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This paper describes the proposal of a numerical method and its extension, to compute Modular Inverse Matrices and so, Modular Linear Equations Systems (with one, infinite or no-solution set), with no theoretical limit, inZ_n; considering polynomial and logarithmic time computational complexity. The geometric interpretation of this, implies that elements, such as planes of these vector spaces, interact in the n-dimensional grid. The interaction and ‘movement’ inside the Grid, can only be possible in a discrete way; from one point to another, like digital states. On the other hand, this work also considers applied mathematics in fields such as cryptography. Based on research, it was observed that this method is an algorithm, because it is precise, defined and finite, so it can be programmed in any computer language. This work constitutes a new approach in numerical analysis for modular inverse matrix computation, plotted in 3-axis linearly. Uses and applications of this proposal are diverse.

Al hablar de procesos de aprendizaje, una manera de abordarlo refiere al conocimiento de los rasgos cognitivos, afectivos, fisiológicos, a la forma de organizar información, o las preferencias que resultan más fáciles para aprender. El objetivo del presente estudio fue identificar las preferencias de aprendizaje de estudiantes de educación superior del área de computación para seleccionar estrategias instruccionales que incidan en un mejor aprovechamiento. Se siguió un enfoque cuantitativo de tipo no experimental a través del empleo del instrumento de preferencias de aprendizaje VARK, con la intención de determinar preferencias de modalidad sensorial en el procesamiento de la información. La muestra fue no probabilística y se integró por 31 participantes. Los resultados indican que 58% de los estudiantes tienen más de una preferencia de aprendizaje, resaltando que el 19% de ellos presenta una preferencia multimodal de Tipo 1 y Tipo 2, con las cuatro preferencias cada uno.

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