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Environmental management requires new models to minimize or control the effects of environmental problems on the population. The complexity of environmental problems requires conducting studies to develop models to adjust the environment’s dynamics. The proposed geo-inspired model of natural vector multi-agents (Multi-AVNG) allows for the computational observation of the dynamism of the environmental entity studied. This model is based on the theory of vector agents, changing its structure to include the environmental dynamic aspect using only two behaviors, the natural and the induced, through the vector model in geographic information systems and a function which will control the progression of the environmental entity according to the model’s defined parameters.

In the specialized literature, there are different ways to calculate and display flooded areas by geographical entities (rivers or streams), using mathematical and physical models in 1D and 2D areas; also, the use of tools such as Geographic Information Systems (GIS), the diffuse logic, the neural networks, and the genetic algorithms, among others, has been reported. This article describes the use of Geo-inspired Natural Vectors Agents (AVNG). The AVNG is founded on the agent concept, by integrating the GIS vector model to achieve the construction of an element capable of dynamically representing a geographical entity (vector) from two behaviors: the natural and the induced (Natural Agent); thus, generating an approximation to environmental management. In order to implement the AVNG conceptual model, we studied the Colombian Amazon foothills, where flash floods in urban areas cause material disasters and loss of human lives.

El presente trabajo desarrolla los fundamentos teóricos del ecoturismo como alternativa de desarrollo social y económico en el mundo globalizado. Se utilizó el método exploratorio descriptivo con el propósito de indagar experiencias significativas en diferentes países, buscando los impactos positivos y negativos del ecoturismo en diferentes contextos. Se logró demostrar la necesidad de acompañar las iniciativas empresariales del ecoturismo con una educación ambiental para mitigar el gasto del recurso ambiental ocasionado por su sobreexplotación. Al final se deja evidencia de los diferentes casos de éxito y problemáticas generadas a partir del desarrollo social y económico ocasionado por el ecoturismo en diferentes comunidades en el mundo, donde se evidencia que a pesar de estar en sitios geográficos distantes, los problemas generalmente son los mismos. Por último, es necesario ampliar a nuevos trabajos en los que se sistematicen las prácticas tangibles de la educación ambiental y cómo esta impacta de manera real en el desarrollo de las comunidades.

La realidad aumentada, la gamificación y m-learning ocupan hoy en día un lugar importante en la educación, dadas las ventajas que ha supuesto el uso de las tecnologías móviles, de manera independiente o en combinación con otros escenarios tecnológicos y los diferentes dispositivos que inciden en la enseñanza y el aprendizaje de las disciplinas o que sirven de puente para mejoras diversos procesos mediados por las TIC en la enseña y/o el aprendizaje. En este sentido el artículo que aquí se presenta, muestra un estudio analítico que se desarrolló bajo una metodología exploratoria, descriptiva de corte interpretativo de las categorías realidad aumentada, gamificación y m-learning, a partir de una caracterización en las bases de datos, se realizó una revisión de la literatura en las principales bases de datos tales como, Sciencedirect, Scopus y web Science, obteniendo 100 artículos de referencia. De esta manera se encontró que estas tres categorías determinadas como estrategias de enseñanza influyen significativamente en la motivación, el interés por el conocimiento, la retención y la comprensión de la información para el desarrollo de los procesos de enseñanza aprendizaje. El método utilizado permitió desarrollar la descripción del panorama acerca del uso la realidad aumentada, m-learning y gamificación en la enseñanza básica, media y superior.

Presenta una metodología de construcción de una plataforma para simular una red Grid con máquinas virtuales, con el objetivo de crear entornos virtuales que contribuyan a los procesos de aprendizaje. El diseño utilizado para el desarrollo está basado en un prototipo que contribuye a generar un entorno de simulación de bajo costo a través de la computación de alto desempeño. Como resultado de la investigación se obtuvo un conjunto de máquinas virtuales que pueden ser desplegadas en cualquier equipo de cómputo para simular un entorno Grid, además, se presenta la forma de la configuración de esta red para ser parte integral de la construcción y ejecución de la plataforma como instrumento válido para la enseñanza de la computación de alto desempeño a un bajo coste de hardware y la simulación de los servicios Grid sobre la plataforma.

El objetivo de este artículo fue analizar las principales técnicas y estrategias de visión artificial utilizadas en sistemas diseñados para la identificación automática de hongos formadores de micorrizas arbusculares, abordando aspectos generales de las micorrizas y su clasificación taxonómica. Las micorrizas son asociaciones simbióticas entre las raíces de las plantas y determinados grupos de hongos, se caracterizan por generar grandes beneficios al suelo circundante, a las plantas y a los procesos productivos derivados. El trabajo se desarrolló con una metodología de recolección de información especializada a partir de criterios de búsqueda específicos, seleccionando publicaciones relevantes, en un rango de tiempo entre el año 2014 y 2021, en las bases de datos de Scopus, Scielo, Dialnet y Google Académico. Los resultados del estudio revelaron que la morfología matemática difusa es una técnica importante en la segmentación de las esporas de hongos y, en general, los estudios desarrollados se basan en una identificación binaria de las esporas, donde la transformada de Hough y las redes neuronales artificiales son las técnicas combinadas que reportan mejores resultados. El presente estudio permitió concluir que es posible auxiliar el proceso de identificación de hongos formadores de micorrizas arbusculares a partir de técnicas de visión artificial, y contribuye indicando un vacío de información respecto de sistemas de clasificación no binaria, los cuales son importantes y se deben tener en cuenta para apoyar procesos de clasificación avanzados, de acuerdo con la cantidad de familias y géneros reportados en la literatura.

In the specialized literature, there are different ways to calculate and display flooded areas by geographical entities (rivers or streams), using mathematical and physical models in 1D and 2D areas; also, the use of tools such as Geographic Information Systems (GIS), the diffuse logic, the neural networks, and the genetic algorithms, among others, has been reported. This article describes the use of Geo-inspired Natural Vectors Agents (AVNG). The AVNG is founded on the agent concept, by integrating the GIS vector model to achieve the construction of an element capable of dynamically representing a geographical entity (vector) from two behaviors: the natural and the induced (Natural Agent); thus, generating an approximation to environmental management. In order to implement the AVNG conceptual model, we studied the Colombian Amazon foothills, where flash floods in urban areas cause material disasters and loss of human lives.

The objective of this work is to identify the main variables that generate difficulties in the learning of undergraduate students in Logic and Algorithms I and II in the Faculty of Engineering of the University of Amazonia. The research was carried out through a case study approach and a descriptive analysis of the presented situation, evaluating the competences of autonomous learning through surveys. In this sense, in developing the work, a diagnosis was established to generate strategies and take action on the partof the academic directives. O objetivo deste trabalho é identificar as principais variáveis que geram as dificuldades de aprendizagem dos alunos de graduação em Lógica e Algoritmos I e II na Faculdade de Engenharia da Universidade da Amazônia. A pesquisa foi realizada por meio de uma abordagem de estudo de caso e uma análise descritiva da situação apresentada, avaliando as competências de aprendizagem autônoma por meio de pesquisas. Nesse sentido, ao desenvolver o trabalho, estabeleceu-se um diagnóstico para gerar estratégias eagir por parte das diretrizes acadêmicas. Este trabajo tiene como objeto identificar las principales variables generadoras de las dificultades en el aprendizaje de estudiantes de pregrado en Lógica y Algoritmos I y II en la Facultad de Ingeniera de la Universidad de la Amazonia. La investigación se llevó a cabo mediante un enfoque de estudio de caso y un análisis descriptivo de la situación presentada, evaluando mediante encuestas las competencias del aprendizaje autónomo. En este sentido al desarrollar el trabajo se estableció un diagnóstico para generar estrategias y tomar acciones por parte de las directivas académicas.

Environmental management requires new models to minimize or control the effects of environmental problems on the population. The complexity of environmental problems requires conducting studies to develop models to adjust the environment's dynamics. The proposed geo-inspired model of natural vector multi-agents (Multi-AVNG) allows for the computational observation of the dynamism of the environmental entity studied. This model is based on the theory of vector agents, changing its structure to include the environmental dynamic aspect using only two behaviors, the natural and the induced, through the vector model in geographic information systems and a function which will control the progression of the environmental entity according to the model's defined parameters.