RESUMEN Se presenta un sistema de recomendación creado para optimizar la designación de profesores en el área de Gestión Computacional. La problemática radica en la subjetividad y poca eficiencia y para abordarlo se emplean técnicas de machine learning, específicamente el filtrado colaborativo y el análisis predictivo, con el propósito de mejorar la selección en función de experiencia, formación académica, destrezas pedagógicas y contentamiento. Se recopiló información de los últimos cinco años a través de encuestas a estudiantes y evaluaciones de desempeño en la docencia, identificando patrones en las asignaciones previas y predecir qué persona se ajusta mejor a los cursos futuros. Las asignaturas consideradas: Organización y Arquitectura Computacional, Sistemas Operativos, Redes de Computadoras, Seguridad Informática, entre otros. Como resultados, se demuestra una gran precisión, incrementando la satisfacción y optimizando el desempeño académico a comparación de métodos tradicionales. En conclusión, existe una contribución significativa en la mejora de la calidad educativa.

ABSTRACT A recommendation systen created to optimize the appointment of professors in the area of Computational Management is presented. The problem lies in subjectivity and lack of efficiency, and to address it, machine learning techniques are used, specifically collaborative filtering and predictive analysis, with the purpose of improving selection based on experience, academic training, pedagogical skills and contentment. Information from the last five years was collected through student surveys and teaching performance evaluations, identifying patterns in previous assignments and predicting which person is best suited for future courses. The subjects considered: Computer Organization and Architecture, Operating Systems, Computer Networks, Computer Security, among others. As a result, great accuracy is demonstrated, increasing satisfaction and optimizing academic performance compared to traditional methods. In conclusion, there is a significant contribution to the improvement of educational quality.

RESUMO O artigo explora o desenvolvimento histórico e teórico do Building Information Modelling (BIM) e dos processos de projeto envolvidos. O estudo deriva de uma pesquisa de doutorado e tem como objetivo construir uma compreensão ampliada do processo de informatização do pensamento arquitetônico que levou ao BIM, considerando as contribuições do campo da cibernética e da ciência da computação. Ele se aprofunda no contexto histórico do século XX e destaca os desenvolvimentos paralelos e interdependentes da arquitetura, da cibernética e da ciência da computação. Com base em uma revisão da literatura, análise retrospectiva e teórica, o artigo enfatiza as contribuições de trabalhos que sistematizaram os processos de projeto e introduziram abordagens metodológicas sistêmicas que valorizam a declaração e a estruturação das informações de projeto e que também contribuíram para a incorporação da computação nos processos de projeto e seu desenvolvimento. O texto apresenta as contribuições das instituições de pesquisa do Reino Unido e dos EUA para o desenvolvimento de fundamentos computacionais para a arquitetura, enfatizando que a diversidade geográfica dos avanços no campo vai além desses dois eixos. Esses softwares, influenciados por teorias cibernéticas, concentraram-se na criação de modelos e sistemas para a descrição de informações, sendo cruciais para o avanço do BIM. Por fim, aponta-se a importância de traduzir o pensamento arquitetônico em informações estruturadas a serem processadas por bases computacionais, inclusive as baseadas em BIM. Conclui-se reforçando que, embora o BIM e os atuais processos de projeto baseados em computador tenham origem em um amplo contexto histórico e geopolítico do século XX, envolvendo pesquisas teóricas, militares e profissionais, seu desenvolvimento foi orientado para auxiliar a produção de modelos arquitetônicos norte-atlânticos.

ABSTRACT This article explores the historical and theoretical developments of Building Information Modeling (BIM) and the associated design processes. The study stems from ongoing doctoral research and aims to build an expanded understanding of the informatization process of architectural thought that led to BIM, considering contributions from the Cybernetics and Computing fields. The paper looks into the historical context of the 20th century and highlights the parallel and interdependent developments in Architecture, Cybernetics, and Computer Science. Based on a bibliographic review, retrospective, and theoretical analysis, this article emphasizes the contributions of works that systematized design processes and introduced systemic methodological approaches. Those works acknowledge the value of declaration and structuring of design information and contribute to incorporating computing into design processes and their development. The work presents the contributions of research institutions from the United Kingdom and the United States in developing computer programs for architecture, emphasizing that the geographical diversity of advancements in the field goes beyond these two lines. These computer programs were influenced by cybernetic theories, which were crucial for BIM development, and were created to produce models and systems to describe information. Finally, the importance of translating architectural thought into structured data that might be processable through computer programs, including BIM software, is highlighted, concluding that although BIM and developments of the current digital design processes followed the goal of assisting the production of North Atlantic architectural models, they originated from a broad and diverse historical and geopolitical context of the 20th century, involving theoretical, military, and professional research.

RESUMEN El artículo explora el desarrollo histórico y teórico del Building Information Modeling (BIM) y de los procesos de diseño que este conlleva. El estudio deriva de una investigación de doctorado y tiene como objetivo construir una comprensión ampliada del proceso de informatización del pensamiento arquitectónico que condujo al BIM, considerando aportes del campo de la Cibernética y de las Ciencias de la Computación. Se profundiza en el contexto histórico del siglo XX y se destacan los avances paralelos e interdependientes en la Arquitectura, la Cibernética y la Computación. Basado en una revisión bibliográfica, análisis retrospectivo y teórico, el artículo hace hincapié en las contribuciones de trabajos que sistematizaron procesos de diseño e introdujeron abordajes metodológicos sistémicos que valoran la declaración y estructuración de las informaciones de diseño y que también contribuyeron tanto para la incorporación de la computación en los procesos de diseño, como para su desarrollo. El texto presenta las contribuciones de instituciones de investigación del Reino Unido y Estados Unidos en el desarrollo de bases computacionales para la arquitectura, recalcando que la diversidad geográfica de los avances en el campo va más allá de estos dos ejes. Tales programas computacionales, influenciados por las teorías cibernéticas, se centraron en crear modelos y sistemas para la descripción de la información, siendo cruciales para el avance del BIM. Por fin, se señala la importancia de la traducción del pensamiento arquitectónico en información estructurada para ser procesado por bases computacionales, incluyendo aquellas de base BIM. Se concluye reforzando que, aunque el BIM y los actuales procesos de diseño informatizados provengan de un amplio contexto histórico y geopolítico del siglo XX, involucrando investigaciones teóricas, militares y profesionales, su desarrollo fue guiado para asistir la producción de modelos de arquitectura norte-atlánticos.

Abstract In the preliminary diagnosis carried out at the Provincial Directorate of Joven Club Mayabeque to several of the technicians who work there; deficiencies were detected in the continuous improvement process. Which were confirmed after a more in-depth study and with the application of two instruments to obtain more conclusive results, thus providing a possible solution to the problem. The analysis of the theoretical-methodological references on improvement, distance education, virtual education, in the current context, both international and national, provide references for the foundation of the proposal. A proposal for a continuous improvement strategy for the technicians of the Provincial Management of the Mayabeque Youth Computing and Electronics Club is presented, with the use of information and communications technologies.

Resumen En el diagnóstico preliminar realizado en la Dirección Provincial de Joven Club Mayabeque a varios de los técnicos que en ella laboran; fueron detectadas deficiencias en el proceso de superación continua, las cuales fueron confirmadas luego de un estudio más profundo y con la aplicación de dos instrumentos para la obtención de resultado concluyentes, propiciando así una posible solución a la problemática. El análisis de los referentes teóricos-metodológicos sobre la superación, educación a distancia, educación virtual, en el contexto actual, tanto internacional como nacional, aportan referentes para la fundamentación de la propuesta. Se presenta así una propuesta de estrategia de superación continua de los técnicos de Dirección Provincial de Joven Club Computación y Electrónica Mayabeque, con el uso de tecnologías de la información y la comunicación.

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.

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.

ABSTRACT Objectives: to build and validate software for the care of people with cardiovascular risk. Methods: a methodological study, applied to software development, anchored in a nursing theory and classification system, in three stages: 1) requirements engineering; 2) software architecture and coding; and 3) testing and content validity by 12 experts in computer science, with a Content Validity Ratio score. Results: called e-TEORISC, in software format, for nursing care for people with cardiovascular risk, online and offline, containing a database linked to the Nursing Process stages. Experts considered that the attributes of functional suitability, performance efficiency, reliability, maintainability, usability, safety and portability obtained desirable scores. Conclusions: e-TEORISC has evidence of validity to instrumentalize care for people at cardiovascular risk, with potential for technology transfer to the Brazilian Health System. Objectives risk Methods study development system stages 1 engineering 2 coding 3 science score Results eTEORISC, eTEORISC e TEORISC, TEORISC format offline suitability efficiency reliability maintainability usability scores Conclusions System

RESUMO Objetivos: construir e validar um software para o cuidado à pessoa com risco cardiovascular. Métodos: estudo metodológico, aplicado para desenvolvimento de software, ancorado em uma teoria e sistema de classificação de enfermagem, em três etapas: 1) engenharia de requisitos; 2) arquitetura de software e codificação; e 3) testes e validação de conteúdo por 12 especialistas da área das ciências da computação, com escore da Razão de Validade de Conteúdo. Resultados: denominada de e-TEORISC, em formato de software, para o cuidado de enfermagem a pessoas com risco cardiovascular, online e offline, contendo um banco de dados vinculados às etapas do Processo de Enfermagem. Os especialistas consideraram que os atributos de adequação funcional, eficiência de desempenho, confiabilidade, manutenibilidade, usabilidade, segurança e portabilidade obtiveram escores desejáveis. Conclusões: o e-TEORISC possui evidências de validade para instrumentalizar o cuidado à pessoa em risco cardiovascular, com potencial de transferência tecnológica para o Sistema Único de Saúde. Objetivos cardiovascular Métodos metodológico 1 requisitos 2 codificação 3 computação Conteúdo Resultados eTEORISC, eTEORISC TEORISC, TEORISC offline Enfermagem funcional desempenho confiabilidade manutenibilidade usabilidade desejáveis Conclusões Saúde

RESUMEN Objetivos: construir y validar software para la atención de personas con riesgo cardiovascular. Métodos: estudio metodológico, aplicado al desarrollo de software, anclado en una teoría y sistema de clasificación de enfermería, en tres etapas: 1) ingeniería de requisitos; 2) arquitectura y codificación de software; y 3) pruebas y validación de contenido por parte de 12 expertos en el campo de la informática, con un puntaje de Ratio de Validez del Contenido. Resultados: denominado e-TEORISC, en formato software, para la atención de enfermería a personas con riesgo cardiovascular, online y offline, que contiene una base de datos vinculada a las etapas del Proceso de Enfermería. Los expertos consideraron que los atributos de adecuación funcional, eficiencia de desempeño, confiabilidad, mantenibilidad, usabilidad, seguridad y portabilidad obtuvieron puntuaciones deseables. Conclusiones: e-TEORISC tiene evidencia de validez para brindar atención a personas en riesgo cardiovascular, con potencial de transferencia tecnológica al Sistema Único de Salud. Objetivos cardiovascular Métodos metodológico 1 requisitos 2 3 informática Contenido Resultados eTEORISC, eTEORISC e TEORISC, TEORISC offline Enfermería funcional desempeño confiabilidad mantenibilidad usabilidad deseables Conclusiones Salud

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.

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 article takes a tour of the teaching of computer programming, specifically the subject Fundamentals of programming, as a basic subject in Computer Science and other related careers, describing the general problems presented by the teaching-learning process, reflected in low academic performance in many universities around the world. The large number of programming languages that exist today is related to the growing number of tools necessary both for teaching programming and for programming itself. Emphasis is placed on the fact that transformations must be assumed in teaching practices where curricular design plays a fundamental role, as well as a different didactics to face the described problems, based on innovations in their fundamental categories. It is proposed to address this issue with a comprehensive and systemic approach aided by the inclusion of Information and Communication Technologies.

Resumen El artículo hace un recorrido por la enseñanza de la programación de computadoras, concretamente la asignatura Fundamentos de programación, como asignatura básica en las carreras de Ciencias de Computación y otras afines, describiendo la problemática general que presenta el proceso de enseñanza-aprendizaje, reflejado en los bajos rendimientos académicos en numerosas universidades del mundo. Se relaciona el gran número de lenguajes de programación existentes en la actualidad con el creciente número de herramientas necesarias tanto para la enseñanza de la programación como para el propio hecho de programar. Se hace énfasis en asumir transformaciones en las prácticas docentes donde el diseño curricular juegue sea fundamental, al igual que una didáctica diferente para enfrentar los problemas descritos, a partir de innovaciones en sus categorías fundamentales. Se propone el abordaje de esta cuestión con un enfoque integral y sistémico auxiliado por la inclusión de la Tecnologías de la Información y las Comunicaciones.

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 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.

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.

Resumen Los hongos son organismos polifacéticos presentes en casi todos los ecosistemas de la tierra, donde establecen diversos tipos de simbiosis con otros seres vivos. A pesar de ser reconocidos por los humanos desde la antigüedad -y de la cantidad de trabajos que han profundizado sobre su biología y ecología-, aún falta mucho por conocer sobre estos organismos. Algunos de los criterios que clásicamente se han utilizado para su estudio, hoy resultan limitados y hasta cierto punto permiten un agrupamiento de los aislamientos según algunas características, pero generan confusión en su clasificación y, más aún, cuando se pretende comprender sus relaciones genealógicas. Los caracteres fenotípicos no son suficientes para identificar una especie de hongos y, menos aún, para construir una filogenia amplia o de un grupo particular. Hay grandes vacíos que hacen que los árboles generados sean inestables y fácilmente debatidos. Para los profesionales de la salud, parece que la identificación de los hongos hasta niveles inferiores como género y especie es suficiente para elegir el tratamiento más adecuado para su control, comprender la epidemiología de los cuadros clínicos asociados y reconocer los brotes y los factores determinantes de la resistencia a los antimicrobianos. No obstante, la ubicación taxonómica dentro del reino permitiría establecer relaciones filogenéticas entre los taxones fúngicos, facilitando la comprensión de su biología, su distribución en la naturaleza y la evolución de su potencial patogénico. Los avances de las técnicas de biología molecular y las ciencias de la computación en los últimos 30 años han permitido cambios importantes dirigidos a establecer los criterios para definir una especie fúngica y alcanzar una construcción filogenética más o menos estable. Sin embargo, el camino por recorrer aún es largo, y supone un trabajo mancomunado de la comunidad científica a nivel global y el apoyo a la investigación básica.

Abstract Fungi are multifaceted organisms found in almost all ecosystems on Earth, where they establish various types of symbiosis with other living beings. Despite being recognized by humans since ancient times, and the high number of works delving into their biology and ecology, much is still unknown about these organisms. Some criteria classically used for their study are nowadays limited, generating confusion in categorizing them, and even more, when trying to understand their genealogical relationships. To identify species within Fungi, phenotypic characters to date are not sufficient, and to construct a broad phylogeny or a phylogeny of a particular group, there are still gaps affecting the generated trees, making them unstable and easily debated. For health professionals, fungal identification at lower levels such as genus and species, is enough to select the most appropriate therapy for their control, understand the epidemiology of clinical pictures associated, and recognize outbreaks and antimicrobial resistance. However, the taxonomic location within the kingdom, information with apparently little relevance, can allow phylogenetic relationships to be established between fungal taxa, facilitating the understanding of their biology, distribution in nature, and pathogenic potential evolution. Advances in molecular biology and computer science techniques from the last 30 years have led to crucial changes aiming to establish the criteria to define a fungal species, allowing us to reach a kind of stable phylogenetic construction. However, there is still a long way to go, and it requires the joint work of the scientific community at a global level and support for basic research.

ABSTRACT: This bibliographic review is aimed at addressing the phenomenon of evaluation of student learning achievements in times of pandemic, it used a database of 128,231 results of the present bibliographic review is aimed at addressing the phenomenon of evaluation of student learning achievement in times of pandemic, it used a database of 128,231 Scopus document results, with which it carried out the relevant bibliometrics. After a focused selection by relevance, inclusion and exclusion of these documents, he focused his analysis on 28 publications of systematic literature reviews. The results show an important approach to the subject, since publications have been increasing and diversifying the areas of interest in the social sciences, computer sciences and psychology. In the analysis of the state of the art, it has been possible to observe the existence of the positivist and post-positivist paradigms, it has been possible to find theories, teaching models and to evaluate in the context of the COVID-19 pandemic, it has been recently addressed in Learning online, some factors involved in the outstanding achievement in mathematics and communication and lately the incorporation of the risk prevention competence, methodologies, results and conclusions, related to how to evaluate and improve the learning achievements of the students.

RESUMEN: La presente revisión bibliográfica está orientada a abordar el fenómeno de evaluación de los logros de aprendizaje de estudiantes en épocas de pandemia. Se usó una base de datos de 128,231 resultados de documentos de Scopus, con lo cual se realizó la bibliometría pertinente. Luego de una selección focalizada por relevancia, inclusión y exclusión de dichos documentos, se centró su análisis en 28 publicaciones de revisiones sistemáticas de literatura. Los resultados dieron cuenta de un importante abordaje del tema, ya que se vienen incrementando las publicaciones y diversificando las áreas de interés en las ciencias sociales, ciencias de la computación y la psicología. En el análisis del estado del arte se pudo observar la existencia de los paradigmas positivista y pospositivista, y se encontraron teorías y modelos de enseñanza. Para evaluar en el contexto de la pandemia del COVID-19 se vienen abordando últimamente el aprendizaje en línea, algunos factores intervinientes en el logro destacado en matemática y comunicación y, de manera más reciente, la incorporación de la competencia prevención de riesgos, metodologías, resultados y conclusiones, relacionados con cómo evaluar y mejorar los logros de aprendizaje de los estudiantes.

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.

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: This article proposes to analyze some of the main theoretical discussions about the “planetary-scale computation” that have multiplied in the field of humanities and social sciences during the last decade. One of the main theses at stake in these debates is the consideration of artificial intelligence as an extractive industry that operates globally, mainly exploiting natural resources, big data, and workforce. After reviewing the main elements and perspectives on this thesis, we establish different links between large-scale computing and the configuration of a new colonial regime that crosses the political, economic and cultural dynamics of contemporary societies. Faced with this, we propose that a theoretical counterpoint to computational colonialism can be found in the “planetary turn” that the humanities and social sciences have experienced. Embracing “planetarity” thinking will then allow us to critically address the role of large-scale computation in the midst of the Anthropocene crisis. Finally, the review of these debates will allow us to propose some keys to think about the decolonization of planetary-scale computation as a fundamental practice to face the ongoing climate crisis.

RESUMEN: El presente artículo propone analizar algunas de las principales discusiones teóricas sobre la “computación a escala planetaria” que durante la última década se han multiplicado en el campo de las humanidades y las ciencias sociales. Una de las principales tesis que está en juego en estos debates es la consideración de la inteligencia artificial como una industria extractiva que opera a nivel global, principalmente explotando recursos naturales, datos masivos y fuerza de trabajo. Después de revisar los principales elementos y perspectivas sobre dicha tesis, establecemos diferentes vínculos entre la computación a gran escala y la configuración de un nuevo régimen colonial que atraviesa las dinámicas políticas, económicas y culturales de las sociedades contemporáneas. Frente a esto, proponemos que un contrapunto teórico al colonialismo computacional se puede encontrar en el “giro planetario” que han experimentado las humanidades y las ciencias sociales. La adopción de un pensamiento sobre la “planetariedad” nos permitirá entonces abordar críticamente el papel de la computación a gran escala en medio de la crisis del Antropoceno. Por último, la revisión de estos debates nos permitirá proponer algunas claves para pensar la descolonización de la computación a escala planetaria como una práctica fundamental para enfrentar la crisis climática en curso.

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 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.