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    9° Congreso Nacional de Ingeniería Informática/Sistemas de Información CoNaIISI
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza, 2022-01-31) Fernandez, Marcela; Césari, Matilde; Martínez, María
    El Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI) es una iniciativa anual de la Red RIISIC, constituido como espacio para la divulgación de las actividades de investigación de docentes, graduados y estudiantes de las carreras de Ingeniería en Informática / Sistemas de Información, en el marco del Consejo Federal de Decanos de Ingeniería (CONFEDI). La 9º edición del CoNaIISI tuvo lugar los días 4 y 5 de noviembre de 2021, en la ciudad de Mendoza. Se desarrolló de manera virtual (la segunda bajo este formato) y fue organizada por el comité local conformado por investigadores y docentes de la Facultad Regional Mendoza de la Universidad Tecnológica Nacional, bajo la coordinación del Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información, conjuntamente con los integrantes de la comisión ejecutiva y de la comisión permanente de la RIISIC.
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    Búsqueda de información bibliográfica para el diseño, producción y evaluación de objetos virtuales de aprendizaje en la formación universitaria basada en actividades de realidad aumentada
    (2021-01-01) Césari, Matilde; Pennisi, Carolina; Castellanos, María
    La búsqueda, organización y análisis de la información, se hizo de manera organizada y secuencial por ser una de las etapas más importante de todo proyecto de investigación. El presente trabajo analiza y expone en un cuadro comparativo las principales ideas de distintas publicaciones, con detalle de nombre del trabajo, autor, resumen, metodología e ingeniería de software aplicada. Respecto de la metodología empleada en las diferentes publicaciones, se evidencia AODDEI(Análisis, Obtención, Diseño, Desarrollo, Evaluación, Implementación), SCRUM, Game Unified Process, metodología de desarrollo de prototipo de software, Mobile D, Extreme Game, Development (XGD), Extreme Programming (XP), Waterfall, Meduc_AR . En los casos que no se explicita una metodología específica, se mencionan etapas de diseño, producción, postproducción y evaluación. Las metodologías empleadas tienen un patrón común que en línea general siguen las etapas de análisis y captura de requisitos, diseño, implementación, pruebas y mantenimiento. Una de las metodologías más empleadas es la SCRUM.Respecto de la ingeniería de software empleada en las diferentes publicaciones, se evidencia ingeniería de software basada en componentes (ISBC), Ar.js, PHP, aplicaciones web realizadas por desarrolladores, herramientas Aumentaty Author, herramientas SketchUp, Vuforia, Unity, Android Sdk, Android NDK, Java jdk, Adobe Illustrator, Adobe Audition, Blender, ARML, Wikitude, ARToolKit. Hay gran uso de las herramientas Vuforia y Unity. Se evidencia la combinación de herramientas, muchas de ellas, de distribución gratuita, que permiten mediante esta tecnología la superposición de elementos virtuales a la imagen real y posibilitan la interacción en tiempo real.
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    Desarrollo de aplicación web con R y SHINY, para el tratamiento multivariado de números borrosos
    (2023-06-18) Césari, Matilde
    En esta propuesta se busca comprobar que mediante una aplicación web, ágil, accesible y gráfica que permita transformar los datos cuantitativos y cualitativos, mediante la matemática borrosa, se facilita el uso y aprendizaje de un enfoque más apropiado para obtener conocimiento preciso a partir de valoraciones subjetivas; así como incorporar variables teóricas no directamente observables en el estudio. El enfoque difuso es una estrategia que permitirá modelar y manipular constructos, en estudios donde se abordan fenómenos que conducen al estudio de variables complejas; a diferencia de otras aproximaciones analíticas que solo manejan variables observadas [citas sobre celulares y vientos], mediante la definición de la variable lingüística a partir de referencias teóricas o de expertos y aplicando la misma a variables observables que permiten derivar la variable no observable directamente en los datos.
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    Enseñando un nuevo paradigma metodológico para investigar en Ingeniería
    (2023-06-18) Césari, Matilde; Césari, Ricardo
    La investigación en Ingeniería carece de un mecanismo formal para integrar la especificación de la teoría con su prueba. La práctica ha sido formular una teoría en términos abstractos y probar sus predicciones utilizando observaciones concretas. Aunque existen criterios desarrollados para guiar la formulación de la teoría, los vínculos entre los conceptos teóricos y su medición a menudo se dejan sin especificar, se estipulan de manera poco verificable o no se hacen. Esta falla en representar explícitamente el grado de correspondencia entre las mediciones y los conceptos, como un constructo, socava la prueba de la teoría en una investigación. Los investigadores han utilizado una variedad de métodos con deficiencias para evaluar la validez del estudio y probar las hipótesis. Se reduce el poder predictivo de todo modelo y la relevancia práctica de los resultados de la investigación. Se necesita de un paradigma metodológico que evalúe en forma directa el grado de correspondencia entre mediciones, conceptos y tenga en cuenta esta relación en la prueba de hipótesis sustantivas. El presente artículo propone un nuevo paradigma metodológico llamado “Path Modeling”. Los conceptos teóricos e hipótesis se formulan tentativamente en forma deductiva, se prueban experimentalmente en datos, se reformulan y vuelven a probar cíclicamente, hasta que surja un resultado significativo. Es un paso evolutivo, donde teoría e hipótesis se comparan con observación y experiencia. Su aplicación supera las limitaciones de enfoques antiguos, logra un diseño riguroso, evalúa la teoría y entra en una nueva fase de la investigación científica y tecnológica en Ingeniería.
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    Estudio de técnicas de reconocimiento de patrones para detección de anomalías en imágenes médicas, mediante métodos multivariados y técnicas de inteligencia artificial
    (2022-12-01) Césari, Matilde
    El análisis de las imágenes médicas facilita a los especialistas la visualización, caracterización, medición y diagnóstico de enfermedades y anomalías en el cuerpo humano. Muchos de los análisis imagenológicos se realizan hoy en día de manera manual y a criterio de los especialistas. Los conceptos de la detección de anomalías, han sido aplicados en muchos estudios de análisis de imágenes médicas. En estos casos, se trata de encontrar anomalías asociadas a varias partes del cuerpo como pueden ser hemorragias, fracturas, sangramientos, tumores, etc. En dichos estudios suelen emplearse varias modalidades de adquisición de imágenes como son la resonancia magnética (RM), los rayos X, la tomografía computarizada (TC), entre otras. El análisis de los cambios estructurales del cerebro a través de IRM puede proveer información útil para el diagnóstico médico. La adquisición de IRM, es una técnica no invasiva que utiliza el fenómeno de la resonancia magnética para obtener información detallada sobre la estructura y composición del cuerpo. La Imágenes de Resonancia Magnética (IRM), es utilizada en la actualidad, principalmente en medicina para observar alteraciones en los tejidos y detectar cáncer y otras patologías. La tarea de reconocimiento de patrones en imágenes, requiere de aprendizaje y de funciones apropiadas de clasificación, que asignen un determinado parámetro de entrada que por lo general es representado con un vector que contiene los atributos de cada una de las clases. De las imágenes se extraen regiones de tejidos sanos las cuales se usan para crear un modelo de lo que se considera normal (modelo de fondo) obteniendo varias clases “normales‘. En el presente trabajo se propone un esquema que ayude al acondicionamiento de la imagen para ser evaluada médicamente y finalizar con la extracción de características de la misma utilizando esta información para determinar anomalías asociadas a ciertas patologías neuronales.
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    Modelo de lógica borrosa aplicada para valorar rúbricas de evaluación
    (2023-06-18) Césari, Matilde; Césari, Ricardo
    Se propone como aporte en el contexto universitario y el medio social. la implementación de rubricas de evaluación haciendo uso de un enfoque basado en la lógica difusa (LD). Los datos imprecisos, contiene incertezas que no pueden ser caracterizadas usando estadística o incluso razonamiento lógico tradicional. La Imprecisión propia en la mayoría de palabras humanas que son usadas para evaluar conceptos y derivar conclusiones, se logra minimizar su efecto de valoraciones subjetivas con el uso de abstracción y analogías; y unas pocas oraciones que describen contextos complejos. En este artículo se presenta como contribución metodológica la aplicación de la lógica difusa en un sistema que tiene como entradas las valoraciones realizadas a un conjunto de criterios pertenecientes a la rúbrica y como salida la calificación obtenida a partir de una serie de reglas de inferencia que relacionan los diversos niveles de los criterios de la rúbrica con una escala cualitativa. La Rubrica Difusa es aplicada sobre el modelo de rúbricas analíticas diseñado y presentado por Neil Carlo. Textualmente, el modelo expresa que los resultados de aplicación asociados a un nivel de dominio, son evaluados mediante la rúbrica analítica. En este modelo, la rúbrica analítica, está compuesta por uno o más criterios de evaluación, asociados a uno o más descriptores detallados por un contexto, mediante la aritmética borrosa es posible incorporar al modelo reglas lógicas que representan relaciones entre criterios y obtener una calificación ponderada por nivel y en general más objetivo a partir de valoraciones subjetivas.
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    Revisión bibliográfica de efectos de interferencia electromagnética EMI, causadas por teléfonos celulares 2G / 3G / 4G, en equipos médicos
    (2021-01-01) Balacco, José; Césari, Matilde; Césari, Ricardo
    En este artículo se revisan ciento cincuenta investigaciones realizadas en los últimos años por investigadores referentes, cuyo objetivo fue realizar una exploración y caracterización de los efectos de las interferencias electromagnéticas, llamadas incidencias EMI, producidas entre dispositivos médicos y teléfonos móviles de los sistemas 2G, 3G y 4G. Los efectos de la radiación que producen estos últimos, hace que el dispositivo médico cercano pueda funcionar mal o altere los parámetros que mide. Esta alteración de los parámetros, comprobado en los estudios consultados, muchas veces afectan las ediciones en el proceso de diagnóstico. El estudio estadístico de los datos obtenidos en este trabajo, se realizó aplicando un método multivariado que accedió a la clasificación y caracterización de las incidencias más relevantes encontradas entre de los celulares y dispositivos médicos; además permitió construir un cartografiado de los datos (plano factorial multivariado), que visualiza estos clústeres obtenidos. A la hora de abordar el problema de caracterización de los grupos, dado que se dificulta la tarea de seleccionar las variables más significativas de cada clúster, la mejor opción fue la estrategia de Lebart, que se trata de una técnica combinada de un método factorial multivariada mixta y la clasificación automática. El método consiste en realizar primero un análisis factorial de Correspondencias Simples (AFCS) y luego un Clustering basado en un algoritmo mixto de clasificación jerárquica con el método de Ward y la agregación alrededor de centros móviles (K-Means). Finalmente realizar la partición del conjunto de datos y la caracterización de cada una de las clases describiendo los grupos. La metodología aquí presentada constituye no sólo un precedente importante en nuestra área de estudios, sino también una puerta de acceso irrefutable a la problemática de la metodología en investigación tecnológica. Como resultado se observó, significativamente, que los teléfonos celulares del sistema 2G asumieron una mayor influencia en el funcionamiento de los equipos médicos cercanos a su entorno, en las décadas pasadas y que los sistemas 3G y 4G, tuvieron mucho menos influencia, dado que los estándares de inmunidad de los equipos médicos y las tecnologías digitales de los nuevos teléfonos celulares cambiaron significativamente, en la última década.
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    Uso de objetos virtuales de aprendizaje basados en actividades de realidad aumentada en educación universitaria
    (2022-01-01) Castellanos, María; Alfonso, Eugenia; Pennisi, Carolina; Sander, Silvana; Césari, Matilde
    Como parte del proyecto de investigación desarrollado en el ámbito de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Mendoza, República Argentina denominado “Diseño, producción y evaluación de objetos virtuales de aprendizaje para la formación universitaria, basada en actividades de realidad aumentada” se desarrollaron experiencias en dos asignaturas de distintos niveles de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información. El propósito fue desarrollar recursos educativos con contenidos de realidad aumentada y evaluar el impacto de las mismas en el rendimiento académico de los estudiantes universitarios. Se partió de una revisión bibliográfica para conocer el estado de arte de la tecnología actual, herramientas y propuestas metodológicas. Diversos estudios demuestran que el uso de realidad virtual y aumentada en educación, mejoran la capacidad de aprendizaje e incrementan factores como creatividad, imaginación y autoaprendizaje. Las asignaturas elegidas fueron Sistemas y Organizaciones (1° nivel) y Teoría de Control (4° nivel) de Ingeniería en Sistemas de Información. La experiencia se realizó tomando dos comisiones de cada asignatura, una como grupo experimental y otro como grupo control. En los grupos experimentales se abordó y desarrolló el tema propuesto para cada caso utilizando como recurso educativo el objeto virtual de aprendizaje desarrollado. En los grupos control, se emplearon metodologías y recursos tradicionales. Los temas elegidos fueron “Las decisiones en el contexto organizacional” para Sistemas y Organizaciones y “Estabilidad de los sistemas de control” para Teoría de control. En las comisiones involucradas en ambas experiencias se tomó un pre test y un pos test de los correspondientes contenidos evaluando el punto de partida y el alcance logrado por cada estudiante teniendo en cuenta los recursos didácticos empleados. Para el desarrollo e implementación de los objetos virtuales se eligieron las herramientas Genially y Metaverse Studio. Genially se utilizó para secuenciar y mediar los temas a modo de presentación y Metaverse Studio para crear experiencias de realidad aumentada. En ambas experiencias, las evaluaciones demostraron que los estudiantes alcanzaron los saberes, sin embargo, los estudiantes que estuvieron en las comisiones correspondientes a los grupos experimentales lograron un rendimiento superior en el pos test que los de los grupos de control, demostrando así un mejor desempeño. Los estudiantes de los grupos experimentales manifestaron motivación en el uso de los objetos virtuales de aprendizaje propuestos. Los resultados fueron alentadores, estimulando la incorporación de metodologías y estrategias docentes mediante el empleo de estas tecnologías respecto de los métodos clásicos de enseñanza.
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    Uso del software ImageJ en análisis de imágenes
    (2023-06-18) Césari, Matilde;
    En diversos centros de investigación e instituciones médicas se generan diariamente un gran volumen de imágenes digitales, las que organizadas en bancos de datos constituyen una importante fuente de información para el diagnóstico, la investigación y la docencia médica. Actualmente con la introducción de nuevas tecnologías en el área de la computación es posible realizar una parte considerable del cálculo asociado al procesamiento digital de imágenes en un accesible computador personal. La imagen médica puede ser definida como el conjunto de técnicas y procesos que representan espacialmente una o más propiedades físicas o químicas dentro del cuerpo humano. Éstas contienen más información de la que revela la simple inspección ocular y las técnicas de análisis digital de imagen, permiten la obtención de nuevas características o parámetros medibles, que también pueden ser representadas sobre el mapeo de la imagen realizada. Para el procesamiento digital de estas imágenes se han desarrollado diversos softwares, de los cuales se ha seleccionado una para su descripción en este trabajo. Este trabajo trata sobre una revisión de los principales métodos y técnicas disponibles por el software Fij ImageJ, para el procesamiento de las imágenes médicas. ImageJ es un programa de procesamiento y análisis de imágenes basado en lenguaje Java creado por el National Institute of Mental Health (NIMH) del U.S. Permite extender su funcionalidad mediante plugins, macros y scripts, estos plugins, hacen posible resolver muchos y variados problemas de procesado y análisis de imágenes. Finalmente soporta multitud de formatos de imagen.