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Ochoa Guevara, Nancy Edith

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Grupo de Investigación Materiales Transformación Energética y Ambiente - MATREA
Este Grupo enfoca esfuerzos para el trabajo especializado en energía, electroquímica y materiales de ingeniería, con la colaboración no solo de investigadores institucionales, sino con investigadores de diversas instituciones internacionales. El grupo de investigación MATREA, inicia su proyección desde su categorización C en el año 2025 ante MinCiencias, para profundizar en temas relacionados con materiales, transición energética y medio ambiente. Áreas temáticas: Materiales de ingeniería, Transición energética, Ambiente (Incluye captura y almacenamiento de CO2 y mitigación de gases de efecto invernadero). Líder: José Wilmar Calderón Hernández Correo: jose.calderon01@uniremington.edu.co Línea matriz: Transformación Tecnológica y Gestión de la Innovación Líneas de investigación: 1. Materiales de ingeniería 2. Transición energética 3. Ambiente
Job Title
Investigador externo
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Ochoa Guevara
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Nancy Edith
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    Analítica del aprendizaje y big data en la transversalidad del curso Algoritmos de programación en plataforma e-learning con estudiantes universitarios
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Ochoa Guevara, Nancy Edith; Montas Ventura, Carmelo de Jesús; Amaya Becerra, Martha Nicolasa; Lara Saiz, María Isabel; Martínez Paredes, Olga Lucía
    Esta investigación parte del problema del rezago académico en las instituciones de educación superior, consecuencia de la pandemia del COVID-19. Adicionalmente, debido al crecimiento del número de estudiantes específicamente de la Facultad de Ingeniería, esta investigación busca evaluar la pertinencia del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en una plataforma de e-learning, o en algunos casos en modalidad híbrida, lo cual generó en su momento malestar en estudiantes y docentes. El objetivo de este estudio fue analizar la contribución de las metodologías de Analítica del Aprendizaje y big data a la mejora continua del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en línea. Para alcanzarlo se aplicó la metodología cualitativa y la analítica de datos a la información recolectada durante el seguimiento exhaustivo realizado al comportamiento académico de los estudiantes del curso y de la gestión técnica del docente. Los resultados del análisis de los datos obtenidos demuestran que el aprendizaje personalizado aplicado en el curso remoto contribuye al acercamiento de los estudiantes y los docentes. Además, genera en ellos sentimientos de acogida, aliento y esperanza. Esto indica que la innovación aplicada en el curso es la salida a la paralización que, durante la pandemia, impedía a la universidad avanzar hacia la meta de la mejora educativa anhelada.
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    Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia
    (Corporación Universitaria Remington, 2023) Ochoa Guevara, Nancy Edith; Ochoa Guevara, Sandra Patricia; Garzón Martínez, Pedro Adolfo
    Hoy en día, en las grandes ciudades de Colombia, en especial en Bogotá, y debido al crecimiento de su población (9,3 millones con la llegada de inmigrantes), se exige una demanda de aporte a la proyección de sistemas inteligentes de transporte públicos y privados como un logro de la política de movilidad de la administración de la Bogotá Humana. De ahí surge el interrogante: ¿cuál es el desafío y las áreas de oportunidad de adaptar un Big Data en la proyección de un Sistema Inteligente de Transporte para todos los ciudadanos en Bogotá? A partir de esta pregunta, se propone determinar los aportes que el Big Data ofrece como centro de acopio en la proyección de un sistema inteligente para la ciudad. La indagación se plantea desde un enfoque cualitativo y un estudio descriptivo. Se incluye la revisión de algunos estudios realizados mediante las técnicas del Big Data y del análisis de datos de contenido de la estructura organizada de estos por la Secretaría Distrital de Movilidad en Bogotá. Los resultados permiten orientar los aportes del Big Data después de analizar la estructura de indicadores que ofrecen estos el conjunto de datos. A partir de estos, se encuentran brechas y vacíos preocupantes para el Sistema Inteligente de Transporte que se espera en el futuro para Bogotá.