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Examinando Tesis Doctorales por Línea de investigación "Convergencia tecnológica"
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Ítem Estrategias de direccionamiento para la convergencia tecnológica orientada al fortalecimiento de la productividad en emprendimientos de la región transfronteriza(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2026) Barrera Gómez, José Alfonso; Flórez Romero, Marcela; Arias Cerón, José SaulLa investigación se sustenta en un enfoque epistemológico interpretativo, con un diseño metodológico mixto de predominio cualitativo, que permite comprender de manera integral las dinámicas internas de los emprendimientos y su relación con el entorno. El estudio se desarrolla en varias fases: revisión sistemática y análisis crítico del marco teórico, diseño y validación de instrumentos, recolección de información empírica y análisis e interpretación de los resultados mediante técnicas de triangulación metodológica. Para la recolección de datos se aplicó un instrumento estructurado con escalas tipo Likert, dirigido a emprendimientos de la región transfronteriza, el cual permitió evaluar dimensiones clave asociadas a los recursos y capacidades estratégicas, la innovación y colaboración abierta, la capacidad dinámica para el cambio, el crecimiento sostenido y la estrategia de convergencia tecnológica. Desde el punto de vista teórico, la investigación se apoya en cinco marcos conceptuales fundamentales: el direccionamiento estratégico, la teoría de los recursos y capacidades, la teoría del crecimiento endógeno, la teoría de la capacidad dinámica y la teoría de la innovación abierta. Estas perspectivas permiten comprender cómo los emprendimientos pueden alinear sus recursos internos con las oportunidades del entorno, desarrollar capacidades adaptativas frente a la incertidumbre tecnológica y articular procesos colaborativos para potenciar la innovación. En particular, la teoría de las capacidades dinámicas aporta un marco explicativo clave para analizar la habilidad de los emprendimientos de integrar, reconfigurar y renovar sus recursos en contextos de alta volatilidad, mientras que la innovación abierta destaca el papel de las alianzas estratégicas y las redes interorganizacionales en la superación de limitaciones internas. Los resultados del estudio evidencian que, si bien los emprendimientos analizados presentan avances parciales en la adopción de tecnologías digitales, persisten debilidades estructurales asociadas a la ausencia de una planificación estratégica digital consolidada, la limitada integración operativa de tecnologías emergentes y la escasa sistematización de procesos de innovación. Asimismo, se identifican brechas significativas en la gestión del conocimiento, la articulación con actores del ecosistema de innovación y la incorporación de criterios de sostenibilidad en la estrategia empresarial. No obstante, también se reconocen fortalezas relevantes, como el liderazgo organizacional, la legitimidad social de los emprendimientos y una disposición favorable hacia la adopción tecnológica, lo cual constituye una base estratégica para el desarrollo de procesos de convergencia tecnológica más robustos. A partir del análisis empírico y teórico, la investigación propone un marco estratégico de direccionamiento para la convergencia tecnológica, que articula de manera integrada los recursos y capacidades internas, las capacidades dinámicas, la innovación colaborativa y el crecimiento sostenible. Este marco se concibe como una guía orientadora para los emprendimientos de la región transfronteriza, permitiéndoles diseñar estrategias tecnológicas coherentes con su contexto, fortalecer su productividad y mejorar su posicionamiento competitivo. Asimismo, se destaca la importancia de incorporar indicadores de seguimiento y evaluación, como los propuestos desde el Balanced Scorecard, para asegurar la alineación entre la estrategia tecnológica y los resultados organizacionales. En conclusión, la investigación aporta al campo de la gestión de la tecnología y la innovación al ofrecer una propuesta estratégica contextualizada que responde a las particularidades de los emprendimientos en regiones transfronterizas. Desde una perspectiva académica, contribuye a la integración teórica entre direccionamiento estratégico, capacidades dinámicas e innovación abierta; y desde una perspectiva práctica, proporciona insumos para la toma de decisiones estratégicas orientadas a la convergencia tecnológica, la productividad y la sostenibilidad empresarial. De este modo, el estudio reafirma que la convergencia tecnológica, cuando es gestionada estratégicamente, se constituye en un motor clave para el desarrollo económico y territorial en contextos de alta complejidadÍtem Integración de la Escala sMARS Adaptada y Métricas Sintéticas del BCI Emotiv Insight para la Evaluación de la Ansiedad Matemática en Estudiantes de Educación Superior(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2025) Orozco Guzmán, Manuel Guillermo; Díaz Pérez, Anderson; García Jiménez, RafaelLa presente tesis doctoral se centra en la evaluación integral de la ansiedad matemática en estudiantes universitarios, mediante la integración de la escala sMARSCOL v2, adaptada al contexto colombiano, con métricas sintéticas derivadas del dispositivo BCI Emotiv Insight. El objetivo principal fue diseñar un protocolo de medición, que permitiera una evaluación multidimensional de la Ansiedad Matemática en estudiantes de educación superior. La investigación se desarrolló en cinco fases. En la primera, se llevó a cabo la validación de contenido por juicio de expertos, quienes evaluaron la claridad, pertinencia y coherencia de los ítems, así como la incorporación de una subescala orientada a la ansiedad social en contextos matemáticos. En la segunda, se aplicó el instrumento a estudiantes de primer y segundo semestre de programas de educación superior, lo que permitió obtener información empírica para la validación de constructo mediante análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC), con resultados que demostraron adecuados índices de ajuste y consistencia interna. En la tercera fase, se integraron datos sintéticos derivados de métricas EEG simuladas con el dispositivo Emotiv Insight, procesados mediante algoritmos de inteligencia artificial, lo que posibilitó contrastar los resultados psicométricos con indicadores neurofisiológicos simulados y evidenciar la convergencia entre ambas fuentes de información. En la cuarta fase, se realizaron análisis bivariados que mostraron asociaciones estadísticamente significativas entre los niveles de ansiedad matemática y variables sociodemográficas como el sexo y la facultad de pertenencia. Finalmente, en la quinta fase, se formuló un protocolo sistemático de evaluación e intervención que combina las dimensiones psicométricas y neurofisiológicas, orientado a fortalecer los procesos institucionales de acompañamiento estudiantil. Los hallazgos revelan que la ansiedad matemática predomina en niveles moderados dentro de la muestra estudiada, con diferencias significativas por sexo siendo las mujeres más propensas a reportar niveles altos y por facultad con mayor prevalencia en Ciencias Jurídicas y Sociales. Asimismo, la integración de métricas sintéticas y modelado predictivo confirmó la efectividad de la escala sMARSCOL v2 para clasificar a los estudiantes en distintos niveles de ansiedad. En conjunto, la investigación propone un modelo innovador que contribuye tanto al avance de la psicometría como al diseño de políticas educativas basadas en evidencia.Ítem Método basado en inteligencia artificial para la calibración de sensores force sensitive resistor (FSR) orientado a la determinación de presiones plantares estáticas en la pisada(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2025) Álvarez Gutiérrez, Edwin Leonel; Moreno Trillos, Silvia Carolina; Paredes Madrid, Leonel JoséLa investigación desarrolla una solución tecnológica innovadora para mejorar la precisión de los sensores piezorresistivos tipo FSR Force Sensitive Resistor en aplicaciones orientadas a la medición de presión plantar estática. Estos dispositivos, ampliamente utilizados por su bajo costo, asequibilidad, portabilidad y flexibilidad han sobresalido en los últimos años en comparación con tecnologías piezocapacitivas o piezoeléctricas. No obstante, presentan limitaciones significativas derivadas de fenómenos como la histéresis, el creep o deriva temporal, la no linealidad y la baja reproducibilidad, los cuales afectan de forma directa la exactitud y consistencia de las mediciones. Bajo el marco del paradigma positivista y mediante una metodología aplicada-experimental con enfoque cuantitativo, se diseñó un sistema híbrido que combina técnicas de medición multivoltaje y multisensor con modelos avanzados de inteligencia artificial, entre ellos redes neuronales artificiales (ANN), redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM) y redes GRU. Estos modelos fueron integrados con métodos matemáticos clásicos para compensar los errores característicos de los sensores FSR. La validación del sistema se llevó a cabo en condiciones controladas, evaluando un total de 48 sensores pertenecientes a tres marcas comerciales: FlexiForce®, Interlink® y Peratech®. Para la experimentación se utilizó un sistema mecatrónico de ensayos mecánicos que permitió aplicar variaciones de carga y voltaje, reproduciendo así diferentes escenarios de operación conforme a la aplicación definida. Los datos adquiridos fueron procesados para desarrollar y entrenar los algoritmos de compensación de errores, abordando específicamente los efectos asociados al comportamiento viscoelástico del material conductor de este tipo de sensores. Los resultados evidenciaron que el sistema propuesto supera a los métodos tradicionales en precisión. Para la compensación de la histéresis, el modelo ANN mostró el mejor rendimiento, reduciendo el error desde valores iniciales entre el 6 % y el 9 % hasta menos del 1.5 % en algunos casos, con errores medios inferiores al 2.5 % en sensores FlexiForce® y Peratech®. Esto supone una mejora notable respecto a lo reportado por fabricantes y estudios previos. En el caso del creep, el modelo LSTM fue el más efectivo, alcanzando un error cuadrático medio (RMSE) de 0.0032 y un error porcentual medio de apenas 0.49 %. Su capacidad para modelar secuencias temporales lo convirtió en la opción más precisa para este tipo de error, ya que el creep se manifiesta como una variación lenta y dependiente del tiempo bajo carga constante. El modelo GRU, aunque con menor complejidad y exigencia computacional que LSTM, presentó un desempeño competitivo. Obtuvo un coeficiente de determinación R² de 0.9953 y errores medios en el rango del 3 % al 4 %. Esto lo posiciona como una alternativa viable para implementaciones en sistemas embebidos de bajo consumo energético, donde los recursos de hardware son limitados. El análisis comparativo entre las diferentes tecnologías de sensores reveló comportamientos distintivos. FlexiForce® presentó una respuesta más estable y repetible en las mediciones, lo que facilitó la corrección de errores y la obtención de resultados consistentes. Interlink® mostró mayor susceptibilidad a la histéresis, pero esta fue significativamente mitigada mediante el uso de ANN. Peratech®, por su parte, ofreció una respuesta inicial favorable, la cual fue optimizada utilizando modelos multivoltaje que mejoraron su linealidad y precisión. En todos los casos evaluados, los modelos basados en inteligencia artificial superaron las técnicas convencionales para compensar errores estáticos de los sensores FSR bajo condiciones de operación variables. Esta mejora se tradujo en una estimación de fuerza más fiable y robusta, lo que representa un avance importante en aplicaciones como la medición de presiones plantares, donde la exactitud es crítica para la interpretación clínica y biomecánica. La investigación concluye proponiendo como línea futura el desarrollo de una implementación embebida de los algoritmos desarrollados, con el fin de evaluar su desempeño en condiciones reales de uso. Esto permitiría validar la viabilidad práctica del sistema y su potencial integración en dispositivos portátiles o de monitoreo continuo, beneficiando tanto la investigación biomédica como la instrumentación de bajo costo para el diagnóstico y seguimiento de la salud plantarÍtem Modelo de acondicionamiento físico adaptado utilizando Inteligencia Artificial para personas con discapacidad visual(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2026) Pedroza Barrios, Patty; Sanmartín Mendoza, Paul AdolfoLa inactividad física constituye uno de los principales problemas de salud pública a nivel mundial y afecta de manera particular a las personas con discapacidad visual, quienes presentan mayores niveles de sedentarismo en comparación con la población general. Esta situación no responde únicamente a factores individuales, sino a la existencia de barreras estructurales, sociales y tecnológicas que limitan el acceso a programas de acondicionamiento físico adaptados, personalizados y seguros. A pesar de los avances recientes en tecnologías digitales y de la creciente presencia de la inteligencia artificial en múltiples ámbitos de la vida cotidiana, su aplicación en el contexto del ejercicio físico adaptado para personas con discapacidad visual sigue siendo limitada, fragmentada y poco sistematizada.