Depósito Campus Casa Central Valparaíso

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Acompañamiento del proceso de refuerzo de la comprensión lectora a través de herramientas lúdicas modernas con realidad aumentada: Caso ARmadillo
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) Cancino Zúñiga, José Martín; Godoy Barrera, Pedro Francisco; Departamento de Informática; Von Brand Laredo, Sven
Para abordar los desafíos significativos que enfrenta la comprensión lectora en la educación chilena, este trabajo valida el potencial de ARmadillo, una aplicación que utiliza realidad aumentada y aprendizaje lúdico para apoyar el proceso de refuerzo de esta habilidad en estudiantes de primero y segundo básico. La propuesta fue evaluada en la XXXII Feria de Software y en un entorno de aula real con 34 estudiantes para determinar su pertinencia y recepción. La validación incluyó observación directa y retroalimentación docente, ambas centradas en indicadores clave para el aprendizaje, como la motivación y participación estudiantil. Los resultados evidencian un alto nivel en estos indicadores, junto a una valoración muy positiva por parte de la docente a cargo de la prueba, quien destacó la accesibilidad de la herramienta y su capacidad para captar el interés. Estos hallazgos respaldan a ARmadillo como una herramienta viable y con un alto potencial de enriquecer y apoyar el proceso de refuerzo de la comprensión lectora en el aula.
Análisis de los factores que influyen en la intención de uso de chat GPT en la educación superior chilena
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-06) Donoso Lira , Felipe Antonio Giuseppe; Departamento de Industrias; Yáñez Martínez, Diego Ignacio
El presente estudio de investigación tiene como objetivo principal analizar los factores que influyen en la intención de uso de ChatGPT por parte de estudiantes de educación superior. Para ello, se utilizó un modelo teórico basado en una adaptación del modelo UTAUT. Los resultados revelaron que la expectativa de rendimiento (PE) fue el factor más influyente en la intención de uso de ChatGPT, indicando que los estudiantes valoran la herramienta por su utilidad para mejorar el rendimiento académico, optimizar el tiempo y facilitar la elaboración de tareas. Por el contrario, el constructo expectativa de esfuerzo (EE) fue eliminado por falta de significancia, lo que sugiere que la facilidad de uso de ChatGPT ya no representa una barrera relevante. Asimismo, la confianza (TR) no mostró un efecto directo sobre la intención de uso, aunque sí presentó un efecto negativo sobre el riesgo percibido (PR). Se destaca también que la obligación moral (MO) tuvo un efecto negativo significativo sobre la intención de uso, lo que evidencia la existencia de conflictos morales o normativos en torno a la utilización de IA por parte de algunos estudiantes. En base a estos hallazgos, se proponen recomendaciones orientadas a la formulación de políticas institucionales.
Análisis de modelos de inteligencia artificial generativa en la producción de secuencias de proteínas de novo
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07-31) Cea Ruiz, Ignacio Miguel; León Vásquez, Roberto Jesús; Departamento de Informática; Pezoa Rivera, Raquel Andrea; Flores Herrera, Patricio Andrés
Desde hace ya tiempo, la inteligencia artificial se ha consolidado como una herramienta poderosa en bioinformática, posibilitando avances en diversos ámbitos. Más recientemente, se han desarrollado múltiples modelos generativos para abordar el problema del diseño de proteínas de novo, diferenciándose claramente entre aquellos que aprenden desde estructuras tridimensionales y aquellos que lo hacen a partir de secuencias de aminoácidos, i. e., los modelos de lenguaje de proteínas. En este trabajo se seleccionaron tres de los mejores modelos de lenguaje de proteínas, se optimizaron para aprender eficazmente desde conjuntos de secuencias pertenecientes a una familia proteica específica y se evaluó su capacidad de generar secuencias de proteínas de novo que pertenecieran a dicha familia y fueran estructuralmente viables, destacando ProGen2 como el modelo con mejor desempeño según el algoritmo de evaluación desarrollado. Con ello, se propuso un marco metodológico concreto y replicable para sacar el máximo provecho de estos modelos, priorizando la eficiencia y la interpretabilidad en el diseño de proteínas de novo.
Análisis y desarrollo de un modelo de red neuronal con transfer learning para la interpretación de la lengua de señas chilena
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08-04) Cruz Peñaranda, Ismael Andrés; Ñanculef Alegría, Juan Ricardo; Departamento de Informática; Valle Vidal, Carlos Antonio
Las lenguas de señas son sistemas completos de comunicación visual utilizados por personas en situación de discapacidad auditiva en todo el mundo. Debido a esto ha surgido un creciente interés en el desarrollo de sistemas automáticos para la interpretación de estas. A pesar de aquello existe una ausencia de estos sistemas para la lengua de señas Chilena. En este trabajo se aborda el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático utilizando técnicas de transfer learning sobre los modelos VGG16, ResNet50 y IncetptionV3 y métodos de optimización de hiperparámetros, aumento de datos y fine tuning. A pesar de las limitaciones del conjunto de datos utilizado, el modelo resultante presenta una precisión por sobre el 90% en data nueva.
Análisis, diseño y desarrollo de un servidor de videojuego con modificaciones para mejorar la jugabilidad
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025) Barahona Fernández, Manuel; Vásquez Guerra, Andrea Fernanda; Departamento de Informática; Von Brand Laredo, Sven
Esta memoria aborda una serie de problemas en el videojuego DayZ que generan frustración y afecta a la retención de jugadores. Se diseñó, implementó y validó un servidor alternativo usando mods existentes. Se identificaron las necesidades de los jugadores, se realizó un análisis y selección de mods para satisfacer las necesidades de los jugadores y se levantó un servidor con una instancia de juego modificada. La validación con usuarios mostró una mejora sustancial en la experiencia de jugadores experimentados, demostrando la viabilidad y efectividad de un modelo de DayZ orientado a objetivos, ofreciendo una mejor experiencia y manteniendo la esencia de supervivencia.
Aportes educativos en perspectiva: análisis comparativo mediante el método de valor agregado en colegios particulares subvecionados y particulares pagados
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07-25) Hernández García, Roberto Andrés; Salazar Albornoz, Rodolfo Ignacio; Departamento de Industrias; Pincheira Sarmiento, Bernardo Eugenio
Esta investigación analiza las diferencias en el valor agregado educativo entre colegios particulares subvencionados y particulares pagados en Chile, utilizando datos del SIMCE (Sistema de Medición de la Calidad de la Educación) y del MINEDUC para los años 2010 a 2015. Se aplica un modelo econométrico de valor agregado, que controla por variables individuales, familiares y escolares, con el fin de estimar el impacto real de los establecimientos sobre el progreso académico de los estudiantes en las áreas de Lenguaje y Matemática entre 4º y 8º básico. Los resultados permiten evaluar si las diferencias en los puntajes SIMCE se deben al tipo de colegio o a factores socioeconómicos y culturales. Se incluyen variables como nivel educativo de los padres y profesores, género, convivencia familiar, nivel socioeconómico y recursos educativos en el hogar. Además, se aplican pruebas estadísticas (como T-tests) para identificar diferencias significativas entre grupos de estudiantes que cambiaron o mantuvieron el tipo de establecimiento entre ambos niveles. El estudio concluye que existen diferencias en el valor agregado entregado por ambos tipos de colegios, pero estas deben analizarse cuidadosamente considerando el contexto familiar y socioeconómico del estudiante. Se destaca la utilidad del enfoque de valor agregado como herramienta para una evaluación más justa del sistema educativo chileno y para el diseño de políticas públicas orientadas a la equidad.
Clasificación automática de disartria como prediagnóstico. Caso Refracted Speech
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-06) Soto Castillo, Diego Nicolás; Departamento de Informática; Saavedra Ruiz, Carolina Verónica
La disartria es un trastorno del habla provocado por afecciones neurológicas que compromete la comunicación verbal, dificultando la calidad de vida de las personas. Su detección temprana es fundamental para iniciar un tratamiento adecuado, pero el diagnóstico suele requerir evaluaciones clínicas especializadas. Este trabajo presenta un modelo de predicción de disartria basado en grabaciones de voz, como apoyo a un sistema de prediagnóstico automatizado. El objetivo es desarrollar un clasificador eficaz que se integre en la aplicación Refracted Speech, pensada para asistir en el seguimiento terapéutico. Para ello, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático y extracción de características acústicas (MFCC, jitter, shimmer), evaluando distintos clasificadores. Los resultados obtenidos muestran que el modelo alcanza un rendimiento competitivo en métricas como precisión y sensibilidad, evidenciando su potencial como herramienta complementaria en contextos clínicos.
Comparative analysis of deep learning models versus machine learning algorithms for spam email detection
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) Vega Rivera, Paulina Valeria; Ñanculef Alegría, Juan Ricardo; Departamento de Informática; Valle Vidal, Carlos Antonio
Spam email detection is a critical task in cybersecurity, complicated by constantly evolving spam tactics that are designed to trick the filtering systems. This study compares five machine learning models and nine deep learning models, evaluated using eight performance metrics on a combined dataset of 5,500 email. Statistical tests were applied to the top-performing models to asses significance. Results show that RoBERTa consistently achieves the highest F1 score among all deep learning models, while the fine-tuned GPT models, considered a special case due to being trained on significantly smaller datasets, still perform competitively. Among machine traditional learning models, SVM, NB and RF achieved the highest score, however, they still performed worse than the five Transformer-based models. Overall, the study's goal is to provide a comprehensive benchmark of traditional and modern approaches to spam detection under practical constraints.
Desarrollo de un backend automatizado para el análisis funcional de genomas fúngicos
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-06-10) Godoy Casas, Fabián Esteban; Lobaina Lobaina, Esli; Torres Rudloff, Nicolás; Departamento de Electrónica; Morales Calvo, Patricia
La presente memoria detalla el diseño, desarrollo e implementación de un backend especializado para el análisis funcional y filogenético de genomas fúngicos, integrando de manera coherente herramientas bioinformáticas consolidadas con metodologías y tecnologías propias de la Ingeniería Civil Telemática. En respuesta a la necesidad de optimizar la interpretación de datos genómicos, se diseñó una arquitectura modular basada en contenedores Docker y servicios web ligeros (mediante Python y Flask) que orquesta flujos de trabajo complejos. El sistema automatiza la anotación funcional (p. ej., usando eggNOG-mapper), la extracción de métricas ortológicas y la generación de visualizaciones gráficas, garantizando reproducibilidad, escalabilidad y una alta eficiencia en entornos distribuidos. Esta solución no sólo agiliza la integración de datos y el análisis bioinformático sin requerir conocimientos especializados del usuario final, sino que también constituye un aporte significativo para la comunidad investigadora, al reducir la complejidad y los costos asociados a la gestión, comparación y evaluación de grandes volúmenes de información genómica. El trabajo sienta las bases para futuras expansiones, incluyendo la incorporación de análisis metagenómicos, aprendizaje automático y despliegues en plataformas de computación en la nube.
Desarrollo de un plan estratégico para colaborar en mitigar la brecha de Educación Financiera, en la enseñanza media y en la educación superior, en la región de Valparaíso
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08-07) Moscoso Mercado, Francisco Antonio; Gallardo Ramírez, Ingrid Mabel; Gatica Silva, Macarena; Departamento de Ingeniería Comercial; Muñoz Arriagada, Sergio Roberto
En el contexto actual, donde las decisiones financieras personales tienen un impacto significativo en la calidad de vida de las personas, la educación financiera se vuelve una herramienta clave para enfrentar los desafíos económicos del día a día. En Chile, sin embargo, los niveles de alfabetización financiera siguen siendo preocupantemente bajos, especialmente entre los jóvenes. Esta situación se ve reflejada en diversas evaluaciones internacionales, como PISA y PIAAC, que han evidenciado que tanto estudiantes de enseñanza media como universitarios carecen de los conocimientos y habilidades básicas para tomar decisiones financieras informadas y responsables. Esta realidad motivó la elaboración del presente trabajo de tesis, cuyo propósito principal es desarrollar un plan estratégico que contribuya a mitigar la brecha de educación financiera en estudiantes de Enseñanza Media y Educación Superior en la región de Valparaíso. La motivación detrás de este estudio surge no solo del interés académico, sino también de una preocupación por el bienestar de las futuras generaciones, quienes muchas veces enfrentan decisiones financieras importantes (como endeudarse para estudiar o administrar sus primeros ingresos) sin contar con las herramientas necesarias. El estudio comenzó con un diagnóstico del estado actual de la educación financiera en Chile, utilizando fuentes oficiales y estudios previos. Se identificó que, a pesar de existir iniciativas públicas y privadas, estas no han logrado generar un impacto sostenido en el tiempo ni una cobertura suficiente. Se constató que los contenidos de educación financiera no están integrados de manera sistemática en el currículo escolar, y que en la educación superior muchos estudiantes acceden a productos financieros complejos sin el conocimiento adecuado para administrarlos. Además, se observaron importantes brechas al comparar el desempeño chileno con el de países como Canadá, Países Bajos o Bélgica, donde la educación financiera forma parte estructural del proceso educativo(...).
Diseño de un modelo en machine learning para predecir las funciones ejecutivas y validarlas estadísticamente
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-06) Olivares del Río, Mario Andrés; Ñanculef Alegría, Juan Ricardo; Departamento de Informática; Valle Vidal, Carlos Antonio
En esta investigación se desarrolló un modelo de inteligencia artificial para prever el rendimiento en competencias matemáticas tempranas (CMLR, CMN y CMG) en niños de entre 5 y 9 años. Para ello, se recolectaron 528 registros que incluyen 22 variables relacionadas con funciones ejecutivas (como memoria de trabajo y flexibilidad cognitiva) y datos sociodemográficos. Se entrenaron cinco modelos de regresión multisalida (Decision Tree, Random Forest, XGBoost, CatBoost y LightGBM), ajustando sus hiperparámetros con HalvingGridSearchCV y validándolos en 50 particiones aleatorias del conjunto de datos. El desempeño se midió con el Error Cuadrático Medio en los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Tras detectar diferencias significativas entre modelos mediante la prueba de Friedman, se aplicaron comparaciones post-hoc (Nemenyi y pruebas de Wilcoxon con corrección de Bonferroni) para identificar cuál modelo resultaba mejor. Los resultados muestran que CatBoost obtuvo el menor MSE promedio en los tres indicadores matemáticos, con poca variabilidad entre ejecuciones, y superó de forma significativa a los otros algoritmos. A partir de este modelo “ganador”, se calculó la importancia de cada predictor usando Permutation Importance, encontrando que la Memoria de Trabajo Verbal y la edad fueron las variables más influyentes, seguidas por la Flexibilidad Cognitiva y la dependencia en tareas ejecutivas. Además, al repetir el análisis con un subconjunto reducido de seis variables, se comprobó que el rendimiento no se vio afectado de manera sustancial, lo cual respalda la viabilidad de un modelo más sencillo e interpretable. La relevancia de estos hallazgos radica en ofrecer una visión cuantitativa sobre qué funciones ejecutivas y factores contextuales explican mejor las habilidades matemáticas en la primera infancia. Esto puede guiar el diseño de intervenciones educativas específicas (por ejemplo, ejercicios para fortalecer la memoria de trabajo) y aportar mayor transparencia acerca de la contribución relativa de cada variable, facilitando su aplicación en otros entornos escolares o poblaciones.
Diseño y optimización de un sistema de almacenamiento de agua de canal para riego en la escuela Paso Histórico en la comuna de Putaendo
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) Gaete Lagos, Guillermo Andrés; Ramírez Livingston, Daniel Alberto; Departamento de Ingeniería Química y Ambiental; Mery Araya, Camila Del Pilar
La región de Valparaíso, especialmente la comuna rural de Putaendo, enfrenta una crisis hídrica significativa producto del cambio climático, la disminución de precipitaciones y el aumento de la demanda, principalmente en el sector agrícola. Esta situación afecta a las comunidades locales y a instituciones como las escuelas rurales, que tienen dificultades para garantizar un suministro de agua sostenible para sus cultivos y áreas verdes. La Escuela General Básica Paso Histórico El Tártaro ejemplifica este desafío. Aunque cuenta con derechos de uso sobre un canal de riego cercano, enfrenta limitaciones para aprovechar eficazmente el agua disponible debido a horarios restrictivos y falta de capacidad de almacenamiento, lo que la obliga a depender de fuentes de agua potable para riego, un uso poco eficiente que implica un consumo innecesario. Para abordar esta problemática, se propone diseñar y optimizar un sistema de almacenamiento de agua que permita captar y acumular el recurso proveniente del canal, facilitando su uso autónomo y eficiente durante los ciclos de distribución. El sistema consiste en un estanque de polietileno de 3.400 litros, operado mediante un sistema de bombeo solar con sensores automáticos, lo que reduce la dependencia de la red eléctrica. Además, se realizaron análisis rigurosos de la calidad del agua, confirmando su idoneidad para riego según la normativa chilena vigente. La implementación del sistema busca disminuir la dependencia del agua potable, optimizar el uso del agua para riego de huertos y jardines educativos, y fomentar una cultura de gestión responsable del recurso hídrico en la comunidad escolar. El costo estimado total del proyecto es de 1.761.155 CLP, incluyendo equipos, materiales, envío y mano de obra. Los resultados obtenidos muestran que esta solución sostenible es viable y replicable en contextos rurales con problemas similares de escasez hídrica. Más allá de solucionar un problema inmediato, el proyecto promueve la educación ambiental y la participación comunitaria en el manejo sustentable del agua. En conclusión, el sistema autónomo de almacenamiento y bombeo solar propuesto representa una respuesta práctica y escalable a la crisis hídrica que afecta a la Escuela Paso Histórico El Tártaro, fortaleciendo su capacidad de adaptación y promoviendo prácticas sostenibles que benefician tanto al entorno educativo como a la comunidad en general.
Diseño y validación de un modelo de formación vocacional híbrido para impulsar el interés en carreras stem
(Universidad Técnica Federico Santa María, 0025-07) Salinas Psijas, Mario Rodrigo; Departamento de Industrias; Kristjanpoller Rodríguez, Werner David
Este estudio presenta un análisis exhaustivo sobre las estrategias de captación y promoción de carreras STEM en la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), en un contexto de creciente competencia en la oferta académica de las instituciones de educación superior en Chile. Actualmente, 137 instituciones compiten por estudiantes, utilizando desde campañas publicitarias hasta sofisticadas estrategias de marketing, en un mercado cada vez más exigente y diversificado. Uno de los principales desafíos identificados en el análisis es la baja participación femenina en carreras STEM, motivada por estereotipos de género y la escasez de modelos femeninos a seguir. En Chile, las mujeres representan aproximadamente el 27,5% de postulantes en estas carreras, lo que evidencia la necesidad de fortalecer las estrategias de inclusión y promoción para aumentar la participación femenina. El proceso de elección vocacional, fundamental para captar nuevos estudiantes, está influenciado por diversos factores como intereses personales, rendimiento académico, experiencias vivenciales, perspectivas de empleabilidad y recomendaciones cercanas. Además, el sistema de admisión, con su alta exigencia y múltiples pruebas, impacta en la percepción de accesibilidad y en las decisiones de los jóvenes respecto a su futuro académico y profesional. Frente a estos desafíos, el estudio propone un modelo híbrido de talleres vocacionales, que combina actividades en línea (asincrónicas, gamificación, contenido audiovisual y simulaciones) con actividades presenciales reducidas y focalizadas. La estrategia busca ampliar el alcance, reducir costos y mejorar la efectividad en la captación de estudiantes, especialmente en carreras STEM. La metodología basada en Design Thinking y Lean Startup permite el diseño, validación y ajuste iterativo de la propuesta, priorizando la escalabilidad y eficiencia de recursos(...).
Ecosistema para el encuentro y desarrollo de la música en la era digital
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-05) Rubilar García, Tomás Antonio; Solís Figueroa, Raúl Alejandro; Departamento de Arquitectura; Silva Gopfert, Pablo Andrés
Este proyecto propone la creación de un ecosistema para el desarrollo de la música chilena en la era digital, situado estratégicamente en la Región de Valparaíso, específicamente en el futuro Distrito de Innovación V21, un entorno urbano que promueve la colaboración entre empresas, universidades y organismos públicos. La iniciativa busca descentralizar la industria musical, tradicionalmente concentrada en Santiago, y generar un espacio de encuentro para artistas, técnicos y creadores de contenido, facilitando la creación, producción y difusión musical. El edificio se estructura en dos volúmenes principales: uno destinado a actividades académicas y de producción, y otro, una “Black Box”, destinado a eventos, conciertos y charlas. Esta separación permite el uso simultáneo de los volúmenes sin interferencias. Además, contempla programas complementarios, garantizando el funcionamiento eficiente del recinto. El diseño arquitectónico está inspirado en principios acústicos, utilizando formas asimétricas que reducen la reverberación y mejoran la calidad sonora. Asimismo, el proyecto adopta la lógica funcional de los estudios de grabación profesionales para definir su organización espacial, promoviendo la interacción entre usuarios y fomentando el trabajo colaborativo. Este ecosistema integra espacios para aprender, crear y compartir, consolidándose como una plataforma clave para el crecimiento artístico en el país.
Elementos finitos tiempo-espacio para ecuaciones de onda
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) González Fuentes, Roberto Andrés; Führer, Thomas; Mercado Saucedo, Alberto Carlos; Departamento de Matemática; Karkulik, Michael
En esta memoria aproximaremos numéricamente la ecuación de onda usando un método de elementos finitos tipo Mínimos cuadrados, en el espacio tiempo. Para esto presentaremos preliminares matemáticos necesarios para el análisis del problema, mostraremos resultados existentes para la ecuación de onda escalar, obtendremos nuevos resultados para su formulación como sistema de primer orden, planteando su existencia y unicidad en espacios adecuados, así como densidad de funciones suaves en esos espacios. Por último, plantearemos el método numérico y haremos experimentos computacionales.
Estudio, modelado, implementación numérica y estudio de casos de amplificadores a fibra Raman distribuidos en redes ópticas SDM
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-06-27) Espinoza Aguayo, Agustín Dagoberto; Soto Hernández, Marcelo Alfonso; Departamento de Electrónica; Olivares Veliz, Ricardo
En este trabajo se analiza el desempeño de un amplificador óptico Raman distribuido de pocos modos (Few-Mode Distributed Fiber Raman Amplifier: FM-DRFA) con bombeo de segundo orden, en el contexto de redes ópticas con multiplexación por división espacial (Space Division Multiplexing: SDM) basadas en fibras de pocos modos (Few-Mode Fiber: FMF). Para ello se utilizan modelos matemáticos de estos amplificadores, los que se implementan en computador para luego realizar simulaciones y estudio de casos. En las simulaciones se evalúan diversos parámetros de interés, como la diferencia espectral de ganancia (Differential Spectral Gain: DSG), la diferencia de ganancia entre modos (Differential Modal Gain: DMG) y la figura de ruido, bajo distintas configuraciones y esquemas de bombeo. Con el fin de obtener un espectro de ganancia plano, con un mínimo la variación de ganancia modal, se emplea un algoritmo genético que optimiza el perfil de bombeo modal. Los resultados obtenidos indican la efectividad del proceso de optimización llevado a cabo. Se obtienen valores de DSG cercanos a 1 dB en cada modo para longitud de onda fija y 0.5 dB para longitud de onda variable. Mientras que el DMG se mantiene menor a 0.3 dB en todos los casos. Estos resultados demuestran la efectividad del enfoque propuesto para mejorar el desempeño de amplificadores SDM basados en fibras de pocos modos.
Evaluar y mejorar la experiencia usuaria para el recorrido de ambientes virtuales en el proyecto MUVEC
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08) Zapata Vieytes, Ismael Andrés; Vásquez Guerra, Andrea Fernanda; Departamento de Informática; López Moncada, Claudia
Esta memoria se desarrolla en el contexto de experiencias inmersivas en realidad virtual (VR), enfocándose en la evaluación y mejora de la experiencia de usuario (UX) en MUVEC, un entorno virtual que simula un museo. El problema identificado fue la ausencia de una evaluación formal de UX del proyecto, lo que motivó una nueva propuesta elementos y secciones construida a partir del feedback de la versión original y de aspectos claves como Modos de Control, Interactividad, Inmersión y Soportes Informativo. El objetivo fue optimizar la claridad y el control del usuario durante el recorrido. Para validar esta propuesta, se realizaron pruebas exploratorias con un enfoque within-subjects probando la versión original y final, donde los usuarios entregaron sus impresiones a través de cuestionarios y entrevistas. Encontrando que realizar intervenciones centradas en la interacción e información pueden generar mejoras positivas en la experiencia virtual.
Fungigt: Fungi Genomic Tools plataforma de integración de herramientas genómicas para el análisis de hongos
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) Díaz Cid, Farid Agustín; Jara Carvallo, Nicolás Alonso; Departamento de Electrónica; Olivares Roncagliolo, Patricio Andrés
La plataforma FungiTG es una solución integral y optimizada para el análisis genómico y filogenético de hongos, diseñada para superar las limitaciones de las herramientas bioinformáticas tradicionales. Este proyecto integra herramientas avanzadas como BinDash, eggNOG-mapper y Braker3 en un entorno web unificado, permitiendo realizar tareas clave como la anotación genómica, el control de calidad y el análisis funcional de manera eficiente. Gracias a la implementación de tecnologías modernas como contenedores Docker, microservicios y arquitecturas escalables, FungiTG optimiza el procesamiento de grandes conjuntos de datos genómicos y reduce significativamente los tiempos de análisis: de dos días a solo 18 horas. La plataforma prioriza la experiencia del usuario mediante visualizaciones interactivas, como árboles filogenéticos, mapas de calor y diagramas de vías metabólicas, que facilitan la interpretación de resultados complejos. Además, su diseño modular y escalable permite futuras expansiones e integraciones, adaptándose a las necesidades cambiantes de la investigación. FungiTG representa una contribución significativa al campo de la genómica de hongos, ofreciendo una herramienta accesible, robusta y eficiente para investigadores de todo el mundo, al tiempo que mejora la productividad y precisión en el análisis genómico.
Generación de interiores 3D a partir de lenguaje natural para uso y mejora en motores gráficos
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08) Marihuán Goncalves, Gerson Hernán; Godoy Barrera, Pedro Francisco; Departamento de Informática; Von Brand, Sven
Esta memoria presenta el diseño e implementación de un sistema capaz de generar interiores 3D a partir de descripciones en lenguaje natural, con el objetivo de facilitar la creación de entornos virtuales para su uso en motores gráficos. El sistema propuesto utiliza un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) para interpretar las descripciones textuales del usuario y extraer relaciones espaciales entre los objetos mencionados. Posteriormente, se aplica un algoritmo de colocación que organiza estos elementos en un espacio tridimensional, respetando las restricciones inferidas. La visualización final se realiza mediante el motor gráfico Godot. Los resultados muestran que el sistema es capaz de producir escenas coherentes, funcionales y visualmente plausibles a partir de entradas expresadas de forma natural, lo que representa un avance hacia la accesibilidad y automatización del diseño de interiores en aplicaciones interactivas.
Impacto del fast fashion en el comportamiento de consumidores: percepción de sostenibilidad e influencia de las redes sociales
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07-28) Fuentes Wallis, Camila Sofía; Camino Díaz, Tamara Paola; Departamento de Industrias; Yáñez Martínez, Diego Ignacio
Esta investigación aborda el impacto del fast fashion en el comportamiento de los consumidores, con un foco particular en la percepción de sostenibilidad y la influencia de las redes sociales en sus decisiones de compra. El estudio parte del reconocimiento de una contradicción central: aunque existe una creciente conciencia ambiental entre los consumidores, esta no se refleja de forma coherente en sus patrones de consumo, especialmente en el contexto de la moda rápida. El fast fashion es un modelo de negocio caracterizado por ciclos cortos de producción, bajo costo y alta rotación de colecciones. Su expansión global ha sido impulsada por marcas como Zara, H&M y Shein, y sostenida por plataformas digitales que promueven el consumo inmediato. En el caso de Chile, el país ha destacado como uno de los mayores consumidores de ropa en América Latina, acumulando altos volúmenes de residuos textiles y evidenciando un desafío ambiental significativo. El estudio tuvo como objetivo general analizar cómo la exposición al contenido de moda en redes sociales y la percepción de sostenibilidad, junto con otros factores motivacionales, influyen en las decisiones de compra en el fast fashion. Para ello, se diseñó un modelo teórico basado en estudios previos y se aplicó un cuestionario estructurado realizado en SurveyMonkey, difundido a través de redes sociales y mensajería directa, obteniendo una muestra de 351 participantes. El análisis fue realizado mediante un modelo de ecuaciones estructurales (SEM), utilizando los softwares IBM SPSS Statistics v29 y AMOS v26. La muestra se caracterizó principalmente por mujeres (68%) y personas jóvenes: un 40% tenía entre 15 y 24 años, y otro 17% entre 25 y 34 años. Además, el 37% eran estudiantes y un 30% trabajadores a jornada completa. En términos de gasto en vestuario, un 34% reportó gastar entre $40.000 y $59.999 CLP mensuales, lo que representa un perfil con alta exposición digital, sensibilidad al precio y orientación a la moda, coherente con el público objetivo de la industria del fast fashion(...).