Visión prospectiva para el uso de las TIC en la educación rural colombiana

La educación en respuesta a la globalización, requiere incorporar las TIC en el proceso de enseñanza y aprendizaje, aunque, en las zonas rurales privan algunos factores. Por ello, el propósito del estudio fue analizar la visión prospectiva del uso de las TIC en el ámbito de la educación rural colombiana. La metodología tuvo una perspectiva cualitativa, método de revisión sistemática, tipo analítica; mediante la recopilación, revisión y análisis de la información sobre el tema, con la interpretación de 39 artículos científicos y el establecimiento de categorías a priori, que orientaron el proceso investigativo. Los resultados indican que, incorporar las TIC en la didáctica, implica desplegar un modelo educativo que responda a las limitantes de cada localidad, para imprimir un carácter innovador a las prácticas pedagógicas. Se concluyó que, el reto es generar políticas públicas que favorezcan el desarrollo de competencias para fortalecer el desempeño docente, con visión productiva y emprendedora

Assessment model for mobile learning applications in university educational environments

En el ámbito de la educación y demás escenarios de la sociedad, la calidad es un concepto que caracteriza el resultado de un proceso determinado. Los procesos educativos están relacionados directamente con el aprendiz, por lo tanto la calidad incorpora matices más importantes que otros procesos de desarrollo de un país. Los procesos educativos han ido evolucionando con la implementación de nuevas técnicas y métodos, conceptos de otros campos, y en las últimas décadas con incursión de la tecnología de información y comunicación. La rápida evolución de tecnologías y dispositivos móviles, así como su impacto en las actividades diarias de los aprendices, se ha visto como una nueva manera de adquirir y dar conocimiento y de potenciar el proceso educativo. (Catalin Boja, 2011) Dice que “La calidad del proceso educativo también depende de la calidad de los métodos usados para proveer conocimiento, es así que en consecuencia es muy importante evaluar la calidad de las aplicaciones M-Learning.” Esta investigación define un modelo de evaluación de calidad para evaluar aplicaciones M-Learning en contextos educativos universitarios. El trabajo describe un modelo de calidad el cual se establece mediante la valoración de algunos modelos de evaluación de software propuestos tanto para móviles como de escritorio a nivel internacional. Como las salidas son datos que definen calidad se hace necesaria la validación del modelo para verificar si cumple con los estándares de calidad propuestos en él, para aplicaciones M-Learning.INTRODUCCIÓN 18 1. MODELOS DE CALIDAD DE SOFWARE 20 1.1 QUALITY MODEL FOR M-LEARNING APPLICATIONS 21 Tabla 1. Quality Model For M-Learning Applications 21 1.2 A MOBILE SOFTWARE QUALITY MODEL. 21 Tabla 2. A Mobile Software Quality Model 22 1.3 MODELO DE PRESSMAN. 22 Tabla 3. Modelo de Pressman 23 1.4 MODELO DE MCCALL 23 Tabla 4. Modelo de McCALL 23 1.5 MODELO ISO/IEC 9126. 24 Tabla 5. Modelo ISO/IEC 9126 24 1.6 DROMEY'S QUALITY MODEL 25 Tabla 6. Dromey's Quality Model 25 1.7 SQAE (SOFTWARE QUALITY ASSESSMENT EXERCISE). 26 Tabla 7. SQAE (Software Quality Assessment Exercise) 26 1.8 MODELO DEUTSCH 27 Tabla 8. Modelo DEUTSCH 27 1.9 MODELO BASINYA 28 Tabla 9. Modelo BASINYA 28 1.10 MODELO DE GILB 29 Tabla 10. Modelo de GILB 29 1.11 MODELO DE FURPS 30 Tabla 11. Modelo de FURPS 30 1.12 MODELO DE BOEHM. 30 Tabla 12. Modelo de GILB 31 2. METRICAS PARA EVALUACIÓN DEL SOFTWARE 32 2.1 OPERACIÓN DEL PRODUCTO 32 Tabla 13. Operación del producto 32 2.2 REVISIÓN DEL PRODUCTO 33 Tabla 14. Revisión del producto 33 2.3 TRANSICIÓN DEL PRODUCTO 33 Tabla 15. Transición del producto 33 Figura 1. Esquema de los factores de calidad 34 Tabla 16. Esquema de puntuación en una escala del 0 34 Tabla 17. Relación entre los factores de calidad del software y las métricas 35 3. M-LEARNING Y SU CARACTERISTICAS 37 Figura 2. Modelo de variables 38 3.1 VARIABLE TECNOLOGICA –ASPECTO DEL DISPOSITIVO (D) 38 Tabla 18. Variable tecnológica –Aspecto del dispositivo (D) 39 3.2 VARIABLE DE LEARNER –ASPECTO DEL APRENDIZ (L) 40 Tabla 19. Variable de Learner –Aspecto del aprendiz (L) 40 3.3 VARIABLE SOCIAL–ASPECTO SOCIAL(S) 41 Tabla 20. Variable social–Aspecto social (S) 42 3.4 VARIABLE DE USABILIDAD INTERSECCIÓN DEL DISPOSITIVO - ASPECTO DE USABILIDAD (DL) 42 Tabla 21. Variable de usabilidad intersección del dispositivo - Aspecto de usabilidad (DL) 42 3.5 VARIABLE DE INTERSECCIÓN TECNOLOGÍA SOCIAL (DS)-ASPECTO SOCIAL TECNOLOGICO 43 Tabla 22. Variable de intersección tecnología social (DS)-Aspecto social tecnológico 44 3.6 VARIABLE DE INTERSECCIÓN INTERACCIÓN A APRENDER (LS)-ASPECTO DE APRENDIZAJE 45 Tabla 23. Variable de intersección interacción a aprender (LS)-Aspecto de aprendizaje 45 3.7 VARIABLE DE PROCESO DE APRENDIZAJE MÓVIL (DLS)-ASPECTO APREDIZAJE MOVIL 46 Tabla 24. Variable de proceso de aprendizaje móvil (DLS)-aspecto aprendizaje móvil 46 4. DEFINICIÓN DEL MODELO 48 4.1 COMPARATIVO DE MODELOS DE CALIDAD DE SOFTWARE 48 Tabla 25. Comparativo de modelos de calidad de software 48 4.2 OCURRENCIAS DE LAS CARACTERISTICAS DE CALIDAD DE LOS MODELOS 49 Tabla 26. Ocurrencias de las características de calidad de los modelos 49 4.2.1 Definición de características de calidad según Quality Model For M-Learning Applications. Accesibilidad (Accessibility): conjunto de atributos que influyen en la capacidad del software para ser usado desde cualquier lugar y en cualquier momento. 51 4.2.2 Definición de caracteristicas de calidad segun A Mobile Software Quality Model. Flexibilidad (Flexibility): Facilidad con la que un sistema o componente pueden ser modificados para su uso en aplicaciones o entornos distintos de aquellos para los que fue diseñado específicamente. 52 4.2.3 Definición de características de calidad según FURPS. Funcionalidad (Functionality): Se valora evaluando el conjunto de características y capacidades del programa, la generalidad de las funciones entregadas y la seguridad del sistema global. 53 4.2.4 Definición de características de calidad según McCALL. Mantenibilidad: Es el esfuerzo requerido para localizar y arreglar un error en un programa. La pregunta asociada es: ¿Puedo corregirlo?. 53 4.2.4.2 Características de Quality Model For M-Learning Applications Vs Variables de modelo M-Learnig 56 Tabla 27. Características de Quelite Modelo Foro M-Learning Aplicaciones Vs Variables de modelo M-Learning 56 Tabla 28. Características de A Mobile Software Quelite Modelo Vs Variables de modelo M-Learning 60 Tabla 29. Características de modelo Furos Vs Variables de modelo M-Learning 64 Tabla 30. Características de modelo MCCALL Vs Variables de modelo M-Learnig 68 Tabla 31. Resumen características de calidad y variables M-Learning 73 Tabla 32. Aplicaciones móviles educativas más relevantes 75 Art Academy 94 Tabla 33. Aplicaciones móviles a evaluar 96 4. EVALUACIÓN DEL MODELO 96 4.1 INDICADOR IL =TIEMPO DE CARGA 98 Tabla 34. Indicador IL =Tiempo de carga 98 4.2 INDICADOR Ip =LONGITUD DE LA RUTA DE ACCESO 99 Tabla 35. Indicador Ip =Longitud de la ruta de acceso 99 4.3 INDICADOR IH= GRADO DE HOMOGENEIDAD DE LOS PROCESOS DE DATOS DE ENTRADA 100 Tabla 36. Indicador IH= Grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 100 4.4 INDICADOR IR =INFORMACIÓN REQUERIDA POR EL USUARIO 101 Tabla 37. Indicador IR =Información requerida por el usuario 101 4.5 INDICADOR ICN=CONTINUIDAD DE LA INTERACCIÓN HUMANO-APLICACIÓN 102 Tabla 38. Indicador ICN=Continuidad de la interacción humano-aplicación 102 4.6 INDICADOR ICP=COMPLEJIDAD DE LA HOMOJENEIDAD Y LA SIMETRIA DE LOS COMPONENTES DE SALIDA 104 Tabla 39. Indicador ICP=Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 104 4.7 VALIDACIÓN DEL MODELO 105 4.7.1 Indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 105 4.7.2 Resultados del indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 106 Tabla 40. Resultados del indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 106 Gráfica 1. Indicador del tiempo de carga de la aplicación medida en segundos 107 4.7.3 Indicador Ip =Longitud de la ruta de acceso 107 Tabla 41. Resultados del indicador de longitud de ruta de acceso-niveles de acceso 108 Gráfica 2. Indicador de longitud de ruta de acceso – Niveles de acceso 109 4.7.4 Indicador IH= Grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 109 Tabla 42. Resultados del indicador de grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 110 Gráfica 3. Indicador de grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 111 4.7.5 Indicador IR = Información requerida por el usuario 111 Tabla 43. Resultados del indicador - Información requerida por el usuario 112 Gráfica 4. Resultados del indicador - Información requerida por el usuario 113 4.7.6 Indicador continuidad de la interacción humano-Aplicación 113 Tabla 44. Resultados del indicador continuidad de la interacción humano-Aplicación-#Conexión y salidas de un nodo pagina 114 Gráfica 5. Indicador continuidad de la interacción humano – Aplicación - # Conexión y salidas de un nodo página 115 4.7.7 Indicador ICP = Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 116 Tabla 45. Indicador ICP = Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 117 Gráfica 6. Indicador de longitud de ruta de acceso – Número de distribuciones de componentes 118 Gráfica 7. Importance factor of quality criteria 120 Tabla 46. Base del modelo 121 Gráfica 8. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-modelo 121 Tabla 47. Resultados de la evaluación de las aplicaciones móviles propuestas 122 Gráfica 9. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-aplicaciones 122 Tabla 48. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-aplicaciones 123 Gráfica 10. Nivel de calidad 126 Tablas 49. Cumplimiento del concepto m-Learning en las aplicaciones 127 5. CONCLUSIONES 128 BIBLIOGRAFÍA 131 ANEXOS 138 ANEXO A. Cálculo de los indicadores y nivel de calidad general de cada aplicación (Medio Magnético) 138MaestríaIn the field of education and other scenarios of society, quality is a concept that characterizes the output of a particular process. Educational processes are directly related to the learner therefore incorporates quality more important than other processes of development of a country nuances. Educational processes have evolved with the implementation of new techniques and methods, concepts from other fields, and in recent decades with the incursion of information and communication technology. The rapid evolution of mobile technologies and devices, and their impact on daily activities of apprentices, is seen as a new way of acquiring and knowledge and enhance the educational process. (Catalin Boja, 2011) It says "The quality of the educational process depends also on the quality of the methods used to provide knowledge, so that in consequence is very important to evaluate the quality of M-Learning applications." This research defines a quality assessment model to evaluate M-Learning applications in university educational contexts. The paper describes a quality model which is established by evaluating models proposed assessment software for mobile and desktop internationally. As the outputs are data defining quality model validation is necessary to verify if it meets the quality standards proposed therein, for M-Learning applications.Modalidad Presencia

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Congreso Internacional de Responsabilidad Social Apuestas para el desarrollo regional.

Congreso Internacional de Responsabilidad Social: apuestas para el desarrollo regional [Edición 1 / Nov. 6 - 7: 2019 Bogotá D.C.]El Congreso Internacional de Responsabilidad Social “Apuestas para el Desarrollo Regional”, se llevó a cabo los días 6 y 7 de noviembre de 2019 en la ciudad de Bogotá D.C. como un evento académico e investigativo liderado por la Corporación Universitaria Minuto de Dios -UNIMINUTO – Rectoría Cundinamarca cuya pretensión fue el fomento de nuevos paradigmas, la divulgación de conocimiento renovado en torno a la Responsabilidad Social; finalidad adoptada institucionalmente como postura ética y política que impacta la docencia, la investigación y la proyección social, y cuyo propósito central es la promoción de una “sensibilización consciente y crítica ante las situaciones problemáticas, tanto de las comunidades como del país, al igual que la adquisición de unas competencias orientadas a la promoción y al compromiso con el desarrollo humano y social integral”. (UNIMINUTO, 2014). Dicha postura, de conciencia crítica y sensibilización social, sumada a la experiencia adquirida mediante el trabajo articulado con otras instituciones de índole académico y de forma directa con las comunidades, permitió establecer como objetivo central del evento la reflexión de los diferentes grupos de interés, la gestión de sus impactos como elementos puntuales que contribuyeron en la audiencia a la toma de conciencia frente al papel que se debe asumir a favor de la responsabilidad social como aporte seguro al desarrollo regional y a su vez al fortalecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Congreso Internacional de Responsabilidad Social Apuestas para el desarrollo regional.

Congreso Internacional de Responsabilidad Social: apuestas para el desarrollo regional [Edición 1 / Nov. 6 - 7: 2019 Bogotá D.C.]El Congreso Internacional de Responsabilidad Social “Apuestas para el Desarrollo Regional”, se llevó a cabo los días 6 y 7 de noviembre de 2019 en la ciudad de Bogotá D.C. como un evento académico e investigativo liderado por la Corporación Universitaria Minuto de Dios -UNIMINUTO – Rectoría Cundinamarca cuya pretensión fue el fomento de nuevos paradigmas, la divulgación de conocimiento renovado en torno a la Responsabilidad Social; finalidad adoptada institucionalmente como postura ética y política que impacta la docencia, la investigación y la proyección social, y cuyo propósito central es la promoción de una “sensibilización consciente y crítica ante las situaciones problemáticas, tanto de las comunidades como del país, al igual que la adquisición de unas competencias orientadas a la promoción y al compromiso con el desarrollo humano y social integral”. (UNIMINUTO, 2014). Dicha postura, de conciencia crítica y sensibilización social, sumada a la experiencia adquirida mediante el trabajo articulado con otras instituciones de índole académico y de forma directa con las comunidades, permitió establecer como objetivo central del evento la reflexión de los diferentes grupos de interés, la gestión de sus impactos como elementos puntuales que contribuyeron en la audiencia a la toma de conciencia frente al papel que se debe asumir a favor de la responsabilidad social como aporte seguro al desarrollo regional y a su vez al fortalecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Patients with Crohn's disease have longer post-operative in-hospital stay than patients with colon cancer but no difference in complications' rate

BACKGROUNDRight hemicolectomy or ileocecal resection are used to treat benign conditions like Crohn's disease (CD) and malignant ones like colon cancer (CC).AIMTo investigate differences in pre- and peri-operative factors and their impact on post-operative outcome in patients with CC and CD.METHODSThis is a sub-group analysis of the European Society of Coloproctology's prospective, multi-centre snapshot audit. Adult patients with CC and CD undergoing right hemicolectomy or ileocecal resection were included. Primary outcome measure was 30-d post-operative complications. Secondary outcome measures were post-operative length of stay (LOS) at and readmission.RESULTSThree hundred and seventy-five patients with CD and 2,515 patients with CC were included. Patients with CD were younger (median = 37 years for CD and 71 years for CC (P < 0.01), had lower American Society of Anesthesiology score (ASA) grade (P < 0.01) and less comorbidity (P < 0.01), but were more likely to be current smokers (P < 0.01). Patients with CD were more frequently operated on by colorectal surgeons (P < 0.01) and frequently underwent ileocecal resection (P < 0.01) with higher rate of de-functioning/primary stoma construction (P < 0.01). Thirty-day post-operative mortality occurred exclusively in the CC group (66/2515, 2.3%). In multivariate analyses, the risk of post-operative complications was similar in the two groups (OR 0.80, 95%CI: 0.54-1.17; P = 0.25). Patients with CD had a significantly longer LOS (Geometric mean 0.87, 95%CI: 0.79-0.95; P < 0.01). There was no difference in re-admission rates. The audit did not collect data on post-operative enhanced recovery protocols that are implemented in the different participating centers.CONCLUSIONPatients with CD were younger, with lower ASA grade, less comorbidity, operated on by experienced surgeons and underwent less radical resection but had a longer LOS than patients with CC although complication's rate was not different between the two groups

Clinical Presentation and Short- and Long-term Outcomes in Patients With Isolated Distal Deep Vein Thrombosis vs Proximal Deep Vein Thrombosis in the RIETE Registry

International audienceImportance: Insufficient data exist about the clinical presentation, short-term, and long-term outcomes of patients with isolated distal deep vein thrombosis (IDDVT), that is, thrombosis in infrapopliteal veins without proximal extension or pulmonary embolism (PE).Objective: To determine the clinical characteristics, short-term, and 1-year outcomes in patients with IDDVT and to compare the outcomes in unadjusted and multivariable adjusted analyses with patients who had proximal DVT.Design, setting, and participants: This was a multicenter, international cohort study in participating sites of the Registro Informatizado Enfermedad Tromboembólica (RIETE) registry conducted from March 1, 2001, through February 28, 2021. Patients included in this study had IDDVT. Patients with proximal DVT were identified for comparison. Patients were excluded if they had a history of asymptomatic DVT, upper-extremity DVT, coexisting PE, or COVID-19 infection.Main outcomes and measures: Primary outcomes were 90-day and 1-year mortality, 1-year major bleeding, and 1-year venous thromboembolism (VTE) deterioration, which was defined as subsequent development of proximal DVT or PE.Results: A total of 33 897 patients were identified with isolated DVT (without concomitant PE); 5938 (17.5%) had IDDVT (mean [SD] age, 61 [17] years; 2975 male patients [50.1%]), and 27 959 (82.5%) had proximal DVT (mean [SD] age, 65 [18] years; 14 315 male patients [51.2%]). Compared with individuals with proximal DVT, those with IDDVT had a lower comorbidity burden but were more likely to have had recent surgery or to have received hormonal therapy. Patients with IDDVT had lower risk of 90-day mortality compared with those with proximal DVT (odds ratio [OR], 0.47; 95% CI, 0.40-0.55). Findings were similar in 1-year unadjusted analyses (hazard ratio [HR], 0.52; 95% CI, 0.46-0.59) and adjusted analyses (HR, 0.72; 95% CI, 0.64-0.82). Patients with IDDVT had a lower 1-year hazard of VTE deterioration (HR, 0.83; 95% CI, 0.69-0.99). In 1-year adjusted analyses of patients without an adverse event within the first 3 months, IDDVT was associated with lower risk of VTE deterioration (adjusted HR, 0.48; 95% CI, 0.24-0.97). By 1-year follow-up, symptoms or signs of postthrombotic syndrome were less common in patients with IDDVT (47.6% vs 60.5%).Conclusions and relevance: Results of this cohort study suggest that patients with IDDVT had a less ominous prognosis compared with patients with proximal DVT. Such differences were likely multifactorial, including the differences in demographics, risk factors, comorbidities, particularly for all-cause mortality, and a potential association of thrombus location with VTE deterioration and postthrombotic syndrome. Randomized clinical trials are needed to assess the optimal long-term management of IDDVT

Delayed colorectal cancer care during covid-19 pandemic (decor-19). Global perspective from an international survey

Background The widespread nature of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been unprecedented. We sought to analyze its global impact with a survey on colorectal cancer (CRC) care during the pandemic. Methods The impact of COVID-19 on preoperative assessment, elective surgery, and postoperative management of CRC patients was explored by a 35-item survey, which was distributed worldwide to members of surgical societies with an interest in CRC care. Respondents were divided into two comparator groups: 1) ‘delay’ group: CRC care affected by the pandemic; 2) ‘no delay’ group: unaltered CRC practice. Results A total of 1,051 respondents from 84 countries completed the survey. No substantial differences in demographics were found between the ‘delay’ (745, 70.9%) and ‘no delay’ (306, 29.1%) groups. Suspension of multidisciplinary team meetings, staff members quarantined or relocated to COVID-19 units, units fully dedicated to COVID-19 care, personal protective equipment not readily available were factors significantly associated to delays in endoscopy, radiology, surgery, histopathology and prolonged chemoradiation therapy-to-surgery intervals. In the ‘delay’ group, 48.9% of respondents reported a change in the initial surgical plan and 26.3% reported a shift from elective to urgent operations. Recovery of CRC care was associated with the status of the outbreak. Practicing in COVID-free units, no change in operative slots and staff members not relocated to COVID-19 units were statistically associated with unaltered CRC care in the ‘no delay’ group, while the geographical distribution was not. Conclusions Global changes in diagnostic and therapeutic CRC practices were evident. Changes were associated with differences in health-care delivery systems, hospital’s preparedness, resources availability, and local COVID-19 prevalence rather than geographical factors. Strategic planning is required to optimize CRC care