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    • 614480
    • Marzo 2024 - Marzo 2027
    AdjudicadoAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo - ANID
    Patrocinante
      • 1240667
      • Marzo 2024 - Marzo 2027
      En EjecuciónAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo - ANID

      Descripción y progresión de los significados ideacionales representados en los libros escolares de inglés

      [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=""].[/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]
      Co-Investigador/a
      • Marzo 2024
      Adjudicado

      Raíces Sostenibles: Líderes Ambientales para la Acción Resiliente Local

      [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=""]En el actual contexto de crisis planetaria y ante el notorio aumento de conflictos socioambientales, se reconoce la imperante necesidad de fomentar una participación activa por parte de las comunidades locales. El fundamento de nuestro modelo formativo no solo propicia la participación de líderes ambientales, sino que también aspira a que estos líderes se conviertan en formadores de futuros líderes ambientales. El perfil y habilidades de las y los líderes ambientales, serán esenciales para ejercer un liderazgo positivo que pueda tener efectos favorables para nuestro medio ambiente. La literatura indica que líderes ambientales efectivos e influyentes no sólo consideran la preservación del medioambiente en sus decisiones, sino que van más allá del cumplimiento de normativas ambientales, asumiendo un papel activo y transformador. Líderes ambientales efectivos movilizan a otros a través de la comunicación, de sus motivaciones y conocimientos que las personas comúnmente buscan en líderes. Si bien, lo que hace influyente a un líder dependerá, en parte, de los problemas a resolver, cuando se trata de problemas ambientales, las personas buscan líderes justos, con la experiencia y conocimientos necesarios, y efectivos a la hora de gestionar y accionar estrategias de cuidado del medioambiente. Los proyectos ambientales liderados por líderes en que las personas confían tienden a ser mejor recibidos por las comunidades. De manera similar, la investigación sugiere que líderes ambientales capaces de comunicar desafíos y urgencias ambientales, al tiempo que transmiten estrategias de abordaje para estos problemas, son más efectivos toda vez que proporcionan un sentido de urgencia, pero también la esperanza necesaria para evitar que personas y comunidades se sientan impotentes. Finalmente, líderes ambientales competentes o por prestigio generalmente son vistos como expertos, ya sea por conocimiento y/o experiencia, y gozan de una buena reputación buena reputación debido a su compromiso de larga data con temas sociales. Para lograr lo anterior, el enfoque teórico de nuestra propuesta apunta a la integración del Modelo de Aprendizaje Experiencial de Kolb (2009). Este modelo, fundamentado en la teoría del aprendizaje experiencial, aporta una perspectiva valiosa para la formación de líderes ambientales comunitarios que busca ofrecer una experiencia formativa dinámica que no solo transfiera conocimientos teóricos, sino que también cultive habilidades prácticas para la acción en contextos locales. Para esto, se emplearán estrategias didácticas de situaciones reales de conflictos para favorecer el interés de los líderes en el desarrollo de las actividades. Estas estrategias principalmente serán análisis de casos, juegos de rol, aprendizaje basado en problemas, e indagación científica. Con el fin de favorecer el aprendizaje de los líderes ambientales, se considerará la teoría de aprendizaje de adultos que aborda tres grandes principios: la necesidad de aprender, para la cual se ha realizado una encuesta previa a líderes ambientales de la región; el principio aplicable en la práctica, que se desarrollará en cada módulo de aprendizaje del programa; y, finalmente, el principio de reflexionar desde la experiencia y conocimientos, facilitado en cada sesión con reflexiones metacognitivas mientras se comparten experiencias para buscar soluciones conjuntas. Finalmente, el objetivo es influir en las políticas públicas, vinculando la participación de las comunidades a temas medioambientales. Un manual formativo permitirá la aplicación del programa en Chile, fortaleciendo la participación ciudadana en liderazgos ambientales. La participación ciudadana, junto con líderes, puede extenderse a través de una red colaborativa a niveles regionales y nacionales, contribuyendo a la evaluación de políticas y decisiones para futuros sostenibles.[/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]
      Co-Investigador/a
        • Marzo 2024
        En EjecuciónCEDEUS

        Exploración de la justicia espacial-urbana en Chile: Diagnóstico, proyección y propuestas para escenarios situacionalmente óptimos

        [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=""]Objetivo general del proyecto OG. Explorar la justicia espacial-urbana en Chile analizando desde una perspectiva multiescalar las dinámicas políticas, sociales, económicas y del entorno construido que dan forma, en contextos de triple crisis, a los procesos urbanos. Se busca proponer un marco teórico-metodológico para diagnosticar niveles de justicia espacial-urbana con el propósito de contribuir a la discusión sobre la generación de herramientas para la búsqueda de más justicia espacial-urbana en escenarios situacionalmente óptimos. Objetivos específicos del proyecto OE1. Definir conceptualmente la justicia espacial-urbana en el contexto chileno, identificando y priorizando sus dimensiones y componentes en contextos de triple crisis. OE2. Desarrollar y validar indicadores que capturen las dimensiones y componentes de la justicia espacial-urbana y su influencia en los procesos urbanos mediante el estudio de dos casos de territorios putativos y análisis comparativos de diferentes contextos urbanos específicos en Chile, identificando sus fortalezas, limitaciones y posibles áreas de mejora. OE3. Proponer principios y estándares de justicia espacial-urbana basados en los resultados obtenidos de la evaluación de indicadores y la retroalimentación de diversos actores sociales, con el propósito de contribuir a la formulación de políticas públicas y estrategias de intervención que promuevan escenarios de justicia espacial situacionalmente óptimos en el país.[/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]
        Investigador/a Responsable
        • Enero 2024 - Marzo 2024
        FinalizadoUniversidad 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=""]Aplicación de técnicas variacionales y de Ecuaciones Diferenciales Parciales en grafos para problemas de agrupación de datos y para segmentación de imágenes[/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]
        Patrocinante
        • Enero 2024 - Marzo 2024
        FinalizadoUniversidad 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=""]Estudio e implementación de métodos híbridos para la resolución computacional de EDP aplicadas a Ciencia de Datos.[/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]
        Patrocinante
        • FONDEF IT23I0012
        • Enero 2024 - Enero 2026
        En EjecuciónUniversidad de O'Higgins

        La literatura muestra que diferencias en las habilidades matemáticas tempranas son fuertes predictores de desempeño matemático posterior e incluso afectan la selección de carreras universitarias. Además, aquellos niños que ingresan a la etapa escolar con habilidades matemáticas deficientes, mantienen bajos desempeños académicos durante toda su trayectoria escolar. De hecho, las condiciones iniciales de aprendizaje matemático determinan las trayectorias futuras de aprendizaje. En este contexto, un proyecto FONDEF (2019 - 2021) de la Universidad de O’Higgins nos permitió desarrollar el Test de Pensamiento Matemático (TPM, ver https://jugarmate.org/tpm/) para evaluar aprendizajes matemáticos en niveles de pre-kínder, kínder y 1ro básico. El TPM es un test basado en siete juegos digitales cuya aplicación en grupos grandes de estudiantes es rápida y sencilla por lo que permite recolectar una gran cantidad de datos de aprendizaje con poco esfuerzo. En congruencia con avances recientes en el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas, este instrumento logra capturar dos dimensiones del pensamiento matemático infantil que son el pensamiento numérico y el razonamiento espacial. Estos desarrollos previos presentan una gran oportunidad para investigar las condiciones iniciales de los aprendizajes matemáticos y las posibles trayectorias de aprendizajes posteriores. La hipótesis que sustenta este proyecto es que existen perfiles de pensamiento matemático temprano que son capturados en los puntajes TPM y que las primeras trayectorias de aprendizaje se pueden modelar como un tránsito por estos perfiles. En este contexto, el presente proyecto propone la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el procesamiento y visualización de datos TPM para primero identificar distintos perfiles de pensamiento matemático temprano para luego encontrar patrones de tránsito entre éstos perfiles y así identificar trayectorias iniciales de aprendizaje matemático. La metodología propone analizar conjuntos de datos TPM obtenidos en una muestra de más de 700 estudiantes de prekinder, kinder y 1ro básico aplicando métodos de reducción de dimensionalidad (p.ej., análisis de componentes principales) y algoritmos de agrupamiento (p.ej., clustering). Los resultados de los algoritmos de agrupamiento se interpretan como perfiles de pensamiento matemático, mientras que análisis de evolución de perfiles se interpretan como las trayectorias iniciales de aprendizaje de las matemáticas tempranas. Se espera que los resultados de esta investigación se utilicen para el diseño de intervenciones remediales personalizadas que permitan potenciar el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas.
        Responsable Alterno
        • Enero 2024 - Enero 2026
        En EjecuciónUniversidad de O'Higgins

        Identificación de perfiles y trayectorias tempranas de aprendizaje de las matemáticas mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial

        [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 literatura muestra que diferencias en las habilidades matemáticas tempranas son fuertes predictores de desempeño matemático posterior e incluso afectan la selección de carreras universitarias. Además, aquellos niños que ingresan a la etapa escolar con habilidades matemáticas deficientes, mantienen bajos desempeños académicos durante toda su trayectoria escolar. De hecho, las condiciones iniciales de aprendizaje matemático determinan las trayectorias futuras de aprendizaje. En este contexto, un proyecto FONDEF (2019 - 2021) de la Universidad de O’Higgins nos permitió desarrollar el Test de Pensamiento Matemático (TPM, ver https://jugarmate.org/tpm/) para evaluar aprendizajes matemáticos en niveles de pre-kínder, kínder y 1ro básico. El TPM es un test basado en siete juegos digitales cuya aplicación en grupos grandes de estudiantes es rápida y sencilla por lo que permite recolectar una gran cantidad de datos de aprendizaje con poco esfuerzo. En congruencia con avances recientes en el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas, este instrumento logra capturar dos dimensiones del pensamiento matemático infantil que son el pensamiento numérico y el razonamiento espacial. Estos desarrollos previos presentan una gran oportunidad para investigar las condiciones iniciales de los aprendizajes matemáticos y las posibles trayectorias de aprendizajes posteriores. La hipótesis que sustenta este proyecto es que existen perfiles de pensamiento matemático temprano que son capturados en los puntajes TPM y que las primeras trayectorias de aprendizaje se pueden modelar como un tránsito por estos perfiles. En este contexto, el presente proyecto propone la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el procesamiento y visualización de datos TPM para primero identificar distintos perfiles de pensamiento matemático temprano para luego encontrar patrones de tránsito entre éstos perfiles y así identificar trayectorias iniciales de aprendizaje matemático. La metodología propone analizar conjuntos de datos TPM obtenidos en una muestra de más de 700 estudiantes de prekinder, kinder y 1ro básico aplicando métodos de reducción de dimensionalidad (p.ej., análisis de componentes principales) y algoritmos de agrupamiento (p.ej., clustering). Los resultados de los algoritmos de agrupamiento se interpretan como perfiles de pensamiento matemático, mientras que análisis de evolución de perfiles se interpretan como las trayectorias iniciales de aprendizaje de las matemáticas tempranas. Se espera que los resultados de esta investigación se utilicen para el diseño de intervenciones remediales personalizadas que permitan potenciar el desarrollo de habilidades matemáticas tempranas.[/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]
        Responsable Alterno
        • 11241036
        • Enero 2024 - Abril 2027
        En EjecuciónUniversidad de O'Higgins

        Reconstrucción del clima del Pleistoceno mediante paleoadn
        Co-Investigador/a
        • 11241036
        • Enero 2024 - Abril 2027