RESUMEN La Evaluación de Impactos Ambientales (EIA), requiere herramientas estándar con un marco establecido para la evaluación ambiental. En esto se ha avanzado en Colombia con la expedición de términos de refere ncia para la realización de estudios ambientales por sector productivo, sin embargo, se sigue evidenciando poca calidad de los estudios ambientales, una gran diversidad de métodos con inconsistencias metodológicas e incluso conceptuales, sumado al uso de juicios de valor que dependen del profesional que los ejecuta y a que las escalas de valoración cualitativas no son claras o adecuadas, lo cual sesga los resultados. Por lo anterior, el objetivo de este artículo es presentar un marco metodológico cualitativo para la evaluación del impacto ambiental de proyectos de infraestructura en el contexto colombiano, considerando el ciclo técnico de proyectos. Este artículo está organizado como sigue: inicialmente se presenta el soporte conceptual del que nace la propuesta metodológica; luego se indica la forma en que se desarrolló el trabajo, presentando los lineamientos que orientaron la selección de los criterios y atributos para la EIA; posteriormente se explora la metodología diseñada para llevar a cabo esta valoración; y finalmente se procede con la discusión de los hallazgos encontrados en la elaboración de la investigación. Como principal conclusión se tiene la necesidad de seguir profundizando en el escalamiento de atributos para EIA, con el fin se seguir reduciendo el sesgo en las evaluaciones ambientales, y generando mayor estandarización en los procesos que conllevan a determinar el impacto de proyectos de infraestructura en Colombia.

ABSTRACT Environmental impact assessment needs standard tools with established framework for environmental assessment. Colombia has some achievements on this, due to the promulgation of reference terms for environmental studies in the industrial sector; however, it is evident the poor quality of environmental studies, a wide diversity of methods with inconsistencies both methodological and conceptual, together with value judgement based on evaluator's criteria and qualitative assessment scales poor defined or inadequate, biasing the results. Due the above mentioned, this article presents a methodological qualitative framework for the environmental impact assessment of infrastructure projects in the Colombian context, taking into account the technical cycle of the project. This article is organized as follows. First, the conceptual background that gives origin to the methodological proposal is presented; then the methodological approach to the research is presented. Later, the framework is explained, and finally there is a discussion about the main findings of this research. As a conclusion, it is need to improve the attribute's scale for environmental impact assessment in order to reduce the bias in environmental assessments, and getting more standardization in the process of measuring the environmental impacts of infrastructure projects in Colombia.

Resumen Mobile learning es un proceso de aprendizaje basado en el uso de dispositivos móviles que permite adquirir conocimiento de manera interactiva y colaborativa. El objetivo de este artículo es comprender el fenómeno de la adopción del mobile learning entre estudiantes de educación superior, y evaluar políticas que pueden ser implementadas en instituciones, para favorecer la penetración de esta práctica. Desarrollamos un modelo de simulación basado en agentes que representan estudiantes, quienes deben decidir si asisten a una clase de manera presencial o virtual, a través de una regla de decisión basada en la Teoría del Comportamiento Planeado. Encontramos que las estrategias a corto plazo más eficaces son aquellas que favorecen la práctica del aprendizaje móvil durante fases de aprendizaje temprano, sin importar si es voluntaria o forzada. Asimismo, evidencian una naturaleza temporal de la adopción de esta práctica, entonces es necesaria la implementación de estrategias permanentes en el tiempo.

Abstract Mobile learning is a learning process based on mobile devices use, that allows knowledge acquisition in an interactive and collaborative way. The aim of this article is to understand the mobile learning adoption phenomenon in high education student’s community, and to assess different policies that can be implemented in institutions in order to favor the penetration of this practice. We develop a simulation model that is based on agents who represent students, which should decide if they want to attend a class in a virtual or face-to-face way, through a decision rule based on Theory of Planned Behavior. We found that the most effective short-term strategies are those that favor the practice of mobile learning during an early learning phase, no matters if this early practice is volunteer or forced. We also found a temporal nature on mobile learning adoption, so it requires permanent strategies over time.

Abstract In this, paper we analyze the impact of the decision rule to represent the behavior of individuals in the diffusion curve predicted by models of innovation diffusion at the individual level. We use an agent-based model, in which diffusion takes place in a small-world network, and analyze the phenomenon using 4 different decision rules: (1) threshold decision rule with positive externalities, (2) threshold decision rule with positive and negative externalities, (3) decision rule based on the Bass model and (4) decision rule based on the Theory of Planned Behavior. The results reject the equality hypothesis among different diffusion curves, so we conclude the decision rule has a significant impact on the diffusion curve predicted by diffusion models at the individual level.

Resumen Este artículo analiza el impacto de la regla de decisión que representa el comportamiento de los individuos en la curva de difusión pronosticada por los modelos de difusión de innovaciones a nivel individual. Para ello, se hace uso de un modelo basado en agentes, en el cual la difusión ocurre dentro de una red tipo mundo pequeño, y se analiza el fenómeno usando 4 reglas de decisión diferentes: (1) una regla de umbrales con externalidades positivas, (2) una regla de umbrales con externalidades positivas y negativas, (3) una regla basada en el modelo de Bass y (4) una regla basada en la Teoría del Comportamiento Planeado. Los resultados obtenidos rechazan la hipótesis de igualdad entre las diferentes curvas de difusión. Se concluye que la regla de decisión tiene un impacto significativo en la curva de difusión pronosticada por los modelos de difusión a nivel individual.

En este artículo se determina la paridad de red fotovoltaica residencial para 11 ciudades colombianas, comparando los precios de la electricidad ofrecida por las compañías locales y el costo promedio de generación fotovoltaica para un hogar. Para ello, los autores desarrollan un modelo financiero que considera la inversión inicial, el costo del reemplazo de las baterías, la pérdida de eficiencia del sistema fotovoltaico y la tasa de descuento, entre otras variables, con el fin de determinar la viabilidad de la inversión en energía solar. Los resultados indican, para el escenario base, que en el año 2014 la mayoría de ciudades han logrado la paridad de red, mientras tres de ellas la alcanzarán entre 2015 y 2021.Otros escenarios, que consideran mayores tasas de descuento, mayor inversión inicial y curvas de aprendizaje más lentas, muestran resultados similares, en los cuales la mayoría de ciudades alcanza la paridad de red antes del 2028.

In this article, we determined the residential Photovoltaic Grid Parity in 11 Colombian cities, by comparing grid energy prices offered by the local companies and the photovoltaic microgeneration cost for an average household. In order to do that, we developed a financial model, which considers the initial investment, cost of battery replacement, efficiency loss of photovoltaic technology and discount rate, among other variables, to determine the solar technology investment feasibility. It was found, in the base scenario, that on 2014 most of the considered cities have reached grid parity, while three of them will reach it between 2015 and 2021. Other scenarios, which consider higher discount rate, higher initial investment and slower learning curves, show similar results, where most cities will reach the grid parity before of 2028.