https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/996 2026-04-29T19:47:59Z 2026-04-29T19:47:59Z Hernández Bravo, Juan Miguel https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12252 2026-02-27T18:10:54Z 2026-02-06T00:00:00Z

Title: Adaptación de un modelo de comunicación al marco de trabajo Scrum en entornos de Desarrollo de Software Authors: Hernández Bravo, Juan Miguel Description: Con la finalidad de optimizar la efectividad comunicativa en proyectos de desarrollo de software, se adaptó el modelo SMCR (Source–Message–Channel–Receiver) propuesto por David Berlo para que pudiera ser utilizado en el marco ágil Scrum. Esto aplica a los grupos colocalizados y a los grupos distribuidos (Desarrollo Global de Software, DGS). En particular en los entornos distribuidos, donde persisten retos como la falta de interacción cara a cara, las diferencias horarias y culturales. Se ha determinado que una comunicación deficiente es uno de los motivos más relevantes del incumplimiento de requisitos, la baja calidad y los retrasos en proyectos gestionados con Scrum. El propósito principal de este proyecto de tesis es promover una comunicación efectiva entre los integrantes del proyecto Scrum, adaptando el modelo de Berlo para garantizar que los mensajes generados en cada ceremonia Scrum sean recibidos, comprendidos y retroalimentados. Los objetivos concretos incluyen: garantizar la recepción de mensajes por medio de herramientas digitales, verificar su entendimiento y proporcionar retroalimentación a tiempo, teniendo como indicador que al menos el 90 % de las historias de usuario sean cumplidas por cada Sprint. La investigación se llevó a cabo siguiendo un enfoque que consta de tres etapas: marco analítico, desarrollo del modelo y evaluación. Tras revisar el estado del arte, se diseñó y puso en marcha un modelo de comunicación adaptado a Scrum, respaldado por la aplicación web Comunica-Scrum. La evaluación se llevó a cabo a través de la validación por parte de expertos, la implementación con profesionales nacionales e internacionales y un estudio de caso real. Se demostró que el modelo es fiable y consistente. Además, mostró una mejoría importante en la interpretación de los mensajes, una disminución de los malentendidos y una alineación del equipo con las metas del proyecto. Los resultados corroboran que, al adaptar el modelo de Berlo al marco Scrum y añadirle una herramienta tecnológica concreta, se logra una solución efectiva, escalable y replicable para mejorar la comunicación en los proyectos de desarrollo de software ágil. Esto contribuye a que los equipos Scrum tengan éxito tanto en entornos presenciales como distribuidos.

2026-02-06T00:00:00Z Wences Olguín, Pedro https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12241 2026-02-27T01:35:53Z 2025-11-25T00:00:00Z

Title: Predicción de dispersión de contagios de enfermedades infecciosas utilizando redes sociales Authors: Wences Olguín, Pedro Description: La identificación temprana y el monitoreo efectivo de enfermedades infecciosas son esenciales para la gestión de pandemias, como la del COVID-19. Estos procesos permiten implementar medidas preventivas y de contención de manera rápida y precisa, reduciendo la propagación del virus y salvando vidas. Además, facilitan la asignación adecuada de recursos médicos y logísticos, y mejoran la comunicación pública. Las instituciones de salud suelen enfrentar demoras en la actualización y reporte de casos confirmados, lo que resulta en información desactualizada. La información desactualizada tiene como consecuencia, que las personas tomen decisiones no conscientes de las áreas de mayor contagio y, por ende, aumentar el riesgo de contagio. En este sentido, está tesis presenta un enfoque innovador de identificación temprana y monitoreo efectivo de enfermedades infecciosas como alternativa a los métodos tradicionales. Este enfoque, hace uso de datos generados en tiempo real a través de la red social X. Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos, ofreciendo una solución innovadora para la gestión oportuna de pandemias. El enfoque presentado en esta tesis utiliza la información proporcionada por X para monitorear la propagación del COVID-19. El enfoque se compone de tres fases principales. La primera fase, emplea un clasificador binario basado en BERT y redes convolucionales para etiquetar automáticamente las publicaciones en las que los usuarios afirman estar enfermos de COVID-19. La segunda fase, se encarga de predecir el número de casos positivos de COVID-19 utilizando la función Gompertz, lo que permite realizar predicciones hasta 7 días en el futuro basadas en los casos afirmativos registrados diariamente. La tercera fase, identifica las zonas de contagio, calcula un índice de riesgo y asigna un nivel de riesgo (alto, medio-alto, medio o bajo) a cada zona. El enfoque desarrollado en esta tesis fue validado mediante pruebas experimentales, demostrando que la información generada en redes sociales puede ser una herramienta valiosa para la detección temprana y el monitoreo de enfermedades infecciosas. Los resultados obtenidos indican que el uso de X como fuente de datos en tiempo real mejora significativamente la gestión de la pandemia, proporcionando información actualizada y precisa sobre la propagación del COVID-19. La investigación demuestra que las redes sociales basadas en la ubicación (Location-Based Social Networking, LBSN) son una fuente rica de datos que puede ser aprovechada para mejorar la detección y monitoreo de enfermedades infecciosas, ofreciendo una alternativa eficaz a las demoras en la actualización de datos por parte de las instituciones de salud.

2025-11-25T00:00:00Z Juárez Hernández, Julia Guadalupe https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12240 2026-02-27T01:27:56Z 2025-11-06T00:00:00Z

Title: Contenidos completos en servicios Web de aprendizaje Authors: Juárez Hernández, Julia Guadalupe Description: La tesis tiene como objetivo principal proponer un esquema de evaluación para la creación de servicios Web de aprendizaje que presenten contenidos completos, específicamente orientados a procesos de capacitación en el lugar de trabajo. La problemática abordada es la incompletitud de los recursos de aprendizaje en plataformas de e-learning, que a menudo no garantizan que estos recursos contengan toda la información necesaria para cumplir con los objetivos de aprendizaje. Aunque el e-learning ha crecido exponencialmente gracias a las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), enfrenta desafíos relacionados con la calidad y cantidad de los contenidos. Esta investigación busca definir y medir la completitud de los contenidos ofrecidos en servicios Web de aprendizaje, aspecto crucial para la efectividad de los procesos de capacitación. La metodología desarrollada para alcanzar este objetivo incluye varios componentes clave. Primero, se define el concepto de completitud en el contexto de los recursos de aprendizaje. A continuación, se crea un método para medir dicha completitud, que involucra la selección de recursos de aprendizaje y la extracción de información relevante. Este método también mide la coherencia de los contenidos y facilita la creación de recursos completos. Se implementó un sistema web denominado ONTY, diseñado para facilitar la evaluación y creación de recursos educativos completos. El sistema ONTY permite medir la completitud de los recursos a través de servicios Web, proporcionando una herramienta práctica para asegurar que los recursos de aprendizaje sean adecuados y completos. La validación del sistema ONTY se llevó a cabo mediante pruebas piloto y estudios de caso. Estas pruebas demostraron que es posible medir y mejorar la completitud de los recursos de aprendizaje a través de servicios Web. Los resultados obtenidos indicaron una mejora significativa en la calidad de los recursos evaluados utilizando el esquema propuesto. Los análisis de los datos recogidos durante la validación mostraron que los recursos de aprendizaje completos contribuyen de manera más efectiva al logro de los objetivos de capacitación en el lugar de trabajo. En la discusión de los resultados, se destaca la importancia de un enfoque sistemático para la evaluación de la completitud de los recursos de aprendizaje. Se discuten las implicaciones de los hallazgos para el diseño y la implementación de servicios Web de aprendizaje, así como las posibles limitaciones de la metodología utilizada. Además, se sugiere que futuras investigaciones podrían explorar la integración de nuevas tecnologías y metodologías para mejorar aún más la evaluación continua de la completitud de los recursos de aprendizaje. Finalmente, la tesis propone líneas de trabajo futuro para ampliar el esquema de evaluación y mejorar la metodología. Estas líneas incluyen la exploración de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para la evaluación automatizada de la completitud, así como la adaptación del esquema para diferentes contextos de e-learning.

2025-11-06T00:00:00Z García Reyes, René https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10845 2025-09-11T00:04:49Z 2025-09-04T00:00:00Z

Title: Modelo para la gestión descentralizada de datos en sistemas de alumbrado público telemedido mediante la implementación de IPFS, LZ4 y blockchain Authors: García Reyes, René Description: El presente trabajo desarrolla un modelo descentralizado para la gestión de datos en sistemas de alumbrado público telemedido, basado en la integración de tecnologías de compresión LZ4, almacenamiento distribuido mediante IPFS y registro en blockchain. El objetivo principal es garantizar la eficiencia, seguridad, integridad y trazabilidad de la información proveniente de infraestructuras de medición avanzada (AMI) e IoT, reduciendo la dependencia de servidores centralizados y fortaleciendo la resiliencia frente a ciberataques y pérdidas de datos. La metodología empleada se fundamenta en un proceso de búsqueda sistemática de la literatura bajo el estándar PRISMA, que permitió identificar y clasificar investigaciones relevantes en cinco áreas: algoritmos de compresión, alumbrado público, AMI/IoT, blockchain en sistemas energéticos, y aplicaciones conjuntas de IPFS y blockchain. A partir de esta revisión, se diseñó un modelo compuesto por módulos para validación de datos, compresión sin pérdida con LZ4, almacenamiento en IPFS y registro de identificadores de contenido (CID) en blockchain mediante contratos inteligentes. La validación del sistema se realizó a través de pruebas con datos reales de medidores AMI en un entorno simulado de alumbrado público. Se evaluaron métricas de desempeño como el tiempo de procesamiento, ratio de compresión, latencia de acceso distribuido, costo y tiempo de registro en blockchain, así como la verificación de integridad de los datos. Los resultados demostraron una reducción superior al 80 % en el tamaño de los archivos sin pérdida de información, un tiempo de procesamiento menor a tres minutos por cada ciclo de captura/registro y una tasa de éxito del 100 % en la verificación de integridad mediante hash de CID. Este modelo representa una aportación significativa para la gestión segura y eficiente de datos en infraestructuras críticas, al combinar mecanismos de optimización de almacenamiento con esquemas de descentralización y trazabilidad inmutable. Su aplicabilidad se proyecta no solo en alumbrado público, sino en otros dominios energéticos y de servicios urbanos que requieren soluciones robustas y confiables para la administración de datos masivos. Palabras clave: alumbrado público, Internet de las cosas (IoT), Infraestructura de Medición Avanzada (AMI), blockchain, ciberseguridad, gestión descentralizada de datos, IP.

2025-09-04T00:00:00Z