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Resolución del Consejo de Unidad Académica de la sesión realizada el 03 de junio del 2025
No full textActa del Resolución Consejo de Unidad 03 de junio del 202
Desarrollo de un módulo de retroalimentación automática para el aula virtual utilizando inteligencia artificial
Get PDFEl proyecto desarrolla un módulo de retroalimentación automática basado en inteligencia artificial para la plataforma educativa Aula Virtual de ESPOL, con el objetivo de mejorar la evaluación de tareas de programación en Python en la carrera de Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial. La iniciativa responde a la creciente demanda de retroalimentación personalizada y oportuna, optimizando los recursos docentes mediante la integración de IA.
Para su desarrollo, se utilizaron estándares LTI para la integración con Canvas, aprendizaje automático para analizar sintaxis, lógica y eficiencia del código, y procesamiento de lenguaje natural para generar retroalimentación comprensible. Se realizaron pruebas con docentes y estudiantes para garantizar la precisión y utilidad de las retroalimentaciones.
Los resultados demuestran una reducción significativa en el tiempo de evaluación, con un 87% de usuarios satisfechos con la claridad de las retroalimentaciones y una aceptación del 100% en términos de aprendizaje de nuevos conceptos. El sistema mejora la experiencia educativa al proporcionar retroalimentación detallada, personalizada y en tiempo real.
Se concluye que la solución no solo optimiza la carga docente, sino que también promueve un aprendizaje profundo y eficaz, posicionando a ESPOL como pionera en la integración de IA en la educación.The project develops an automatic feedback module using artificial intelligence for ESPOL's Aula Virtual educational platform. Its primary goal is to enhance the evaluation of Python programming assignments in the Data Science and Artificial Intelligence program. The initiative addresses the increasing need for personalized and timely feedback, optimizing teaching resources through AI integration.
The development utilized LTI standards for Canvas integration, machine learning techniques to analyze code syntax, logic, and efficiency, and natural language processing to generate understandable feedback. Tests with faculty and students ensured the precision and effectiveness of the feedback.
Results showed a significant reduction in evaluation time, with 87% of users satisfied with feedback clarity and 100% of students reporting meaningful learning improvements. The system enhances the educational experience by providing detailed, personalized, and real-time feedback.
It is concluded that the solution not only reduces teaching workloads but also fosters deep and effective learning, positioning ESPOL as a leader in AI integration in education.
Keywords: Machine Learning, Educational Systems, Automated Assessment
Implementación del sistema eléctrico de una máquina cerradora de latas
No full textEste proyecto aborda la modernización del sistema eléctrico de una máquina cerradora de latas en la industria conservera. Su objetivo principal es optimizar el rendimiento, la eficiencia energética y la seguridad operativa de la máquina. La propuesta surge frente a la obsolescencia de componentes, el deterioro del cableado y las limitaciones del tablero eléctrico, que impactaban negativamente la productividad. Se implementaron mejoras como la sustitución de sensores inductivos y capacitivos, un nuevo variador de frecuencia, y la instalación de un tablero eléctrico actualizado conforme a normativas internacionales. Estas acciones optimizaron la distribución de energía, redujeron un 40% los rechazos por defectos de sellado y aumentaron la seguridad operativa en un 80%. El proyecto se desarrolló mediante un diagnóstico inicial, selección y dimensionamiento de componentes, pruebas funcionales y análisis de resultados. Entre los resultados más destacados, se logró una reducción del 25% en el consumo energético del variador de frecuencia y del 30% en el sistema de control. Concluye que la modernización garantiza sostenibilidad operativa, eficiencia y cumplimiento normativo, fortaleciendo la competitividad de la planta. Palabras clave: modernización eléctrica, industria conservera, eficiencia energética, automatización industrial.GuayaquilEscuela Superior Politécnica del LitoralThis project focuses on the modernization of the electrical system of a can seamer machine in the canning industry. The main objective is to optimize performance, energy efficiency, and operational safety. The need for this project arises due to the obsolescence of electrical components, deterioration of wiring, and limitations in the control panel, all of which negatively impacted productivity. The implemented improvements include the replacement of inductive and capacitive sensors, a new frequency inverter, and the installation of an updated control panel that complies with international regulations. These upgrades improved power distribution, reduced sealing defects by 40%, and increased operational safety by 80%. The project was carried out through an initial diagnosis, selection and dimensioning of components, functional testing, and result analysis. Among the most notable outcomes, energy consumption was reduced by 25% in the frequency inverter and 30% in the control system. The study concludes that modernization ensures operational sustainability, efficiency, and regulatory compliance, strengthening the plant's competitiveness. Keywords: electrical modernization, canning industry, energy efficiency, industrial automatio
