https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/271 2026-07-22T21:20:05Z https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19508 Contextual Reuse of Big Data Systems: A Case Study Assessing Groundwater Recharge Influences The process of building data analytics systems, including big data systems, is currently being investigated from various perspectives that generally focus on specific aspects, such as data security or privacy, to the detriment of an engineering perspective on systems development. To address this limitation, our proposal focuses on developing analytics systems through a reuse-based approach, including stages ranging from problem definition to results analysis by identifying variations and building reusable, context-based assets. This study presents the reuse process by constructing two case studies that address the water table level prediction problem in two different contexts: the irrigated period and the non-irrigated period in the same study area. The objective of this study is to demonstrate the influence of context on the performance of widely used predictive models for this problem, including long short-term memory (LSTM), artificial neural networks (ANNs), and support vector machines (SVMs), as well as the potential for reusing the developed analytics system. Additionally, we applied the permutation feature importance (PFI) to determine the contribution of individual variables to the prediction. The results confirm that the same problem hypotheses yield different performance in each case in terms of coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean square error (MSE). They also show that the best-performing predictive models differ for some of the hypotheses (ANN in one case and LSTM in another), supporting the assumption that context can influence model selection and performance. Reusing assets allows for more efficient evaluation of these alternatives during development time, resulting in analytics systems that are more closely aligned with reality, while also offering the advantages of software system composition. https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19507 Un curso incial de lectocomprensión en inglés con fines específicos para carreras de Informática: una propuesta basada en géneros En este trabajo presentaremos una propuesta basada en géneros para la enseñanza de inglés con propósitos específicos a estudiantes del área de Informática. Esta propuesta surge en respuesta a una de las dificultades identificadas por docentes de distintas carreras de la Universidad Nacional del Comahue, entrevistados en el marco del proyecto de investigación “Recursos léxicos de ocurrencia frecuente en textos académicos en LE inglés: puntos de contacto y especificidad disciplinar”, concretamente, la dificultad de los estudiantes al abordar los textos propios del campo disciplinar. https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19496 Algoritmos de Layout Automático para una Herramienta Multi-Vistas de Modelado Ontológico La presente investigación se desarrolla mediante el trabajo de docentes investigadores de la Universidad Nacional del Comahue (UNCo) y de la Universidad Nacional del Sur (UNS), en el contexto de proyectos de investigación financiados por las universidades indicadas. La complejidad inherente a los modelos conceptuales y a las ontologı́as requiren mantener la legibilidad de dichos modelos. Para cubrir esta necesidad y, teniendo en cuenta el tamaño de los diagramas en términos de sus primitivas gráficas, algoritmos efectivos y eficientes de layout deben ser desarrollados para garantizar la usabilidad de las herramientas. El objetivo de esta lı́nea de investigación es analizar, diseñar e implementar algoritmos de layout en una herramienta gráfica Web. Para esto, se profundizará en técnicas y heurı́sticas de visualización basadas en la teorı́a de Crossing Number y sus variantes, aplicado a los lenguajes EER, UML y ORM 2. https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19343 Avances en simulación y TIC Se presentan los avances de la investigación que se están realizando en las siguientes líneas: “Uso de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC)”, “Técnicas de Simulación y Modelos” y “Algoritmos Numéricos”. Continuando con el diseño de nuevas herramientas computacionales, se ha profundizado en aquellas que faciliten la toma de indicadores para la evaluación de los aprendizajes, considerando las diferentes modalidades de educación. Se inició el desarrollo de un software para el tratamiento de datos de viento para el estudio y análisis de la generación de energía eólica. También se continúa con la aplicación de la metodología de Bond Graphs en la simulación de centrales hidroeléctricas y con la implementación de algoritmos numéricos basados en el concepto de deflación.