En las fronteras de la narración: los Fenni en clave maravillosa en Germania de Tácito

En el contexto del último libro de su obra Germania, Tácito cierra su exposición sobre el territorio, las costumbres y las parcialidades de los germanos marcando un último límite: los Fenni. En el límite de lo conocido, habitan más allá del territorio que se recorre y delimita en la obra; en el límite de lo creíble, el reporte de su modo de vida y costumbres se constituye más allá del discurso etnográfico nomenclador que utiliza el narrador a lo largo de Germania. No obstante la presencia de estas dos fronteras ?espacial y discursiva- Tácito las cruza una vez más, adentrándose en un nuevo terreno y forzando las posibilidades de narrar a una alteridad caracterizada como difusa, misteriosa y, textualmente, maravillosa.En consecuencia, en el presente trabajo nos proponemos dos planos de análisis de la narración de los Fenni en Germania. Por un lado, analizar cómo en la descripción de dicho pueblo Tácito introduce un lenguaje y tópicos propios de lo maravilloso, lógica que va ganando terreno frente a la pretensión de historicidad y verosimilitud que tiñe a la obra. Por otro, intentaremos demostrar cómo este viraje de lógica discursiva hacia lo maravilloso es el corolario, según nuestra hipótesis desarrollada en comunicaciones previas, de la operación textual dominante en Germania: la transgresión de todas las fronteras que presupone el abordaje de un espacio periférico: la geografía, el género, y en esta ocasión, la posibilidad misma de narrar al Otro.Fil: Russo, Hugo Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Filología Clásica; Argentin

Towards a poetics of metamorphosis: canon, norm, margin and their poetic and generic reformulations in Latin literature between the Augustan and the Flavian periods

En el marco del proyecto SECyT (2018-2021), Canon, Norma y Margen en la Literatura Latina: Reformulaciones Poético-Genéricas desde el Período Augustal hasta el Período Flavio, dirigido por la Prof. y Dra. Eleonora Tola y radicado en el Centro de Investigaciones “María Saleme de Burnichon” de la Facultad de Filosofía y Humanidades de la Universidad Nacional de Córdoba, daremos cuenta de la trayectoria de las y los integrantes del equipo y de sus respectivos avances en las diferentes líneas de investigación propuestas. Entendemos que los géneros literarios en Roma responden a una serie de elementos que, según sus recurrencias y agrupamientos, distinguen y caracterizan a cada género literario, planteándose como constructos normativos. Al mismo tiempo, dichos códigos abarcan obras y autores que, según respondan a estas estandarizaciones o no, se instalan como canónicos o marginales. No obstante, la convivencia e interacción entre distintas normas y cánones establece instancias dialógicas inter-genéricas que, en función de su carácter dinámico, habilitan reformulaciones diacrónicas de los géneros literarios en los que se inscriben, dando lugar a un proceso metamórfico. Así, pues, sostenemos que las variables culturales e ideológicas que atraviesan la literatura de los períodos augustal, neroniano y flavio permiten identificar una poética de la metamorfosis.Within the framework of the SECyT project (2018-2021), Canon, Norm and Margin in Latin Literature: Poetic and Generic Reformulations from the Augustan Period to the Flavian Period, directed by Prof. Dr. Eleonora Tola and based in the “María Saleme de Burnichon” Research Center of the Faculty of Philosophy and Humanities of the National University of Córdoba, we will give an account of the trajectory of our team and its ensuing research approaches. We acknowledge that the literary genres in Rome respond to a series of elements that, according to their recurrences and groupings, distinguish and characterize each literary genre, posing them as normative constructs. At the same time, these codes involve works and authors that, depending on whether they respond to these standardizations or not, feature as canonical or marginal. However, the coexistence and the interaction between different norms and canons establish inter-generic crossings that, depending on their dynamic nature, reveal a diachronic recasting of their primary literary genres, thus giving rise to a metamorphic process. Therefore, we state that the cultural and ideological issues underlying the augustan, neronian and flavian literature allow us to advance a poetics of metamorphosis.Fil: Milovich, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; ArgentinaFil: Radiminski, Maricel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Filología Clásica; ArgentinaFil: Russo, Hugo Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Filología Clásica; Argentin

La peste de Atenas como metáfora lucreciana del discidium social y las perturbaciones humanas

Plantearemos en el siguiente trabajo una lectura del episodiode la peste de Atenas que permita indagar su valor político, en el contexto de agitación social en laRoma tardorrepublicana contemporánea a De Rerum Natura. Para ello, sostenemos como hipótesis delectura primaria la existencia de una correlación entre la degradación física, a partir de la ruptura delos foedera naturai y el discidium social, provocada por la peste en Atenas, la cual simboliza la morbilidady la miseria del sistema político romano en las postrimerías de la República. Asimismo, intentaremosprobar que los últimos versos del libro VI escenifican, mediante la peste, la fragilidad que atraviesael cuerpo social romano. En consecuencia, desde la perspectiva de la ética epicúrea resignificada porLucrecio, exploraremos el episodio de la peste como un posible remedium para los lectores (Sedley 2004,163; Commager Jr. 2007, 191), en la medida en que contribuye a la comprensión de la doctrina expuestaen el poema frente a la discordia social y a las insatisfacciones de los hombres.Fil: Pégolo, Liliana Mercedes Victoria. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Departamento de Lenguas y Literatura Clasicas; ArgentinaFil: Russo, Hugo Nicolás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Filología Clásica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable

Calidad, usabilidad y accesibilidad en los entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje

La Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) está implementando un modelo base para gestionar el aprendizaje mediado por tecnologías. El modelo propuesto busca, a través de la definición de diferentes áreas de incumbencia, sistematizar las leyes, ideas, principios y normas que serán aplicadas en los procesos de enseñanza y aprendizaje mediados por tecnologías de esta universidad. Una de las premisas que condujo a la definición de este modelo fue la de hacerlo permeable a los cambios y poder redefinirlo sistemáticamente en beneficio de una mejor experiencia. Con la implementación de este modelo, además surge el desafío de que no se convierta en una barrera para los estudiantes, por ello surge la necesidad de dotarlo de usabilidad y accesibilidad, como también de definir criterios para poder medir que tanto se satisfacen estas características

Innovación en los ambientes virtuales de aprendizaje: las TIC y su relación con los sistemas ubicuos

Para las universidades de hoy en día es imprescindible la interacción con las aplicaciones que ofrecen las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), en particular con aquellas relacionadas a la educación. Las TIC pueden ayudarnos a integrar y potenciar diferentes instancias del proceso enseñanza-aprendizaje. En tiempos de la ubicuidad, de los dispositivos móviles y del aprendizaje en red, podemos complementar diferentes recursos y herramientas digitales para ampliar la comunicación y el intercambio de saberes. La línea de investigación presentada pretende implementar un ambiente de aprendizaje ubicuo, a través de la identificación, utilización y adaptación de las distintas tecnologías disponibles en la UNNOBA, con el propósito de potenciar la experiencia de aprendizaje del estudiante a través de los distintos entornos educativos medidos por tecnologías que la universidad ofrece.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementation of a 3D virtual environment at the National University of the North West of the Province of Buenos Aires

The increasing incorporation of ICTs in education is generating a series of changes and transformations in the ways we represent and carry out teaching and learning processes. These changes can be seen in the traditional environments of formal education but also in the arrival of new educational environments totally or partially based on ITCs. This document discusses the design, creation and coordination of a 3D virtual teaching and learning environment for UNNOBA. With that aim, the definition and deployment of a 3D virtual environment [3DVE] focuses not only on technological and pedagogical aspects but also on a transition methodology to improve the quality of teaching methods and techniques.XI Workshop tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tratamiento masivo de datos utilizandotécnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tratamiento masivo de datos utilizandotécnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tratamiento masivo de datos utilizandotécnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI