Docencia y redes sociales virtuales : uso cotidiano y pedagógico en docentes de colegios distritales de la ciudad de Bogotá

La presente investigación pretende establecer el uso cotidiano y pedagógico que docentes de básica secundaria y media de colegios distritales le dan a las redes sociales virtuales, a partir de la revisión de experiencias pedagógicas exitosas al respecto; además, busca identificar cuáles son la redes sociales virtuales que usan de manera cotidiana y pedagógica los docentes de básica secundaria y media, reconocer el grado de impacto generado por el uso de las redes sociales virtuales en la vida y en la institución educativa, y finalmente caracterizar experiencias en procesos de enseñanza y aprendizaje mediadas por el uso de las redes sociales virtuales. Se aplicó una encuesta para identificar el perfil de los docentes que usan las redes sociales virtuales de manera pedagógica y que han desarrollado proyectos al interior del aula. Asimismo, se realizaron entrevistas no estructuradas, y las variables que se tuvieron en cuenta para el análisis fueron las siguientes: experiencia, resultados, ventajas y desventajas, y finalmente desafíos. Las encuestas fueron aplicadas a 49 docentes de básica secundaria y media vocacional de los colegios Liceo Femenino Mercedes Nariño, Los Comuneros, Isidro Molina y Psicopedagógico Villa Verde; y las entrevistas a 3 docentes de las mismas instituciones: 2 del área de ciencias sociales y 1 de tecnología e informática. Al analizar las prácticas de los docentes fue posible apreciar que las redes sociales virtuales poseen un gran potencial educativo convirtiéndose en un espacio propicio para el aprendizaje, mediando la interacción, colaboración e intercambios entre sus participantes. Se encontró también que hace falta mayor capacitación para los docentes, puesto que sus experiencias aunque exitosas carecen de mayor impacto por falta de conocimientos y de inversión por parte del gobierno. No obstante, la Secretaría de Educación Distrital dentro de sus foros locales ha otorgado premios a docentes que hacen innovación en las aulas de clase usando las RSV de manera pedagógica

Asociación entre lactancia materna no exclusiva y depresión en madres de un hospital publico en el Perú

Determinar si existe asociación entre lactancia materna no exclusiva y depresión en madres atendidas en el Hospital Belén de Trujillo. Material y Métodos: Se llevó a cabo un estudio de tipo analítico, observacional, retrospectivo, de casos y controles. La población de estudio estuvo constituida por 111 madres; quienes se dividieron en 2 grupos: con depresión o sin depresión; se aplicó la prueba de chi cuadrado y el cálculo del odds ratio. Resultados: No se apreciaron diferencias significativas entre los grupos de madres con o sin depresión respecto a las variables edad materna, grado de paridad o procedencia. La frecuencia de lactancia materna no exclusiva en madres con depresión fue de 54%. La frecuencia de lactancia materna no exclusiva en madres sin depresión fue de 23%.La lactancia materna no exclusiva es factor asociado a depresión en madres con un odds ratio de 3.94 el cual fue significativo (p<0.05). Conclusiones: Existe asociación entre lactancia materna no exclusiva y depresión en madres atendidas en el Hospital Belén de Trujillo.To determine if there is an association between non-exclusive breastfeeding and depression in mothers attended at Hospital Belén de Trujillo. Material and Methods: An analytical, observational, retrospective, casecontrol study was conducted. The study population consisted of 111 mothers; Who were divided into 2 groups: with depression or without depression; The chi cuadraod test and the odds ratio calculation were applied. Results: There were no significant differences between the groups of mothers with or without depression regarding the variables maternal age, degree of parity or origin. The frequency of non-exclusive breastfeeding in mothers with depression was 54%. Non-exclusive breastfeeding frequency in mothers without depression was 23%. Non-exclusive breastfeeding is a factor associated with depression in mothers with an odds ratio of 3.94 which was significant (p <0.05). Conclusions: There is an association between no exclusive breastfeeding and depression in mothers attended at Hospital Belén de Trujillo

Making the Case for Diversity in Philanthropy

While many foundations have long sought to become more inclusive as a logical extension of their missions, the business case for incorporating diversity has renewed interest in understanding how diversity can also enhance the effectiveness of philanthropic organizations. Because prior movements to increase diversity in philanthropy have focused on moral, rather than operational, arguments and because the field lacks an easy way to measure outcomes, strong evaluation measures of diversity's impacts on philanthropic activity have not been developed. Numerous studies from the corporate sphere, however, suggest that greater inclusiveness may improve an organization's processes and outcomes. Many philanthropic experts and practitioners believe that these gains may apply to grantmaking institutions as well as businesses.

Études de cas portant sur les traits de personnalité et les mécanismes de défense d'hommes ayant commis un homicide d'une partenaire intime

L’homicide d’une partenaire intime a des répercussions majeures sur les protagonistes, leurs familles et la société en général en raison du caractère irréparable du geste. La compréhension de ce geste inscrit dans une relation de couple s’avère complexe en raison des implications émotionnelles. Le profil psychologique de l’homme ayant commis un homicide d’une partenaire intime semble une préoccupation des chercheurs dans ce domaine. Cette recherche, inscrite dans un processus de production d’une thèse en vue de l’obtention du doctorat de psychologie clinique (D.Ps.), a pour objectif d’évaluer et de mieux comprendre les traits de personnalité et les mécanismes de défense chez deux hommes ayant commis le délit d’homicide dans un contexte conjugal. Cette thèse est présentée sous forme de deux articles scientifiques. Le premier article rend compte de l’état de la recherche en relation avec les traits de personnalité et évalue les traits de personnalité de deux hommes ayant commis le délit d’homicide de la conjointe à l’aide de l’entrevue CDI-F (Westen, 2002) et du test SWAP-200 (Shedler & Westen, 1998). L’analyse des traits de personnalité se fait suivant les classifications catégorielle et dimensionnelle du DSM-5 (2015). Le deuxième article porte sur les mécanismes de défense dans le cadre des homicides conjugaux. Les résultats décrivent les mécanismes de défense des participants obtenus auprès d’une catégorisation des mécanismes de défense selon le DSM-IV-TR à l’entrevue CDI-F et d’une analyse du TAT (Murray, 1935) suivant l’interprétation de l’école française (Brelet-Foulard & Chabert, 2003). Les résultats sont présentés préconisant une méthodologie mixte quantitative et qualitative en vue de relever un ample éventail des traits de personnalité et des mécanismes de défense chez ces hommes. Les résultats relèvent une panoplie de traits de personnalité paranoïaque, narcissique, antisociale, limite, dépendante et histrionique (ce dernier seulement chez G). Ainsi, dans le cas G, les traits de personnalité majoritairement répertoriés et ayant fait l’objet d’analyse qualitative sont le sentiment de grandiosité, le manque d’empathie, la pensée interprétative, l'idée d'être spécial, l’irresponsabilité, le sentiment de malveillance, l’absence de remords, la fantaisie de succès illimité, la tromperie-mensonge et le sentiment de vide; des traits qui pointent majoritairement vers un trouble de personnalité narcissique. Alors que dans le cas LF, les résultats montrent une absence de remords, une idée d'être spécial, il s’attend à être exploité, une difficulté à exprimer ses émotions, une impulsivité (TPL et TPAS), un besoin d’être admiré, une tromperie-mensonge, une irresponsabilité et un remplacement rapide des relations. Dans ce cas, malgré un score des traits de personnalité antisociale plus élevé, le participant semble répondre à un fonctionnement hétérogène imbriqué dans les personnalités narcissique, paranoïaque, limite et dépendante. L’étude de la personnalité sur un plan dimensionnel soulève principalement une grandiosité, de la méfiance, une insensibilité, une impulsivité, une prise de risques, une irresponsabilité et une dysrégulation cognitive-perceptuelle, chez les participants à l’étude. Quant aux mécanismes de défense mis en œuvre par les participants, l’étude révèle la présence d’omnipotence, projection, identification projective, clivage, rationalisation, idéalisation, passage à l’acte, dépréciation, déni et intellectualisation (ce dernier seulement chez G). Les mécanismes de défense traduisent des failles au niveau des limites du moi et des opérations défensives chez ces hommes qui en contexte de rupture auraient tendance à se protéger d’une perception d’attaques de la figure féminine, laquelle est perçue comme étant malveillante et abandonnique

Transfer Learning for Binary Classification of Thermal Images

La clasificación de imágenes térmicas es un aspecto clave en el sector industrial, debido a que suele ser el punto de partida en la detección de fallos en equipos eléctricos. En algunos casos, esta tarea se automatiza mediante el uso de técnicas tradicionales de inteligencia artificial, mientras que en otros, es realizada de manera manual, lo cual puede traer consigo altas tasas de error humano. Este artículo presenta un análisis comparativo entre once arquitecturas de transfer learning (AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, DenseNet, MobileNet v2, GoogLeNet, ResNeXt, Wide ResNet, MNASNet y ShuffleNet) mediante el uso de fine-tuning, con la finalidad de realizar una clasificación binaria de imágenes térmicas en una red de distribución eléctrica. Para ello, se dispone de una base de datos con 815 imágenes, divididas mediante la técnica tipo hold-out 60-20-20 y validación cruzada con 5-folds, para finalmente analizar su rendimiento mediante el test de Friedman. Luego de los experimentos, se obtuvieron resultados satisfactorios con exactitudes superiores a 85 % en diez de las arquitecturas previamente entrenadas. Sin embargo, la arquitectura que no se entrenó previamente presentó una exactitud baja; concluyéndose que la aplicación de transfer learning mediante el uso de arquitecturas previamente entrenadas es un mecanismo adecuado en la clasificación de este tipo de imágenes, y representa una alternativa confiable frente a técnicas tradicionales de inteligencia artificial.The classification of thermal images is a key aspect in the industrial sector, since it is usually the starting point for the detection of faults in electrical equipment. In some cases, this task is automated through the use of traditional artificial intelligence techniques, while in others, it is performed manually, which can lead to high rates of human error. This paper presents a comparative analysis between eleven transfer learning architectures (AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, DenseNet, MobileNet v2, GoogLeNet, ResNeXt, Wide ResNet, MNASNet and ShuffleNet) through the use of fine-tuning, in order to perform a binary classification of thermal images in an electrical distribution network. For this, a database with 815 images is available, divided using the 60-20-20 hold-out technique and cross-validation with 5-Folds, to finally analyze their performance using Friedman test. After the experiments, satisfactory results were obtained with accuracies above 85 % in 10 of the previously trained architectures. However, the architecture that was not previously trained had low accuracy; with this, it is concluded that the application of transfer learning through the use of previously trained architectures is a proper mechanism in the classification of this type of images, and represents a reliable alternative to traditional artificial intelligence techniques

Comparison of algorithms for reliability-based structural optimization

El diseño de estructuras confiables requiere de herramientas robustas que permitan analizar el comportamiento del sistema sometido a variabilidad en su resistencia y cargas aplicadas. Para esto, se disponen de diversas formulaciones y algoritmos computacionales que permiten modelar el comportamiento estructural bajo incertidumbres. Bajo estos requerimientos, la metodología de diseño óptimo más popular y confiable es la optimización basada en confiabilidad (RBO, reliability based optimization), que puede implementarse a través de la combinación de modelos matemáticos o computacionales de alta fidelidad, e.g. modelos de elementos finitos, métodos eficientes y precisos de estimación de la confiabilidad, y algoritmos eficientes y eficaces de optimización en ingeniería. La mayoría de aplicaciones de RBO para optimización estructural cuenta con los últimos desarrollos de técnicas computacionales eficientes para simulación y cálculo de confiabilidad, sin embargo, a pesar de que existe una gran variedad de métodos de optimización, generalmente no realizan una selección del algoritmo de optimización más apropiado para cada aplicación. En este contexto, la contribución principal de este artículo es la realización de un estudio comparativo del desempeño computacional de algoritmos de optimización aplicados en optimización estructural por RBO. El estudio realizado comparó el desempeño numérico de algoritmos de optimización en tres problemas. Los algoritmos comparados corresponden a algoritmos basados en derivadas, algoritmos de búsqueda directa, y algoritmos bioinspirados; incluyendo los algoritmos más representativos de cada categoría. Los resultados del estudio comparativo señalan ventajas y desventajas del uso de los diferentes tipos de algoritmos y permiten concluir sobre los criterios que deben considerarse para la selección de un algoritmo que favorezca el rendimiento computacional.The design of reliable structures requires robust tools that allow the analysis of the behavior of the system subject to variability in its resistance and applied loads. For this, there are several formulations and computational algorithms that enable to model the structural behavior under uncertainties. Under these requirements, the most popular and reliable optimum design methodology is the reliability based optimization (RBO), which should be implemented through the combination of high fidelity mathematical or computational models, e.g. finite element models, efficient and accurate reliability estimation methods, and efficient and effective engineering optimization algorithms. Most RBO applications for structural optimization has the latest developments in efficient computational techniques for simulation and reliability calculations, however, although a variety of optimization methods exist, they generally do not perform a selection of the optimization algorithm more appropriate for each application. In this context, the main contribution of this article is the performing of a comparative study of the computational performance of optimization algorithms applied in structural optimization by RBO. The study compared the numerical performance of optimization algorithms in three problems. Compared algorithms correspond to derivative based algorithms, direct search algorithms, and bioinspired algorithms; including the most representative algorithms of each category. The results of the comparative study point out advantages and disadvantages of the use of the different types of algorithms and allow to conclude on the criteria that must be considered for the choice of an algorithm that favors the computational performance.Peer Reviewe