http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4121 2026-08-25T20:37:11Z 2026-08-25T20:37:11Z Tapia Flores, Joel http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14197 2026-08-24T19:58:48Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Predicción de la ruta de aprendizaje de programación para niños de primaria usando interacciones con la interfaz de usuario Authors: Tapia Flores, Joel Contributor: MARIA SUSANA AVILA GARCIA Abstract: La enseñanza de la programación juega un papel importante en nuestros días, por eso muchas escuelas y organizaciones han buscado la mejor forma para su enseñanza. Una de estas formas son las rutas de aprendizaje, las cuales son secuencias de actividades o ejercicios generados especialmente para las habilidades que tiene el estudiante y de las cuales busca mejorar o adquirir nuevas. Esta forma de enseñanza busca abordar los principios básicos de la programación, y también, el desarrollo de habilidades de pensamiento computacional, el cual ayuda al aprendizaje de la programación y a mejorar la toma de decisiones en su día a día. Por este motivo la presente investigación está orientada a la predicción de las rutas de aprendizaje de programación para niños de primaria. Por lo anterior se realizó como primera fase una investigación del estado del arte, esto, con el objetivo de ver las investigaciones que se han hecho respecto al tema. Como resultado de esta fase encontramos las principales plataformas que se utilizan para la enseñanza de la programación para niños, las cuales son: Blockly games, Scratch y Code.org. También se encontraron investigaciones que predicen el resultado del siguiente ejercicio a resolver en la plataforma code.org. Investigaciones que definen rutas de aprendizaje usando aprendizaje no supervisado con métodos como vecinos más cercanos en la plataforma Scratch y una investigación que responde si las niñas o niños aprenden más rápido los conceptos de la programación y a qué edad usando la plataforma Blockly games; estas investigaciones se explican de mejor manera en la sección del estado del arte. Como siguiente fase se modificó uno de los juegos ya existentes la cual fue desarrollada con la biblioteca Blockly. Blockly define una biblioteca de instrucciones visuales, blockly games es una colección de juegos que se desarrollaron como ejemplo y del cuál se tomó el juego del laberinto el cual fue modificado, esto ayudó a que la herramienta estuviera enfocada en la gamificación, se crearon ejercicios de tipo laberinto donde los usuarios deberían de llegar de un punto inicial, a un punto final con el mínimo de bloques posibles y los menores intentos. Se implementó la captura de datos como: el número de intentos que realizó el usuario por ejercicio, el tiempo que tardó en ejecutar una solución entre otras, también permite la captura de interacciones de los usuarios, como, por ejemplo: cuantos movimientos hizo en un bloque, cuantos bloques creó, cuantos eliminó, entre otras. Se realizaron sesiones experimentales en la que se recolectaron datos sobre las sesiones 4 de trabajo de 26 niños de entre 8 y 10 años y se generó un conjunto de datos el cual fue analizado con distintos métodos como la regresión logística, pero no estaba encaminado al objetivo de la investigación, hasta que, finalmente se optó por utilizar la lógica difusa. Su elección se debió a que este paradigma permite moldear el razonamiento humano por medio de la incertidumbre y la vaguedad que modela, además de contar con grados de pertenencia los cuales permiten que un valor sea analizado y clasificado a un resultado difuso. Por lo anterior, el método de la lógica difusa fue el método elegido para su análisis. Como resultado de este análisis, se realizó la predicción del siguiente ejercicio que deberá realizar el usuario de acuerdo con los datos recabados del ejercicio anterior, esto permitió generar rutas de aprendizaje personalizadas para cada uno de los usuarios de acuerdo con las habilidades que va desarrollando en cada uno de los ejercicios.

2026-01-01T00:00:00Z López Ramírez, José Luis http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14192 2026-08-19T17:53:57Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Aplicación de modelos basados en el comportamiento del Sistema Visual Humano y DCNN al procesamiento de imágenes médicas Authors: López Ramírez, José Luis Contributor: JOSE RUIZ PINALES Abstract: Este trabajo introduce los algoritmos de aprendizaje automático aplicados al análisis de imágenes médicas, centrándose en el uso de modelos biológicamente inspirados en la percepción del sistema visual humano y en las Redes Neuronales Convolucionales Profundas (Deep Convolutional Neural Networks, DCNN). Se enfatizan y se abordan soluciones para tres problemas fundamentales en medicina. La primera es la segmentación de imágenes de fundus, donde se identifican y segmentan las venas presentes en el ojo humano. El segundo es la segmentación de tumores cerebrales a partir de imágenes obtenidas mediante ultrasonidos preoperatorios. Por último, se aborda la identificación automática de puntos cefalométricos en imágenes de radiografías, las cuales son comúnmente utilizadas en el diagnóstico maxilofacial por odontólogos expertos en el área. La investigación en aprendizaje automático distingue entre la localización y la detección. Mientras que la segmentación traza contornos alrededor de los bordes de los objetos de interés y los etiqueta, el registro se refiere a ajustar una imagen sobre otra. Estas tareas tradicionalmente han sido realizadas por médicos especialistas en diversas áreas médicas. La llegada de algoritmos computacionales facilita la interpretación médica y reduce el tiempo necesario para diagnosticar diferentes enfermedades.

2026-01-01T00:00:00Z Paredes Miguel, José Rodrígo http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14173 2026-07-27T18:14:20Z 2024-10-01T00:00:00Z

Title: Estimación de los óxidos producidos por la irradiación de un láser pulsado en placas delgadas de molibdeno usando aprendizaje profundo Authors: Paredes Miguel, José Rodrígo Contributor: Horacio Rostro González Abstract: Este trabajo se enfoca en la aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales convolucionales, para abordar problemas de segmentación de imágenes y Redes neuronales profundas, para la predicción de diámetros de óxidos generados por la irradiación de láser ultracorto sobre placas de molibdeno. La implementación de estas técnicas permite no solo identificar y segmentar con precisión los diferentes tipos de óxidos presentes en las imágenes, sino también predecir de manera precisa los diámetros de los spots de óxido formados bajo distintas configuraciones de parámetros, como el tiempo de exposición y la fluencia del láser. El uso de redes convolucionales se ha destacado en la capacidad de procesar grandes cantidades de datos visuales y extraer patrones complejos, lo que resulta particularmente útil en este caso, donde las variaciones microscópicas en los materiales son cruciales para su análisis. A través de la segmentación, es posible identificar áreas específicas de los diferentes óxidos, lo que contribuye a una mejor comprensión de los efectos que el láser provoca sobre el material. Además, esta investigación abre la puerta a la integración de la inteligencia artificial en el ámbito de la ciencia de los materiales, permitiendo la automatización y mejora en la caracterización de los mismos. Los resultados obtenidos no solo aportan valor en términos de segmentación precisa, sino que también demuestran cómo la IA puede ser una herramienta poderosa para predecir propiedades físicas clave, como el diámetro de los óxidos. Este enfoque puede ser expandido en futuros estudios para abarcar otros aspectos del comportamiento de materiales bajo condiciones extremas, contribuyendo al desarrollo de tecnologías avanzadas en esta área.

2024-10-01T00:00:00Z Rodríguez Cuevas, Paulo César http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14163 2026-06-15T17:32:46Z 2025-04-01T00:00:00Z

Title: Desarrollo de un dispositivo generativo de caracteres para el sistema Braille Authors: Rodríguez Cuevas, Paulo César Contributor: MARIO ALBERTO IBARRA MANZANO Abstract: Este proyecto de investigación presenta el diseño, desarrollo e implementación de un dispositivo transductor de texto digital al sistema Braille, orientado a mejorar la accesibilidad tecnológica para personas con discapacidad visual. La investigación aborda el reto de crear una interfaz táctil eficiente y de bajo costo mediante el uso de tecnologías de vanguardia en mecatrónica y sistemas embebidos. El prototipo funcional integra una unidad de procesamiento Raspberry Pi Zero 2W y un sistema de control de potencia basado en controladores DRV8833 y multiplexores 74HC4067. El mecanismo de generación de relieve emplea micro-motores N20, optimizando el espacio y la respuesta mecánica del dispositivo. El desarrollo abarca desde el modelado y la fabricación de componentes mediante manufactura aditiva (impresión 3D) hasta la programación del firmware en lenguaje Python.

2025-04-01T00:00:00Z