RICT Revista de Investigación Científica, Tecnológica e Innovación

Editorial Volumen 3 Número 6 2025

Francisco Jacob Avila Camacho — 2025-11-06

La ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación son pilares que impulsan la transformación de nuestras sociedades. En un contexto global marcado por desafíos crecientes en salud, educación, seguridad, inclusión social, medio ambiente y competitividad industrial, la producción de conocimiento orientado al impacto social se vuelve no solo pertinente, sino urgente. En esta edición regular de RICT, reafirmamos nuestro compromiso con la difusión de investigaciones multidisciplinarias que generan soluciones reales a problemas prioritarios, tanto en las organizaciones y la industria como en la academia y la sociedad en su conjunto. El Volumen 3, Número 6 reúne seis contribuciones que representan el dinamismo y la diversidad del quehacer científico actual. Estas investigaciones, desarrolladas desde perspectivas tecnológicas, educativas, matemáticas, computacionales y sociales, muestran cómo la innovación puede traducirse en bienestar, inclusión y desarrollo sostenible.

Análisis de emociones en textos en español mediante traducción Automática y modelos BERT Multilingües

Abraham Jorge Jiménez Alfaro — 2025-11-06

El análisis de emociones en textos escritos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) representa un área de investigación en crecimiento con aplicaciones clave en sectores como la salud mental, marketing, educación y sistemas de recomendación. Este artículo propone un enfoque sistemático basado en un pipeline de programación en lenguaje natural que permite analizar textos en español mediante modelos de clasificación emocional originalmente entrenados en inglés. Dado que los modelos más avanzados para la detección de emociones, como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), han sido desarrollados principalmente en inglés, se implementa una solución basada en la traducción automática de los textos desde el español al inglés utilizando el modelo Helsinki-NLP/opus-mt-es-en. Una vez traducidos, los textos se procesan con el modelo DistilRoBERTa ajustado para clasificación emocional (j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base) que evalúa la probabilidad de pertenencia a categorías emocionales como alegría, tristeza, ira, miedo, amor y sorpresa. El pipeline se implementa en Python, utilizando librerías especializadas como Hugging Face Transformers para la traducción y clasificación, y Scikit-learn para la evaluación estadística del desempeño del modelo. Las predicciones se comparan con etiquetas reales, y se utilizan métricas como la matriz de confusión, precisión, sensibilidad, especificidad, exactitud (accuracy), y F1-score (macro y ponderado) para validar la efectividad del sistema.

Los resultados muestran una tasa de exactitud del 81%, lo que confirma que, a pesar de las limitaciones idiomáticas, el uso de traducción automática junto con modelos robustos permite obtener resultados confiables y replicables en el análisis de emociones en textos en español. Este estudio demuestra el potencial de integrar herramientas de PLN multilingües en soluciones prácticas que requieren análisis afectivo en múltiples lenguas

Utilización de ondas cerebrales para mover una silla de ruedas para personas con discapacidades motoras diferentes.

Victor Hugo Martínez Flores — 2025-11-06

Con la globalización, es muy importante que las personas con diferentes capacidades físicas y motoras, puedan integrase a la sociedad y a la vida laboral de manera normal, por lo que surge la necesidad de desarrollar un prototipo tecnológico para mejorar su calidad de vida y su integración en la sociedad. En la actualidad las sillas de ruedas convencionales presentan limitaciones para quienes tienen discapacidades físicas y motoras severas, lo que dificulta su integración en el entorno social y cotidiano. Esta investigación aborda esta problemática mediante el análisis y diseño de una interfaz máquina-humano que permite el desplazamiento autónomo sin necesidad de utilizar los antiguos controles manuales. El proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo tecnológico, que integra el conocimiento de la ciencia y de la tecnología, utilizando señales neuronales en una estructura ergonómica de nominada silla de ruedas, facilitando actividades diarias y promoviendo la independencia de las personas con diferentes capacidades y limitaciones físicas.

Sistema de inteligencia artificial para la asistencia y corrección de técnicas de deportistas de alto rendimiento por visión artificial

Carlos Alfonso Trejo Villanueva — 2025-11-06

En la actualidad, la visión artificial (VA) está experimentando un auge significativo gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (machine learning), la creciente disponibilidad de datos y potencia de cómputo. Las principales áreas de desarrollo de la IA son la industria manufacturera, el área de la salud, la automoción, seguridad y vigilancia, agricultura, deporte y otras más. En referencia al deporte de alto rendimiento, se establece que una de las grandes limitantes es la relación entre la cantidad de entrenadores capacitados y la cantidad de deportistas que atiende, entendiendo que el tiempo de atención a cada deportista se ve disminuido cuando aumenta la cantidad de personas con las que se entrena, generando un retraso en sus avances deportivos y posibles lesiones debido al desarrollo de técnicas erróneas por tal desatención. El presente trabajo desarrolla un sistema de asistencia para deportistas de alto rendimiento basado en inteligencia artificial, para la mejora de técnicas y corrección de errores en su ejecución. Se basa en algoritmos de visión artificial que permite establecer técnicas de entrenamiento y mecánicas de ejecución de ciertos ejercicios, haciendo uso de video en tiempo real en el que se informa a los deportistas de la correcta o deficiente ejecución de su técnica. Los resultados y conclusiones describen los por menores del desarrollo aplicados a técnicas de deportistas en el patinaje libre y los alcances de la implementación del prototipo.

Análisis predictivo del rendimiento en Cálculo Diferencial a partir de evaluaciones diagnósticas y propedéuticas en estudiantes de Ingeniería

María de la Luz Delgadillo Torres — 2025-11-06

El aprendizaje de las matemáticas en la ingeniería constituye la base para desarrollar competencias de razonamiento lógico, modelación y resolución de problemas. Considerando su importancia, el presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de las evaluaciones diagnósticas e introductorias como predictores del rendimiento en Cálculo Diferencial en estudiantes de nuevo ingreso a ingeniería del Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE). Aplicando tres momentos de evaluación: examen inicial (EI), evaluación al término del curso propedéutico (EC) y evaluación final de la asignatura de Cálculo Diferencial (ED). Los resultados mostraron una correlación positiva significativa entre las fases, con un incremento progresivo en las calificaciones y tamaños de efecto grandes según la prueba t y el índice de Cohen. El modelo de regresión lineal múltiple presenta 61.6 % de variabilidad en el desempeño final, confirmando la pertinencia de EI y EC como predictores confiables. Estos hallazgos validan la utilidad de implementar diagnósticos tempranos y cursos propedéuticos como herramientas para identificar a estudiantes en riesgo y fortalecer las estrategias docentes.

Aplicación de un modelo de clustering para el análisis del comportamiento de usuarios de la banca en línea para la clasificación de riesgos cibernéticos

Jasmin Estephany Guerrero Lora — 2025-11-06

Este estudio se centra en la relación entre los hábitos de los usuarios de banca en línea y su susceptibilidad a ciberataques dentro del sistema bancario mexicano. En un contexto de creciente digitalización de los servicios financieros, se identifica el problema de cómo determinadas prácticas de los usuarios pueden incrementar los riesgos de ser víctimas de fraude financiero. Se utilizó una metodología cuantitativa mediante la aplicación de una encuesta diseñada para descubrir patrones de comportamiento de riesgo entre los usuarios de banca en línea para con ello crear una clasificación utilizando el método de clustering k-means. Los resultados revelaron que hábitos como el uso de conexiones inseguras, la falta de software de seguridad y las malas prácticas de gestión de contraseñas están directamente relacionados con una mayor incidencia de fallos de seguridad. El estudio concluye con recomendaciones para mejorar la educación y las políticas de seguridad dirigidas a los usuarios, así como estrategias para que las entidades financieras refuercen sus sistemas frente a ciberataques.

Modelo de visión artificial para el reconocimiento de la Lengua de Señas Mexicana

Derlis Hern´ández Lara — 2025-11-06

Actualmente, existen en el mundo millones de personas con algún tipo de discapacidad que enfrentan problemas de discriminación y que además están marginadas de muchas actividades. Derivado de lo anterior, llevan una vida con límites que no les permiten pasar sus días con total satisfacción. Por ello se diseñó un modelo computacional para el reconocimiento de la Lengua de Señas Mexicana (LSM), mediante el procesamiento de imágenes, herramientas de visión artificial y Redes Neuronales Artificiales (RNA), con el fin de aportar una propuesta para esta área de oportunidad. Para la obtención del diseño conceptual del prototipo, se utilizó la metodología Design Thinking (DT), en la cual es sumamente importante el diseño centrado en el usuario para la solución del problema. El objetivo final es desarrollar un sistema de cómputo para el reconocimiento de la LSM utilizada por personas con discapacidad auditiva, del habla o ambas; y que se ven obligadas a comunicarse mediante los lenguajes de señas.