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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español Actualmente, las redes sociales se han convertido en una potente herramienta de comunicación y divulgación tanto científica, como informativa. Sin embargo, el potencial de las redes sociales se dirige básicamente hacia el público general y joven y desde los mercados de retail, moda,.. mientras que existe una oportunidad para aprovechar las redes sociales para científicos y así también plantear nuevos formatos digitales para las revistas científicas. El proyecto pretende llevar a cabo una innovación en la empresa, teniendo en cuenta que el campo de las redes sociales dentro del ámbito científico está escasamente desarrollado (Academia, Researchgate, Mendeley..) y todo ello transfiriendo el conocimiento desde un grupo de investigación universitario. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2020) El rol de las redes sociales en el ámbito científico. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español 1- Gestionar online el proceso de revisión de contenidos recibidos y gestionarlo a distancia, contando con usuarios que se conectan al sistema de forma online y aportan sus valoraciones a través de la misma plataforma. En este caso se trata de facilitar un flujo de trabajo entre los diferentes participantes en el proceso (director de revista, editor en jefe, editor y revisor), de forma que puedan optimizar su productividad y trabajar de forma asincrónica sobre unos mismos contenidos editoriales y siguiendo un proceso homogéneo de acuerdo a nuestros procedimientos. 2- Automatizar determinados procesos de revisión de contenidos. En concreto, habíamos considerado de interés mejorar el proceso de revisión del formato de los artículos recibidos gracias a un software basado en inteligencia artificial. Teniendo en cuenta que los artículos científicos tienen una estructura y contenidos normalizados, pensamos que era posible automatizar algunos elementos de la revisión preliminar de contenidos. 3- Disponer de una solución para la fidelización de autores-revisores generando automáticamente certificados de participación como revisores de artículos científicos. Teniendo en cuenta la dificultad de lograr la participación de revisores científicos, y como parte del sistema de fidelización, se propuso una innovación en la plataforma, que permite generar de forma automática un auto-certificado para los revisores. 4- Estudiar la aplicación de los metadatos, las plataformas multilingües y las de e-commerce para distribución de contenidos. En este caso, lo que se hizo fue solicitar unos estudios de vigilancia tecnológica relacionados con: - Estándares internacionales para la creación de metadatos que nos permitan indexar de la mejor manera posible nuestros contenidos. - Estándares para plataformas multilingües que nos fueran de aplicación para crear un sistema de gestión de contenidos multi-idioma enlazado con los procesos de traducción. - Plataformas de e-commerce adaptadas a la distribución de contenidos electrónicos que nos permitiesen monetizar determinados contenidos y venderlos en Internet. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2020) Estudios de vigilancia tecnológica y proyecto piloto para revista electrónica. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español El proyecto de investigación que se pretende llevar a cabo se refiere a la “Formación práctica mediante la aplicación de tecnologías basadas en entornos virtuales, aumentados e inmersivos“, y está orientado a una investigación que nos permita aplicar tecnologías de la información para simular entornos reales que son útiles en el ámbito de la educación y en concreto pretendemos innovar en los sistemas de evaluación que permitan a los docentes emplear estos entornos digitales. Las plataformas y medios digitales están cada vez más presentes en la sociedad y por ende en las organizaciones empresariales. Los profesionales de la educación no son ajenos a esta situación y se aprovechan de estas tecnologías y a la vez se enfrentan al reto de adaptarse de manera constante al avance tecnológico y a las repercusiones que tiene en su desempeño. En este ámbito, el desarrollo de las plataformas digitales para aprendizaje se ha visto impulsado por la confluencia de múltiples factores entre los cuales se destaca el avance tecnológico, la disponibilidad de dispositivos, las nuevas generaciones de nativos digitales. La formación e-learning es un ejemplo del auge de estas plataformas digitales pero todavía nos encontramos tecnologías más avanzadas como la realidad virtual, tecnologías inmersivas, Internet de las Cosas, etc. que también tienen o tendrán cabida en el entorno educativo. Nuestro proyecto nace con el objetivo de aportar valor a este escenario alrededor de los conocidos como entornos virtuales. Desde el sector educativo universitario, se ha sabido ver la oportunidad de la aplicación de estas técnicas a los procesos formativos del alumnado, inicialmente desde las ramas de la ingeniería que se dedicaban al propio desarrollo de estas tecnologías, y posteriormente desde las disciplinas más afines al aprendizaje cognitivo humano como pueden ser la Psicología o la Pedagogía que buscan evaluar estas técnicas respecto a otras metodologías más clásicas presentes en la Educación. Sin embargo, como se puede extraer de diversos artículos científicos que aplican estas modalidades para la educación, persisten carencias para que los docentes de cualquier área/disciplina dispongan de herramientas lo suficientemente intuitivas para crear los entornos virtuales para simular los entornos profesionales de su especialidad. El diseño de herramientas para docentes (T. Budai, 2019), ayudaría a evitar estas barreras de entrada para extender su uso. Por otro lado, aunque las publicaciones que aplican este tipo de tecnologías a la enseñanza (N. Pellas, 2020), la formación profesional (H. B. Andersson, 2020), o incluso a aprendizajes cognitivos (E. Rho, 2020), consideran que son muy positivas desde el punto de vista pedagógico (H. Ardiny, 2018), se reclama una necesidad en cuanto a establecer unas métricas y metodologías de evaluación apropiadas al proceso de enseñanza-aprendizaje (A. Dengel, 2018), (A. Christopoulos, 2019). En algunos casos se habla la gran asignatura pendiente, que es el tema de la evaluación. Cuando los docentes intentan implementar instrumentos de evaluación basados en entornos digitales, encuentran dificultades para hallar el equilibrio entre la evaluación, la metodología y el uso de los nuevos medios. Ante este escenario, el proyecto pretende diseñar y desarrollar un entorno virtual experimental para la educación práctica universitaria con énfasis en el sistema de evaluación del proceso de aprendizaje y el control de calidad. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2021) IMMERSIVE TECH: Formación práctica mediante la aplicación de tecnologías basadas en entornos virtuales, aumentados e inmersivos. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español La línea de actividad científico-técnica que se propone se titula “Observatorio 5G“ y está orientada a generar conocimiento en el ámbito de las nuevas redes de telecomunicaciones y servicios asociados al estándar tecnológico de quinta generación para redes móviles de banda ancha (5G). El despliegue de la quinta generación de tecnologías de telefonía móvil, conocida como 5G, está protagonizado por la necesidad de conseguir que las diferentes compañías fabricantes consigan implantar sus estándares a nivel internacional. A diferencia de las tecnologías de 3G y 4G donde era necesario un despliegue masivo para dar servicio a cuanto mayor número posible de población, la tecnología 5G se basa en el concepto de despliegues particulares, con soluciones críticas mediante soluciones ad-hoc. Por ello, es importante tanto la creación de un potente ecosistema 5G así como que el mismo contemple a los emprendedores y pequeñas empresas que será quienes creen los servicios que solucionen los problemas concretos de las industrias sobre esta nueva tecnología. La tecnología 5G será una realidad en breve. Por ello, se requiere realizar acciones que permitan que los países lideren su implantación de una manera sólida, ordenada y consensuada permitiendo una ventaja competitiva tanto a nivel gubernamental como industrial para desarrollar un ecosistema adecuado del despliegue de 5G. Para poder dar soluciones en tres ámbitos de actuación (Coordinación de Proyectos; Regulación y Legislación; e Innovación, Emprendimiento y Estandarización) se propone analizar la creación de un Observatorio 5G. El objetivo general del presente proyecto es elaborar un estudio que permita analizar la factibilidad de la creación de un Observatorio 5G. Para ello, será necesario identificar las grandes líneas maestras que deben ser comunes a un observatorio según las singularidades de cada territorio. En particular, nuestro interés será identificar oportunidades alrededor de lo que denominábamos “innovación y ecosistema 5G”, es decir, oportunidades que se puedan abrir especialmente: - Para la creación de un ecosistema científico-técnico que comparta la capacidad de Innovación mediante la tecnología 5G (Universidades, Centros Tecnológicos, Centros de I+D de las empresas, etc.). - Para la generación de conocimiento con el mundo científico y académico que permita adaptar la formación del talento para tener en cuenta las necesidades futuras en base a la tecnología. - Crear sinergias desde el ecosistema de innovación con el ecosistema de emprendimiento que favorezca la creación de nuevas empresas y productos para liderar el mercado. - Generar capacitaciones y formación continua. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2022) Observatorio 5G. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Inglés El e-learning como modalidad de enseñanza-aprendizaje introduce especificidades en cuanto a las funciones y competencias docentes: nuevos entornos de aprendizaje suponen nuevos enfoques para entenderlos, diseñarlos y gestionarlos. La empresa MLSJOURNALS pretende desarrollar una nueva línea de servicios para Universidades dentro del campo de las competencias docentes para la cual requiere de un profesional del campo de la psicología y la docencia. La presente actividad de I+D aporta a la empresa un conocimiento sistematizado y basado en la evidencia, para describir el perfil de competencias docentes para la formación universitaria en entornos virtuales de aprendizaje. Con ello, la empresa pretende aportar un nuevo servicio que dé respuesta a esta necesidad en el mercado universitario, enfocándose a dos objetivos principales: 1. Describir el conjunto de competencias - que integran conocimientos, habilidades y actitudes- que deben reunir los profesores universitarios para la docencia a través de Entornos Virtuales de Aprendizaje. 2. Descubrir la relación existente entre el perfil competencial de los profesores y los resultados logrados en el proceso de enseñanza – aprendizaje. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2017) VIRTUALAP: Competencias docentes para la formación universitaria en un entorno virtual de aprendizaje. Repositorio de la Universidad.

open

A systematic review of deep learning methods for community detection in social networks

Introduction: The rapid expansion of generated data through social networks has introduced significant challenges, which underscores the need for advanced methods to analyze and interpret these complex systems. Deep learning has emerged as an effective approach, offering robust capabilities to process large datasets, and uncover intricate relationships and patterns. Methods: In this systematic literature review, we explore research conducted over the past decade, focusing on the use of deep learning techniques for community detection in social networks. A total of 19 studies were carefully selected from reputable databases, including the ACM Library, Springer Link, Scopus, Science Direct, and IEEE Xplore. This review investigates the employed methodologies, evaluates their effectiveness, and discusses the challenges identified in these works. Results: Our review shows that models like graph neural networks (GNNs), autoencoders, and convolutional neural networks (CNNs) are some of the most commonly used approaches for community detection. It also examines the variety of social networks, datasets, evaluation metrics, and employed frameworks in these studies. Discussion: However, the analysis highlights several challenges, such as scalability, understanding how the models work (interpretability), and the need for solutions that can adapt to different types of networks. These issues stand out as important areas that need further attention and deeper research. This review provides meaningful insights for researchers working in social network analysis. It offers a detailed summary of recent developments, showcases the most impactful deep learning methods, and identifies key challenges that remain to be explored.

Producción Científica

Mohamed El-Moussaoui mail , Mohamed Hanine mail , Ali Kartit mail , Mónica Gracia Villar mail monica.gracia@uneatlantico.es, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,

El-Moussaoui

open

Association between blood cortisol levels and numerical rating scale in prehospital pain assessment

Background Nowadays, there is no correlation between levels of cortisol and pain in the prehospital setting. The aim of this work was to determine the ability of prehospital cortisol levels to correlate to pain. Cortisol levels were compared with those of the numerical rating scale (NRS). Methods This is a prospective observational study looking at adult patients with acute disease managed by Emergency Medical Services (EMS) and transferred to the emergency department of two tertiary care hospitals. Epidemiological variables, vital signs, and prehospital blood analysis data were collected. A total of 1516 patients were included, the median age was 67 years (IQR: 51–79; range: 18–103) with 42.7% of females. The primary outcome was pain evaluation by NRS, which was categorized as pain-free (0 points), mild (1–3), moderate (4–6), or severe (≥7). Analysis of variance, correlation, and classification capacity in the form area under the curve of the receiver operating characteristic (AUC) curve were used to prospectively evaluate the association of cortisol with NRS. Results The median NRS and cortisol level are 1 point (IQR: 0–4) and 282 nmol/L (IQR: 143–433). There are 584 pain-free patients (38.5%), 525 mild (34.6%), 244 moderate (16.1%), and 163 severe pain (10.8%). Cortisol levels in each NRS category result in p < 0.001. The correlation coefficient between the cortisol level and NRS is 0.87 (p < 0.001). The AUC of cortisol to classify patients into each NRS category is 0.882 (95% CI: 0.853–0.910), 0.496 (95% CI: 0.446–0.545), 0.837 (95% CI: 0.803–0.872), and 0.981 (95% CI: 0.970–0.991) for the pain-free, mild, moderate, and severe categories, respectively. Conclusions Cortisol levels show similar pain evaluation as NRS, with high-correlation for NRS pain categories, except for mild-pain. Therefore, cortisol evaluation via the EMS could provide information regarding pain status.

Producción Científica

Raúl López-Izquierdo mail , Elisa A. Ingelmo-Astorga mail , Carlos del Pozo Vegas mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Ancor Sanz-García mail , Francisco Martín-Rodríguez mail ,

López-Izquierdo

open

Botnet detection in internet of things using stacked ensemble learning model

Botnets are used for malicious activities such as cyber-attacks, spamming, and data theft and have become a significant threat to cyber security. Despite existing approaches for cyber attack detection, botnets prove to be a particularly difficult problem that calls for more advanced detection methods. In this research, a stacking classifier is proposed based on K-nearest neighbor, support vector machine, decision tree, random forest, and multilayer perceptron, called KSDRM, for botnet detection. Logistic regression acts as the meta-learner to combine the predictions from the base classifiers into the final prediction with the aim of increasing the overall accuracy and predictive performance of the ensemble. The UNSW-NB15 dataset is used to train machine learning models and evaluate their effectiveness in detecting cyber-attacks on IoT networks. The categorical features are transformed into numerical values using label encoding. Machine learning techniques are adopted to recognize botnet attacks to enhance cyber security measures. The KSDRM model successfully captures the complex patterns and traits of botnet attacks and obtains 99.99% training accuracy. The KSDRM model also performs well during testing by achieving an accuracy of 97.94%. Based on 3, 5, 7, and 10 folds, the k-fold cross-validation results show that the proposed method’s average accuracy is 99.89%, 99.88%, 99.89%, and 99.87%, respectively. Further, the demonstration of experiments and results shows the KSDRM model is an effective method to identify botnet-based cyber attacks. The findings of this study have the potential to improve cyber security controls and strengthen networks against changing threats.

Producción Científica

Mudasir Ali mail , Muhammad Faheem Mushtaq mail , Urooj Akram mail , Daniel Gavilanes Aray mail daniel.gavilanes@uneatlantico.es, Manuel Masías Vergara mail manuel.masias@uneatlantico.es, Hanen Karamti mail , Imran Ashraf mail ,

Ali

open

Enhanced schizophrenia detection using multichannel EEG and CAOA-RST-based feature selection

Schizophrenia is a mental disorder characterized by hallucinations, delusions, disorganized thinking and behavior, and inappropriate affect. Early and accurate diagnosis of schizophrenia remains a challenge due to the disorder’s complex nature and the limitations of state-of-the-art techniques. It is evident from the literature that electroencephalogram (EEG) signals provide valuable insights into brain activity, but their high dimensionality and complexity pose remain key challenges. Thus, our research introduces a novel approach by integrating the multichannel EGG, Crossover-Boosted Archimedes Optimization Algorithm (CAOA), and Rough Set Theory (RST) for schizophrenia detection. It is a four-stage model. In the first stage, Raw EGG data is collected. The data is passed to the next stage, which is called data preprocessing. This is used for artifact removal, band-pass filtering, and data normalization. The preprocessed data passed to the next stage. In the feature extraction stage, feature selection is performed using CAOA. In addition, classification is performed using a Support Vector Machine (SVM) based on features extracted through Multivariate Empirical Mode Function (MEMF) and entropy measures. The data interpretation stage displays the results to the end user using the data interpretation stage. We experimented and tested our proposed model using real EEG datasets. The simulation results prove that the proposed model achieved an average accuracy of 94.9%, sensitivity of 93.9%, specificity of 96.4%, and precision of 92.7%. Thus, our proposed model demonstrates significant improvements over state-of-the-art methods. In addition, the integration of CAOA and RST effectively addresses the challenges of high-dimensional EEG data, helps optimize the feature selection process, and increases accuracy. In future work, we suggest incorporating large-size datasets that include more diverse patient groups and refining the model with advanced machine-learning models and techniques.

Artículos y libros

Mohammad Abrar mail , Abdu Salam mail , Ahmed Albugmi mail , Fahad Al-otaibi mail , Farhan Amin mail , Isabel de la Torre mail , Thania Chio Montero mail , Perla Aracely Arroyo Gala mail ,

Abrar

open

Methodology and content for the design of basketball coach education programs: a systematic review

Background: The increasing complexity of basketball and the need for optimal decision-making in order to maximize competitive performance highlight the necessity of specialized training for basketball coaches. This systematic review aims to compile, synthesize, and integrate international research published in specialized journals on the training of basketball coaches and students, examining their characteristics and needs. Specifically, it analyzes the content, technical-tactical actions, and methodologies used in practice and education programs to determine which essential parameters for their technical and tactical development. Methods: A structured search was carried out following the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA®) guidelines and the PICOS® model until January 30, 2025, in the MEDLINE/PubMed, Web of Science (WOS), ScienceDirect, Cochrane Library, SciELO, EMBASE, SPORTDiscus, and Scopus databases. The risk of bias was assessed and the PEDro scale was used to analyze methodological quality. Results: A total of 14,090 articles were obtained in the initial search. After inclusion and exclusion criteria, the final sample was 23 articles. These studies maintained a high standard of quality. This revealed data on the technical-tactical actions addressed in different categories; the profiles, characteristics, and influence of coaches on player development; and the approaches, teaching methods, and evaluation methodologies used in acquiring knowledge and competencies for the professional development of basketball coaches. Conclusions: Adequate theoretical and practical training for basketball coaches is essential for player development. Therefore, training programs for basketball coaches must integrate technical-tactical, physical, and psychological knowledge with the acquisition of skills and competencies that are refined through practice. This training should be continuous, more specialized, and comprehensive, focusing on understanding and constructing knowledge that supports the professional growth of basketballers. Additionally, training should incorporate digital tools and informal learning opportunities, with blended learning emerging as the most effective methodology for this purpose.

Producción Científica

Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Julio Calleja-González mail , Jeisson Mosquera-Maturana mail , Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es,

Alemany Iturriaga

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