Resumen: El objetivo de la presente investigación fue demostrar cómo a partir de la web analytics se puede extraer información relevante para desarrollar un entorno de learning analytics en cursos virtuales e implementar métricas correlacionadas al rendimiento académico. En ese sentido, la metodología presentó un diseño de investigación no experimental, con alcance descriptivo correlacional y una recolección de datos longitudinal. La población estuvo conformada por estudiantes de primer ciclo de un curso de investigación académica en modalidad asincrónica y la muestra estuvo representada por 59 personas estudiantes. La información recopilada comprendió datos generados por cada estudiante en tres aspectos: visitas a páginas dentro del curso, participaciones en actividades del curso (foros, tareas, cuestionarios, etc.) y las calificaciones. Los resultados mostraron el siguiente comportamiento promedio de los estudiantes: 3809 visitas por semana, 563 visitas diarias, 143 participaciones por semana y 21 participaciones diarias. Al relacionar las métricas web con el rendimiento académico (calificaciones) se obtuvieron los siguientes valores, correspondientes a la rho de Spearman: 0.628 (p<0.00) entre visitas y calificaciones y 0.638 (p<0.00) entre participaciones y calificaciones. Finalmente, se pudo concluir que las métricas basadas en la web analytics son una fuente primaria para iniciar el desarrollo de un entorno asociado a la learning analytics; asimismo, se mostró una relación directamente proporcional de las métricas web con el rendimiento académico.

Resumo: O objetivo da pesquisa foi demonstrar como desde a Web Analytics é possível extrair informação relevante para desenvolver um ambiente de Learning Analytics em cursos virtuais e implementar métricas correlacionadas ao desempenho acadêmico. Nesse sentido, a metodologia apresentou um desenho de investigação não experimental, com escopo descritivo correlacional e uma coleta de dados longitudinal. A população esteve integrada por estudantes de primeiro ciclo de um curso de pesquisa acadêmica na modalidade assíncrona e a amostra representada por 59 estudantes. As informações coletadas continham dados gerados por cada estudante em três aspectos: visitas às páginas dentro do curso, participação em atividades do curso (fôruns, tarefas, questionários etc.) e as notas. Os resultados mostraram o seguinte comportamento médio dos estudantes: 3809 visitas por semana, 563 visitas diárias, 143 participações por semana e 21 participações por dia. Ao relacionar as métricas da web com o desempenho acadêmico (notas) foram obtidos os seguintes valores, correspondentes ao Rho de Spearman: 0.628 (p<0.00) entre visitas e notas e 0.638 (p>0.00) entre participações e notas. Finalmente, é possível concluir que as métricas baseadas na Web Analytics são uma fonte primária para iniciar o desenvolvimento de um ambiente associado à Learning Analytics, além de uma relação diretamente proporcional das métricas da Web com desempenho acadêmico.

Summary: The object of this research was to demonstrate how relevant information can be extracted from Web Analytics to develop a Learning Analytics environment in virtual courses and implement metrics correlated to academic performance. In this sense, the methodology presented a non-experimental research design, with a correlational descriptive scope and a longitudinal data collection. The population was made up of first-cycle students from an asynchronous academic research course and the sample was represented by 59 students. The information collected included data generated by each student in three aspects: visits to pages within the course, participation in course activities (forums, assignments, questionnaires, etc.) and grades. The results showed the following average behavior of the students: 3809 visits per week, 563 visits per day, 143 participations per week and 21 participations per day. When relating the web metrics to academic performance (grades), the following values w ere obtained, corresponding to Spearman's Rho: 0.628 (p <0.00) between visits and grades and 0.638 (p <0.00) between participations and grades. Finally, it could be concluded that metrics based on Web Analytics are a primary source to start the development of an environment associated with Learning Analytics. Likewise, a directly proportional relationship of web metrics with academic performance was shown.

Abstract Objective: To evaluate the occupational safety and health management of COVID-19 at a company in the Peruvian fishing sector Methods: The independent variable was occupational safety and health management, defined as the implementation of preventive and control measures in response to COVID-19. The dependent variable was defined as the number of detected COVID-19 cases and test positivity rate. We used a pre- (implementation phase) and post-test (following the implementation phase) study design. We performed a non-parametric inferential analysis to identify any significant pre- and post-test differences and any associations between the variables. Results: The company initiated a strategy to detect positive cases through the use of serological tests. During the first stage, 2329 tests were conducted, yielding a positivity rate of 71%. Once prevention and control actions were implemented, the positivity rate in August 2020 had decreased to 15.65%,, a statistically significant decrease (p<0.05), as well as its relationship to the measures implemented. Conclusions: This occupational safety and health intervention significantly reduced the number of COVID-19 cases and positivity rate in this group of workers in the Peruvian fishing sector.

Resumen Objetivo: Evaluar la gestión de seguridad y salud en el trabajo de una empresa del sector pesquero peruano frente al Covid-19 Métodos: La variable independiente fue la gestión de seguridad y salud en el trabajo respecto a la implementación de acciones preventivas y de control frente al Covid-19. La variable dependiente se midió a través del número de casos detectados y la tasa de positividad de Covid-19. Se utilizó un diseño preexperimental con una preprueba, durante la implementación en proceso y una post prueba, con información recopilada al finalizar las acciones preventivas y de control. Se realizó un análisis inferencial no paramétrico para establecer diferencias significativas entre la preprueba y la post prueba y el grado de asociación entre las variables. Resultados: La empresa inició una estrategia de detección de casos positivos a través del uso de pruebas serológicas. Durante la primera etapa, se realizaron 2329 pruebas que arrojaron un 71% de positividad. Una vez que se implementaron las acciones de prevención y control la tasa de positividad se redujo a un 15.65% durante agosto del 2020. Las pruebas inferenciales mostraron un nivel de significación (p<0.05) en la reducción obtenida, así como en la relación de esta con las medidas adoptadas. Conclusiones: Una adecuada gestión de seguridad y salud en el trabajo frente al Covid-19 redujo de manera significativa el número de casos detectados y la tasa de positividad del Covid-19 en trabajadores del sector pesquero peruano.

ABSTRACT This study explains the damages brought about by Covid-19 pandemic in Peru through a descriptive research type. At the same time, a reflective analysis was developed on the role of the industrial engineer in the deconfinement and post-pandemic economic reactivation stage. This analysis focused on highlighting the opportunities and challenges for the industrial engineer in the fields of safety and occupational health, job design, environmental management, and the application of information technologies. In this sense, it was concluded that the industrial engineer has the necessary skills and competencies to become an actuator in the economic recovery of all types of companies, to supervise compliance with health protocols, redesign jobs with high risk of contagion, minimize the environmental impact of industries that resume operations and promote the digital transformation that facilitates telework.

RESUMEN En el presente estudio, se llevó a cabo una investigación de alcance descriptivo sobre los estragos producidos por el Covid-19 en el Perú y, al mismo tiempo, se desarrolló un análisis reflexivo sobre la función del ingeniero industrial en la etapa de desconfinamiento, reactivación económica y post pandemia. Dicho análisis se enfocó en destacar las oportunidades y desafíos del ingeniero industrial en materias de seguridad y salud ocupacional, diseño de puestos de trabajo, gestión ambiental y en la aplicación de tecnologías de la información. En ese sentido, se pudo concluir que el ingeniero industrial posee las aptitudes y competencias necesarias para ser partícipe de la recuperación económica de todo tipo de empresa, supervisar el cumplimiento de los protocolos sanitarios, rediseñar los puestos de trabajos con alto riesgo de contagio, minimizar el impacto ambiental de la industria que retoma sus operaciones y fomentar la transformación digital que facilite el trabajo a distancia.

ABSTRACT The study to implement an occupational safety and health system, based on Peruvian law No. 29783, to reduce the level of risk in a fishing company. The research design was pre-experimental, where the sample was made up of the risks of the production area. The initial diagnosis determined that the company was law-enforcement, below 60%; placing it in a state of legal disapproval. Were detected 29 risks that increased the probability of occurrence and severity of accidents. A health and safety system was designed that implemented administrative procedures and engineering controls. Finally, the post-test IPERC matrix ( Risk identification, evaluation and control) showed that the implementation of Peruvian law No. 29783 reduced the level of risk from an initial median of 18 to an average value of 6; inferential analysis also established that the difference was significant (α<0.05).

RESUMEN El estudio implementó un sistema de seguridad y salud en el trabajo, basado en la ley peruana Número 29783, para reducir el nivel de riesgo en una empresa pesquera. El diseño de investigación fue preexperimental, donde la muestra estuvo conformada por los riesgos del área de producción. El diagnóstico inicial determinó que la empresa presentaba un cumplimiento de la ley, por debajo del 60%; ubicándola en un estado de desaprobación legal. Se detectaron 29 riesgos que incrementaban la probabilidad de ocurrencia y gravedad de accidentes. Se diseñó un sistema de seguridad y salud que implementó procedimientos administrativos y controles de ingeniería. Finalmente, la matriz IPERC (Identificación de Peligros, Evaluación y Control de Riesgos) de post prueba demostró que la implementación de la ley peruana Número 29783, redujo el nivel de riesgo pasando de una mediana inicial de 18 a un valor medio de 6; asimismo, el análisis inferencial estableció que la diferencia era significativa (α<0.05).