The impact of teaching arts in english through clil in a fourth-grade class at Instituto Técnico Superior in elementary school branch Pereira

Este estudio de investigación buscó determinar el impacto de aprender inglés a través de las clases de Artes con estudiantes de cuarto grado. El enfoque del estudio fue identificar el progreso del lenguaje y contenido de los estudiantes, los desafíos de CLIL y las estrategias de enseñanza. El enfoque CLIL propuesto por Coyle, Hood y Marsh (2010) se utilizó para apoyar la integración del lenguaje y el contenido a lo largo del proceso. La implementación duró seis semanas con una frecuencia de dos por semana en una clase de cuarto grado del Instituto Técnico Superior sede primaria. Los datos se recopilaron utilizando métodos cualitativos a través de instrumentos tales como diarios, observaciones, y pruebas (tests). Los participantes fueron 35 estudiantes de Artes de los cuales a 10 se les recolectó datos, y dos maestros de practicantes de la Licenciatura en Bilingüismo con énfasis en Inglés de la Universidad Tecnológica de Pereira. Al final de las implementaciones se encontró que había una falta de experiencia al asignar el tiempo a las actividades propuestas en los planeadores de clase; además se identificó que aunque el uso del L1 no era esperado en las implementaciones, este fue usado en situaciones específicas donde los profesores tuvieron que explicar conceptos y los estudiantes hicieron preguntas acerca de los temas enseñados; en los aspectos positivos se encontró el compromiso de los estudiantes hacia las clases pero unas dificultades al entender explicaciones en L2. Finalmente, aunque se encontraron dificultades en la implementación del proyecto, se pudo evidenciar una mejora no solo en el conocimiento de la materia sino también en el idioma enseñado

Análisis del efecto de la tributación sobre la competitividad de los países

En este estudio se hace una revisión bibliográfica de las diferentes aproximaciones a la definición de competitividad, de tributación y a la relación que existe entre estos dos conceptos, para posteriormente realizar una relación empírica de los mismos -- A diferencia de otros estudios, la competitividad se analiza a partir de la Productividad Total de los Factores (PTF) y la tributación no se unifica en un único índice, sino que se descompone en sus tres principales variables: número de pagos, tiempo requerido para pagar impuestos y tasa total de impuestos sobre ganancias comerciales -- El análisis estadístico realizado sugiere la existencia de una correlación entre la competitividad (medida como PTF) y la tasa de impuestos sobre las ganancias comerciales, además de mostrar que esta correlación es negativa -- Adicionalmente, muestra que el efecto de la tributación sobre la competitividad es contemporáneo -- Las otras dos variables tributarias no mostraron correlación alguna con la PT

Expresión diferencial de genes en Pyropia columbina (Bangiales, Rhodophyta) bajo hidratación y desecación natural

Indexación: Web of Science; Scielo.RESUMEN. En Zonas Costeras rocosas, la desecación es gatillada porción Cambios Diarios en los Niveles de marea, y la Evidencia indica experimental de Me Distribución de las algas en la zona intermareal no está Relacionada estafa do palabra capacidad, párr tolerar la desecación. En Este Contexto, la Presencia de Pyropia columbina en la zona alta del intermareal sí Explica Por Su excepcional tolerancia fisiológica a la desecación. Este Estudio explora las Vías Metabólicas involucradas en la tolerancia a la desecación en P. columbina, un Través de la Caracterización de do transcriptoma Bajo Condiciones de hidratación contrastantes. Se obtuvó 1410 TER provenientes de dos Librerías de substracción de ADNc de frondas Naturalmente hidratadas y desecadas. Los transcriptomas de emba Librerías contienen transcritos de Diversas Rutas Metabólicas Relacionadas a la tolerancia. Entre el los transcritos expresados ​​15% estan involucrados en la Síntesis de Proteínas, do Procesamiento y degradacion, 14,4% Asociados un Fotosíntesis y cloroplasto, el 13,1% una mitocondrial Respiración and function, 10,6% al metabolism de la Pared Celular y 7,5% a la Actividad ANTIOXIDANTE, Proteínas chaperonas y factors de Defensa (catalasa, tiorredoxina, Proteínas de choque térmico, P450 citocromo). In Ambás Librerías sí DESTACA La Presencia De genes / Proteínas no descritos en algas. Proporciona Información This El Primer Trabajo molecular Que Estudia la tolerancia a desecación en P. columbina y Sus Resultados Ayudan a explicar los patrones clásicos de Distribución descritos párr algas en la zona intermareal. Palabras clave: Pyropia, desecación porción Estrés, EST, macroalgas, transcriptómica, Proteínas.ABSTRACT. In rocky shores, desiccation is triggered by daily tide changes, and experimental evidence suggests that local distribution of algal species across the intertidal rocky zone is related to their capacity to tolerate desiccation. In this context, the permanence of Pyropia columbina in the high intertidal rocky zone is explained by its exceptional physiological tolerance to desiccation. This study explored the metabolic pathways involved in tolerance to desiccation in the Chilean P. columbina, by characterizing its transcriptome under contrasting conditions of hydration. We obtained 1,410 ESTs from two subtracted cDNA libraries in naturally hydrated and desiccated fronds. Results indicate that transcriptome from both libraries contain transcripts from diverse metabolic pathways related to tolerance. Among the transcripts differentially expressed, 15% appears involved in protein synthesis, processing and degradation, 14.4% are related to photosynthesis and chloroplast, 13.1% to respiration and mitochondrial function (NADH dehydrogenase and cytochrome c oxidase proteins), 10.6% to cell wall metabolism, and 7.5% are involved in antioxidant activity, chaperone and defense factors (catalase, thioredoxin, heat shock proteins, cytochrome P450). Both libraries highlight the presence of genes/proteins never described before in algae. This information provides the first molecular work regarding desiccation tolerance in P. columbina, and helps, to some extent, explaining the classical patterns of ecological distribution described for algae across the intertidal zone.http://ref.scielo.org/jm5rc

Emotion Recognition from Speech with Acoustic, Non-Linear and Wavelet-based Features Extracted in Different Acoustic Conditions

ABSTRACT: In the last years, there has a great progress in automatic speech recognition. The challenge now it is not only recognize the semantic content in the speech but also the called "paralinguistic" aspects of the speech, including the emotions, and the personality of the speaker. This research work aims in the development of a methodology for the automatic emotion recognition from speech signals in non-controlled noise conditions. For that purpose, different sets of acoustic, non-linear, and wavelet based features are used to characterize emotions in different databases created for such purpose

Infraestructura y conectividad del colegio. Qué tanto afectan el desempeño de los estudiantes.

En los últimos años, se han buscado nuevas formas de enseñanza y aprendizaje en los colegios, de forma que se logre mejorar significativamente el desempeño académico de los estudiantes. En este sentido, se ha venido implementando, y mejorando, el capital físico dentro de los colegios, representado por su infraestructura, su conectividad y las herramientas tecnológicas que respaldan a la institución educativa. A lo largo del mundo, se han realizado estudios que plantean el impacto de mayores inversiones sobre el capital físico de un colegio sobre el desempeño académico de sus estudiantes. Aunque estas investigaciones, que varían en la amplitud (muestra utilizada para las estimaciones) y ubicación (algunas realizadas en países del primer mundo, otras enfocadas en regiones latinoamericanas o simplemente, estudiando el comportamiento de la educación en un país específico), son bastante similares, no han logrado aclarar el real impacto de estas inversiones. Es por esto, que el presente estudio busca servir como complemento a anteriores investigaciones, y permitir mayor entendimiento de la relación entre la infraestructura de TIC en los colegios y el desempeño académico de los estudiantes. Para esto se realizó una investigación basada en datos panel que permiten estudiar el comportamiento de los colegios en Colombia, y cómo cambia el desempeño académico de sus estudiantes cuando disponen, o no, de conectividad e infraestructura en TIC en las instituciones

Análisis de importación y comercialización de pellets de avena para equinos en el mercado Colombiano

ilustraciones, gráficos, tablasEn la investigación se estipuló como propósito general analizar los controles, normas, reglas y requisitos que se deben tener en cuenta para importar pellets de avena de España para el sector equino colombiano. Para el desarrollo de este, se aplicó los lineamientos de la metodología cualitativa descriptiva, que permitió mostrar el comportamiento del sector equino en el país, a la vez que realizar una comparación entre los productos que se comercializan para la alimentación de esta especie, determinado que el heno de avena es una alternativa de importancia para ser importada y generar beneficios a los dueños de los criadores y rentabilidad del importador.Introducción / Planteamiento del problema / Descripción del problema / Formulación del problema / Sistematización del problema / Justificación / Objetivos / Objetivo General / Objetivos Específicos / Marco Referencial / Marco de Antecedentes / Marco Teórico / Marco Conceptual / Marco Legal / Marco Contextual / Metodología / Tipo de Estudio / Fuentes de Información / Enfoque de Estudio / Método de Estudio / Conclusiones / Recomendaciones / ReferenciasProfesional en Comercio InternacionalPregradoThe general purpose of the investigation was to analyze the controls, standards, rules and requirements that must be taken into account to import pellets of oats from Spain for the Colombian equine sector. For the development of this, the guidelines of the qualitative descriptive methodology were applied, which allowed showing the behavior of the equine sector in the country, while making a comparison between the products that are marketed for the feeding of this species, determining that Oat hay is an important alternative to be imported and generate benefits for the owners of the breeders and profitability for the importer

Multimodale Verarbeitung von Parkinson-Krankheit unter Verwendung von Informationen aus Sprache, Handschrift und Gang

The automatic analysis of different bio-signals from patients with Parkinson’s disease is a highly relevant topic that has been addressed by the research community within several years. Identifying bio-markers for early and differential diagnosis, severity assessment, and response to therapy is a primary goal of the research on Parkinson's disease today. There are important contributions of these topics considering different bio-signals individually. Multimodal analyses, i.e., considering information from different sensors, have not been extensively studied. Although many improvements have been shown in several tasks, there is still an absence of a multimodal system able to deliver an accurate prediction of the disease severity and to monitor the disease progression. The aim of this thesis is to develop robust models for the accurate diagnosis of Parkinson's disease and to evaluate the disease severity of patients using different bio-signals such as speech, online handwriting, gait (using inertial sensors), and those signals collected from smartphones. The proposed models are evaluated in three application scenarios: (1) The automatic classification of healthy subjects and Parkinson's patients. (2) The evaluation of the disease severity of the patients based on a clinical scale, including both the motor-state severity and the dysarthria level of the subjects. (3) The classification of patients into different groups according to their disease severity e.g., mild, moderate, and severe. The experiments covered both traditional pattern recognition and novel deep learning models. Three approaches are introduced to model the speech of Parkinson's patients: (1) phonological analysis of speech, which is more interpretable for clinicians by directly modeling information about the mode and manner of articulation. (2) Representation learning strategies using recurrent autoencoders, which have the potential to extract more abstract and robust features than those traditionally computed. Finally, (3) convolutional neural networks trained to process time-frequency representations of the speech of the patients. Regarding handwriting analysis, the proposed approach involves the computation of traditional kinematic features, combined with novel approaches based on geometric, and in-air features. Deep learning models based on convolutional neural networks are also proposed to evaluate both raw online handwriting data, and the reconstructed offline images created by the patients. The proposed approaches for gait analysis involve the computation of traditional kinematic and spectral features, combined with novel approaches based on non-linear dynamics. A deep-learning approach combining convolutional and recurrent neural networks is also introduced to model the gait signals from the patients. Finally, this thesis covered a multimodal analysis of the speech, handwriting, and gait signals collected from the patients. The addressed experiments are carried out using both early and late fusion strategies. The proposed methods are also evaluated in two scenarios: (1) high quality sensors, which can be available in medical centers for the assessment of patients, and (2) data collected via smartphones, which can be used for continuous monitoring of patients at home. The results indicate that the combined results outperformed those obtained with each bio-signal separately, both for the automatic classification of the disease and the evaluation of the disease severity. In addition, the proposed models are robust to be applied both on signals collected with high-quality sensors and smartphones.Die automatische Analyse verschiedener Biosignale von Patienten mit Parkinson-Krankheit ist ein hochaktuelles Thema, das seit mehreren Jahren in der Forschungsgemeinschaft behandelt wird. Die Identifizierung von Biomarkern für die Früh- und Differenzialdiagnose, die Bewertung des Schweregrads und das Ansprechen auf die Therapie ist heute ein primäres Ziel der Forschung zur Parkinson-Krankheit. Es gibt wichtige Beiträge zu diesen Themen, die verschiedene Biosignale einzeln betrachten. Multimodale Analysen, d.h. die Berücksichtigung von Informationen verschiedener Sensoren, wurden nicht umfassend untersucht. Obwohl bei mehreren Aufgaben viele Verbesserungen gezeigt wurden, fehlt noch immer ein multimodales System, das in der Lage ist, eine genaue Vorhersage der Schwere der Erkrankung zu liefern und den Krankheitsverlauf zu überwachen. Das Ziel dieser Dissertation ist es, robuste Modelle für die genaue Diagnose der Parkinson-Krankheit zu entwickeln und die Schwere der Erkrankung von Patienten anhand verschiedener Biosignale wie Sprache, Online-Handschrift, Gang (mit Inertialsensoren) und der von Smartphones gesammelten Signale zu bewerten. Die vorgeschlagenen Modelle basieren auf drei Anwendungsszenarien: (1) Die automatische Klassifizierung von gesunden Probanden und Parkinson-Patienten. (2) Die Bewertung der Schwere der Erkrankung der Patienten basierend auf einer klinischen Skala, die sowohl die Schwere des motorischen Zustands als auch den Grad der Dysarthrie der Probanden umfasst. (3) Die Einteilung von Patienten in verschiedene Gruppen entsprechend ihrer Schwere der Erkrankung, z. B. leicht, mittelschwer und schwer. Die Experimente umfassten sowohl traditionelle Mustererkennung als auch neuartige Deep-Learning-Modelle. Drei Ansätze werden vorgestellt, um die Sprache von Parkinson-Patienten zu modellieren: (1) phonologische Analyse der Sprache, die für Kliniker besser interpretierbar ist, indem Informationen über die Art und Weise der Artikulation direkt modelliert werden. (2) Repräsentation Lernstrategien unter Verwendung wiederkehrender Autoencoder, die das Potenzial haben, abstraktere und robustere Merkmale zu extrahieren als die herkömmlich berechneten. Schließlich (3) konvolutionale neuronale Netze, die darauf trainiert sind, Zeit-Frequenz-Darstellungen der Sprache der Patienten zu verarbeiten. In Bezug auf die Handschriftanalyse umfasst der vorgeschlagene Ansatz die Berechnung traditioneller kinematischer Merkmale, kombiniert mit neuartigen Ansätzen, die auf geometrischen und in der Luft befindlichen Merkmalen basieren. Deep-Learning-Modelle auf der Grundlage von Convolutional Neural Networks werden ebenfalls vorgeschlagen, um sowohl rohe Online-Handschriftsdaten als auch die von den Patienten erstellten rekonstruierten Offline-Bilder auszuwerten. Die vorgeschlagenen Ansätze zur Ganganalyse beinhalten die Berechnung traditioneller kinematischer und spektraler Merkmale, kombiniert mit neuartigen Ansätzen, die auf nichtlinearer Dynamik basieren. Ein Deep-Learning-Ansatz, der konvolutionelle und rekurrente neuronale Netze kombiniert, wird ebenfalls eingeführt, um die Gangsignale der Patienten zu modellieren. Schließlich befasste sich diese Arbeit mit einer multimodalen Analyse der von den Patienten gesammelten Sprach-, Handschrift- und Gangsignale. Die angesprochenen Experimente werden sowohl mit frühen als auch mit späten Fusionsstrategien durchgeführt. Die vorgeschlagenen Methoden werden auch in zwei Szenarien evaluiert: (1) hochwertige Sensoren, die in medizinischen Zentren zur Beurteilung der Patienten zur Verfügung stehen können, und (2) über Smartphones gesammelte Daten, die zur kontinuierlichen Überwachung der Patienten verwendet werden können zu Hause. Die Ergebnisse zeigen, dass die kombinierte Analyse verschiedener Biosignale die mit jedem Biosignal erhaltenen sowohl bei der automatischen Klassifizierung der Krankheit als auch bei der Bewertung der Schwere der Erkrankung der Patienten übertraf. Darüber hinaus sind die vorgeschlagenen Modelle robust, um sowohl auf Signale angewendet zu werden, die mit hochwertigen Sensoren als auch auf Smartphones gesammelt wurden

Evaluación de estrategias de capa cruzada para el manejo eficiente de energía en redes inalámbricas de área corporal aplicadas en telemedicina

RESUMEN: Dentro de los esquemas de comunicación de redes inalámbricas de área corporal (WBAN), se encuentran los protocolos de capa cruzada, constituidos en una novedosa opción para alcanzar un balance efectivo entre consumo eficiente de energía y métricas de desempeño. En el presente trabajo, evaluamos el desempeño de una estrategia de capa cruzada al compararla contra los protocolos del estándar IEEE802.15.4 en una WBAN. Se evaluó el desempeño de ambas estrategias empleando una simulación de redes WBAN. Luego se ejecutó una comparación estadística y se encontró que la estrategia de capa cruzada ofrece un mejor desempeño con respecto a la compensación entre consumo eficiente de energía y algunas métricas de desempeño en nuestra WBAN. Observamos que en general, la estrategia de capa cruzada supera a ambos modos del estándar IEEE802.15.4 (ranurado y no-ranurado) con respecto a consumo eficiente de energía, retraso extremo a extremo, tasa de pérdida de paquetes y goodput. El presente trabajo de investigación fue realizado para optar al título de Magíster en Ingeniería de Telecomunicaciones.ABSTRACT: Different communication schemes for Wireless Body Area Networks (WBAN) pretend to achieve a fair tradeoff between efficient energy consumption and the accomplishment of performance metrics. Among those schemes are the Cross-layer protocols that constitute a good choice to achieve the aforementioned tradeoff by introducing novel protocol techniques which are away from the traditional communications model. In this work we assessed the performance of a WBAN cross-layer protocol stack by comparing it against the performance of the protocols of the IEEE802.15.4 standard, which is commonly used for WBAN deployment nowadays. We evaluated the performance of both, cross-layer and IEEE802.15.4 approaches, by means of a simulation, by using a popular network simulator and its frameworks for wireless networks. And then performed an statistical comparison and ascertained that the cross-layer protocol stack offers better performance regarding a tradeoff between efficient energy consumption and performance metrics in our particular test scenario. We observed that, in general, the cross-layer approach outperformed both modes of IEEE802.15.4 standard (slotted and unslotted) regarding energy consumption, end to end delay, packet loss rate and goodput. The results of our experiments reported that the cross-layer strategy saves up to 80% more energy than IEEE802.15.4 unslotted and it is only a 5% below the slotted mode. Regarding the quality of service metrics the performance was always better when using the cross-layer scheme. This work was performed in order to obtain the Master in Telecommunications Engineering title

Desarrollo de modelos predictivos de Sigatoka negra (Mycosphaerella fijiensis M. Morelet) en banano para la región de Urabá, Antioquia – Colombia

Mycosphaerella fijiensis M. Morelet, agente causal de la Sigatoka negra - SN, es el miembro más destructivo del “complejo Sigatoka”, el cual, es la enfermedad más destructiva en los cultivos de banano y plátano. El objetivo de la investigación, consistió en modelar la severidad de la SN en plantaciones bananeras en la región de Urabá, Antioquia – Colombia, mediante diferentes alternativas estadísticas, a partir de la identificación de la influencia de fenómenos macro y micro climáticos y, espaciales, sobre la epidemiología de la enfermedad. En ese sentido, se generaron modelos de regresión lineal múltiple mediante la metodología Backward Stepwise, para el estado de evolución de la enfermedad en tres fincas colindantes que implementan diferentes prácticas culturales para el manejo de la SN y para 10 fincas que cubren el gradiente latitudinal de precipitación de la región, para la hoja más joven enferma, en función de variables climáticas acumuladas, promediadas, de máxima y de mínima según su naturaleza, y; para una finca ubicada en un área de alta incidencia de la enfermedad, se modeló espacialmente mediante técnicas geoestadísticas, la hoja más joven manchada - HMJM, con el objetivo de determinar su estructura y categoría de dependencia espacial. La capacidad predictiva de los modelos de regresión lineal múltiple varió según la frecuencia de la variable climática empleada, diaria o semanal, además, si se consideró solo el efecto aditivo o la interacción de estas. La HMJM, se describió a partir de modelos gaussianos, los cuales divergen de los modelos reportados en otras investigaciones, en patosistemas similares.Abstract: Black Leaf Streak Disease (BLSD) caused by Mycosphaerella fijiensis M. Morelet, is one of the most damaging diseases of bananas and plantains. The aim of the present research was to model the severity of BLSD in banana plantations, based on the response of the pathogen to climatic variables at different spatial scales, using various statistical methods. The study was carried out in the banana growing region of Urabá located at the Caribbean coast of Colombia near the border with Panamá. Two sets of data were used to generate models of the behavior of the disease using Backward Stepwise multiple linear regression. In both cases precipitation, solar radiation, relative humidity, high, low and mean temperature were used as independent variables. The first data set came from three adjacent farms that implemented different cultural practices to manage BLSD, the stage of evolution of the disease was modelled for these. The second data set came from 10 farms that represented a latitudinal rain gradient, increasing southward from 2000 mm to 4000 mm annual rain. For these, the youngest leaf with symptoms (YLWS) variable was modelled. Finally, in order to evaluate the spatial structure and autocorrelation of BLSD, a third data set from a high BLSD incidence area was analyzed using geostatistical techniques, the youngest leaf spotted (YLS) variable was used to build the model. The predictive ability of the models was influenced by the periodicity of the climatic variables employed (daily to weekly), also by the additive vs. interactive effect of these variables. The YLS variable was best described by Gaussian models, which diverge from models reported in other research works in similar pathosystemsMaestrí