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Taller de capacitación en evaluación formativa a docentes de educación física

GABRIELA TORRES DELGADO (2023, [Tesis de maestría])

En este proyecto de intervención se aborda el tema de evaluación formativa, debido a que en los tiempos actuales los docentes deben migrar de una evaluación tradicional a una formativa, alineándose así con los planes y programas de estudio vigentes para la educación primaria. El objetivo principal de este proyecto fue capacitar a docentes de educación física con la finalidad de proporcionarles herramientas para que realicen evaluación formativa en los diferentes contextos educativos, para el logro de este propósito, se diseñó un taller de capacitación en donde los participantes comprendieran la evaluación formativa desde su propia perspectiva, asimismo, también identificarán los pasos para desarrollar rúbricas de evaluación. A través de análisis de resultados, se concluye que la creación e implementación del taller de capacitación dirigido a los docentes de educación física, tuvo un impacto positivo, ya que los participantes lograron comprender los conceptos y elementos de la evaluación, así como la realización de manera colaborativa de una rúbrica de evaluación por lo cual adquirieron una comprensión integral de lo que implica la evaluación formativa en el contexto actual de la educación, lo que contribuirá a mejorar sus prácticas de evaluación.

Maestría en Educación

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA PREPARACIÓN Y EMPLEO DE PROFESORES PREPARACIÓN DE PROFESORES

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Operación y evaluación de sistemas de riego presurizado

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO (2000, [Libro])

Tabla de contenido: 1. Descripción y selección de sistemas de riego presurizado – 2. Descripción de una bomba centrífuga – 3. Hidráulica básica de los sistemas de riego presurizado – 4. Diseño del sistema de riego – 5. Evaluación del sistema de riego.

1. Descripción y selección de sistemas de riego presurizado – 2. Descripción de una bomba centrífuga – 3. Hidráulica básica de los sistemas de riego presurizado – 4. Diseño del sistema de riego – 5. Evaluación del sistema de riego.

Riego presurizado Operación y mantenimiento CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Desarrollo de una herramienta de pronóstico estacional con fines agrícolas para la precipitación y el escurrimiento: estudio piloto en una cuenca del noroeste de México

MARTIN JOSE MONTERO MARTINEZ WALDO OJEDA BUSTAMANTE IVAN RIVAS ACOSTA Julio Sergio Santana (2014, [Documento de trabajo])

Este documento presenta los resultados del esfuerzo conjunto de un grupo de investigadores del IMTA con otro de la Universidad de Sídney para el desarrollo de una herramienta de pronóstico estacional estadístico de escurrimiento y precipitación en la cuenca del Río Huites en el Noroeste de México. La herramienta desarrollada tiene potencial de aplicación para los sectores hídrico y agrícola en donde esta información resulta muy valiosa para llevar a cabo una mejor planeación tanto de la disponibilidad del recurso hídrico como la planeación de un año agrícola para una región determinada. Dentro de los objetivos del proyecto están explorar la posibilidad de encontrar una herramienta útil para predecir el comportamiento de la escorrentía estacional para periodos de 6 meses a 1 año de antelación, que permita mejorar la planificación de un año agrícola en zonas de riego; así como detectar correlaciones significativas entre las temperaturas de la superficie del mar, precipitación y temperaturas de la superficie del mar, y escorrentía para varias estaciones climatológicas e hidrométricas en el Noroeste de México.

Meteorología Predicciones climatológicas Agricultura Modelos estadísticos Informes de proyectos Río Huites INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Análisis del pretratamiento de residuos lignocelulósicos para la producción de biocombustibles y bioproductos de alto valor agregado.

Perla Araceli Meléndez Hernández JAVIER ULISES HERNANDEZ BELTRAN HECTOR HERNANDEZ ESCOTO RICARDO MORALES RODRIGUEZ (2015, [Artículo])

La búsqueda de nuevas formas de energía renovables ha impulsado el estudio de los biocombustibles a partir de la biomasa lignocelulósica como lo son la paja de trigo, de sorgo o bagazo de caña de azúcar, de la cual se obtienen los azúcares reductores fermentables mediante una hidrólisis enzimática. Para poder utilizar los azúcares reductores que posee esta biomasa, es necesario dar un pretratamiento previo. Por tanto, en este trabajo se hace un análisis de dos tipos de pretratamiento para dos tipos de bagazo de caña (bagazo natural y bagazo hidrolizado): el primer pretratamiento consiste en una autohidrólisis a 121ºC y el segundo en un pretratamiento alcalino-oxidativo. Los productos de los dos tipos de pretratamiento se utilizaron para realizar una hidrólisis enzimática utilizando el complejo comercial Accellerase 1500, donde se encontró que el mejor pretratamiento fue el alcalino-oxidativo donde se obtuvieron hasta 12 g/L de glucosa para el bagazo hidrolizado (78.68% g/g) y 9.9 g/L para el bagazo natural (60.20% g/g), mientras que en la hidrólisis enzimática del bagazo pretratado mediante la autohidrólisis se obtuvieron concentraciones de 0.704 g/L para el bagazo natural (6.67% g/g) y de 1.899g/L para el bagazo hidrolizado (19.65% g/g).

The search for new forms of renewable energy has promoted the study of biofuels from lignocellulosic biomass such as wheat straw, sorghum straw and sugarcane bagasse, which are the source to obtain reducing fermentable sugar through an enzymatic hydrolysis. To make use of these reducing sugars is necessary to perform a pretreatment. This research analyses two kinds of pretreatment for two types of bagasse (natural bagasse and hydrolysed bagasse): the first pretreatment consists of an autohydrolysis at 121ºC and the second pretreatment is an alkaline-oxidative pretreatment. The products of these two types of pretreatments were used for enzymatic hydrolysis using the commercial complex Accellerase 1500, where it was found that the best pretreatment was the alkaline-oxidative which was obtained 12g/L of glucose to the hydrolyzed bagasse (78.68% g/g) and 9.9 g/L for natural bagasse (60.20% g/g) while in the enzymatic autohydrolysis concentration of 0.704 g/L for natural bagasse (6.67% g/g) were obtained and 1,899 g/L for the hydrolyzed bagasse (19.65% g/g).

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Bagazo de caña de azúcar Autohidrólisis Hidrolisis enzimática Pretratamiento alcalino

Smallholder maize yield estimation using satellite data and machine learning in Ethiopia

Zhe Guo Jordan Chamberlin Liangzhi You (2023, [Artículo])

The lack of timely, high-resolution data on agricultural production is a major challenge in developing countries where such information can guide the allocation of scarce resources for food security, agricultural investment, and other objectives. While much research has suggested that remote sensing can potentially help address these gaps, few studies have indicated the immediate potential for large-scale estimations over both time and space. In this study we described a machine learning approach to estimate smallholder maize yield in Ethiopia, using well-measured and broadly distributed ground truth data and freely available spatiotemporal covariates from remote sensing. A neural networks model outperformed other algorithms in our study. Importantly, our work indicates that a model developed and calibrated on a previous year's data could be used to reasonably estimate maize yield in the subsequent year. Our study suggests the feasibility of developing national programs for the routine generation of broad-scale and high-resolution estimates of smallholder maize yield, including seasonal forecasts, on the basis of machine learning algorithms, well-measured ground control data, and currently existing time series satellite data.

Sentinel-2 Smallholder Agriculture Yield Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA INTENSIFICATION SMALLHOLDERS AGRICULTURE YIELD FORECASTING

Percepción de docentes pertenecientes al sector privado sobre el impacto de los estatutos de profesionalización en su desarrollo profesional

SANDRA GUDIÑO PAREDES (2023, [Tesis de maestría])

https://orcid.org/0000-0002-8148-8399

El presente trabajo aborda la percepción que tienen los docentes del sector privado con relación al impacto de los estatutos de profesionalización docente sobre su desarrollo profesional al interior de las instituciones privadas en que laboran. Lo anterior se debe a que en Colombia se encuentran vigentes dos estatutos de profesionalización docente, sin embargo ninguno de ellos incluye lineamientos que permitan a las instituciones privadas proveer de estrategias que favorezcan en el desarrollo profesional docente, distintas a la capacitación. Esta investigación se llevó a cabo a partir de un enfoque cualitativo de carácter fenomenológico, con participantes de las ciudades de Medellín, Cúcuta y Bucaramanga en Colombia. Como principales resultados, los docentes manifiestaron que existen limitaciones con relación a su desarrollo profesional pues no existen regulaciones específicas para ellos, lo que termina, a su vez, impactando negativamente sobre sus condiciones laborales.

Maestría en Educación

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA PREPARACIÓN Y EMPLEO DE PROFESORES CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA CIENCIAS POLÍTICAS POLÍTICA EDUCATIVA

Implementación de un sistema de información climatológica aplicada a la gestión de riesgo agrícola en el estado de Morelos

OLIVIA RODRIGUEZ LOPEZ ALICIA SALINAS SEGURA (2014, [Documento de trabajo])

El propósito del proyecto fue atender la necesidad de agricultores y población del estado de Morelos, de contar con un pronóstico del estado del tiempo confiable, que ofrezca garantías al momento de tomar decisiones. Para lograr este objetivo, se diseñó, elaboró y adaptaron herramientas informáticas que permitan consultar, de la mejor manera, el comportamiento futuro del estado del tiempo, mediante el modelamiento numérico con la integración de las observaciones en tiempo real de la red de estaciones agrometeorológicas del estado de Morelos.

Climatología Sistemas de información Agricultura Predicciones climatológicas Informes de proyectos Morelos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA