Taxonomía de prompts para optimizar la accesibilidad académica en sistemas de Inteligencia Artificial conversacional
La creciente integración de la Inteligencia Artificial conversacional en la educación superior está generando demandas emergentes de alfabetización digital, entre ellas el desarrollo de competencias para formular prompts eficaces en lenguaje natural. Este trabajo aborda la accesibilidad como una necesidad sociotécnica derivada de la falta de competencias socialmente distribuidas para interactuar con tecnologías emergentes. En este sentido, mejorar la accesibilidad implica fortalecer capacidades que permitan al usuario común aprovechar plenamente el potencial de la IA conversacional. El objetivo central de la investigación es construir una taxonomía de prompt que clasifique las propiedades estructurales, funcionales, contextuales y expresivas de estas unidades textuales. Desde un enfoque aplicado, el estudio toma como caso de referencia las interacciones con ChatGPT en la Universidad Abierta Interamericana, con el fin de proporcionar una base conceptual que permita luego derivar estrategias de prompting orientadas a la práctica académica. Los resultados preliminares incluyen una matriz de dimensiones, variables e indicadores elaborada a partir de revisión bibliográfica reciente y discusiones en el equipo de investigación. Estos avances constituyen un fundamento para fortalecer la alfabetización digital universitaria y promover un uso más significativo y equitativo de la IA conversacional.
Derechos de autor 2025 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Explicabilidad en algoritmos de búsqueda cuántica en hipercubo con valores de Shapley
Este trabajo analiza la explicabilidad del algoritmo de búsqueda basado en caminatas cuánticas acuñadas sobre el hipercubo, integrando la metodología SMEF-E (Shapley–Matrix Explainability Framework – Energy). El enfoque combina teoría de juegos cooperativos con funciones de valor Hamiltonianas, con el fin de atribuir la contribución funcional y energética del oráculo, la moneda de Grover y el operador flip-flop durante la evolución del algoritmo. La descomposición mediante valores de Shapley permite interpretar de manera cuantitativa cómo se genera la interferencia constructiva y cómo se redistribuye la energía a medida que se alcanza la probabilidad de éxito óptima. Los resultados experimentales validan los modelos teóricos y aportan transparencia sobre los mecanismos internos que sustentan la ventaja cuántica en búsqueda espacial.
Creación e implementación de servicios de aprendizaje automático con AWS
El desarrollo explosivo de la Inteligencia Artificial en los últimos años ha ido de la mano del desarrollo de la computación en la nube: la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y recursos informáticos configurables ha favorecido su evolución. Por lo tanto, es sencillo para los proveedores de servicios de computación en la nube desarrollar y proporcionar servicios de Aprendizaje Automático (ML según sus siglas en inglés) e Inteligencia Artificial (IA) desde sus plataformas. Siendo AWS el proveedor líder mundial de servicios de computación en la nube, este documento detalla la implementación y el despliegue de los servicios de ML más destacados que ofrece. Se incluyen ejemplos reproducibles de los servicios descritos.
Behavior-Driven Microservice Architecture
La adopción de arquitecturas basadas en microservicios plantea desafíos significativos en la fase de diseño, particularmente en contextos greenfield donde las decisiones iniciales condicionan la mantenibilidad futura. Aunque existen aportes relevantes desde Domain-Driven Design (DDD) y Behavior-Driven Development (BDD), persiste una brecha metodológica: los enfoques actuales suelen ser teóricos, carecen de mecanismos explícitos de trazabilidad entre requisitos funcionales y decisiones arquitectónicas, o se enfocan en escenarios de reingeniería brownfield. Este trabajo introduce Behavior-Driven Microservice Architecture (BDMA), un marco metodológico sistemático, iterativo y reproducible que guía la identificación, diseño y evolución de microservicios en proyectos ágiles greenfield. BDMA integra principios de DDD, técnicas de BDD y prácticas de arquitectura evolutiva para transformar escenarios funcionales en bounded contexts, contratos de servicio y registros de decisiones arquitectónicas. Como aporte principal, BDMA ofrece un enfoque práctico que asegura alineación entre requisitos y arquitectura, fomenta la colaboración interdisciplinaria y habilita trazabilidad completa desde los escenarios BDD hasta la implementación, demostrada mediante una Architectural Kata ilustrativa.
Redes inalámbricas definidas por software que consideran la calidad del servicio (QoS)
Varios sistemas IoT demandan comunicación en tiempo real, lo que introduce restricciones temporales en la transmisión de datos y ejerce presión sobre la propagación de los mensajes en la red. Muchos de estos sistemas deben abordar estos requerimientos de comunicación considerando el uso de redes inalámbricas, lo que aún representa un problema abierto. Para afrontar este escenario de comunicación, es fundamental emplear estrategias de configuración dinámica que puedan adaptarse rápidamente al comportamiento de la red, garantizando la estabilidad y previniendo fallas bajo determinadas condiciones operativas. Por lo tanto, resulta necesario recurrir a mecanismos para implementar redes definidas por software (SDN), considerando la comunicación inalámbrica en tiempo real, a fin de dar soporte a estas aplicaciones. Este trabajo se basa en investigaciones previas de los autores y muestra cómo implementar redes definidas por software que se adapten dinámicamente a los requerimientos de tráfico en tiempo real en una red inalámbrica. El modelo de red fue implementado y evaluado utilizando el simulador NS-3. Los resultados experimentales demuestran que la incorporación de políticas SDN en redes inalámbricas mejora la predictibilidad de estos sistemas. Las bibliotecas implementadas en NS-3 fueron publicadas y puestas a disposición de investigadores y desarrolladores, quienes pueden utilizarlas para modelar y evaluar redes inalámbricas definidas por software específicas.
Redes inalámbricas definidas por software
Aprendizaje personalizado mediante microaprendizaje adaptativo
Este artículo expone la implementación y un análisis preliminar realizado durante un período de cinco años, de recursos de Microlearning y su favorable aceptación por parte de los estudiantes. El Microlearning se utiliza para fortalecer habilidades específicas relacionadas con los contenidos de una materia de la Carrera de Ingeniería Informática en la Universidad. Se presentan los contenidos desarrollados y alojados en un repositorio, además de los resultados obtenidos de las encuestas realizadas. Como paso siguiente se realiza la propuesta de Microlearning por niveles, en el que los bloques de contenido se integran progresivamente para conformar una estructura de conocimiento más amplia y sólida. Esta forma de trabajo permite obtener retroalimentación lo que habilita a los estudiantes volver a revisar contenidos mínimos necesarios para avanzar hacia niveles superiores de aprendizaje.
Actividades de colaboración y mentoring para la creación de comunidad ingenieril
El desarrollo de habilidades técnicas, orientación académica, networking, motivación y apoyo y desarrollo de habilidades de liderazgo son algunas de las ventajas que se obtienen al desarrollar actividades orientadas a las mentorías entre estudiantes. En particular, en lo que refiere a la formación ingenieril, pueden proporcionar una valiosa oportunidad de aprendizaje y crecimiento personal y profesional para los mentees (estudiantes), permitiendo a los mentores contribuir al desarrollo de sus propias habilidades conceptuales, humanas y técnicas, tanto como al desarrollo del espíritu de colaboración y comunidad. En este trabajo se exponen las diferentes experiencias desarrolladas desde la labor docente, durante el cursado de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información (ISI), en el periodo 2021-2024, destacando el impacto de tales actividades que particularmente se han desarrollado buscando la integración vertical y/u horizontal entre las cátedras. Además, se analiza cómo las actividades relacionadas al mentoring (mentoría) fomentan la creación de conexiones significativas entre los miembros de la comunidad estudiantil, promoviendo un ambiente de apoyo, colaboración y aprendizaje mutuo. Las principales actividades realizadas con los estudiantes se refirieron al desarrollo de intervenciones técnicas sobre temáticas específicas o la adopción de roles (“Tech leader”, “Project Manager” o “Product Owner”), que buscaron establecer una relación entre mentores y mentorandos y, a la vez, provocaron un espacio de colaboración entre estudiantes y/o profesionales que trascendió en el tiempo. Finalmente, se plantean recomendaciones para futuras actividades que promuevan el desarrollo de competencias de los estudiantes y la construcción de una comunidad universitaria cohesionada.
Generación Automatizada de Resultados de Aprendizaje mediante LLM
Este artículo explora el uso de la inteligencia artificial para automatizar la generación de Resultados de Aprendizaje (RA) en contextos de educación superior. La propuesta combina un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) con una arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), con el objetivo de mejorar la precisión, coherencia y relevancia pedagógica de los textos generados. Para lograrlo, se integraron un corpus de documentos disciplinares y una base de datos de RA previamente validados por la comunidad educativa, los cuales fueron utilizados como fuentes contextuales durante el proceso de generación automática. La arquitectura propuesta fue implementada y se analizaron diversos escenarios experimentales utilizando un único curso, modificando configuraciones de entrada como la estructura del prompt y la temperatura del modelo. Los resultados muestran que el sistema es capaz de generar RA estructuralmente correctos y alineados con los parámetros curriculares. Como trabajo futuro, se propone la incorporación de mecanismos automáticos para evaluar la calidad pedagógica, junto con la extensión del modelo para apoyar la generación de otros artefactos educativos relevantes.
Prototipado de una Plataforma SCADA Portátil para el Análisis de Vulnerabilidades en Redes OT
directamente dispositivos y procesos físicos en entornos industriales. Los sistemas OT buscan mantener la continuidad, seguridad y fiabilidad de las operaciones. Son responsables de la automatización de los procesos industriales. Así, por su robustez, se utilizan en las Infraestructuras críticas de las naciones. Nuevos requerimientos de gestión eficiente de la producción sugieren la integración de las redes de producción con las redes corporativas o IT (siglas en inglés de Tecnologías de la Información). Con filosofías totalmente diferentes, la integración entre ambas tecnologías abre brechas de seguridad, La ciberseguridad en las redes OT constituye un desafío creciente debido a la prioridad de mantener procesos físicos en funcionamiento continuo frente a la aplicación limitada de mecanismos de protección. En este contexto, los sistemas SCADA cumplen un rol central al concentrar la supervisión y el control de operaciones industriales, mientras que los controladores lógicos programables (PLC según sus siglas en inglés) representan la capa de interacción directa con la infraestructura física. Para facilitar el estudio de estas tecnologías y sus vulnerabilidades, un sistema SCADA portátil permite recrear escenarios de red donde es posible realizar análisis de ciberdefensa desplegable y recopilar datos sobre ataques dirigidos a PLC en un entorno controlado. Este enfoque posibilita la experimentación práctica sin comprometer infraestructuras críticas y contribuye a fortalecer la seguridad en entornos industriales estratégicos.
Aplicación de Inteligencia Artificial Generativa y Verificación Formal en el Descubrimiento de Microservicios
El diseño de microservicios a partir de requisitos textuales constituye un desafío persisten te en la ingeniería de software, debido a la ambigüedad del lenguaje natural y a la ausencia de mecanismos formales que garanticen calidad arquitectónica. En el marco de una investigación doctoral en la Universidad Abierta Interamericana (UAI), se presenta ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que combina modelos de lenguaje generativos (LLMs) con verificación formal en Lean para el descubrimiento automático de microservicios. La propuesta integra prompt engineering evolutivo, métricas estructurales de cohesión, granularidad y acoplamiento, y validación automática de restricciones arquitectónicas. Los experimentos realizados con datasets públicos de historias de usuario, como el caso g24-unibath, muestran que el enfoque permite generar arquitecturas con alta cohesión (LCOMavg = 0.167), granularidad controlada (SGMmax = 4) y bajo acoplamiento (Couplingmax = 1). Los resultados evidencian el potencial de integrar técnicas generativas y verificación formal para construir arquitecturas mantenibles y reproducibles en escenarios greenfield.
En este número de la revista RAIA se presentan, en primer lugar, tres artículos focalizados en la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje a gran escala, en los cuales se describen aplicaciones innovadoras de esta tecnología para el descubrimiento de microservicios de software y para la generación de resultados de aprendizaje en carreras universitarias. Como complemento se explora una taxonomía de prompting para la optimización de la accesibilidad en este tipo de sistemas. A continuación, se presentan dos artículos enfocados en estrategias de enseñanza y aprendizaje en el área de las tecnologías. Finalmente, se incluyen cinco artículos donde se discuten tecnologías emergentes, en particular redes inalámbricas definidas por software, arquitecturas de microservicios, redes OT(Tecnología Operacional), despliegue de servicios Web y algoritmos cuánticos. Esperamos que estos interesantes artículos sean de utilidad para los lectores de RAIA.
Derechos de autor 2026 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Extracción de Reglas en Redes Neuronales Profundas Feedforward Entrenadas: Integración de la Similitud del Coseno y la Lógica para la Explicabilidad
La explicabilidad es un aspecto fundamental en el campo del aprendizaje automático, en particular para garantizar la transparencia y la confianza en los procesos de toma de decisiones. A medida que aumenta la complejidad de los modelos de aprendizaje automático, la integración de enfoques neuronales y simbólicos ha surgido como una solución prometedora al problema de la explicabilidad. En este contexto, se ha demostrado que la utilización de métodos de búsqueda para la extracción de reglas en redes neuronales profundas entrenadas es eficaz. Esto implica el examen de los valores de ponderación y sesgo generados por la red, normalmente mediante el cálculo de la correlación entre los vectores de ponderación y las salidas. La hipótesis desarrollada en este artículo establece que, al incorporar la similitud de cosenos en este proceso, el espacio de búsqueda se puede reducir de manera eficiente para identificar la ruta crítica que conecta las entradas con los resultados. Además, para proporcionar una comprensión más completa e interpretable del proceso de toma de decisiones, este artículo propone la integración de la lógica de primer orden (FOL) en el proceso de extracción de reglas. Aprovechando la similitud coseno y la FOL, se diseñó e implementó un algoritmo innovador que es capaz de extraer y explicar los patrones de reglas aprendidos por una red neuronal entrenada feedforward. El algoritmo se probó en tres casos de uso y demostró su eficacia a la hora de proporcionar información sobre el comportamiento del modelo.
Tareas ETL más Simples con Pandas: Funciones Útiles Aplicadas sobre Datos Públicos
La Inteligencia Artificial (IA según sus iniciales) es sin duda, una de las tecnologías más disruptiva en la actualidad. Así como también Python, es el lenguaje de programación más usado para desarrollos de modelos de IA, basado en el análisis de conjuntos de datos. La analítica de datos en Python inicio un crecimiento vertiginoso a partir del desarrollo de la librería Pandas, que otorga funcionalidades de simple implementación y gran utilidad para el procesamiento de datos crudos, siendo esta, quizás, la tarea más laboriosa en el proceso de elaboración de modelos. En este trabajo, se presentan las principales funcionalidades de Pandas aplicadas sobre datos públicos con ejemplos de código aplicados.
Integración de la Inteligencia Artificial en las teorías y estilos de aprendizaje
Este artículo analiza la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, destacando su impacto en teorías de aprendizaje tradicionales como el constructivismo, cognitivismo, conductismo y conectivismo. La IA enriquece estas teorías al proporcionar herramientas adaptativas, sistemas de tutoría inteligente, evaluaciones automatizadas y redes de aprendizaje globales. Estas tecnologías personalizan el aprendizaje, optimizan la organización de contenidos y fomentan la colaboración interdisciplinaria. El constructivismo se ve fortalecido por entornos personalizados y colaborativos, mientras que el cognitivismo utiliza análisis predictivos para anticipar y abordar dificultades de aprendizaje. El conductismo encuentra en la IA un medio para implementar estrategias de refuerzo positivo, y el conectivismo fomenta el acceso global al conocimiento mediante redes inteligentes. Si bien estos avances transforman positivamente la educación, se destacan desafíos éticos como la privacidad y la equidad. Este estudio concluye que la IA, implementada éticamente, tiene el potencial de revolucionar la educación para un futuro más inclusivo.
Estrategia de Formación Pedagógica desde Enfoques Transmedia para Docentes de Primer año de la UAI
El presente proyecto de intervención tiene como objetivo mejorar el rendimiento académico y la participación de los estudiantes de primer año de la Universidad Abierta Interamericana (UAI) mediante la implementación de enfoques pedagógicos transmedia, integrando tecnologías digitales en las estrategias didácticas. A partir de los datos del Anuario 2022 de las Estadísticas Universitarias Argentinas, se observa una baja tasa de retención y participación en los primeros años de carrera, lo que implica la necesidad de actualizar las prácticas educativas para involucrar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje. El proyecto que se presenta propone el diseño de un programa formativo para docentes, basado en enfoques pedagógicos transmedia, que permita la integración de herramientas digitales, plataformas en línea y tecnologías emergentes para crear experiencias educativas más interactivas y dinámicas. Este enfoque responde a las nuevas formas de aprendizaje y consumo de contenido de los estudiantes, quienes están inmersos en un entorno digital caracterizado por redes sociales, videojuegos, y otras tecnologías. Se espera que la implementación de estas estrategias innovadoras fomente una mayor motivación, participación y rendimiento académico de los estudiantes. Además, el proyecto busca fortalecer las competencias digitales de los docentes, permitiéndoles adaptar sus métodos a las necesidades de la generación actual, mejorando la calidad educativa en el ámbito universitario.
Un enfoque para la detección de pares atributo-valor en descripciones en lenguaje natural en el contexto de la oferta inmobiliaria
La información estructurada es un recurso muy valioso para la construcción de sistemas de información. La transformación de datos no estructurados en datos estructurados puede ser automatizada, sin embargo, el procesamiento de textos humanos requiere el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Este estudio tiene como objetivo explorar y evaluar diversos enfoques para la extracción automática de pares atributo-valor a partir de descripciones de avisos inmobiliarios. El propósito final es enriquecer la base de datos del Observatorio de Valores del Suelo de la Provincia de Buenos Aires. El Observatorio busca resolver la carencia de información en esta materia y facilitar la participación pública en la valorización de inmuebles.
Dos aspectos centrales del proyecto en curso del CAETI, de creacion de un ambiente de desarrollo de software basado en conceptos avanzados de modularizacion y sintesis de comportamiento, son la correctitud y la eficiencia. En relación al primer aspecto, en artículos anteriores describimos la verificación axiomática de programas. En este artículo nos enfocamos en la eficiencia, presentando una serie de notas que cubren sucintamente temas relevantes de la complejidad computacional, área de la teoría de la computación que estudia la dificultad inherente de los problemas. Se tratan los paradigmas determinístico, probabilístico y cuántico, incluyendo elementos vinculados con la criptografía, las pruebas y la desaleatorización de los algoritmos. El material integra los contenidos de la asignatura Métodos Formales en la Ingeniería de Software, que se dicta en el Doctorado en Informática de la Facultad de Tecnología Informática de la UAI.
Este número de la revista RAIA presenta seis artículos, cuatro de estos describiendo resultados de investigaciones sobre Inteligencia artificial y dos artículos enfocados en educación en tecnología.
Este artículo completa nuestra serie de cuatro artículos sobre la verificación axiomática de programas, que planteamos en el marco del proyecto del CAETI para construir un ambiente de soporte al desarrollo de software. En particular, concluimos el análisis de los programas concurrentes iniciado en la publicación anterior, considerando ahora la familia de los programas distribuidos, caracterizados por contar con procesos con variables disjuntas y que se comunican mediante mensajes. Como siempre, destacamos el principio de utilizar las axiomáticas como guías para la obtención de programas correctos por construcción, y la observación de que las nociones fundamentales de predicado invariante y función variante constituyen la base metodológica en todos los paradigmas de programación
Derechos de autor 2023 Ricardo Rosenfeld (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Evaluación del tratamiento de los datos abiertos geolocalizados
En los tiempos de hoy en día, los datos abiertos públicos gubernamentales son una herramienta poderosa con el potencial de reducir las asimetrías de información, fomentar la toma de decisiones basada en evidencia, mejorar la rendición de cuentas y generar impacto en la calidad de vida de las personas a través de su uso. Los gobiernos de los diferentes países tienen una oportunidad sin precedentes de generar valor público a través de la apertura y uso de datos. La atención en los datos abiertos se suele centrar en los beneficios que éstos generan en términos de transparencia y rendición de cuentas. Con el fin de promover y mejorar la calidad de los conjuntos de datos abiertos gubernamentales en geolocalización, este trabajo propone el uso de métricas específicas para evaluar su contenido. Como parte de esta propuesta, se ha desarrollado un prototipo utilizando las últimas tecnologías informáticas disponibles en el mercado. Esta herramienta de validación, llamada OpenMapGeoData, permite detectar de manera más sencilla y automática las deficiencias y errores en los conjuntos de datos que podrían dificultar su interoperabilidad con diferentes fuentes de bases de datos y software externo utilizado por otros organismos
Derechos de autor 2023 Agustín Simón, Roxana Martínez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Physical Bits: Un entorno de programación para robótica educativa
Este artículo describe un proyecto que tiene como objetivo el diseño y la implementación de un entorno de desarrollo integrado para robótica educativa. Este entorno, denominado Physical Bits, posee un conjunto de características que permiten ofrecer a los alumnos una experiencia de programación interactiva basada en un lenguaje híbrido bloques/código. Se realizó un relevamiento de herramientas similares y se compararon sus características, demostrando el carácter único de este entorno. Finalmente, se describen los resultados luego de aplicar el entorno en un taller de robótica con alumnos de secundaria
Derechos de autor 2023 Ricardo Moran, Gonzalo Zabala (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Una aplicación de software para asistir en la identificación de propiedades biológicas sobre secuencias genómicas
El avance de la tecnología y los procesos de secuenciación de genomas de las últimas décadas ha logrado poner al alcance de investigadores de todo el mundo grandes volúmenes de datos biológicos, que, debido a su gran escala, resultan difíciles de analizar en su totalidad, por lo cual es intuitivo pensar en Inteligencia Artificial para trabajar con dicha información. Con el objetivo de disminuir la brecha existente entre el investigador y las herramientas de Inteligencia Artificial, se desarrolló un software que permite crear un espacio de trabajo para un organismo biológico, realizar el procesamiento de los genomas correspondientes y permitir la creación y entrenamiento de modelos de Machine Learning desde una interfaz gráfica. Los modelos entrenados luego se analizan para buscar qué patrones determinan el resultado de la propiedad biológica a investigar sobre el organismo biológico en cuestión, y así encontrar los genes de mayor impacto en las predicciones del modelo, permitiendo al investigador el posterior análisis en laboratorio de un gen deseado
Derechos de autor 2023 Nicolás Ferella, Pablo Pizio (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Plataforma IOT para Monitoreo Remoto de pacientes con Insuficiencia Cardíaca y técnicas de IA para la detección temprana de Fibrilación Auricular
El Telemonitoreo permite obtener información de rutina sobre el estado del paciente con fines de seguimiento y cuidado remoto. Las plataformas de telemonitoreo implementan mecanismos a través de sistemas de software que leen las alteraciones de los signos vitales, y permiten detectar descompensaciones en etapas incipientes para facilitar su tratamiento. En el presente artículo describimos la primera plataforma de telemonitoreo que combina IoT e IA y que se está desarrollando en el país. Esta plataforma permite que pacientes con diferentes patologías crónicas -actualmente insuficiencia cardíaca- puedan recibir la atención adecuada desde casa. El proyecto comprende dos objetivos técnicos concretos: a) desarrollar una aplicación móvil que controle los dispositivos de medición, incluido un ECG monocanal, b) producir algoritmos de procesamiento de señales biomédicas y, en particular, de detección de fibrilación auricular que se incluyan en la plataforma. En este artículo se informan los resultados preliminares del proyecto, centrándose en describir el diseño y evaluación de algoritmos de detección de Fibrilación Auricular, que han logrado resultados alentadores en términos de Exactitud, Precisión, Especificidad y Sensibilidad
Derechos de autor 2023 Sergio Javier Liberczuk (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
This issue of RAIA magazine features four articles describing innovative software tools that support government, education and health activities
Derechos de autor 2023 Marcelo de Vincenzi, Claudia Pons (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Certamen de Trabajos Estudiantiles VIICITTI-TE 2016
Derechos de autor 2017 Claudia Pons (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Derechos de autor 2017 Marcelo De Vincenzi, Daniel Tedini, Mónica Fein (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Derechos de autor 2017 Marcelo De Vincenzi, Miguel Ángel Blesa (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Derechos de autor 2017 Marcelo De Vincenzi, Claudia Pons (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Cambios en el ecosistema de los medios de comunicación
Derechos de autor 2017 Mario Tascón (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Telemetría, Telemática y la Ubicuidad del dato
Derechos de autor 2017 Rubén Ríos (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0