Esta investigación consiste en una revisión literaria de publicaciones científicas en el área de la inteligencia artificial (IA), pertenecientes a revistas científicas encontradas en el portal SCImago Journal & Country Rank. La búsqueda de información se realizó utilizando palabras clave y títulos de investigaciones publicadas entre los años 1970 y 2020 en la base de datos de Scopus. El objetivo de este artículo es identificar los aportes de la IA en la educación en las últimas cinco décadas, dara conocer las revistas científicas con los índices de impacto más altos en el área de la IA en los últimos 10 años, y analizar el papel que desempeñará la IA en la educación post Covid-19. Los resultados evidencian aportes significativos de la IA en la educación, empleando técnicas de redes neuronales, big data, visión por computador, asistentes digitales virtuales, aprendizaje automático y análisis predictivo, siendo Estados Unidos el país que posee el mayor número de revistas científicas (siete) dedicadas al área de la IA. Finalmente, destacamos la necesidad de involucrar la IA en el proceso de enseñanza y aprendizaje en una educación post Covid-19.

El presente artículo evidencia la investigación realizada, ponderando la importancia de la hidráulica en la formación académica del futuro ingeniero civil, así mismo teniendo en cuenta la escasa infraestructura de riego en la provincia de Bagua, que es eminentemente agrícola. El objetivo fue la revisión de los factores hidráulicos de los distintos conductos abiertos existentes, ya sean naturales o artificiales, así como la elaboración de modelos matemáticos que permitan simular numéricamente el comportamiento hidráulico. Esta investigación se realizó en el curso de Métodos Numéricos de la carrera de Ingeniería Civil de la Universidad Nacional Intercultural “Fabiola Salazar Leguía” de Bagua –UNIFSLB durante el año 2020 y 2021. La metodología consistió en tres fases: La primera fase consistió en la obtención de datos en campo, en la segunda fase se realizó cálculos informáticos utilizando el lenguaje de programación Python, y en la última fase metodológica se procedió a elaborar e implementar modelos o métodos matemáticos. Los resultados obtenidos para el caudal y la velocidad difieren aproximadamente en 3% del valor teórico respecto al valor medido en campo, de la misma forma se implementó programas para el cálculo hidráulico. Finalmente se codificó los métodos numéricos para la simulación numérica y gráfica.

Objetivo. Este artículo muestra el diseño y entrenamiento de una red neuronal artificial (RNA) para predecir resultados académicos de estudiantes de Ingeniería Civil de la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Perú en la asignatura de Matemática II. Método. Se utilizó la metodología CRISP-DM, para recolectar los datos se emplearon encuestas, el modelo de RNA se implementó en el software Matlab utilizando el comando nnstart y dos algoritmos de aprendizaje: Scaled Conjugate Gradient (SCG) y Levenberg-Marquardt (LM), el rendimiento del modelo se evaluó mediante el error cuadrático medio y el coeficiente de correlación. Conclusiones. El algoritmo LM logró mejor efectividad en la predicción.

Predecir los resultados académicos de los estudiantes permite al docente buscar técnicas y estrategias en el tiempo indicado durante el proceso de enseñanza y aprendizaje con el fin de mejorar el logro de competencias en sus estudiantes. En esta investigación se implementó una red neuronal artificial (RNA) para predecir los resultados académicos del curso de física de los estudiantes del II ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Civil de la universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Perú en función de datos históricos. La RNA se diseñó e implemento en el Software MATLAB, su arquitectura está formada por una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida, para el entrenamiento de la RNA se utilizó dos algoritmos que posee la Toolbox de MATLAB: el Scaled Conjugate Gradient logrando un porcentaje de predicción del 70% y el Levenberg-Marquardt logrando un porcentaje de predicción 86%.

El presente trabajo estudió la influencia de la relación suelo/concentración de electrolitos extractantes (CaCl2 0.01 y 0.02 M y KCl 0.1 y 1M), en la medición del pH en suelos ácidos. Se analizaron 180 muestras de suelos, extraídas a 30 cm de profundidad, provenientes del distrito de Iberia en la provincia de Puerto Maldonado región Madre de Dios. Las mediciones se realizaron en la suspensión. El valor de R=0.8880 obtenido del análisis de Pearson y el resultado de la varianza estableciendo el valor de Ficher tabulado (28.8974) mayor que el calculado (4.6005E-10) demostraron, que existe correlación múltiple. Concluyendo que, la dilución del suelo, tiene efecto directo sobre el pH, a mayor dilución mayor incremento del pH, la medición de pH de suelos fuertemente ácidos empleando KCl produce valores más confiables que cuando son medidos en agua y el incremento de la concentración de las sales no tuvo efecto considerable sobre la medición del pH.