Contexto: En el aprendizaje de la programación de computadores, la implementación de estrategias pedagógicas como el Aula Invertida (AI) y el Aprendizaje Colaborativo (AC) apoyan al estudiante a mejorar relaciones personales, habilidades en programación y fortalece el desarrollo del autoaprendizaje fuera del aula de clases. En este sentido, se hace relevante conocer las diferentes herramientas e implementaciones disponibles para apoyar el proceso formativo del estudiante.  Metodología: Este artículo presenta una revisión sistemática de un corpus que contiene información de diferentes fuentes de datos desde el año 2013 hasta el 2020. Incluye las preguntas de investigación, selección de fuentes y el método para analizar la información. Resultados: Por un lado, se identificó la línea del tiempo y el estado actual del AI y el AC, enfatizando en cómo estas estrategias apoyan el aprendizaje de la programación a través de tecnologías, métodos educativos y herramientas de software. Por otro lado, se identificó cuál es el apoyo de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la programación a través de diferentes aplicaciones y técnicas computacionales que integran el AI y el AC. Conclusiones: Desde la aparición de las herramientas virtuales, la implementación de Inteligencia Artificial se ha convertido en una necesidad básica para la educación virtual, potenciando la forma de entender y aprender, adaptándose a las necesidades específicas del estudiante. Así, conocer e identificar las nuevas herramientas y estrategias basadas en inteligencia artificial permitirán a los docentes hacer una completa gestión y tomar decisiones oportunas que beneficien el proceso formativo del estudiante. 

Objetivo: El objetivo del estudio es identificar grupos poblacionales en la ciudad de Cali-Colombia, cuya vulnerabilidad poblacional dependen de sus características sociodemográficas y socioeconómicas. La hipótesis de este trabajo es que el crecimiento de los casos de COVID-19 es mayor para los grupos poblacionales más vulnerables. Metodología: Para este trabajo se integraron datos de casos positivos de COVID-19 para las comunas de la ciudad de Cali-Colombia y variables que representan la vulnerabilidad poblaciones en términos sociodemográficos y socioeconómicos. Así, se desarrolló un análisis de clustering jerárquico, para el periodo marzo-junio 2020. Resultados: Los resultados evidencian que existen grupos poblacionales más vulnerables que otros en la ciudad de Cali, debido a las dinámicas propias de la población. De esta forma, la dinámica de la pandemia por COVID-19 impacta de diferente manera a cada grupo poblacional de acuerdo con sus propias características. Además, algunos de los grupos obtenidos forman corredores geográficos, donde las comunas de un mismo grupo están ubicadas contiguamente. Conclusiones: Los resultados fueron corroborados con las curvas de crecimiento de los casos para cada uno de los grupos obtenidos y estos son consistentes. Estos resultados permiten diseñar estrategias diferentes de mitigación y prevención de COVID-19 por sectores, zonas o por grupos de comunas específicas y no estrategias generales para toda la ciudad. Adicionalmente, el diseño de estrategias basadas en datos que se pueden actualizar en el tiempo y permiten actualizar las estrategias de acuerdo con la dinámica de la pandemia.

Contexto y Objetivo: El curso de Introducción a la Programación CS1, es uno de los cursos de programación de computadores, con mayores índices de mortalidad académica, esto se ve reflejado en las bajas calificaciones de los estudiantes. Lo que podría indicar que el método de aprendizaje actual no permite que el estudiante desarrolle las habilidades en la programación y mejore su rendimiento académico. En este sentido, en este artículo se propone una estrategia para estimular el desarrollo de las habilidades en programación y la mejora de la calificación académica de los estudiantes del curso CS1, a través de una actividad colaborativa soportada por una herramienta de evaluación automática de código fuente. Metodología: Se integró la colaboración y la evaluación automática de código fuente para una actividad de programación que permitió responder las siguientes cuestiones: ¿cuánto tiempo en promedio, se reduce la solución de una tarea de programación mediante una estrategia colaborativa apoyada por una herramienta de evaluación automática de código?, y ¿cuánto se incrementa en la calificación promedio de una tarea de programación utilizando una estrategia colaborativa apoyada por una herramienta de evaluación automática de código? Resultados: Los experimentos de este trabajo, demuestran que el uso de la colaboración y la evaluación de código fuente automático, mejora las calificaciones en un 50% y afianzan las habilidades de programación, permitiendo intercambiar conocimientos para resolver una tarea de programación en menor tiempo. Conclusiones: El desarrollo de estrategias que integran la colaboración y la evaluación automática de código impactan positivamente en el proceso de aprendizaje de programación, mejorando significativamente las calificaciones del estudiante, además de habilidades interpersonales que incentivan a mejorar los cursos de programación.

Objetivo:  Identificar los trabajos de investigación centrados en los MOOC K-12 o STEAM, enfocados en el potencial de los entornos de educación, remodelando el marco educativo actual en la educación secundaria. Metodología: Se definieron ecuaciones para realizar las búsquedas de articulos publicados en conferencias y revistas mediante bases de datos bibliográficas, que permitieron sustraer los articulos para construir el corpus de referencias. Posteriormente, se analizan y sintetizan las investigaciones más significativas para el desarrollo de la revisión sistemática. Resultados: Esta revisión permitió identificar las tendencias, desafíos y oportunidades sobre MOOC K-12 o STEAM, identificando las implementaciones de cursos de ciencias de computación o pensamiento computacional en educación secundaria. Este tipo de iniciativas han obtenido resultados positivos, puesto que se han incrementado el número de estudiantes que seleccionan la programación informática como eje fundamental en el examen nacional para educación superior. Conclusiones: Las investigaciones se han centrado en su mayoría en la incorporación de la programación con cursos complementarios ofertados de forma opcional en educación secundaria, con un enfoque combinado, es decir, se llevan a cabo clases tradicionales con el apoyo de los MOOC. La gran mayoría de los MOOC para educación secundaria se han implementado específicamente para satisfacer las necesidades de los docentes y estudiantes de educación secundaria, con el fin de mejorar y apoyar el plan de estudios, y motivar a los estudiantes como futuros miembros activos en la creación de tecnología.

Objetivo: En el área de la sismología constantemente se presentan desarrollos tanto en el procesamiento de señales como en la detección y clasificación de señales sísmicas. En este sentido, la detección y clasificación de señales sísmicas continúa siendo un tema de investigación, dada la diversidad de tipos de señales, sensores y fuentes de vibración. Este trabajo se presenta una propuesta novedosa, al tratar el conjunto de eventos sísmicos como una red de eventos conectados entre sí, para la clasificación automática de eventos. Metodología: Para el proceso de clasificación de eventos utiliza información sobre nodos o lugares que aglomeran eventos sísmicos, así como también comunidades de eventos.  De esta forma, TagEQ, es un sistema de etiquetado semi-automático de señales sísmicas, que toma sismogramas continuos de una estación y, a partir de un catálogo de eventos sísmicos y una representación de los eventos como red, clasifica automáticamente las señales. Resultados: El sistema se testeó con señales provenientes de la estación La Rusia que pertenece a la Red Sismológica Nacional de Colombia, con resultados prometedores. La aplicabilidad de este sistema, permite incluir información nueva para la anotación automática de sismos, así como también reconocer automáticamente eventos de otras fuentes. Conclusiones: El sistema desarrollado se basa en el paradigma supervisado, aunque buena parte del sistema funciona de manera automática en el sentido de que el usuario no escoge directamente cuál es el conjunto de señales que se utilizan para el entrenamiento y prueba del clasificador. Dado el nivel de abstracción que el clasificador alcanzó, es posible que pueda usarse también con otro tipo de señales, como señales de deslizamientos, explosiones, o movimiento de fluidos. Sin embargo, para poder usar esta técnica se debe crear un catálogo de tiempos de eventos y algún tipo de identificación de la señal.

Objetivo: Identificar los métodos y las técnicas que se están utilizando en la analítica de aprendizaje, como apoyo al aula invertida para los cursos de programación. Metodología: Se realizó la búsqueda de artículos publicados en revistas y conferencias científicas, a partir de herramientas bibliográficas que ayudaron a construir el corpus de referencias. Luego se analizó la información más significativa de los documentos, para el desarrollo de la revisión sistemática. Resultados: Esta revisión identificó que los métodos y las técnicas han contribuido en la preparación de los estudiantes, la definición de estrategias para el aprendizaje de la programación, herramientas de detección de errores en el código fuente y sistemas de tutorías inteligentes. Mejorando la retención de los estudiantes, los hábitos de estudio y las experiencias de aprendizaje. Conclusiones: Las investigaciones han analizado los datos almacenados en sistemas de gestión de aprendizaje (LMS), con el fin de generar modelos de predicción que permitan mejorar la formación en línea, el rendimiento académico y la retroalimentación personalizada. Todos estos aportes han apoyado a las áreas de conocimiento de aprendizaje automático y minería de datos, con la solución de problemas relacionados al aprendizaje supervisado, no supervisado y la minería de datos educativa.