Una aproximación teórica a la cultura de la innovación en el contexto universitario

La cultura de la innovación vista como un valor institucional, surge como consecuencia de la necesidad de romper viejos paradigmas educativos, que apunta a la transformación organizacional, es decir, busca el camino para acortar el pensamiento individualista y el pensamiento integrador, como un cambio sustantivo en los esquemas tradicionales. Uno de los pilares fundamentales de la innovación es el aprendizaje, el mismo, debe ser profundo, y el resultado de un análisis crítico, donde se confronta el conocimiento del pasado con el presente, al establecer una relación reciproca entre las teorías y la experiencia cotidiana. La innovación no debe ser el fruto de un proceso individual sino colectivo. En este sentido el presente trabajo, pretende ofrecer una aproximación sobre referentes teóricos de la cultura de la innovación, bajo la perspectiva universitaria, que puedan coadyuvar al fortalecimiento de las funciones bá- sicas, Docencia, Investigación y Extensión. Para ello se empleo una metodología descriptiva con un diseño documental, donde se abordo la variable cultura de la innovación en el contexto de la Universidad del Zulia y se considero, que para impulsar a la misma se requiere de la suma de compromisos entre las instituciones de la educación superior y el gobierno con base a su fortalecimiento y transformación para alcanzar una visión compartida, de manera que permitan generar sinergia y establecer políticas explicitas institucionales para fomentarla y de asegurar el ambiente propicio para desarrollarla.

Globalización, Políticas económicas y mercados de capitales en los países emergentes

El propósito general del artículo fue analizar, en el marco de la globalización, la incidencia de las políticas económicas implementadas en los países Latinoamericanos y Sureste Asiá- tico, en el comportamiento de los mercados de capitales durante el período (1995-2005). El estudio se consideró descriptivo correlacional, de diseño no experimental, de corte longitudinal y de tendencia. La técnica de recolección de datos empleada fue la documental. El método aplicado fue el hipotético deductivo. La técnica de análisis utilizada fue la inferencia estadística usando el coeficiente de correlación Pearson y el contraste de hipótesis. El resultado indica una correlación positiva fuerte (r = 0,805) entre las variables el PIB y la capitalización bursátil CB para los países Asiáticos, mientras que los Latinoamericanos una correlación positiva considerable (r = 0,727). Como conclusión se infiere estadísticamente que las políticas económicas desarrolladas en los países Asiáticos fueron más efectivas que la de los Latinoamericanos en términos de crecimiento sostenido del PIB, ampliación de la demanda interna, desarrollo del sector externo de la economía; por otro lado, respecto al mercado de capitales se registró un desarrollo continuo como fuente de financiamiento a largo plazo de los sectores empresariales. Chile se destaca como el país que más ha progresado en bienestar económico y social seguido por Corea del Sur en orden de importancia

Short paper: From streaming data to linked data. A case study with bike sharing systems

Current methods and tools that support Linked Data publication have mainly focused so far on static data, without considering the growing amount of streaming data available on the Web. In this paper we describe a case study that involves the publication of static and streaming Linked Data for bike sharing systems and related entities. We describe some of the challenges that we have faced, the solutions that we have explored, the lessons that we have learned, and the opportunities that lie in the future for exploiting Linked Stream Data.

Deriving semantic sensor metadata from raw measurements

Sensor network deployments have become a primary source of big data about the real world that surrounds us, measuring a wide range of physical properties in real time. With such large amounts of heterogeneous data, a key challenge is to describe and annotate sensor data with high-level metadata, using and extending models, for instance with ontologies. However, to automate this task there is a need for enriching the sensor metadata using the actual observed measurements and extracting useful meta-information from them. This paper proposes a novel approach of characterization and extraction of semantic metadata through the analysis of sensor data raw observations. This approach consists in using approximations to represent the raw sensor measurements, based on distributions of the observation slopes, building a classi?cation scheme to automatically infer sensor metadata like the type of observed property, integrating the semantic analysis results with existing sensor networks metadata.