Trabajos de Grado en modalidad DTeI, monografía, Investigación http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1136 2026-10-11T06:52:11Z 2026-10-11T06:52:11Z Ardila Lesmes, Janson Fernando Duarte Aguilar, Yeison Andrés http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25370 2026-10-11T02:28:31Z

Desarrollo de plataforma digital para la gestión, seguimiento y gamificación de actividades en laboratorios de cultura ciudadana en Bucaramanga. Ardila Lesmes, Janson Fernando; Duarte Aguilar, Yeison Andrés El presente trabajo de grado desarrolló una plataforma web interactiva para la gestión, seguimiento y gamificación de las actividades desarrolladas en los laboratorios de cultura ciudadana en Bucaramanga. La problemática abordada respondió a la baja participación cívica y a las deficiencias en el monitoreo estructurado de métricas comunitarias. El objetivo general consistió en optimizar la gestión y la captura cuantitativa de datos de participación comunitaria mediante la integración de mecánicas de gamificación y la arquitectura de software PERN (PostgreSQL, Express, React, Node.js). La metodología se basó en el marco ágil Scrum, organizado en doce fases incrementales de desarrollo vertical (bala trazadora) y desplegadas bajo una arquitectura distribuida en la nube con Vercel, Render y Firebase. Como resultados principales, se construyó un sistema con diez módulos funcionales y 54 rutas de API, verificando la asistencia presencial mediante códigos QR con ventana de validez temporal y la moderación de evidencias de retos comunitarios. La plataforma fue evaluada satisfactoriamente mediante 139 pruebas automatizadas de integración aprobadas al 100 % y métricas de rendimiento con tiempos de respuesta promedios de 387 ms en producción. Se concluye que la desacoplada combinación entre un libro mayor de puntos idempotente, la inmutabilidad en la bitácora de participación y el cumplimiento normativo de Habeas Data mediante anonimización garantiza una trazabilidad auditable y confiable para la toma de decisiones comunitarias. Desarrollo de Software

MURALLAS PALOMINO, JONATHAN ALEXANDER http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25312 2026-10-09T02:55:11Z

EXENTO - MURALLAS PALOMINO JONATHAN ALEXANDER MURALLAS PALOMINO, JONATHAN ALEXANDER

Bejarano Mejía, Brahyan Ernesto http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25304 2026-10-08T23:32:32Z

Efecto del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para apoyar las actividades de desarrollo software Bejarano Mejía, Brahyan Ernesto Las herramientas de inteligencia artificial generativa se incorporaron al desarrollo de software con una velocidad sin precedentes y su uso es hoy habitual entre los estudiantes de ingeniería, pero la evidencia sobre sus efectos es divergente: coexisten reportes de reducciones del tiempo de tarea cercanas al 55 % con estudios que documentan incrementos del tiempo de finalización en desarrolladores expertos, y en el contexto local no existe medición alguna. El objetivo fue diseñar lineamientos que orienten la adopción de estas herramientas y el análisis de su impacto sobre la productividad y la calidad del desarrollo de software, mediante un modelo de ecuaciones estructurales aplicado a estudiantes de Ingeniería de Sistemas de las Unidades Tecnológicas de Santander en Bucaramanga. La investigación fue cuantitativa, no experimental, transversal y de alcance descriptivo-correlacional. Se construyó un cuestionario de 43 preguntas —35 ítems Likert agrupados en seis constructos y 8 de caracterización—, validado por juicio de expertos y aplicado en una prueba piloto de la que se obtuvieron 10 respuestas; el modelo estructural se especificó en sintaxis lavaan, sin estimarlo, por insuficiencia muestral. Cinco de los seis constructos alcanzaron una consistencia interna aceptable (alfa entre 0,752 y 0,910) y el de prácticas de verificación quedó por debajo del umbral (alfa = 0,492) por efecto techo en dos ítems. La productividad percibida (M = 4,36) superó a la calidad percibida (M = 4,03); los participantes declararon un ahorro mediano del 50 % y, a la vez, una mediana de cinco horas semanales de retrabajo, con correlación positiva entre intensidad de uso y retrabajo (r = 0,509). El instrumento es utilizable tras corregir los ítems identificados y el modelo queda listo para estimarse sobre al menos 200 casos; ninguna afirmación causal se sostiene con los datos disponibles Ingeniería de Sistemas, IA

Espinosa Morales, Carlos Daniel García Rojas, José Jesús http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25164 2026-09-29T18:15:18Z

Diseño e implementación de una plataforma web inteligente para la gestión, recomendación y aprendizaje adaptativo de recursos digitales Espinosa Morales, Carlos Daniel; García Rojas, José Jesús El presente trabajo tuvo como objetivo diseñar e implementar una plataforma web inteligente denominada NEXORA AI, orientada a la gestión, recomendación y aprendizaje adaptativo de recursos digitales educativos. La solución fue desarrollada con el propósito de contribuir al fortalecimiento de los procesos de enseñanza y aprendizaje mediante la integración de tecnologías web modernas, mecanismos de inteligencia artificial y herramientas de colaboración académica. La metodología empleada correspondió a un enfoque de desarrollo de software basado en el análisis de requerimientos, diseño de la arquitectura del sistema, implementación de los componentes funcionales y validación de los resultados obtenidos. Para su construcción se utilizaron tecnologías como React, NestJS, TypeScript y PostgreSQL, complementadas con servicios de inteligencia artificial mediante Gemini API y un modelo local ejecutado con Ollama como mecanismo de respaldo. Como resultado, se desarrolló una plataforma multiinstitucional que permite la administración de usuarios, instituciones, recursos académicos, categorías y roles, además de incorporar funcionalidades de foros académicos, aula colaborativa, generación automática de contenido educativo mediante inteligencia artificial, búsqueda inteligente de recursos, reportes institucionales y mecanismos de aprendizaje adaptativo basados en diagnósticos y rutas de aprendizaje personalizadas. Se concluye que la implementación de NEXORA AI proporciona un entorno tecnológico integral que facilita la gestión del conocimiento, promueve el aprendizaje colaborativo y mejora el acceso a recursos educativos digitales mediante herramientas inteligentes. Asimismo, la integración de capacidades de inteligencia artificial y personalización académica aporta valor a los procesos educativos, fortaleciendo la experiencia de estudiantes, docentes y administradores dentro de una misma plataforma. Ingeniería de sistemas