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Los cambios en el sector educativo, durante el tiempo de confinamiento dan pie al planteamiento de este proyecto, el cual busca determinar las transformaciones de las estrategias de enseñanza de los docentes de primera infancia en el contexto de pandemia en las instituciones educativas Cooasobien y Colseñora, entidades que prestaron atención a la primera infancia en el tiempo de pandemia y de las cuales se registró el análisis desde el periodo de tiempo 2020 -1 hasta el 2021- 1 . La metodología de esta investigación tomó el enfoque cualitativo con alcance descriptivo-interpretativo, con un método de tipo en el estudio de caso, implementando en el proyecto diferentes técnicas e instrumentos, principalmente observación no participante (bitácoras), entrevistas semiestructuradas (cuestionarios) y análisis de fuentes documentales, audiovisuales y fotográficas cuestionarios (matriz de análisis), las cuales aportaron los datos para su análisis e interpretación de la información realizada a través de una categorización cualitativa con sus 3 niveles de codificación: descriptivo, axial o relacional y triangulación, dando paso a las categorías como lo son: estrategias de enseñanza, primera infancia y contexto de confinamiento, Así mismo subcategorías que permitiendo a través de la triangulación de la información llegar a determinar que estas transformaciones que sufrieron las metodologías de los maestros pueden aportar al crecimiento de los procesos de enseñanza aprendizaje y el fortalecimiento profesional e integral de los docentes en beneficio directo de los estudiantes, ya que los invita a innovar, resurgir y tomar en cuenta su contexto necesidades e intereses para los propósitos que pretenden alcanzar. The changes in the educational sector, during the time of confinement, give rise to proposing this project, which seeks to determine the transformations of the teaching strategies of early childhood teachers in the context of the pandemic in the educational institutions Cooasobien and Colseñora, entities who paid attention to early childhood in the time of the pandemic and of which the analysis was developed from the period of time 2020 -1 to 2021-1. The methodology of this research took a qualitative approach with a descriptive-interpretative scope, with a case study type method, implementing different techniques and instruments in the project, mainly non-participant observation (logs), semi-structured interviews (questionnaires) and analysis. from documentary, audiovisual and photographic sources questionnaires (analysis table), which provided the data for analysis and interpretation of the information carried out through a qualitative categorization with its 3 levels of coding: descriptive, axial or relational and triangulation, giving I move on to categories such as: teaching strategies, early childhood and confinement context, likewise subcategories that managed through the triangulation of information to determine that these transformations that teachers' methodologies suffered can contribute to the growth of the teaching-learning processes je and the professional and comprehensive strengthening of teachers for the direct benefit of students, since it invites them to innovate, resurface and take into account their context, needs and interests for the purposes they intend to achieve. Licenciado en Educación Infantil Pregrado

La cantidad de datos generados cada minuto está planteando grandes desafíos en el procesamiento de la información, en términos de rendimiento, precisión y recursos. La informática bioinspirada es un campo de estudio poco convencional que puede ofrecer una alternativa para resolver problemas de no lineales, NP complejos y problemas de optimización discreta. Este Proyecto Final de Grado tiene como objetivo explorar metaheurísticas bioinspiradas para resolver problemas de clasificación. Artificial Bee Colony (ABC) es uno de los algoritmos bioinspirados más conocidos, que se basa en la inteligencia de los enjambres de abejas. El algoritmo ABC proporciona un buen equilibrio entre explotación y exploración en problemas de optimización. El algoritmo asegura que el coste o la función objetivo y el fitness es calculado para cada una de las posibles soluciones. Posteriormente, este valor se compara con otras soluciones dentro del espacio de búsqueda local y toma la solución con mayor fitness, lo que estimula la explotación. Para evitar que el algoritmo caiga en mínimos locales, éste utiliza una estrategia que simula el comportamiento de las "abejas exploradoras" creando una nueva solución aleatoria dentro del espacio de búsqueda global para amplificar la exploración. El algoritmo ABC proporciona una base hiper heurística, que se ha aplicado principalmente en problemas para superar el mínimo local, las optimizaciones multi-objetivo de objetivos y la optimización de redes. En este proyecto, el algoritmo Artificial Bee Colony (ABC) será adaptado para optimizar los problemas de clasificación de texto y se comparará con un algoritmo tradicional K-Nearest Neighbor (KNN). Ambos algoritmos se implementarán y probarán en un entorno independiente desde una perspectiva iterativa, se comparará la eficiencia y la calidad de las soluciones. Para desarrollar y probar los algoritmos seleccionados, se ha creado un marco computacional que utiliza Python sobre Dash Plotly. Este marco reutilizable es capaz de cargar, implementar, ejecutar, analizar y visualizar los algoritmos implementados que se ejecutan en cualquier conjunto de datos. Se implementó un dashboard intuitivo y reutilizable para ofrecer al usuario final una herramienta de visualización adecuada. El dominio del problema a resolver es la Opinion Mining (OM) aplicada a los tweets políticos, utilizando conjuntos de datos públicos. Abstract: The amount of data generated every minute is setting big challenges in processing the information, in terms of performance, accuracy, and resources. Bio-inspired computing is a non-conventional field of study that can offer an alternative for solving nonlinear, NP complex and discrete optimization problems. This Final Degree Project aims to explore bio-inspired metaheuristics to solve classification problems. Artificial Bee Colony (ABC) is one of the most well-known bio-inspired algorithms, which is based on bee’s swarm intelligence. The ABC algorithm provides a good balance between exploitation and exploration in optimization problems. The algorithm ensures that the cost or objective function and the fitness of each solution is calculated, and then compared with other solutions within the local area stimulating the exploitation, to avoid local minimum, the behavior of "scouts bees" are simulated by creating a new random solution within the global search space to amplify exploration. The ABC algorithm provides a hyper-heuristic based, which has been mainly applied in problems to overcome the local minimum, optimization of multi-objective design and optimization of networks. In this project, the Artificial Bee Colony (ABC) will be specified to optimize text classification problems and will be compared to a traditional algorithm K-nearest Neighbor (KNN). Both algorithms will be deployed and tested in a standalone environment from an iterative perspective, the efficiency and solutions quality will be compared. In order to develop and test the selected algorithms, a computational framework using Python over Dash Plotly has been built. This reutilizable framework is able to load, deploy, execute, analyze and visualize the implemented algorithms running over any dataset. An intuitive and usable dashboard was implemented to offer the end user a suitable visualization tool. The domain of the problem to be solved is Opinion Mining (OM) applied to political tweets, using public datasets.

RESUMEN: El objetivo de esta investigación es establecer la relación entre los postulados de la teoría de la evaluación del desempeño (ED) y el sentir de los trabajadores, a partir de la experiencia empírica en dicho proceso. Mediante la revisión de la literatura especializada y el contraste con las narraciones resultado de las experiencias de los trabajadores. El estudio se realiza desde un enfoque de investigación cualitativo -descriptivo y sin un interés prescriptivo y se trabaja como categoría central es la evaluación de desempeño. Se concluye desde la perspectiva de quienes asisten a dicha experiencia, entre otros aspectos, que en el proceso de las ED prima el poder y la subordinación, además hay poca confianza en los jefes, sentimientos de nervios, estrés y tensión, sumado a ello, se considera una de las desventajas de la ED, la subjetividad que se presenta tanto por parte del evaluador como del evaluado.

Este trabajo de grado responde al deseo de estudiar la dimensión política del cuerpo y esa posibilidad se ha encontrado en el trabajo sobre una biopolítica afirmativa del filósofo italiano Roberto Esposito. En este sentido, en esta investigación se ha buscado desarrollar la relación biopolítica-cuerpo/carne. En otras palabras, a partir de los análisis aún en desarrollo de este filósofo italiano, acá se propone argumentar que la carne como figura de lo impersonal permite explicar y pensar mejor la conexión entre vida y política en términos de afirmación de este primer concepto. This thesis seeks to study the political dimension of the body and that possibility has been found within the analysis of the Italian philosopher Roberto Esposito and his affirmative biopolitics. In that sense, this research paper has developed the relationship between biopolltics-flesh/body. In other words, from the still ongoing analysis of this Italian philosopher, this paper has argue that flesh as a figure of the impersonal allows us to explain and think affirmatively and much better the connexion between life and politics. Magíster en Filosofía Maestría