machine learning techniques were included, such as artificial neural networks, fuzzy systems, and deep learning for modeling and pattern detection tasks, as well as metaheuristics inspired by nature. for optimization. The applications have been aimed at manufacturing processes, such as welding, machining and micromachining, solving problems such as failure detection, quality control and process optimization based on their sustainability. Results: In all the case studies considered, the applied techniques proved to be fully effective for solving the problems posed, both those focused on modeling and pattern recognition, as well as those aimed at optimizing processes. In addition to being widely validated in laboratory conditions similar to industrial ones, the technologies developed were introduced into the productive practice of liquefied gas containers, demonstrating favorable impacts both economically (decreased production costs) and environmental (lower energy consumption in the production process). Conclusions: The effectiveness shown by the artificial intelligence tools applied to the solution of practical problems of manufacturing processes, constitute a valuable set of know-how, with wide possibilities of being applied to various sectors of the industry, allowing their incorporation into solutions. of Industry 4.0, such as digital twins and cyber-physical systems.

RESUMEN Introducción: La inteligencia artificial es un componente básico de la llamada Industria 4.0, por lo que su introducción en los procesos tecnológicos constituye una contribución significativa a su acercamiento a este paradigma. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar y validar un grupo de tecnologías basadas en herramientas de computación blanda aplicadas a procesos de fabricación mecánica, con el propósito de acercarlos al paradigma de Industria 4.0. Métodos: Dentro de las herramientas desarrolladas, puestas a punto y aplicadas, se incluyeron tanto técnicas de aprendizaje automático, tales como las redes neuronales artificiales, los sistemas borrosos y el aprendizaje profundo para tareas de modelado y detección de patrones, como de metaheurísticas inspiradas en la naturaleza para optimización. Las aplicaciones han estado dirigidas a procesos de fabricación, tales como la soldadura, el maquinado y el micromaquinado, resolviendo problemas como la detención de fallos, el control de calidad y la optimización de procesos en función de su sostenibilidad. Resultados: En todos los casos de estudio considerados, las técnicas aplicadas mostraron ser plenamente efectivas para la solución de los problemas planteados, tanto los enfocados a la modelación y el reconocimiento de patrones, como aquellos dirigidos a la optimización de procesos. Además de ser ampliamente validados en condiciones de laboratorio similares a las industriales, las tecnologías desarrolladas fueron introducidas en la práctica productiva de recipientes de gas licuado, demostrando impactos favorables tanto en lo económico (disminución en los costos de producción) como en lo ambiental (menores consumos de energía en el proceso de producción). Conclusiones: La efectividad mostrada por las herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la solución de problemas prácticos de los procesos de manufactura, constituyen un valioso conjunto de saber hacer, con amplias posibilidades de ser aplicados a diversos sectores de la industria, permitiendo su incorporación a soluciones de Industria 4.0, como los gemelos digitales y los sistemas ciberfísicos.

Abstract The University Center (CU) Ecatepec, of the Autonomous University of the State of Mexico (UAEMéx), is an institution with 27 years of service in which computer engineering, bachelor's degree in Administrative Informatics, bachelor's degree in Psychology, bachelor's degree are taught. in Accounting and a degree in Administration. Use digital tools such as Moodle, Seduca and Microsoft Teams to support the teaching-learning process. It has three types of teaching modalities: school-based, mixed and online. Within the framework of the suspension of face-to-face classes, the need to maintain the continuity of learning has imposed challenges that countries have addressed through different alternatives and solutions in relation to school calendars and forms of work, by non-face-to-face means and with various forms of adaptation. Therefore, the objective of this document is to make visible the diversity of consequences that these measures will have on the educational institution in the short and medium term, as well as to propose recommendations to cope with the impact in the best possible way, projecting opportunities for learning and innovation. in post-pandemic education with the CU Ecatepec university community.

Resumen El Centro Universitario (CU) Ecatepec, de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx), es una institución con 27 años de servicio en la cual se imparten las carreras de ingeniería en Computación, licenciatura en Informática Administrativa, licenciatura en Psicología, licenciatura en Contabilidad y licenciatura en Administración. Utiliza herramientas digitales como Moodle, Seduca y Microsoft Teams para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Cuenta con tres tipos de modalidades de enseñanza: escolarizada, mixta y en línea. En el marco de la suspensión de las clases presenciales, la necesidad de mantener la continuidad de los aprendizajes ha impuesto desafíos que los países han abordado mediante diferentes alternativas y soluciones en relación con los calendarios escolares y las formas de trabajo, por medios no presenciales y con diversas formas de adaptación. Por tanto, el objetivo de este documento es visibilizar la diversidad de consecuencias que estas medidas tendrán sobre la institución educativa a corto y mediano plazo, así como plantear recomendaciones para sobrellevar el impacto de la mejor manera posible, proyectando oportunidades para el aprendizaje y la innovación en la educación posterior a la pandemia con la comunidad universitaria del CU Ecatepec.

Resumo O Centro Universitário (CU) Ecatepec, da Universidade Autônoma do Estado do México (UAEMéx), é uma instituição com 27 anos de atuação onde são ministrados engenharia da computação, bacharelado em Informática Administrativa, bacharelado em Psicologia, bacharelado. em Ciências Contábeis e graduada em Administração. Utilizar ferramentas digitais como Moodle, Seduca e Microsoft Teams para apoiar o processo de ensino-aprendizagem. Possui três modalidades de ensino: presencial, misto e online. No quadro da suspensão das aulas presenciais, a necessidade de manter a continuidade da aprendizagem impôs desafios que os países têm enfrentado através de diferentes alternativas e soluções em relação aos calendários escolares e formas de trabalho, através do ensino não presencial. -meios faciais e com diversas formas de adaptação. Portanto, o objetivo deste documento é tornar visível a diversidade de consequências que estas medidas terão na instituição de ensino no curto e médio prazo, bem como propor recomendações para fazer face ao impacto da melhor forma possível, projetando oportunidades para aprendizagem e inovação na educação pós-pandemia com a comunidade universitária CU Ecatepec.

ABSTRACT In the field of neuroscience, increasing volumes of information associated with neurological research are generated, which can be processed thanks to the evolution of computational infrastructures and new technologies, and through the use of High-Performance Computing. This is done through the use of commands in a secure terminal (SSH) and requires technical knowledge that specialists in this field do not have, which causes human errors when executing processing tasks. The objective was to present a tool for the management of neuroscience data processing queues in an HPC. A documentary analysis of different background research was carried out to identify the best variants to take into account for the proposed solution. Python, FastAPI, Javascript, Vue.js and WebSocket were defined as the development environment; PyCharm Community was also used as the development tool. A tool was obtained that improves the usability of the task launching process in a cluster, increasing productivity and reducing errors caused by the human factor. The management of neuroscience data processing queues, based on interfaces and flow automation, reduces human error in the launching of tasks in the HPC server.

RESUMEN En el campo de la neurociencia se generan crecientes volúmenes de información asociadas a investigaciones neurológicas, las cuales pueden ser procesadas gracias a la evolución de las infraestructuras computacionales y las nuevas tecnologías, y mediante el uso de la Computación de Alto Rendimiento. Lo anterior es realizado mediante el uso de comandos en una terminal segura (SSH) y requiere conocimientos técnicos que los especialistas de este campo no disponen, esto provoca errores humanos al ejecutar tareas de procesamiento. El trabajo tiene como objetivo presentar una herramienta para la gestión de colas de procesamientos de datos de neurociencias en un HPC. Se realizó un análisis documental de distintas investigaciones antecedentes que permitieron identificar las mejores variantes a tener en cuenta para la propuesta de solución. Como ambiente de desarrollo se definieron Python, FastAPI, Javascript, Vue.js y WebSocket; además se empleó como herramienta de desarrollo PyCharm Community. Se obtuvo una herramienta que mejora la usabilidad del proceso de lanzamiento de tareas en un clúster, incrementando la productividad y disminuyendo los errores producidos por el factor humano. La gestión de las colas de procesamiento de datos de neurociencias, a partir de interfaces y la automatización de los flujos, disminuye el error humano en el lanzamiento de tareas en el servidor HPC.

ABSTRACT The DBSCAN clustering method is one of the best known density clustering methods due to its efficiency and simplicity. However, by its operation, it cannot address problems with a large number of samples where the execution time is considered relevant. At present, the grouping of large amounts of data is becoming an indispensable task. This problem is known as big data, where standard data mining techniques cannot cope with these data volumes. In this contribution, an approach based on parallelism with message exchange for DBSCAN clustering by density is proposed. This model allows us to classify a large number of unknown cases at the same time. For this, the mapping phase will determine the clusters in the different partitions of the data. Afterwards, the reduction phase will mix and update the clusters obtained from the previous phase. This model allows you to scale with data sets of arbitrary size, simply adding more compute nodes if necessary. In addition, this implementation obtains a clustering rate, similar to the clustering of the classical DBSCAN algorithm.

RESUMEN El algoritmo de agrupamiento DBSCAN es uno de los métodos de agrupamiento por densidad más conocidos debido a su eficiencia y simplicidad. Sin embargo, por su funcionamiento, no puede resolver problemas con una gran cantidad de muestras donde el tiempo de ejecución se considera relevante. En la actualidad, el agrupamiento de grandes cantidades de datos se está convirtiendo en una tarea indispensable. Este problema se conoce como Big Data, donde las técnicas estándar de minería de datos no pueden hacer frente a estos volúmenes de datos. En esta contribución, se propone un enfoque basado en paralelismo con intercambio de mensajes para el agrupamiento DBSCAN. Este modelo nos permite agrupar una gran cantidad de casos desconocidos al mismo tiempo. Para esto, la fase de mapeo determinará los conglomerados en las diferentes particiones de los datos. Después, la fase de reducción mezclará y actualizará los conglomerados obtenidos en la fase anterior. Este modelo permite escalar con conjuntos de datos de tamaño arbitrario, simplemente agregando más nodos de computación si es necesario. Además, esta implementación obtiene una velocidad de agrupación, similar a la agrupación del algoritmo clásico DBSCAN.

Resumen En este trabajo queremos indagar sobre algunas cuestiones epistemológicas que se discuten en torno al fenómeno del big data. Como principal herramienta de análisis epistemológico utilizamos a la noción de Marco Epistémico formulada por Piaget y García, y revisada por nosotros en trabajos más recientes, para problematizar los condicionamientos de los valores éticos y políticos, así como de otras regulaciones, en el desarrollo del conocimiento científico. Para ello, proponemos ordenar los debates que se registran en la literatura reciente sobre big data a través de diversas dualidades, tales como dato/interpretación, automático/no-automático o causalidad/correlación, en torno a las cuales vamos a argumentar que es posible pensar dos marcos epistémicos específicos tendientes a la escisión de estos términos o a su integración. Abogando por esta última manera de focalizar los debates, hacia el final del trabajo identificamos algunos desafíos epistemológicos de la investigación con big data, especialmente en las ciencias sociales computacionales.

Abstract In this paper we explore some epistemological discussions about big data. As our main epistemological concept, we use the notion of Epistemic Framework formulated by Piaget and García, and reviewed by us in more recent works, which seeks to problematize the conditioning of ethical and political values, as well as other regulations, in the development of scientific knowledge. We propose to order the debates in the recent literature on big data through various dualities, such as data/interpretation, automatic/non-automatic, or causality/correlation, around which it is possible to view two specific epistemic frameworks, tending to split these terms, or to their integration. On this last mode of focusing the debates, we identify some epistemological challenges of research with big data, especially in the computational social sciences.

ABSTRACT Sentiment analysis or opinion mining is a branch of computing that allows analyzing opinions, feelings and emotions in certain areas of social interest such as products, services, organizations, companies, events and topics of current interest. In this sense, the objective of this paper was to identify the feelings and topics present in the tweets mentioning the Cuban vaccines Soberana 02 and Abdala on Twitter social network. The programming languages Python and R with their specific libraries for data science were chosen. The first part of the study, which ranged from web scraping to the quantification of the most used words, was carried out with Python and the libraries tweepy, pandas, re, nltk and matplotlib. While the second, which was the sentiment analysis and topic detection, was implemented with R and used tokenizers, tm, syuzhet, topic modeling, tidyverse, barplot, and wordcloud. It was obtained that among the terms with which there is more dialogue on Twitter are doses, vaccines, efficacy, Cubans, candidates, millions, country, people, received and population. In the tweets, the predominant emotions were fear and confidence, slightly above it; in the polarity, the positive one predominated, as an expression of the lived context in which the vaccination campaign was developed. A consensus can be perceived around the vaccines Soberana 02 and Abdala, from the identified topics and the terms that were related to the predominant emotions, as well as the polarity.

RESUMEN El análisis de sentimientos o minería de opiniones es una rama de la computación que permite analizar opiniones, sentimientos y emociones en ciertas áreas de interés social como productos, servicios, organizaciones, compañías, eventos y temas de interés actual. En tal sentido se propuso identificar los sentimientos y tópicos presentes en los tweets que hicieron mención a las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en la red social Twitter. Se optó por los lenguajes de programación Python y R con sus librerías específicas para la ciencia de datos. La primera parte del estudio, que abarcó desde el web scraping hasta la cuantificación de las palabras más usadas, se realizó con Python y las siguientes librerías: tweepy, pandas, re, nltk y matplotlib. Mientras que la segunda, que fue la del análisis de sentimientos y detección de tópicos, se implementó con R y se utilizó: tokenizers, tm, syuzhet, topic modeling, tidyverse, barplot y wordcloud. Se obtuvo que entre los términos con que más se dialoga en Twitter están dosis, vacunas, eficacia, cubanos, candidatos, millones, país, personas, recibido y población. En los tweets las emociones predominantes fueron el miedo y, ligeramente por encima, la confianza; en la polaridad predominó la positiva, como expresión del contexto vivido en el cual se desarrolló la campaña de vacunación. A partir de los tópicos identificados y los términos que se relacionaron con las emociones predominantes, así como por la polaridad, se aprecia consenso en torno a las vacunas Soberana 02 y Abdala.

ABSTRACT Context: The present research is related to the number of publications and citations in computational science in South America in the last twenty years. The measurement of scientific production is of great impact in order to evaluate the production of a country, as well research groups, authors and university centers, among other aspects. Method: The research is classified as a longitudinal descriptive comparative study. The information was collected from the SCImago Journal & Country Rank platform, where the variables evaluated correspond to the different topics related to the area of computer science. The statistical processing of the information was carried out by means of the cluster technique, multivariate analysis of variance (MANOVA), Biplot analysis by the Procrustes method, complemented with the nonparametric technique of Spearman. The SAS University statistical package was used. Results: Brazil is statistically different from the other nations of the southern part of the American continent in terms of scientific dissemination in the area of computer science. There is a directly proportional relationship between the different topics evaluated, the highest correlation between nations was between Argentina, Brazil, Chile and Venezuela. Conclusions: Brazil is the South American country with the highest number of publications and citations in the different areas of computer science, followed by Argentina, Colombia and Chile, where the topic with the highest impact corresponds to applied computational sciences and the lowest is related to human-computer interaction.

Resumen Contexto: La presente investigación se relaciona con el número de publicaciones y citaciones en ciencia computacional en Suramérica en los últimos veinte años. La medición de la producción científica es de gran impacto a fin de evaluar la producción de un país, al igual que los grupos de investigación, autores y centros universitarios entre otros aspectos. Método: La investigación se clasifica en descriptiva comparativa de tipo longitudinal. La información se recopiló de la plataforma SCImago Journal & Country Rank, donde las variables evaluadas corresponden a los diferentes temas relacionados con el área de la ciencia computacional. El procesamiento estadístico de la información se realizó por medio de la técnica de clúster, análisis multivariado de la varianza (Manova), análisis Biplot por el método procrustes, complementado con la técnica no paramétrica de Spearman. Se empleó el paquete estadístico SAS University. Resultados: Brasil se diferencia estadísticamente respecto a las demás naciones del Cono Sur, en lo concerniente a la difusión científica en el área de las ciencias de la computación. Existe una relación directamente proporcional entre los diferentes temas evaluados; la mayor correlación entre naciones se dio entre Argentina, Brasil, Chile y Venezuela. Conclusiones: Brasil es el país de Suramérica con el mayor número de publicaciones y citaciones en las diferentes áreas de la ciencia de la computación, seguido de Argentina, Colombia y Chile, donde ciencias computacionales aplicadas tienen mayor impacto y la interacción persona ordenador es la de menor representación.

ABSTRACT To comprehensively assess the effectiveness of education, it is necessary to consider the dynamics of expulsions. During the forced transition to online learning, it is important to monitor the main reasons for dropout and the quantitative indicators of such expulsions since it allows the university administration to comprehend the situation and promptly take corrective measures. The article provides a comparative analysis of expulsions of full-time students pursuing degrees in "Computer Science and Computer Engineering" and "Information Security" at the Moscow Polytechnic University in the period from 2018 to 2021. The analysis of expulsions has demonstrated that the dropout rate of students was approximately the same before the introduction of quarantine measures, during the transition to distance learning and studying in a mixed format. During the quarantine and after it, the number of students expelled at their own request also increased.

RESUMEN Para evaluar integralmente la eficacia de la educación, es necesario considerar la dinámica de las expulsiones. Durante la transición forzada a la educación en línea, es importante monitorear las principales causas de deserción y los indicadores cuantitativos de dichas expulsiones, ya que permite a la administración universitaria comprender la situación y tomar medidas correctivas oportunamente. El artículo proporciona un análisis comparativo de las expulsiones de estudiantes de tiempo completo de las carreras de "Ciencias de la Computación e Ingeniería Informática" y "Seguridad de la Información" en la Universidad Politécnica de Moscú en el período de 2018 a 2021. El análisis de las expulsiones ha demostrado que la deserción la tasa de estudiantes era aproximadamente la misma antes de la introducción de las medidas de cuarentena, durante la transición al aprendizaje a distancia y al estudio en un formato mixto. Durante la cuarentena y después de ella, también aumentó el número de estudiantes expulsados a petición propia.

Resumo Introdução: A qualidade de um trabalho científico pode ser avaliada pelo uso terminológico correto, sendo adequado, portanto, desenvolver pesquisas para averiguar o significado no contexto de uso, a origem e a autoria dos termos. Objetivo: Nesse contexto, o objetivo do artigo foi obter um melhor esclarecimento terminológico do conceito “Espectro das Ontologias”. Metodologia: Os procedimentos metodológicos incluíram identificar as palavras-chave, realizar pesquisas nos bancos científicos de dados em busca de acervos, coletar a produção científica contendo as palavras-chave e examinar as publicações para entender a contribuição de cada uma para o tema em análise. Resultados: Foram coletados 353 documentos. Foram investigadas as citações, as autorias e as definições do conceito/termo, sob a lente da multidisciplinaridade intrínseca ao tema. Conclusão: Como o “Espectro das Ontologias” foi estabelecido na Ciência da Computação (CC) com vistas a analisar as potencialidades dos instrumentos da Organização do Conhecimento em facilitar a inferência computacional, concluiu-se que, na Biblioteconomia e Ciência da Informação, o termo equivale a “Sistema de Organização do Conhecimento” e tem foco na qualidade do conteúdo, em quanto que na CC, o foco é a estrutura formal. Assim, o Espectro das Ontologias explicita os aspectos multidisciplinares envolvidos no processo de Recuperação da Informação.

Resumen Introducción: La calidad de un trabajo científico puede evaluarse por el uso correcto de la terminología, por lo que es conveniente realizar investigaciones para conocer el significado en el contexto de uso, el origen y la autoría de los términos. Objetivo: En este contexto, el objetivo del artículo fue obtener una mejor clarificación terminológica del concepto “Espectro de Ontologías”. Metodología: Los procedimientos metodológicos incluyeron identificar las palabras clave, realizar investigaciones en bases de datos científicos en busca de colecciones, recopilar la producción científica que contiene las palabras clave y examinar las publicaciones para comprender la contribución de cada una al tema en análisis. Resultados: se recolectaron 353 documentos. Se investigaron citas, autoría y definiciones del concepto/término, bajo la lente de la multidisciplinariedad intrínseca al tema. Conclusión: Como se estableció el “Espectro de Ontologías” en Ciencias de la Computación (CC) con miras a analizar el potencial de los instrumentos de Organización del Conocimiento para facilitar la inferencia computacional, se concluyó que, en Biblioteconomía y Ciencias de la Información, el término equivale a “Sistema de Organización del Conocimiento” y se enfoca en la calidad del contenido, mientras que en la CC el foco está en la estructura formal. Así, el Espectro de Ontologías explica los aspectos multidisciplinarios involucrados en el proceso de Recuperación de Información.

Abstract Introduction: The quality of a scientific work of authorship can be by the proper terminological use, therefore, developing for the origin and meaning of the studies in the context of correct use. Objective: In this context, the objective of the article was to obtain a better terminological clarification of the concept “Ontology Spectrum”. Methodology: The methodological procedures included identifying the keywords, conducting research in scientific databases in search of collections, collecting scientific production containing the keywords and examining the publications to understand the contribution of each to the topic under analysis. Results: 353 documents were collected. Citations, authorship and definitions of the concept/ term were investigated, under the lens of the multidisciplinarity intrinsic to the theme. Conclusion: As the “Spectrum of Ontologies” was established in Computer Science (CS) with a view to analyzing the potentialities of the instruments of the Knowledge Organization, it was concluded that in the Library and Information Science, the term is equivalent to “Knowledge Organization System” and focuses on the quality of the content, while in the CS, the focus is on formal structure. Thus, the Ontology Spectrum explains the multidisciplinary aspects involved in the Information Retrieval process.

Abstract: This study presents the experience of using Arduino and the platform Tinkercard for developing programming competencies in first-year students at the Continental University of Huancayo (Peru). The study is conducted online during the COVID-19 pandemic by using a simulator. The development of programming competencies is a fundamental and essential milestone for students enrolled in systems engineering, information science, computer science, and informatics degrees. For students, it is challenging to work with programming languages that require compliance with complex syntactic and semantic rules. The results show and demonstrate a positive impact on the development of students' skills when compared to previous courses. Development of basic skills is observed on digital circuits and computational electronics. It is concluded that students are highly comfortable with Arduino and Tinkercard, even though, due to the pandemic, the experiments are not performed physically.

Resumen: Este estudio presenta la experiencia del uso de Arduino y la plataforma Tinkercad para el desarrollo de competencias de programación en estudiantes de primer año en la Universidad Continental de Huancayo (Perú). El estudio es desarrollado en línea durante tiempos de la pandemia COVID-19 con uso de un simulador. El desarrollo de competencias de programación es un hito fundamental y esencial para estudiantes de carreras de ingeniería de sistemas, ciencias de la información, computación e informática. Para los estudiantes, resulta complejo trabajar con lenguajes de programación que requieren el cumplimiento de reglas tanto sintácticas y semánticas complejas. Los resultados demuestran un impacto positivo en el desarrollo de competencias de los estudiantes respecto a cursos previos, además de desarrollar competencias básicas del área de circuitos digitales y electrónica computacional. Se concluye que los estudiantes se sienten muy cómodos con el uso de Arduino y Tinkercad, aun cuando por la pandemia, los experimentos no fueron desarrollados de forma física.

Abstract: In Latin America, educational inclusion is an emerging challenge that seeks to remedy deficiencies in equity and quality in socio-school relations, among other aspects. An expression of these deficiencies is the disinformation of future teachers. For this reason, this article proposes to describe the knowledge that students of Pedagogy in Basic General Education, Pedagogy in Mathematics and Computing and Pedagogy in Sciences of the Catholic University of Maule, Chile, have in relation to educational inclusion. As a methodological strategy, a qualitative study of multiple cases was chosen, applying a diagnostic questionnaire to 169 students. Among the main findings, a high degree of ignorance was evident by future teachers, both normative and legislative frameworks that govern school inclusion, as well as basic notions about it, namely, conceptualization, participating agents and education - human rights. There is a need to reformulate their training incorporating courses on educational inclusion and related topics.

Resumen: En Latinoamérica, la inclusión educativa es un desafío emergente que busca subsanar las deficiencias de equidad y calidad en las relaciones socio-escolares, entre otros aspectos. Una expresión de esas deficiencias es la desinformación de los futuros profesores. Por este motivo, el presente artículo propone describir los conocimientos que tienen estudiantes de Pedagogía en Educación General Básica, Pedagogía en Matemática y Computación y Pedagogía en Ciencias de la Universidad Católica del Maule, Chile, en relación a la inclusión educativa. Como estrategia metodológica, se optó por un estudio cualitativo de casos múltiples, aplicando un cuestionario diagnóstico a 169 estudiantes. Dentro de los principales hallazgos, se evidenció un alto grado de desconocimiento por parte de los futuros profesores tanto de los marcos normativos/legislativos que rigen la inclusión escolar, como nociones básicas sobre esta, a saber, conceptualización, agentes participantes y educación - derechos humanos. Se plantea la necesidad de reformular su formación incorporando cursos sobre inclusión educativa y temas afines.