Proyectos

Este proyecto busca analizar el nivel de competencias digitales en estudiantes universitarios, abordando las brechas de género como un aspecto clave para una educación inclusiva y adaptada a las demandas de la era digital. La temática seleccionada es orden de género, ya que está investigación evaluará los factores asociados a las competencias digitales en estudiantes de primer y último año de la Universidad de O’Higgins, con el propósito de validar su impacto en la formación académica y el desarrollo de una ciudadanía digital activa y responsable. Para alcanzar este objetivo, se utilizará un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) que permitirá medir cinco dimensiones de competencias digitales según el Marco Europeo DigComp: alfabetización informacional y de datos, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas. Además, se evaluará el efecto moderador del género en la relación entre estas competencias y el nivel de ciudadanía digital, considerando su relevancia en el contexto de la transformación digital. El estudio se desarrollará mediante un enfoque cuantitativo, utilizando un cuestionario validado que será aplicado a una muestra representativa de estudiantes con equidad de género. Los resultados serán analizados a través de SEM con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) para entender cómo estas competencias impactan la preparación de los y las estudiantes frente a los desafíos digitales actuales. Al finalizar el proyecto, los resultados se compartirán mediante, al menos, una publicación científica de alto impacto, una presentación en congreso, y un seminario de cierre dirigido a la comunidad universitaria, generando una base de conocimiento que apoye el desarrollo de políticas institucionales para reducir las brechas digitales de género en la educación superior.

Esta propuesta tiene como objetivo general articular una red académica nacional e internacional para el fortalecimiento de la investigación, docencia y formación de capital humano avanzado sobre la formación inicial y continua de profesores/as que enseñan matemáticas en la educación parvularia, básica y especial. Si bien diferentes comunidades han reportado que el conocimiento de las matemáticas de los profesores es clave en el aprendizaje de los estudiantes, e incluso en la calidad de las clases que puedan ofrecer, la evidencia actual señala la necesidad de impulsar y potenciar la reactivación de los aprendizajes matemáticos para contrarrestar diversos fenómenos que han afectado el aprendizaje de niños y niñas, tanto a nivel nacional como regional. Por tanto, esta propuesta busca atender al área estratégica de Educación, un área prioritaria para la macrozona centro-sur en la cual se inserta la institución beneficiaria: la Universidad de O’Higgins (UOH). De manera general, esta propuesta se interesa por el conocimiento del profesor y su desarrollo profesional. La institución beneficiaria, la UOH, fue creada en el año 2015 con el objetivo de formar profesionales en y para la región de O’Higgins. A pesar de que actualmente la institución está formando a más de 1.300 estudiantes que cursan carreras de pedagogía, el carácter de universidad nueva requiere potenciar y enriquecer los programas de formación docente en la región. La red académica formada por un grupo de investigadores/as en educación matemática para los niveles iniciales del sistema educativo (educación parvularia, educación básica y educación especial) permitirá establecer vínculos entre diferentes instituciones y académicos, así como transferir las investigaciones científicas a la práctica educativa, fortaleciendo así la formación docente e impactando en el diseño y desarrollo de políticas públicas docentes con énfasis regional. Para abordar la propuesta se ha conformado un equipo nacional compuesto por investigadores asociados a la institución beneficiaria (UOH) y un investigador perteneciente a una universidad nacional asociada de reconocido prestigio en la formación de docentes: la Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación. El equipo nacional trabajará conjuntamente con un grupo de investigadoras de reconocido prestigio en la investigación, innovación y desarrollo relacionado con la enseñanza y aprendizaje de las matemáticas en los primeros niveles educativos. Dichas investigadoras provienen de instituciones españolas (Universidad de Granada y Universidad de Málaga) y de una universidad estadounidense (Tufts University). Esta red académica nacional e internacional permitirá abordar dos grandes áreas de interés: (a) el fortalecimiento de la investigación; (b) el fortalecimiento de la docencia; y (c) el fortalecimiento de la formación de capital humano avanzado. El proyecto que aquí se presenta establece dos modalidades de vinculación que permiten conseguir los propósitos declarados. En primer lugar, la modalidad A favorecerá el desarrollo de pasantías/capacitación de perfeccionamiento de corta duración en el extranjero y la modalidad C, que favorecerá la realización de talleres o seminarios bilaterales y/o multilaterales con la/s institución/es participantes. En cuanto a los resultados esperados, esta red fortalecerá la investigación colaborativa, promoviendo vínculos que permitan publicar recomendaciones y artículos científicos que influyan en políticas públicas y cursos de desarrollo profesional. Además, se busca mejorar la docencia mediante la transferencia de conocimientos y herramientas a docentes en formación y en ejercicio, impactando en el aprendizaje de niños de 3 a 12 años. La formación de capital humano avanzado se logrará mediante convenios de colaboración, tesis conjuntas y talleres para estudiantes de posgrado, enriqueciendo sus capacidades profesionales y académicas. Pasantías de investigadores y estudiantes contribuirán al desarrollo de estas áreas.

Implementación de la investigación 'Uso de inteligencia artificial para la exploración de las bases neuroanatómicas del deterioro del insight en la enfermedad de Alzheimer' desde el cargo de Investigador Postdoctoral del Instituto de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de O'Higgins.

A

PINNs

Implementación de la investigación 'Uso de inteligencia artificial para la exploración de las bases neuroanatómicas del deterioro del insight en la enfermedad de Alzheimer' desde el cargo de Investigador Postdoctoral del Instituto de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de O'Higgins.

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]Descifrando la vulcanología física del grupo de volcanes de Rincón de Parangueo, Valle de Santiago, Guanajuato (México): implicaciones a futuros riesgos volcánicos. Convocatoria Institucional de Investigación Científica 2025 (Universidad de Guanajuato -México). PI: Pooja Vinod Kshirsagar (Departamento en Minas, Metalurgia y Geología, de la División de Ingenierías. Guanajuato). Role Laura Becerril: colaboradora extranjera.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]La elaboración del Plan Comunal del Municipio de Palmilla para la Reducción del Riesgo de Desastres (PRRD) implica varias etapas que incluye identificar y evaluar amenazas y vulnerabilidades, definir estrategias de reducción de riesgos, planificar la ejecución de medidas, asignar responsabilidades, establecer un sistema de alerta, diseñar planes de emergencia y realizar simulacros de manera continua. Para que el plan sea efectivo, se está fomentando la participación comunitaria y la colaboración con actores públicos y privados, asegurando que el plan sea un "documento vivo" que se actualiza periódicamente para adaptarse a los cambios.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]Sensibilización sobre Peligros Geológicos en la isla de Rapa Nui[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

Métodos basados en representaciones neuronales implícitas están empezando a usarse ampliamente en distintos ámbitos de visión computacional, robótica y sensado remoto. Este tipo de representaciones están permitiendo abordar múltiples problemas en ambientes no controlados como la agricultura, de manera robusta. Por ejemplo, métodos basados en Neural Radiance Fields (NeRF) se están explorando de manera amplia tanto con imágenes satelitales como en problemas de robótica de campo. En este contexto, el proyecto busca aunar competencias en visión computacional y aprendizaje de máquinas, usadas en la detección remota y en robótica, para abordar nuevas técnicas basadas en representaciones neuronales implícitas, para aplicaciones de la agricultura de precisión. Para lograr este objetivo, los investigadores convocados tienen un profundo conocimiento en estas áreas complementarias. Es importante destacar que las áreas de sensado remoto (satelital y drones) y sensado próximo (robots y redes de sensores) están experimentando una aceleración sin precedentes. En el caso de sensado remoto, además de los grandes programas públicos como Sentinel, los actores privados están creando flotas de microsatélites capaces de vigilar la Tierra con revisitas diarias. Estos datos abundantes, baratos y de alta resolución están creando oportunidades para desarrollar aplicaciones novedosas para la supervisión de la actividad agrícola. En el caso del sensado próximo, las redes de sensores, junto con el uso de robots para monitoreo, está permitiendo un seguimiento regular de los procesos agrícolas, con una alta resolución temporal y espacial, por lo que cada vez hay una mayor disponibilidad de datos, que complementan los datos obtenidos mediante sensado remoto. A nivel de uso, estas tecnologías se complementan, y a nivel de investigación, las técnicas utilizadas están empezando a converger, mediante el uso de métodos basados en redes neuronales, y más específicamente por métodos basados en representaciones neuronales implícitas, tales como Neural Radiance Fields (NeRF). Por todo esto, el estudio del sensado remoto y próximo de manera conjunta, y mediante marcos de trabajo con técnicas similares como las representaciones neuronales implícitas, tiene un gran potencial para en un futuro próximo generar una visión integrada de los procesos agrícolas mejorando la sostenibilidad y eficiencia en la agricultura. Durante su ejecución, el proyecto llevará a cabo actividades de investigación conjunta, incluyendo seminarios online regulares, la toma de datos en terreno, y un workshop de cierre en el contexto de una conferencia internacional, que junto con el intercambio de investigadores en formación (magíster, doctorado y/o postdoctorado), así como visitas de investigadores senior, buscan articular una de red de trabajo que aborde de manera interdisciplinar y con técnicas modernas, problemáticas de sensado remoto y próximo en agricultura de precisión mediante representaciones neuronales implícitas, tales como Neural Radiance Fields (NeRF), entre otras.