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Item Enseñando un nuevo paradigma metodológico para investigar en Ingeniería(2023-06-18) Césari, Matilde; Césari, RicardoLa 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.Item Modelo de lógica borrosa aplicada para valorar rúbricas de evaluación(2023-06-18) Césari, Matilde; Césari, RicardoSe 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.