Simulación de empresas con fines educativos.

Seleccionado en la convocatoria: Ayudas a la innovación e investigación educativa en centros docentes de niveles no universitarios, Gobierno de Aragón 2009-10

Simulación del proceso de investigación durante la realización del ciclo de prácticas

Las sesiones de laboratorio ofrecen la posibilidad de simular a pequeña escala el proceso de investigación. En una actividad formativa basada en la metodología PBL (Problem Based Learning), cada grupo de alumnos recibe el encargo de comprobar de manera experimental el efecto de una sustancia sobre el crecimiento de una población de la planta acuática Lemna minor. Después de completar el diseño experimental y llevar a cabo el ensayo, los alumnos deben redactar un informe final en formato póster de forma que presenten sintéticamente los objetivos del ensayo, el procedimiento experimental seguido, los resultados obtenidos y las conclusiones alcanzadas. La actividad finaliza con la presentación de todos los pósters en una sesión específica. Esta práctica docente ha permitido detectar algunos déficits formativos en nuestros alumnos que han motivado la implementación de estrategias correctoras

Diseño y valoración de los juegos de simulación.

Resumen basado en la publicación

Programas informáticos de simulación: un 3er entorno para el desarrollo de competencias profesionales. Análisis desde lo virtual y pedagógico

La problemática tiene como eje central el “deficiente perfil profesional” alcanzado por los egresados de las Escuelas Técnicas Industriales (en adelante ETIs) del Estado Bolívar. Este insipiente perfil alcanzado nos indica la ausencia de las necesarias competencias que hoy reclama el vivir un paso después de la postmodernidad. En un mundo que exige más y mejores experticias en lo tecnológico, las competencias virtuales se hacen imprescindibles y al momento de buscar trabajo nos encontramos un mundo formado por ecosistemas tecnológicos que todo lo abraza. Al ahondar en el problema del “perfil profesional” encontramos que para entender las causas que han incidido en esta situación discrepante que afecta a los Técnicos Medios (TM) se requeriría necesariamente abordar varios aspectos, todos los cuales guardan estrecha vinculación en sí, y con el tema de investigación

Aplicación del modelo b-learning en la asignatura 'Modelos y Simulación' de las carreras de Sistemas de la FACENA- UNNE.

Resumen tomado de la publicación. Incluye gráficas y tablas de datos

Una metodologia senzilla per a l'anàlisi cinemàtica en dues dimensions : desequilibri i arrencada del flic-flac al terra.

Resumen tomado del autor. Se muestran esquemas, dibujos y fotografías de flic-flac

Docencia en administración de empresas mediante software de simulación.

Resumen tomado del autor

“La simulación al servicio de la academia - reflexiones y aplicaciones de la dinámica de sistemas en Colombia 2011” memorias del 9° Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas

“La simulación al servicio de la academia - Reflexiones y aplicaciones de la Dinámica de Sistemas en Colombia 2011”, son las memorias del noveno encuentro colombiano de Dinámica de Sistemas celebrado en la Universidad del Rosario los días 14, 15 y 16 de septiembre de 2011, en el cual participaron ponentes de universidades nacionales e internacionales y se contó con la presencia de expertos en el tema quienes acompañaron y lideraron el desarrollo de las exposiciones durante los tres días. Diego Cardona Eng MSc PhD, organizador del evento, recoge la producción de sus participantes y acá se presenta la compilación de los documentos presentados.

Protocolo de implementación del LMyS : implementación del laboratorio de modelamiento y simulación

La creación del Laboratorio de Modelamiento y Simulación (LMyS) se lleva a cabo con el objeto de adelantar investigación original y apoyar los proyectos en desarrollo dentro de la Facultad de Administración, mediante el modelamiento desde las ciencias de la complejidad y la matemática no clásica. Este desarrollo obedece a la necesidad de dar respuestas a la realidad cambiante y dinámica en la que los modelos tradicionales no han dado una respuesta satisfactoria o suficiente. Gracias al LMyS se materializan los avances y desarrollos de los grupos de investigación de la Facultad a través del modelamiento y simulación con lógicas no-clásicas (modal, difusa, paraconsistente y lógica cuántica, entre otras), que permitan posteriormente producir a nivel computacional implementaciones de estos modelos. De este modo, mediante las contribuciones del LMyS se busca que, por un lado, exista innovación en el conocimiento con el rigor apropiado y a niveles mundiales en el estudio de los sistemas dinámicos modelados a partir de las organizaciones, y, por otro, se erija como una herramienta para el sector empresarial y productivo en los procesos de toma de decisión. Al mismo tiempo que adelanta investigaciones que conducen a, y se condensan en, registros y patentes, el LMyS quiere contribuir al apoyo a la investigación en la disciplina de la administración. Así, el LMyS hace parte del gran proyecto de la Facultad de Administración de la Universidad del Rosario que le permitirá abordar problemáticas actuales y futuras, en torno a la dinámica económica y social, pero con enfoques igualmente políticos, financieros y otros en el marco de un mundo caracterizado por una enorme complejidad (creciente). El desarrollo de la investigación de la Facultad de Administración tiene como una gran influencia las ciencias de la complejidad, tratando de entregar a la comunidad empresarial herramientas, modelos o perspectivas diferentes que le permitan enfrentar la incertidumbre y disminuir los niveles de riesgo.

Modelamiento y simulación de sistemas complejos

De manera tradicional se ha afirmado que existen dos formas de ciencia: una basada en la inducción y otra fundada en deducciones o, lo que es equivalente, en criterios y principios hipotético-deductivos. La primera ha sido conocida como ciencia empírica y su problema fundamental es el de la inducción; es decir, el de establecer cuáles, cómo y cuántas observaciones (o descripciones) particulares son suficientes (y/o necesarias) para elaborar generalizaciones. Esta es una clase de ciencia que trabaja a partir de observaciones, descripciones, acumulación de evidencias, construcción de datos, y demás, a partir de los cuales puede elaborar procesos de generalización o universalización. Este tipo de ciencia coincide con los fundamentos de toda la racionalidad occidental, a partir de Platón y Aristóteles, según la cual sólo es posible hacer ciencia de lo universal. Por su parte, el segundo tipo de ciencia consiste en la postulación de principios primeros o axiomas, y se concentra en el estudio de las consecuencias –igualmente, de los alcances– de dichos principios. Esta clase de ciencia tiene como problema fundamental la demostración de determinados fenómenos, valores, aspectos, dicho en general; y esto se fundamenta en el rigor con el que se han postulado los axiomas y los teoremas subsiguientes. Por derivación, esta clase de ciencia incorpora y trabaja con lemas y otros planos semejantes. Cultural o históricamente, esta clase de ciencia se inicia con la lógica de Aristóteles y se sistematiza por primera vez en la geometría de Euclides. Toda la ciencia medieval, llamada theologia, opera de esta manera. En el marco de la ciencia contemporánea estas dos clases de ciencia se pueden ilustrar profusamente. En el primer caso, por ejemplo, desde el derecho que afirma que las evidencias se construyen; las ciencias forenses (antropología forense, odontología forense y demás) que sostienen algo semejante; o el periodismo y la comunicación social que trabajan a partir del reconocimiento de que la noticia no existe, sino que se construye (vía la crónica, la reportería y otras). De otra parte, en el segundo caso, desde las matemáticas y la lógica hasta las ciencias y las disciplinas que incorporan parámetros y metodologías basadas en hipótesis. (Vale la pena recordar siempre aquella idea clásica del propio I. Newton de acuerdo con la cual la buena ciencia y en las palabras de Newton: hipothese non fingo). Pues bien, por caminos, con motivaciones y con finalidades diferentes y múltiples, recientemente ha emergido una tercera clase de ciencia, que ya no trabaja con base en la inducción y en la deducción, sino de una manera radicalmente distinta. Esta tercera manera es el modelamiento y la simulación, y la forma más acabada de esta ciencia son las ciencias de la complejidad.

Una biblioteca de clases en Java para simulación y apoyo al estudio de sistemas de control.

Resumen tomado de la publicación

Herramientas software para el diseño y simulación en aplicaciones de control e instrumentación electrónica.

Resumen tomado de la publicación

Generación automática de entornos de simulación con interfaces inteligentes.

El resumen es copia del publicado con el artículo

Medición de la percepción de marca: propuesta metodológica para la mejora de un sistema de simulación basado en agentes

Se propone integrar los esfuerzos provenientes de las ciencias sociales para el desarrollo de las herramientas de gestión a través de las ciencias computacionales. Se busca desarrollar propuestas metodológicas que permitan el mejoramiento de un modelo computacional que haga posible el simular el desempeño de una marca dada, asociada a una empresa, frente a sus consumidores. Se procura que con esta monografía se establezcan formas que permitan una óptima recolección de información, insumo clave dentro de un modelo de simulación de inteligencia artificial que se aplicará al comportamiento de grupos poblacionales buscando comprender la respuestas que presentan los sujetos frente a la marca organizacional a partir del principio percepción-razonamiento-acción.

Evaluación de la efectividad de una organización en el campo de percepción de marca usando un sistema de simulación computarizado basado en agentes

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo general evaluar la efectividad de los esfuerzos de una unidad de negocio particular de la compañía Novartis de Colombia S.A. en el área de la percepción de marca mediante un sistema de simulación que implementa una metodología para la medición de esta última. Se tiene en cuenta que contar con datos exactos acerca de cómo los clientes finales perciben una marca es un tarea dispendiosa y que aún no tiene una fórmula matemática, por lo tanto, es muy subjetivo el proceso de entender a los consumidores por parte de los directivos de la empresa. El proceso planea que por medio del procedimiento planteado que se basa en una simulación por computador y más concretamente con una modelación basada en agentes se permita acercar a las partes involucradas en el proceso de compra, es decir, la empresa involucrada, vendedores, clientes y finalmente clientes potenciales.