C.U. UAEM Zumpango
http://hdl.handle.net/20.500.11799/22011
2024-03-28T20:02:20ZUna mirada sociológica ¿violencia juvenil o juventud violentada? investigación sociocultural de la Colonia Ciudad Cuauhtémoc, Ecatepec de Morelos, Estado de México
http://hdl.handle.net/20.500.11799/140558
Una mirada sociológica ¿violencia juvenil o juventud violentada? investigación sociocultural de la Colonia Ciudad Cuauhtémoc, Ecatepec de Morelos, Estado de México
Campos Nolazco, Valentin
Este trabajo que se muestra ante ustedes es un intento por llegar a comprender los yacimientos centrales que configuran fenómenos sociales recurrentemente desdeñados a las secuelas de su paso o los efectos que causa en la sociedad, así como a la adopción de nombres y conceptos pendencieros y banales, que se cosen al vapor en las oficinas de redacción de los medios de difusión, bajo los cuales se encubren insuficiencias, fracasos, frustraciones, afanes, gozos y desventuras de la población y miles de jóvenes en nuestras ciudades
2024-03-13T00:00:00ZMODELO PREDICTIVO BASADO EN ERRORES DE COMPILACIÓN PARA EL APRENDIZAJE DE PROGRAMACIÓN EN C
http://hdl.handle.net/20.500.11799/139925
MODELO PREDICTIVO BASADO EN ERRORES DE COMPILACIÓN PARA EL APRENDIZAJE DE PROGRAMACIÓN EN C
Rivero Martínez, Víctor Gonzalo
Today, programming courses are essential at the university level because they allow
students to develop the skills to apply or create new computer technologies, in
addition to oral and written language, computing and mathematical skills. However,
according to various studies, students often have difficulties during the coding
process, one of the factors is the interpretation of compiler error messages, which
by not fully understanding them either due to the language and its structure, can
frustrate or discourage them. The difficulty in interpretation is because a specific
error can produce different compiler messages depending on the context of the
program code.
This problem has been addressed using different approaches, on the one
hand, those that propose repairing the code and on the other, those that make the
compiler error messages more understandable.
In this work, error-based learning is considered and instead of fixing errors in
the code, compiler error messages are used to provide feedback on syntax errors to
programming students. The feedback consists of four components: a translation of
the message into Spanish, syntax information about the language element, the
relationship of the error to possible causes, and the topic to be reviewed.
The information provided is intended to help students understand the error so
they can rewrite the code and compile it correctly. To achieve this goal, a supervised
learning predictive model was built whose function is to predict the syntax error
according to the compiler error message. The corpus or set of documents was
generated through a process of injecting errors into model programs, subsequently
labeled according to the type of syntax error. The machine learning algorithms used
were Decision Tree, Support Vector Machine, Random Forest, Multi-layer
Perceptron and K-Nearest Neighbors, trained with 80% of the corpus and evaluated with the remaining 20%, achieving an accuracy greater than 90% for make new predictions and subsequently give feedback.
2024-01-19T00:00:00ZIdentificación de lenguaje ofensivo en textos en español utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y lexicones
http://hdl.handle.net/20.500.11799/139910
Identificación de lenguaje ofensivo en textos en español utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y lexicones
Maldonado Mondragón, Jesús Donovan
In the era of social media, there has been an observed increase in the expression of hatred and discrimination online, posing psychological and physical risks for specific individuals or groups. This phenomenon has driven the need to detect and address offensive language in these environments. Currently, manual validations and systems designed primarily for English language address this issue, but there is a lack of specific approaches for other languages, including Spanish.
This thesis focuses on developing an effective and robust method to detect offensive language targeted at the LGBTIQ+ community in Spanish. It employs six supervised learning methods: Neural Network, Decision Tree, Support Vector Machine, Naive Bayesian Classifier, Logistic Regression, and Random Forest. The challenge of class imbalance in web data is addressed through a corpus of 6,716 Twitter documents, previously labeled and selected from a larger set, along with bag- of-words vectorization techniques and a customized polarity lexicon.
This approach combines the power of supervised learning with a lexicon tailored to the LGBTIQ+ community, capturing the complexities and nuances of offensive language in this context. The research aims to enhance the ability to detect offensive comments online, providing a significant contribution to addressing the expression of hatred on digital platforms.
Tesis Maestría Jesús Donovan Maldonado Mondragón
2024-01-26T00:00:00ZCohesión, flexibilidad y apoyo familiar relacionado con el bienestar psicológico en personas con obesidad
http://hdl.handle.net/20.500.11799/139794
Cohesión, flexibilidad y apoyo familiar relacionado con el bienestar psicológico en personas con obesidad
González Sotomyor, Roxana; Ruiz Martínez, Ana Olivia; González Arratia López Fuentes, Norma Ivonne; Oudhof van Barneveld, Hans; Vázquez Arévalo, Rosalía
La obesidad es una enfermedad multicausal que va en aumento a nivel mundial y acarrea múltiples desajustes en el bienestar biológico, psicológico, familiar y/o social. Los factores familiares, como el funcionamiento y el apoyo, se relacionan con el aumento o disminución de la obesidad y el bienestar, por lo que el objetivo de la presente investigación fue: Analizar la incidencia del IMC, cohesión, flexibilidad familiar y apoyo socio-familiar sobre el bienestar psicológico de las personas con obesidad. Se aplicaron los instrumentos: Escala de Bienestar Psicológico, test FACES III y Escala de Apoyo Social Familiar y de Amigos a 350 personas con obesidad. Los resultados indican una tendencia hacia puntuaciones extremas en los factores de cohesión y flexibilidad, relacionados con la disfuncionalidad familiar. Se encontraron diferencias significativas entre hombres y mujeres en la cohesión familiar y el apoyo familiar y total del apoyo socio-familiar, donde los hombres con obesidad puntúan más alto que las mujeres. Los modelos predictivos indican que la cohesión familiar en las mujeres y el apoyo social en los hombres, son los factores que inciden en el bienestar psicológico. Estos resultados podrían ayudar a programas de intervención específicos para cada sexo, que incluyan variables familiares y sociales.
Artículo de investigación
2023-12-01T00:00:00Z