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CONTENIDO

REVISTA DE LA UNIVERSIDADFRANCISCO DE PAULA

SANTANDERSan José de Cúcuta

Diciembre 2001No. 6 ISSN 0122820X

Publicación Científicaque presenta la producción detrabajos de investigación de laUniversidad Francisco de Paula

Santander y la ComunidadCientífica en general.

Está abierta a ensayos, artículosde divulgación científica y ainformes de investigación de

todas las ramas del saber, cuyacalidad se determinará por el gradode innovación y por el cambio del

estado del conocimiento quepresenten los artículos publicados.

Coordinación y Dirección GeneralJorge Sánchez Molina

Consejo EditorialPablo Mogollón SánchezVictor Manuel Ardila SotoAlina Katil Sigarroa Rieche

Jorge Fernando Márquez PeñarandaGloria Esperanza Zambrano Plata

Luis Ignacio Lizcano BuenoMiguel Armando Briceño Guerrero

Diseño y DiagramaciónOP Creativo Publicidad

5710632 Cúcuta, Colombia

ImpresiónOffset La Opinión

5710632 Cúcuta, Colombia

SISTEMA PARA EL CÁLCULODE REDES DE ACUEDUCTO

Pag.3

REPRESENTACION DE CONOCIMIENTO:LAS LOGICAS DESCRIPTIVAS EN UN ENFOQUE

ORIENTADO A OBJETOSPag. 12

SISTEMA DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓNBASADO EN EL MODELO VECTORIAL

Pag. 22

MESA DE COORDENADAS CARTESIANAS (X,Y) PARALA PERFORACIÓN DE MATERIALES POR MEDIO DE UN

MICROCONTROLADOR 8051 DE INTELPag. 30

MODELO DE DOCENCIA CENTRADA EN EL DISCÍPULOUna propuesta para hacer más humanizada la docencia

Pag. 35

SEROPREVALENCIA DE VIH, HEPATITIS B, HEPATITIS C,CHAGAS Y SIFILIS EN DONANTES DE BANCOS DE SANGRE

DE CÚCUTA (COLOMBIA) 1.998 - 1.999Pag. 45

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EDITORIAL

A lo largo de la historia, el hombre ha buscado tenerel poder sobre los demás seres de la naturaleza, que-riendo imponer sobre ella su voluntad; esto lo ha lle-vado a aprovecharla para su supervivencia y desa-rrollo, pero a la vez utilizarla para sus propios intere-ses, individuales y egoístas.

Evolutivamente, ciertos elementos bajo el alcance, yluego bajo el dominio de los individuos han sido labase del poder de quienes en el tiempo han domina-do la humanidad; es así como elementos como elfuego, la tierra, el dinero y la información, han con-vertido a quienes los poseen en los dueños y señoresde la sociedad.

En la actualidad, se ha llegado a la era del conoci-miento, entendiéndose que quien lo posee, ejerce so-bre su entorno un �poder� reconocido. Dicho cono-cimiento, generado de diversas formas, la investiga-ción, el empirismo, el descubrimiento y la invención,ha dado paso a la época de la Ciencia y la Tecnolo-gía, buscando discutir, analizar y apropiarlo propor-cionando al mundo la información necesaria paraactuar.

En este cambio de milenio, los conceptos de Ciencia,Tecnología adquieren una relevancia pública de pri-mera magnitud, definiendo un ámbito de trabajo aca-démico, cuyo objeto de estudio está constituido porlos aspectos sociales de la Ciencia y la Tecnología,en lo relacionado con factores sociales que influyenen los cambios generacionales.

En buen momento, la Organización de Estados Ibe-roamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cul-tura � OEI � y el Instituto Colombiano para el Desa-rrollo de la Ciencia y la Tecnología �Francisco Joséde Caldas� � COLCIENCIAS, han impulsado la crea-

ción de la Cátedra �Ciencia, Tecnología y Sociedad�(CTS) en Colombia, con el ánimo de establecer unnuevo contacto entre la Ciencia y la Sociedad.

En julio de 1999, en el congreso mundial sobre laciencia, convocado por la UNESCO y el Consejo In-ternacional de la Ciencia � ICSU � se trabajó comotema central la articulación y creación de consensosobre un nuevo contrato social para la Ciencia; elloimplica la renegociación de las relaciones entre Cien-cia y Sociedad.

Para esto, se tiene un modelo tradicional con los si-guientes aspectos: universidad y academiajerarquizadas, estructura disciplinaria de la ciencia,separación entre ciencia y valores, evaluación porpares disciplinarios, las preguntas surgen sólo en loslaboratorios, los científicos comunican sus conoci-mientos y no dan cuenta a la sociedad.

El modelo propuesto plantea: una estructura planade la academia, transdisciplinariedad, hechos y valo-res juntos desde el principio, evaluacióninterdisciplinaria de pares, las preguntas surgen delcontexto de su aplicación, la producción del conoci-miento debe ser transparente y participativa, los in-vestigadores deben formular preguntas y prever con-secuencias

Bajo el nuevo concepto de Ciencia, Tecnología y So-ciedad, la Universidad Francisco de Paula Santanderdeberá contar con personas con alto espírituinvestigativo, las cuales arrojen un gran índice debeneficios para la región, que con el paso del tiem-po serán potencial para desarrollar en su entorno unamejor institución y a la vez poder gritar todos juntosque encontramos las RESPUESTAS.

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AutoresJesús R. Hechavarría Hernández

Alexis Cordovés García. Manuel García Pérez.

Centro de Estudios CAD/CAMUniversidad de Holguín - Cuba.

RESUMEN

El diseño de sistemas de suministrode agua cuenta en la actualidad conprogramas que han reducido nota-blemente la fuerza de trabajo y eltiempo necesario para realizarlo; noobstante, continúa dependiendo deinformación procedente de diferen-tes áreas o especialidades, así comodel uso de dibujantes para obtenerlos planos ejecutivos.

El presente trabajo está concebidopara resolver todos los problemasconcernientes a los cáculos hidráuli-cos, diseño de la red y dibujo de losplanos ejecutivos, también incluye elcálculo de los volúmenes de trabajo ylistado de componentes industriales.

El método concebido por HardyCross para estabilizar hidráulica-mente la red, ha sido totalmenteautomatizado incluyendo la distribu-ción inicial de los caudales por lostramos y el sentido del flujo.

Se brindan opciones que facilitan laconfección de la red, como son: eltrazado de las tuberías, la ubicaciónde los nudos y tanques, entre otras.La ilustración gráfica de los resulta-dos permite que se pueda conocerde forma rápida y precisa lo queacontece en el sistema. La informa-ción almacenada en las entidades:manzanas, nudos, tramos de tube-ría, tanques y otros componentes del

sistema, pueden ser visualizadas enpantalla mediante diálogos de ac-tualización.

La metodología implementada en elsistema permite la reducción de lasfuentes de información y consecuen-te disminución de errores concer-nientes a la manipulación de datosademás de integrar toda la informa-ción del proyecto en soporte mag-nético lo que permite elevar la pro-ductividad de las empresas.

INTRODUCCIÓN

El uso de software destinados a lasolución particularizada según lasnecesidades de diseño en sectoresespecíficos de la ingeniería es unatendencia en la producción contem-poránea, donde la reducción de losplazos de entrega del producto y elincremento constante de la calidadconstituyen premisas para mantenerlos niveles de competitividad reque-ridos. Esta realidad ha conllevadoa que diversos grupos de investiga-ción realicen trabajos encaminadosa obtener sistemas computacionalescon una elevada aplicación.

De esta forma surge como proble-ma científico de esta investigación,la carencia de un software que per-mita diseñar una red de acueducto,tomando como referencia el dibujode la ciudad en soporte magnéticocompatible con AutoCAD.

El objeto de este trabajo estáenmarcado en el estudio y análisisde referencias bibliográficas y pro-gramas computacionales que abor-

den la temática del dibujo y cálculode redes de acueductos, teniendocomo objetivo principal, la confec-ción de un software que permita di-señar una red de acueducto, dondelos proyectistas puedan concentrar-se en los aspectos técnicos y en latoma de decisiones respecto a va-riantes concebidas en el programa.

Para dar solución al objetivo del tra-bajo se acometieron las siguientestareas.

� Revisión bibliográfica a fin de co-nocer lo que, a este respecto, existe.� Revisar hasta qué punto el objeti-vo del trabajo ha sido consideradoen los software existentes.� Repaso de métodos de iteraciónpara resolver ecuaciones de la for-ma f (x)=0.� Repaso de las ecuaciones funda-mentales de la hidráulica.� Estudio de los métodos de cálcu-lo para las redes cerradas.� Estudio del método de Hardy-Cross para el cálculo de redes deacueducto.� Análisis de las metodologías a se-guir para el diseño de redes deacueductos.

Los programas disponibles actual-mente para proyectar redes de acue-ducto han mejorado las condicio-nes de trabajo, pero carecen aún deilustraciones gráficas sobre el com-portamiento de la red; se basanademás, en la entrada de informa-ción que se almacena en formamatricial, requiriéndose en muchoscasos, cálculos previos antes de in-troducir los datos.

SISTEMA PARA EL CÁLCULODE REDES DE ACUEDUCTO

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La novedad del trabajo consiste enla posibilidad de confeccionar y cal-cular una red de acueducto, toman-do como base toda la informacióngráfica necesaria en formato com-patible con AutoCAD, lo que inclu-ye además los siguientes aportes:

� Disminuye los errores al integrartoda la información involucrada encada elemento de la red.

� El uso de la ecuación de Darcy &Weisbach para el cálculo de las pér-didas de energía garantiza diseñosmás exactos.

� La posibilidad de clacular los di-ferentes elementos de la red intro-duciendo modificaciones tanto dediseño como en sus componentes,facilita el análisis de variantes.

� Brinda facilidades para las labo-res de mantenimiento y actualizaciónde diseños existentes.

� La utilización de software en el di-seño de acueductos permite la re-ducción de los plazos de entrega yel incremento de la calidad de losproyectos, requisitos indispensablesen las empresas proyectistas paramantener los niveles de competitividadrequeridos.

� Desde el punto de vista social, elsistema mejora las condiciones detrabajo de los diseñadores ya queéstos podrán concentrarse en los as-pectos técnicos sin mayor atenciónal trazado, dibujo y cálculo.

� Contar con un software de apli-cación sobre AutoCAD 14 que per-

mita mostrar de forma rápida y pre-cisa los resultados del cálculo segúnlas condiciones asignadas a una redcerrada de acueducto.

� La metodología aplicada para elcálculo podrá ser utilizada en la en-señanza de esta temática en asigna-turas afines de carreras de Ingeniería.

� Por la información almacenada enlas manzanas se pueden obtener re-presentaciones sobre densidadesreales y futuras, favoreciendo la tomade decisiones y la posible ubicaciónde los tanques de compensación.

Actualidad de programas querealizan el cálculo de redes de

acueducto

El estudio de varios programs querealizan el cálculo de redes de acue-ducto nos ha llevado a la conclu-sión de que antes de comenzar autilizarlos se deben realizar las si-guientes actividades:

1. Contar con los planos que mues-tren toda la información topográficanecesaria para realizar el diseño dela red.2. Determinar la población y densi-dades futuras de cada manzanaperteneciente al perímetro urbano.Durante este proceso se deben cal-cular las áreas de las manzanas apartir de la descomposición en fi-guras conocidas, por lo que es unproceso agotador tras realizar unacantidad importante de medicionessobre el plano.3. Realizar el trazado de todas lastuberías principales (se definen loscircuitos y nudos).

4. Se define las áreas abastecidas yse calcula el caudal máximo hora-rio para cada nudo.5. Se asume un sentido lógico decirculación del flujo en dependen-cia de la entrada del agua a la redy de acuerdo al gasto en tránsitoentre un nudo y otro.6. Se asume un coeficiente C (Hazen�Willian) según el diámetro y el tipode tubería que se utilice.7. Se calcula las longitudes de to-dos los tramos de tuberías, a par-tir de la información contenida enlos planos.8. Se codifica los elementos que in-tervienen en la red y se le asigna lainformación que le corresponda.

Durante el trasiego de informaciónde los planos al papel y posterior-mente a los programas disponibleses posible que se presenten erroresque traerán como consecuencia re-sultados incorrectos.

Sistema DPReDSA para eldiseño de redes de acueducto.

Requisitos necesarios.

Para la implementación del progra-ma, se necesita contar con los si-guientes requerimientos:

1.Hardware y software que permi-tan utilizar adecuadamente la ver-sión 14 de AutoCAD.

2.Contar con la informacióntopográfica necesaria para realizarel diseño de la red en soporte mag-nético (digitalización del plano).

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Creación de las entidadesque conforman la red.

Sobre el dibujo en AutoCAD que re-presenta el plano de la comunidadanalizada, se crean los elementosfundamentales que intervienen en lared, como son: manzanas, niveles,nudos, tramos y tan ques. La mane-ra de actualizar los datos referidosa las entidades se establece a tra-vés de diálogos como los que semuestran en los Anexos A y B.

Creación de las Manzanas:

El cálculo de la población futura esautomatizado teniendo en cuenta lasleyes urbanísticas establecidas parael municipio, donde se define, se-gún las hectáreas que ocupa cadamanzana, las viviendas a construir yla cantidad de habitantes por vivien-da que depende del estrato social aque pertenece la manzana. La po-blación real se obtiene a partir decensos realizados a la comunidad.Poder acceder fácilmente a esta in-formación permite comparar y co-rregir el cálculo de la población fu-tura la que depende de la pobla-ción actual de la manzana y la to-pografía del terreno.

Luego de establecer en un diálogo lainformación referente a población fu-tura, población real, estrato social aque pertenece la manzana seleccio-nada, se muestra automáticamente,como resultados de cálculos, los va-lores de densidad futura, densidadreal, caudal máximo horario y hectá-reas que abarca la manzana.

El programa presenta opciones quepermiten determinar y definir la re-

lación que existe en el abastecimien-to de las manzanas por los nudos.

Creación de los Niveles:

A partir de un punto seleccionadoen el plano se introduce en un diá-logo, la cota de nivel.De esta manera se definen todas lascotas que sean de interés para eldiseño; estás servirán de referenciapara la ubicación de nudos, tanquesy el trazado de los tramos. La cotapiezométrica en el nivel será resul-tado del cálculo.

Creación de los Nudos:

A partir de un nivel seleccionado,se muestra en una caja de diálogola cota de nivel. Los valores de cau-dal a consumir y población a abas-tecer, se determinan a partir de lasmanzanas que abastezca el nudo.La cota piezométrica en el nudo seráresultado del cálculo.

Creación de los Tramos:

Mediante la opción de Crear tramosse dibuja una línea que parte de unNudo Base siguiendo la trayectoriade los niveles que permiten los con-tornos de las calles y manzanas,hastaun segundo Nudo. De esta formaquedará determinada la longuitud dela tubería, la cual se muestra en lacaja de diálogo referida a los tramos.

El tramo de tubería quedará defini-do luego de entrarle los datos refe-ridos a material y diámetro. Los va-lores de caudal, pérdidas de presióny velocidad del fluido serán resulta-do del cálculo.

Creación de los Tanques:

Luego de seleccionar un nivel se di-buja en pantalla un símbolo que re-presenta la entidad tanque. Los va-lores de caudal y población a abas-tecer se determinan a partir de la de-manda en los nudos presentes en lared, los que �conocen � el caudal quenecesitan para satisfacer los requeri-mientos de las manzanas que abas-tecen. La cota de nivel (m) y la cotapiezométrica (m), así como lalonguitud del tramo que comunica eltanque con la red y la ubicación exactadel símbolo tanque, serán resultadodel cálculo cuando todos los nudospresenten presiones adecuadas.

Cálculo del caudal máximohorario para cada manzana.

Tomando como ejemplo una pobla-ción de más de 60.000 habitantesel nivel de complejidad del sistemase clasifica como alto. Para un va-lor de 200L/hab-día como dotaciónneta y un porcentaje de pérdidas ad-misibles de un 20%. La dotaciónbruta daría como resultado.

200 l/hab-díadbruta=��������� 1- 0,2

dbruta= 250 l/hab día

Para una manzana que presenta unapoblación futura de 367 habitantes,el caudal medio será de:

367 hab. 250 l/hab- díaQmd =����������� 86400Qmd= 1,062 l/s

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Para un nivel de complejidad del sis-tema alto, K1 es igual a 1,20, dan-do como resultado un caudal máxi-mo diario:

QMD = 1,062 l/s . 1,20

QMD = 1,274 l/s

Para un nivel de complejidad delsistema alto y una red matriz, K2 esigual a 1,40. El caudal máximohorario para la manzana analizadase define como:

QMH = 1,274 l/s . 1,40

QMH = 1,784 l/s

De esta manera se determinaautomáticamente el caudal máximohorario de las manzanas a partir delvalor de población futura que sehalla definido para cada una.

Cálculo del caudal máximohorario para cada nudo.

Las opciones que brinda elprograma donde se define larelación entre los nudos y lasmanzanas, ver figura C1 Anexo C;permite que se pueda conocer elcaudal máximo horario que necesitacada nudo, para satisfacer lademanda de agua de todas lasmanzanas abastecidas por él, através del siguiente ecuación.

QMHn =

Donde:

QMHn: caudal máximo horario enel nudo

QMHm: caudal máximo horario enle manzanam:número de manzanas abastecidaspor el nudo

De esta manera se puede conocerel gasto total que debe abastecerseal sistema y las extraccionesconcentradas en los nudos.

Determinación del caudalinicial para cada tramo

Satisfaciendo la ley de continuidadde masa en los nudos, se realiza unadistribución automática del caudalinicial por las tuberías, a partir de lostanques que intervienen, de maneraque se define el sentido del flujosegún la demanda de los nudos y elcaudal que fluye por cada tramo, verfigura C.2, Anexo C. El sentido delflujo así como el caudal que trasiegapor cada tubería serán corregidos du-rante el proceso de cálculo.

Aplicación del método deHardy Cross.

A partir de la temperatura quepresenta el agua en la región, lasdimensiones, material y caudalinicial de cada tramo, se aplica elmétodo de Hardy Cross. Comoresultado del cálculo se obtendrá elvalor del gasto, las pérdidas y lavelocidad en cada una de lastuberías provocando la estabilidadhidráulica de la red.

La aplicación de la ley deconservación de la energía en loscircuitos, la cual plantea que: �Lasuma algebraica de las pérdidas deenergía en los tramos que conforman

un anillo cerrado debe ser igual acero�, garantiza que cada circuitose comparte como un sistema detuberías en paralelo. Posibilitando elcálculo de la presión en cada nudode la red a partir de valoresconocidos de presión en los nudosde abastecimiento, mediante laexpresión establecida por Bernoulli.

Opciones de visualización

Durante el diseño de un sistema deacueducto, el especialista debecontar con cierta información gráficaque le ayude en la toma dedecisiones durante el análisis, devariantes, como es el caso de lavisualización del comportamiento dela densidad futura y real de lasmanzanas a través de una escala decolores. Esta información resulta serinteresante para valorar laformación de posibles sectores yubicación de los tanques aproyectar. Ver anexos A y D.

El programa brinda las siguientesopciones de visualización:

a)Relación entre el abastecimientode las manzanas por los nudos.

· Manzanas abastecidas por unnudo seleccionado.

· Manzanas abastecidas por losnudos.

· Nudos que abastece una manzanaseleccionada

· Nudos que abastecen a lasmanzanas

b) A partir de una escala de coloresque se refieren a valores dedensidad de población se muestranlas manzanas según:

m

L=1

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·Densidad real.·Densidad futura.

c)Representación de las manzanas según el estrato social al que pertenecen.

d)Representación de los niveles según la cota nivel en metros.

De la investigación bibliográfica realizada,así como de las consultas con centros deproyecto se concluyó que no existenantecedentes de software ni aplicacionessobre AutoCAD que ofrezcan los aportes quese reflejan en este trabajo.

Los programas existentes para el diseño deredes de acueductos carecen deherramientas gráficas que permitan visualizarlos procesos, así como, de una adecuadainteracción con el usuario en la toma dedecisiones técnicas.

La utilización del AutoCAD como plataformagráfica garantiza un ambiente de trabajoparticipativo, elimina gran cantidad deerrores humanos y sustitiuye todo el trabajode dibujo y cálculo en la elaboración deplanos finales.

La aplicación del software a ejemplos de redesde acueductos calculadas en bibliografías,tales como la mostrada en la REVISTA AINSA,muestra una precisión en los cálculos hastala milésima.

CONCLUSIONESBIBLIOGRAFÍA

COLOMBIA. Reglamento Técnico para el sector de aguapotable y saneamiento básico.1998. 550 p.

GERHART, Philip. R. y GROSS, J. Hochstein. Fundamentosde la Mecánica de los Fluidos. 2 ed. EUA: Addison -Wesley, 1995. 1090 p.

GILES, Ronald. Mecánica de los fluidos. 2 ed. México:McGraw�Hill, 1967. 273 p.

KOUTITAS, Cristopher. Elements of ComputationalHidraulics. London: Pentech ,1983.

KUTTZ, Myers. Enciclopedia de la Mecánica Ingenieríay Técnica. Vol. 6. España: Océano, 1995.

MARBELLO PÉREZ, Ramiro. Redes de distribución deagua. Medellín: s.n.,1990.

NEKRASSOV, B. Hidráulica. Moscú: Mir, 1990. 420 p.

PÉREZ FRANCO, Diosdado. Introducción al estudio delos sistemas de tuberías. La Habana: Pueblo y Educación,1996. 120 p.

RABINOVICH, E. Hidráulica. Moscú: Mir, 1987. 316 p.

REVISTA AINSA: Publicación de la Asociación deIngenieros Sanitarios y Ambientales. No.4 (ene.-jun.1998); ISSN 0120-372X

STREETER, Victor. Mecánica de los fluidos. La Habana:Pueblo y Educación, 1980

SUÁREZ ALONSO, Margarita. Matemática Númerica,La Habana: Pueblo y Educación, 1980

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Figura A. 1 Diálogo que permite actualizar la información referida a la manzana seleccionada

ANEXO A

Figura A. 2 Diálogo que muestra las opciones de visualización de las manzanas según escala de colores

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ANEXO B

Figura B. 1 Diálogo que permite actualizar la información referida al tramo seleccionado

Figura B. 2 Diálogo que permite actualizar la información referida al nudo seleccionado

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ANEXO C

Figura C. 1 Esquema que muestra las manzanas abastecidas por el nudo seleccionado

Figura C. 2 Esquema que muestra el sentido de circulación del flujo a través de las tuberías

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ANEXO D

Figura D. 1 Esquema que muestra la presentación de las manzanas en una escala de colores según la densidadfutura de una comunidad dada.

mayores de 500

entre 400 y 500

entre 500 y 400

entre 200 y 300

entre 100 y 200

menores de 100

zona especial

área verde

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REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO:LAS LÓGICAS DESCRIPTIVAS

EN UN ENFOQUE ORIENTADO A OBJETOSDavid Gregorio Maurello Rincón

Estudiante de Ingeniería de Sistemas X SemestreUniversidad Francisco de Paula Santander

RESUMEN

La representación de conocimientoes una de las actividades más atra-yentes de la Inteligencia Artificial (Ar-tificial Intelligence: AI), para poderabstraer el saber es necesario teneren cuenta aspectos importantescomo el conocimiento de la estruc-tura del lenguaje en que se especifi-ca y el proceso de análisis que sedebe aplicar a este lenguaje, las Ló-gicas descriptivas (Description LogicsDLs) en el enfoque orientado a ob-jetos nos permiten obtener un forma-lismo óptimo para la representación,tomando los conceptos del mundoreal en que se apoya nuestro cono-cimiento y las relaciones (roles) en-tre conceptos, todo esto ayudadocon un conjunto de constructoreslógicos para completar una expresi-vidad adecuada a los requerimien-tos del que expresa.

INTRODUCCION

Siempre se ha buscado encontrarun soporte a la representación de co-nocimiento aplicables a diversoscampos del lenguaje humano(Human Language: HL), con el fin depoder definir una expresividad queidentifique el saber y del cual se pue-da extraer una arquitectura propiadel conocimiento. Se sabe que elconocimiento es primordial e impor-tante para el tratado inteligente deacciones, y su representación es unade las máximas prioridades de la AI .El conocimiento puede ser represen-tado como imágenes mentales en el

pensamiento, como palabrashabladas o escritas en cualquier len-guaje, en forma gráfica, como cade-na de caracteres o colecciones depulsos eléctricos o magnéticos dentrode un computador.

Las DLs proporcionan un nuevo fun-damento a la representación de co-nocimiento (Knowledge Repre-sentation: KR), la semántica y sin-taxis que ofrece presenta métodosde efectividad y eficiencia en laformalización del saber que permi-ten modelar situaciones del mundoreal con una arquitectura flexible ala necesidad del que expresa su co-nocimiento. Las DLs son la base delos lenguajes de conceptos, y estosa su vez entregan un completo mar-co notacional que permite represen-tar la concepción del saber. Gra-cias a la riqueza semántica ysintáctica que manejan las DLs per-mite que se posea un enfoque queapoye al desarrollo óptimo deimplementaciones del mismo, esteenfoque que encaja y logra tener unmanejo adecuado de la arquitectu-ra de los Lenguajes de Conceptoses el Orientado a Objetos; este po-see como objetivo básico el de obte-ner un modelo preciso, conciso, com-prensible y correcto del entorno don-de se desenvuelve la representaciónde conocimiento, a través de tales as-pectos se pretende comprender la ex-presividad del mismo lenguajerepresentacional, obteniendo comoresultado la especificación de un mo-delo formal y riguroso de lo que ex-presan los Lenguajes de Conceptosy permitiendo un grado de abstrac-ción del mundo real que encaja den-tro de modelo de objetos.

REPRESENTACION DECONOCIMIENTO

Lo que se pretende con el estudiosobre representación del conoci-miento en general (no sólo lingüísti-co) es alcanzar un conocimiento ade-cuado del cuadro general en el quetrabaja la expresividad del HL, y queen muchos estudios lingüísticos estotalmente ignorado.

Tomar el enfoque de Representación= Gramática [3], desafía uno de losrequisitos iniciales del representa-ción de conocimiento: la indepen-dencia de los datos y la teoría gra-matical; puesto que para un con-texto general de una representaciónde conocimiento limita el campo delconocimiento a dicha gramática.

Para abstraer una expresividad pro-pia, que identifique al dominio, sedebe encontrar una estandarizaciónen cuanto a arquitecturas sintácticasque representen al conocimiento.Cada implementación del saber tie-ne su propia arquitectura.

Para poder representar conocimien-to se deben tener ciertas elementosprimordiales que permitirán expre-sar y substraer en forma coherentey caracterizar los conceptos y lasrelaciones entre estos. Identificado enel dominio el conocimiento y el pro-ceso de análisis.

El Conocimiento

Para poder representar un conoci-miento de un dominio se debe po-seer un conocimiento previo sobrela contextura del mismo, en térmi-

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nos generales, se pueden identificar almenos cinco tipos de conocimiento queson relevantes en cualquier sistema queprocese el lenguaje en el que el domi-nio se encuentre, estos son:

1. Conocimiento fonológico: Es lainformación sobre el sistema de so-nidos y la estructura de las palabrasy las expresiones, los patrones deacentuación, la entonación, etc.

2. Conocimiento Morfológico: Es lainformación sobre la estructura delas palabras; por ejemplo: el mor-fema �s� se añade a los nombrespara formar el plural.

3. Conocimiento Sintáctico: Es la in-formación sobre la organización delas palabras en frases y oraciones; porejemplo, el cambio en el orden de laspalabras para formar oraciones inte-rrogativas.

4. Conocimiento Semántico: Es la in-formación sobre el significado de laspalabras y de cómo esos significa-dos se combinan para formar el sig-nificado de las oraciones; por ejem-plo, el concepto denotado por pe-gar implica dos entidades: un agen-te (el que pega) y un paciente (lapersona o cosa a la que el agentepega) y esas entidades estarán repre-sentadas, correspondientemente, enel sujeto y en el objeto del verbo.

5. Conocimiento Pragmático: Infor-mación que puede ser consideradacomo central en muchas tareas es-pecíficas que sistemas de procesa-miento de lenguaje del dominio hande realizar, por ejemplo, la recupe-ración de los referentes de los pro-

nombres o de las oraciones elípti-cas, el análisis de las presuposicio-nes del hablante o de las intencio-nes comunicativas que subyacen enuna frase en particular. Casi todasestas tareas implican informaciónsobre la intención y la disposiciónde los interlocutores sobre el con-texto extralingüístico, etc.

Estos tipos de conocimiento general-mente están especificados como re-glas dentro de algoritmos que proce-san dicho dominio, para así substraerel enfoque lógico del conocimiento.

El Proceso de Análisis

El proceso de análisis típico es el quese desprende naturalmente de losdistintos niveles de conocimiento.Este proceso es aplicable a muchoscampos que intenten procesar co-nocimientos de un dominio.

1. Análisis Morfológico: Se analizanlas cadenas de entrada y se les asig-na una o varios lemas (lematización).En este proceso se evalúan los sig-nos de puntuación y o bien se lesasigna una función determinada oson descartados.

2. Análisis Sintáctico: Se transformanlas secuencias lineales de palabrasen estructuras que muestran la for-ma en que las palabras se relacio-nan entre sí.

3. Análisis Semántico: Se asignansignificados a las estructuras gene-radas por el analizador sintáctico,es decir se establecen corresponden-cias entre las estructuras sintácticasy los objetos del dominio.

4. Interacción del discurso: El sig-nificado de una frase puede de-pender de las frases precedentes ytambién modificar el de las frasessiguientes.

5. Análisis Pragmático: La estructu-ra de representación obtenida sereinterpreta para determinar su sig-nificado real y puntual dentro delcontexto especifico.

Este cuadro ideal que expresa el pro-ceso de análisis no encaja muchoen la realidad, la mayoría de los sis-temas que intentan representar co-nocimiento, no van más allá delanálisis sintáctico. La dificultad queentraña el análisis de los nivelesposteriores es evidente y además de-pende en gran medida del éxito ob-tenido en los análisis precedentes.

En definitiva esta división plantea-da es valida, no solo para el análi-sis computacional, sino para elanálisis lingüístico.

Cabe recalcar que el procesamien-to del lenguaje natural (NLP: Natu-ral Language Processing) y por endela representación de conocimientoscomo estudio del mismo, tiene comofinalidad la automatización de losprocesos lingüísticos, haciendo con-verger los intereses de lingüistascomputacionales, psicolingüistas,informáticos e ingenieros de siste-mas; todos ellos desde diferentesperspectivas teóricas y prácticas, in-tentan desarrollar una teórica quesea totalmente explicita (y por tantoautomatizable) de los procesoslingüísticos.

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Actualmente se puede deducir quelos problemas más importantes de larepresentación de conocimiento son:

·La necesidad de un conocimientoprofundo de nuestro propio conoci-miento. Es evidente que no se po-see una comprensión lo suficiente-mente detallada de muchas mate-rias o áreas de la ciencia. Entre ellasestá la que a todos nos concierne,el lenguaje natural. Cuanto másamplio sea nuestro conocimiento delHL, más fácil será recrear sus me-canismos artificialmente. En especialse debería conocer con exactitud trespuntos cruciales:

¿Cuáles son los individuos que cons-tituyen el universo?

¿Qué propiedades poseen?¿Qué relaciones existen entre ellos?

·El desarrollo de una notación pre-cisa. Aun suponiendo que se poseeun conocimiento lo suficientementedetallado de la materia que preten-demos representar, resulta crucial eldisponer de una notación lo suficien-temente precisa como para poderplasmar ese conocimiento de formaque pueda ser usado de forma inte-ligente por un cerebro electrónico.

El conocimiento requiere de un es-quema de representación el cual secentra en dos aspectos [10]:

·Su capacidad o adecuación expre-siva, es decir, lo que el sistema pue-de «entender» o «decir».·Su eficacia notacional.Estos dos aspectos demuestran lasolidez de representación que ofre-ce el esquema que se emplee, pro-

porcionando una óptima mode-lación del conocimiento.

Un sistema de representación de co-nocimiento debe ofrecer un conjuntode servicios que permita lajerarquización, la gestión, la modi-ficación y la recuperación de infor-mación del conocimiento en cues-tión. El sistema debe dar respuestasa cuestiones [8] como:

· ¿Es un concepto interpretado enalgún sentido? (satisfactibilidad).

· ¿Es un concepto más general queotro? (subsumición)

· ¿Dónde se ubica un concepto den-tro de la jerarquía de conceptos?(clasificación)

· ¿Es consistente una base de cono-cimiento? (consistencia)

· ¿Qué hechos son deducibles deun conocimiento? (instanciación)

· ¿Cuáles son los conceptos queinstancian a un individuo? (com-prensión)

· ¿Cuáles son las instancias de unconcepto dado? (recuperación)

Debido a las necesidades propiaspara la representación adecuada deconocimiento la existencia de len-guajes de representación, facilitanla administración propia de lo quese expresa y proporcionan un mo-delo concreto y lógico del conteni-do manejado en la realidad.

LENGUAJES DE REPRESENTA-CIÓN DE CONOCIMIENTO

Para definir o expresar las frases esnecesario un lenguaje de represen-tación del conocimiento, que podríaser el mismo que el utilizado para

representar la forma lógica de unafrase, aunque normalmente difieren,y esto parece ser el mejor compro-miso de diseño, debido a la no exis-tencia de un lenguaje con la sufi-ciente capacidad expresiva para laforma lógica y la suficiente efectivi-dad para la representación del co-nocimiento.

Aunque la representación abstractade referencia más utilizada es elcálculo predicador de primer orden,existen distintas soluciones (forma-lismo) ampliamente utilizadas yaceptadas para representar el co-nocimiento.

Los distintos formalismos más utili-zados para representar conocimien-to y para razonar son:

· Basado en la lógica (lógica des-criptiva)

· Redes semánticas (semánticaprocedimental)

· Marcos y guiones (Representaciónestructurada o estereotipo de objetos)

· Basado en reglas· Redes neuronales (Método conexionista)

· Representaciones híbridas del co-nocimiento.

Cada uno de estos enfoquesrepresentacionales han tratado deejemplarizar un modelo que se ajus-ta al del HL, más orientada a sumanejo computacional y matemáti-co que a la misma familiarizacióncon las personas que lo necesitan.

Uno de los compromisos siguientesserá el de encontrar un modelo quefacilite el traslado del conocimientoa dichos formalismos.

1 5

LAS LÓGICAS DESCRIPTIVAS Y LOS LENGUAJESDE CONCEPTOS

Las DLs forman una familia de formalismos bien determinados, relacionadascon las redes semánticas pero con la característica que la semántica estáformalmente definida [10]. Las DLs permiten expresar conocimiento estructu-rado por medio de expresiones de conceptos y roles.

Los Lenguajes de conceptos :

·Son un medio de expresar conocimiento taxonómico para describir jerar-quías entre conceptos.

·Son un lenguaje formal que soporta conceptos y roles (relaciones entreconceptos).

·Son un lenguaje permite representar el conocimiento de un dominio pormedio de conceptos y roles.

·Se conciben como sublenguajes de la lógica de predicados y pueden serdotados de la semántica declarativa de Tarski.

Abstrayendo de las descripciones anteriores se puede enmarcar dos aspec-tos importantes en los que trabaja el lenguaje de conceptos, basado en lariqueza semántica de las lógicas descriptivas que son: Los Conceptos y losRoles. Pero los Lenguajes de Conceptos no solo manejan estos dos térmi-nos, sino que poseen un conjunto de elementos que enriquecen el KR comoson los Constructores Lógicos, estos a su vez apoyan la expresividad conque se representa el conocimiento; estos tres elementos que combinan conuna sintaxis y semántica definida para formar las expresiones de conceptosque son las que poseen el formalismo del conocimiento.

Ejemplo de Conceptos: Ejemplo de Roles: Constructores:

Hombre Hijo Negación Humano Género Subsumición Mujer Esposo Restricción al menos Persona Primo Restricción a lo más Graduado Amigo Conector Disyunción

Conector ConjunciónIgualdadCuantificador Universal?Cuantificador Existencial

El propósito del KR es organizar lainformación requerida en un forma-to, para poder acceder a ella y po-der tomar decisiones, planificar, re-conocer objetos o situaciones, ana-lizar escenarios, llegar a conclusio-nes o realizar otras funcionescognoscitivas, este formato consti-tuye uno de los aspectos más im-portantes del KR en el lenguaje deconceptos, porque se ve enmarcadoa través de la base de conocimien-tos, donde se logra especificar enforma detallada la representacióndel conocimiento.

Una característica general de los sis-temas basados en conceptos es quela base de conocimientos consta de:-El conocimiento terminológico lla-mado TBox-El conocimiento aseverativo llama-da ABox,El TBox es un esquema general re-lativo a las clases de individuos aser representados, sus propiedadesgenerales y mutuas relaciones;mientras que el ABox es una ins-tancia del esquema general TBox,que contiene aseveraciones relativasa individuos, a clases o a relacionesentre los individuos.

Por ejemplo si tenemos la siguienteexpresión de conceptos: una Per-sona que tiene al menos un hijo Gra-duado, se describe como:

El TBox sería:

Persona (∃ Hijo.Graduado)

Y el ABox:

Persona (x) ∧ (∃ y. Hijo(x , y) ∧ Gra-duado (y)

1 6

Una base de conocimientoterminológico consta de un núme-ro finito de axiomas que correspon-den a definiciones o inclusiones denuevos conceptos.

Una base de conocimientoterminológico o una terminología esun conjunto de axiomas que permi-ten introducir nuevos conceptos através de las relaciones desubsumición o de igualdad expre-sadas por la forma: CN ? C, o, CN.....C respectivamente, donde CNes un nombre de concepto y C unaexpresión de conceptos.

Ejemplo de definición con la siguien-te expresión:

Mujer ? Humano Hembra

Este axioma introduce el concepto Mu-jer, afirma que una Mujer es necesa-riamente un Humano y Hembra y tam-bién afirma que un individuo que sa-tisfaga la condición de ser un Huma-no y Hembra es suficiente para inferirque este individuo es una Mujer.

Ejemplo de subsumición de concep-to con la siguiente expresión:

Humano ? Animal Bípedo

Este axioma introduce el concepto deHumano y afirma que un Humano esnecesariamente un Animal y un Bípe-do pero un individuo que satisfaga lacondición de Animal y de Bípedo noimplica que sea un Humano.

Los nombres de conceptos que es-tán asociados con la relación desubsumición son conocidos como

conceptos primitivos, mientras queaquellos nombres de conceptos queestán asociados con la relación deigualdad son conocidos como con-ceptos definidos. Los conceptos pri-mitivos no están totalmente defini-dos, ellos tienen sólo característicasnecesarias. Los conceptos definidosestán determinados por sus carac-terísticas las cuales son suficientes ynecesarias para tener el concepto.

Los nombres de conceptos en una ter-minología que no son conceptos pri-mitivos, ni conceptos definidos se de-nominan conceptos atómicos, de ellossólo se conoce sus nombres y que susinterpretaciones son subconjuntos deldominio de aplicación.

Ejemplo de concepto atómico:Hembra

Con esto tenemos que una DL estácaracterizada por un conjunto denombres de conceptos, un conjun-to de nombres de roles y un conjun-to de individuos.

Adicional al conocimiento termino-lógico descrito en TBox, situacionesconcretas son descritas en la com-ponente llamada ABox, posiblemen-te usando los conceptos definidosen TBox. Las situaciones concretasse describen usando nombres de in-dividuos a, b, ... que correspondena elementos de un dominio de in-terpretación, ejemplo: Juan, es unindividuo que se instancia en el con-cepto Hombre, Así:

Hombre (Juan)

La componente extensional ABox deuna base de conocimientos contie-

ne aseveraciones de individuos so-bre los conceptos y los roles. Dadauna terminología T, una ABox-ase-veración tiene una de las siguien-tes formas:

a : C aseveración de la pertenenciadel individuo a al concepto C.a R b aseveración de la pertenenciade los individuos a y b al rol R.

Con los párrafos anteriores se pue-de deducir:

·Los lenguajes de conceptos poseentres aspectos importantes para el KRque son:- Conceptos- Roles- Constructores.

·Para la representación de conoci-miento en los lenguajes de concep-tos es necesario una base de cono-cimiento que apoye la administra-ción de los conceptos, especificadaesta en dos aséctos básicos:- El TBox- El ABox

·Los lenguajes de conceptos tienencomo base de todo conocimiento:- La expresión de conceptos.·Un concepto puede ser:- Primitivo- Definido- Atómico.

·Las DLs se caracterizan por:- Nombre de Conceptos.- Nombre de Roles.- Nombres de Individuos.

Para continuar es necesario expre-sar el desarrollo expresivo que ma-

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nejan los lenguajes de conceptos y lo hacen a través deun Lenguaje de Atributos de Conceptos ALC [13], dondedefinen las expresiones de conceptos de la siguientemanera:

CN | T | ⊥ | ¬C | C D | C D | ↔ R.C | ∃ R.C

Donde:·CN: Es un nombre de concepto.·C y D: Son expresiones de conceptos.·R: es un nombre de rol.·Los nombres de conceptos T (top) y ⊥ (bottom): repre-sentan el concepto más general y el concepto menosgeneral respectivamente.

La posibilidad de crear un modelo formal que me per-mita manejar el potencial que ofrecen la lógicas des-criptivas en sistemas de representación y gestión de co-nocimiento, fundamentado en técnicas de administra-ción del conocimiento, permitirá adaptar un modelocomputacional que facilite y optimice la comprensióndel modelo real de la representación del saber. Los Len-guajes de Conceptos logran implantarse con facilidaden un modelo de objetos, dichas características mane-jadas en esta hacen un empalme eficiente de lo que sedesea lograr.

Los lenguajes de conceptos permiten representar el co-nocimiento de un dominio por medio de conceptos y

Diagrama BNF de la sintaxis del ALCN enriquecido

LOS LENGUAJES DE CONCEPTOS EN UN ENFOQUE ORIENTADO A OBJETOS

EL ALCN Anexa dos expresiones más para darle másriqueza a la expresividad de ALC, al permitir conceptoscon restricciones de número, expresiones de la forma(≤ n R ) y ( ≥ m R ) donde n y m son enteros no negativosy R es un nombre de un rol [5].

En [6] se presenta una variante más expresiva de lasrestricciones de número, llamada restricción de númeromodificada cuya presentación es de la forma ( ≥ n R.C )o ( ≤ n R.C ).

roles, donde los conceptos modelan clases de individuosy los roles especifican relaciones entre las clases. De lacombinación de conceptos atómicos y roles atómicos (loscuales están descritos únicamente con su nombre) conadecuados constructores se generan expresiones de con-ceptos. Los conceptos y los roles son interpretados me-diante la semántica declarativa al estilo de Tarski quepermite concebirlos como conjuntos y relaciones binariasrespectivamente. De esta forma los lenguajes de con-ceptos son sublenguajes de la lógica de predicados.

Con el análisis realizado se presenta un lenguaje de con-ceptos que ofrece un potencial expresivo para la KR, lasDLs dan la fortaleza a este planteamiento, puesto que

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ofrecen por medio de una sintaxis ysemántica definida una solución a larepresentación de conocimiento.

La AI siempre se ha preocupado porla sistematización del conocimien-to. Para realizar esta tarea se requie-ren métodos que permitan represen-tar el conocimiento junto con pro-cedimientos efectivos y eficientespara recuperar e inferir conocimien-to [9,2,7,12,1,4]. Esta tarea se rea-

Diagrama de Objetos del ALCN

liza por medio de los sistemas derepresentación de conocimiento(KRSs: Knowledge RepresentationSystems) mediante el uso de los len-guajes terminológicos o lenguajesde conceptos basados en DLs. Unode los mecanismos básicos de la re-presentación y procesamiento delconocimiento humano es la divisióndel mundo en clases o conceptos loscuales usualmente están dotados deuna jerarquía estructural.

Dado lo anterior podemos expresarel siguiente esquema que me per-mite poseer un contexto estructura-do del manejo de los conceptospara la representación y el poten-cial expresivo que permitirá el mo-delo de objetos para la representa-ción de la expresiones de concep-tos, que son el formato base delconocimiento, y que este permiteconstituir el TBox.

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Para la expresión de concepto:

Mujer ? Humano Hembra

Podemos visualizar la instanciación siguiente:

Nombre de concepto,Nombre de Roles, Conector,

Tipo de concepto, Cuantificador,Restricción, Entero, Negación, Continuar

Usuario Expresión de Concepto

Pantalla principal, Tipos de Conceptos,Conectores, Cuantificadores, Restricciones,

Solicitar Continuidad, Éxito, Anexar concepto

Diagrama de flujo de sucesos para la clase Expresión de Concepto.

Diagrama de instancia del concepto Mujer

Con esto se observa que el modelo de objetos nos per-mite obtener una representación de la expresión de con-cepto que encaja en el mundo real, y que permite admi-nistrar en una forma sistematizada el conocimiento.

Sin embargo, se presume que el sistema de representa-ción que maneje el modelo de objetos debe poseer unainteracción adecuada entre la persona que posee el co-nocimiento y el mismo sistema. La representación deexpresiones de conceptos por un conocedor de un áreao tema estará dada así:

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Se ha determinado entonces que una clase usuario esnecesaria adaptarla al sistema para adecuar mejor elsistema de representación, de la misma forma esto nospermite especificar un diagrama de estados en la claseExpresión de concepto para poder especificar como vaha realizarse el flujo de información dentro del sistema.

Teniendo en cuenta que una expresión que define oincluye un concepto va estar dada por va ha estardada por:

CN | T | ⊥ | ¬C | C D | C D | ↔ R.C | ∃R.C | ≥ n R.C | ≤ n R .C

Se puede especificar lo siguiente:

Diagrama de estados para la Clase Expresión de Conceptos

Con lo anterior se pretende dar un formalismo a la re-presentación de conocimiento con el fin de poder admi-nistrarlo adecuadamente y que la persona que lo repre-

sente tenga un parámetro fácil de poder especificar lascosas del mundo real que domina sin mecanismos decodificación complicados de entender.

2 1

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Lo anterior permite mostrar un en-foque que facilita la representacióndel conocimiento con un potencialexpresivo adecuado a muchasáreas del conocimiento, dando pieal almacenamiento jerarquizado yclasificado de las abstracciones deconceptos manejados en el entor-

no real de las cosas. Estás abs-tracciones representadas puedenser modeladas bajo el enfoqueorientado a objetos, aprovechan-do las características que esto ofre-ce como son la herencia,encapsulado y estructuración ade-cuada de la información.

Quedan metas a desarrollarse comola ampliación de la expresividad yel procesamiento del lenguaje na-tural para poder extraer las expre-siones que definan o incluyan con-ceptos.

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BIBLIOGRAFÍA

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Luis Ignacio Lizcano B.Profesor Titular Dpto de Sistemas

Universidad Francisco de Paula Santanderllizcano@yahoo.com

Diego Armando Pérez HernándezEstudiante de Ingeniería de Sistemas IX SemestreUniversidad Francisco de Paula Santander

diegoarmandoh@hotmail.com

RESUMEN

Este artículo contiene la descripciónde un diseño de un Sistema de Re-cuperación de Información (SRI) conel modelo conceptual basado en elespacio vectorial. Contiene una des-cripción de los fundamentos bási-cos de los conceptos de la recupe-ración de información (RI) y especi-fica una arquitectura de un SRI conbase a dos módulos de indexacióny de consulta. La intención es dise-ñar un motor de indexación y bús-queda completamente operacional,que pueda ser utilizado en entornosdocumentales. El diseño puede dar-se sobre una base de datosrelacional (Figuerola, Berrocal yZazó 2000), que facilita la obser-vación, manipulación de estructu-ras y resultados intermedios; la rea-lización de las operaciones funda-mentales a partir de sentencias SQL,permiten una fácil modificación desu funcionamiento interno.

INTRODUCCIÓN

La escritura es probablemente unode los medios más antiguos de al-macenar y transmitir el conocimien-to, y a partir de un cierto volumende texto escrito se hace imprescin-dible un sistema organizativo queposibilite la localización de la infor-

mación que se precise en cualquiermomento. Esta necesidad ha esta-do cubierta por técnicas que no hanvariado en 200 años básicamentehasta que la disponibilidad de or-denadores cada vez más potentes,dispositivos de almacenamiento másrápidos y de mayor capacidad y lasredes de ancho de banda han pro-ducido una explosión de la informa-ción que no puede ser afrontada sinun amplio conjunto de nuevas téc-nicas de almacenamiento, acceso,interrogación y manipulación de esainformación.

El desarrollo de los sistemas auto-matizados de recuperación de infor-mación se inicio con el objetivo defacilitar el manejo de la enorme can-tidad de literatura científica surgidade los años 40 (Mañas 94). No haquedado restringida a este camposino que se ha extendido a otrasáreas: cualquier disciplina que basesu trabajo en la utilización de docu-mentos puede beneficiarse de lastécnicas de recuperación de infor-mación textual. En los últimos 30años se han desarrollado estructu-ras de datos eficientes para el al-macenamiento de índices,sofisticados algoritmos de interroga-ción, métodos de compresión(Frakes y Baeza-Yates 1992) e inclu-so hardware específico; más recien-temente, se han aplicado técnicasde procesamiento del lenguaje na-tural en aspectos tales como la ex-tracción de información, formula-ción de interrogaciones amigablesy la generación de respuestas(Rijsbergen 1779). La búsqueda decadenas tanto exacta como aproxi-mada, los métodos de construcción

y manipulación de diccionarios(Baeza-Yates y Ribeiro 1999).

Un SRI permite la recuperación dela información, previamente alma-cenada, por medio de consultas alos documentos contenidos en labase de datos. Esta serie de pregun-tas se conceptúan como sentenciasformales de expresiones de necesi-dades de información, y suelen ve-nir expresadas por medio de un len-guaje de interrogación. Un docu-mento es un objeto de datos, denaturaleza textual generalmente,aunque la evolución tecnológica hapropiciado la profusión de docu-mentos multimedia, incorporándo-se al texto fotografías, ilustracionesgráficas, vídeo, audio, etc.

Un SRI debe soportar una serie deoperaciones básicas sobre los docu-mentos almacenados en el mismo,como son: introducción de nuevosdocumentos, modificación de los do-cumentos almacenados y eliminaciónde los mismos. Debemos contar al-gún método de localización de losdocumentos, para presentárselosposteriormente al usuario. Los SsRIimplementan estas operaciones enformatos muy diversos lo que provo-ca una diversidad en lo relacionadocon la naturaleza de los mismos.

La RI es el conjunto de tareas me-diante las cuales el usuario localizay accede a los recursos de informa-ción que son pertinentes para la re-solución de un problema planteado(Fernández 1998).

La diferencia entre recuperación de da-tos (RDs) e RI se puede caracterizar por:

SISTEMA DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN BASADO EN EL MODELO VECTORIAL

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Según la forma de responder a la pregunta: en RDs seutilizan preguntas altamente formalizadas, cuya respuestaes directamente la información deseada. En RI las pre-guntas resultan difíciles de trasladar a un lenguaje nor-malizado, y la respuesta es un conjunto de documentosque pueden contener, sólo probablemente lo deseado,con un evidente factor de indeterminación.

Según la relación entre el requerimiento al sistema y lasatisfacción de usuario: en RDs la relación esdeterminística entre la pregunta y la satisfacción. En RIes probabilística, a causa del nivel de incertidumbre pre-sente en la respuesta.

Según el criterio de éxito: en RDs el criterio a emplear esla corrección y la exactitud, mientras que en RI el únicocriterio de valor es la satisfacción del usuario, basadaen un criterio personal de utilidad.

Según la rapidez de respuesta: en RDs depende del so-porte físico y de la perfección del algoritmo de búsqueday de los índices. En RI depende de las decisiones y accio-nes del usuario durante el proceso de interrogación.

Este documento en la sección 2 y 3, presenta las ideasbásicas referentes a RI, el modelo espacio vectorial esdescrito en la sección 4, en la sección 5 y 6 se especifi-can los módulos de indexación y consulta respectiva-mente. En la sección 7 se presentan unas ideas sobrerealimentación de consultas y finalmente se determinanunas sugerencias sobre la proyección del documento.

ARQUITECTURA DE UN SRI

La RI, puede definirse como la representación, almace-namiento, organización y el acceso a elementos de in-formación (Fernández 1998). El campo de RI envuelveun conjunto bastante grande de conceptos, estructurasy métodos. Para seguir un orden lógico se verán las fa-ses en las que se ve involucrado el tratamiento de lainformación que se puede resumir en: el modelo con-ceptual, la indexación, la transformación de consultas,las operaciones sobre los términos y la gestión de docu-mentos (Frakes y Baeza-Yates 1992, Fernández 1998,Baeza-Yates y Ribeiro 1999).

Figura 1. Arquitectura de un SRI.

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Básicamente, los SsRI se apoyan endos módulos: uno de indexación,que construye los vectores de los do-cumentos, y otro de consulta, quecalcula la similaridad con una con-sulta dada (Figuerola, Berrocal yZazó 2000). Tanto los documentoscomo los vectores resultantes, asícomo productos intermedios y auxi-liares, se almacenan en una basede datos relacional. A pesar de quelos sistemas de gestión de bases dedatos relacionales han padecido enel pasado un cierto descrédito en loque se refiere a su utilización enentornos documentales, creemosque constituyen un medio idóneopara esta tarea. A las ventajas ge-néricas ya conocidas de este tipo desistemas (prevención contra la re-dundancia y la inconsistencia, faci-lidad de modificación de estructu-ras, flexibilidad de manejo,estandarización, etc.), hay que aña-dir el hecho de que en la actuali-dad han superado algunos de losinconvenientes que tradicionalmentese les han achacado: posibilidad decampos de tamaño variable (los co-nocidos campos memo), posibilidadde almacenar datos binarios (imá-genes, sonido, referencias a obje-tos externos), y, desde luego, cam-pos repetibles (aunque siempre hasido posible tener campos repetiblescon una base de datos relacional;de hecho, ésta es una de sus razo-nes de ser. Adicionalmente, sistemasde gestión de bases de datosrelacionales (con sus lenguajesestándar de manipulación de datose interrogación) corren hoy de for-ma ágil y sin problemas en ordena-dores personales.

MODELO CONCEPTUAL DE LA RI

En principio, la recuperación de in-formación engloba las acciones en-caminadas a identificar, seleccionary acceder a los recursos de informa-ción útiles al usuario, el objeto do-cumental se ha organizado y repre-sentado, utilizando una serie de nor-mas y convenciones, en un soporteinformático, mediante el diseño,creación y mantenimiento de basesde datos.

Como los SsRI implementan unagama diversa de estructuras de da-tos, algoritmos y técnicas de recupe-ración de información, por ello pre-cisamos de un modelo conceptualdonde se determinan el tipo de fi-cheros, operaciones sobre los térmi-nos, modelos de búsqueda con basepatrones exactos o los modelosinexactos los cuales contendrán lastécnicas probabilísticas, los espaciosvectoriales (Fernández 1998, Baeza-Yates y Ribeiro 1999). La mayoría delos sistemas de información son dedos tipo, booleanos y búsqueda deinformación por patrones de texto.Las interrogaciones a los sistemas debúsqueda de texto se llevan a cabopor medio de cadenas de caractereso por expresiones regulares. Los sis-temas de patrones de textos son másutilizados comúnmente en pequeñascolecciones de datos y cuando hayque gestionar grandes volúmenes dedocumentos se destacan mayorita-riamente los sistemas booleanos.Dentro de un sistema booleano, losdocumentos se encuentran represen-tados por conjuntos de palabras cla-ve, generalmente almacenadas en unfichero inverso.

Se ha tratado de mejorar el rendi-miento de los SsRI por medio de ladistribución estadística de los térmi-nos, en tanto que la frecuencia deaparición de un término en un do-cumento o conjunto de documen-tos podría considerarse relevante ala hora de establecer al similitudentre la consulta y el dato que iden-tifica el documento. La distribuciónde frecuencia de un término seimplementa dentro de algunos mo-delos estadísticos como es el casodel modelo espacio vectorial, o elmodelo probabilístico (Mañas 1994,Fernández 1998).

Una decisión fundamental a tomaren el diseño de un SRI es que tipode estructura de fichero se va a usarpara la base de datos subyacente,podemos enunciar: ficheros planos,ficheros inversos, ficheros de patro-nes de bits, árboles PAT y grafos(Frakes y Baeza-Yates 1992,Fernández 1998, Baeza-Yates yRibeiro 1999).

Las operaciones que se pueden lle-var a cabo sobre los términos en unSRI se conforman en: extracción deraíces, truncamiento, ponderaciónde pesos, palabras vacías y tesauros(Frakes y Baeza-Yates 1992,Fernández 1998, Baeza-Yates yRibeiro 1999).

Los documentos son los objetos pri-marios en un SRI, por ello se le debeasignar un identificador único, de-ben dividirse en sus campos consti-tuyentes, y estos campos deben serintroducidos dentro de identifica-dores de campos y conjuntos de tér-minos. Otra operación con los do-

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cumentos es ordenar por un campodeterminado mostrar incluye la op-ción de salida por impresora de losdocumentos como a su visualizaciónpor pantalla del ordenador. La dis-tribución de frecuencias de los tér-minos puede ser usada para agru-par documentos similares en un es-pacio documental, por medio de lastécnicas de clustering.

MODELO DE ESPACIOVECTORIAL

Partiendo de que se puede repre-sentar los documentos comovectores de términos, entonces losdocumentos pueden situarse en unespacio vectorial de n dimensiones,es decir, con tantas dimensionescomo elementos tenga el vector.

Matemáticamente hace tiempo quese trabaja con espacios de n dimen-siones, dando a n un valor superiora tres. Situado en ese espaciovectorial, cada documento cae en-tonces en un lugar determinado porsus coordenadas, al igual que en unespacio de tres dimensiones cadaobjeto queda bien ubicado si se es-pecifica sus tres coordenadas espa-ciales. Se crean así grupos de do-cumentos que quedan próximosentre ellos a causa de las caracte-rísticas de sus vectores. Estos gru-pos o clusters están formados, enteoría, por documentos similares, esdecir, por grupos de documentosque son relevantes para la mismaclase de problemas de información.Grupos de clusters pueden organi-zarse, a su vez, en torno a uncentroide, que es un documento re-presentativo de las propiedadesmedias de los documentos del clus-

ter. En una base de datos documen-tal organizada de esta manera, re-sulta muy rápido calcular quécentroide se parece más a una pre-gunta, y es muy rápida también laordenación por relevancia, ya que,de forma natural, los documentosya están agrupados por su grado desemejanza. En la fase de interroga-ción, cuando se formula una pre-gunta, también se la deja caer eneste espacio vectorial, y así, aque-llos documentos que queden máspróximos a ella serán, en teoría, losmás relevantes.

CARACTERIZACIÓN DELMODELO VECTORIAL

Un documento di se modeliza comoun vector dj = (w1,i, ..., wt,i), don-de wi,j es el peso del término tj en eldocumento di.

La similaridad entre un documentoy la consulta es un valor entre cero yuno.

Una consulta se puede ver como undocumento por lo tanto se puede vercomo un vector.

La similaridad entre dos documen-tos se calcula mediante el valor delcoseno entre los dos vectores.

Permite hacer «matches» parciales;ordena los resultados por grado derelevancia. No incorpora la nociónde correlación entre términos (pro-blema de todos los modelos clásicos).

MODULO DE INDEXACIÓN

En la indexación de los documen-tos, no todas las palabras o térmi-

nos que los componen se incluyenen los índices. A los términos que seincluyen en el índice se les llamaelementos de indexación. Ademáshay que considerar que dichos ele-mentos pueden sufrir una serie detransformaciones antes de acabaren el índice.

PROCESADO DE DOCUMENTOS

Después de elegir el modelo con-ceptual de un SRI es necesario op-tar por un modelo de organizar lainformación de los documentos. Yesta decisión no es independientedel modelo conceptual considera-do, ya que ciertos modelos concep-tuales va a implicar el uso de unaorganización de la información de-terminada, y viceversa.

OBTENCIÓN DE PALABRASDE CADA DOCUMENTO

Los documentos son los objetos pri-marios en un IRS y hay muchas ope-raciones para ellos. En algunos IRSs,a los documentos añadidos a unabase de datos se les debe asignarun identificador único, deben divi-dirse (en partes gramaticales) en suscampos constituyentes, y estos cam-pos deben ser introducidos dentrode identificadores de campos y con-juntos de términos. Una vez en labase de datos, uno a veces quieredesenmascarar ciertos campos parabuscarlos y mostrarlos, por ejemplo,un investigador puede desear bus-car sólo los campos de título y resu-men de un documento para unabúsqueda dada, o puede desearconsultar sólo el título y el autor delos documentos recuperados. Enalgunos sistemas gestores de bases

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de datos documentales, a este tipode operación se le denomina bús-queda por referencia cualificada.

FILTRADO Y ELIMINACIÓNDE PALABRAS VACÍAS

La lista de palabras vacías es una re-lación de términos considerados comovalores no indexables, usados para eli-minar potenciales términos deindexación. Los términos de una listavacía están carentes de todo signifi-cado a la hora de recuperar informa-ción, como ejemplo se puede tomarel determinante «la», que no poseeninguna funcionalidad a la hora derecuperar documentos, ya que en to-dos los documentos de la base de da-tos aparecerá este término de formacasi segura y no resalta nada del con-tenido del documento almacenado.Así, cada término potencial deindexación es comprobado previa-mente, verificándose su presencia enla lista de palabras vacías y es des-cartado si se encuentra en ella.

NORMALIZACIÓN DECARACTERES

Se refiere a una estandarización delos textos de entrada, de tal mane-ra que los términos identificadosservirán como entrada al algoritmode indexación cuya finalidad es laobtención de una representacióninterna del documento que será laestructura de datos sobre la que serealizará realmente el proceso debúsqueda.

LEMATIZACIÓN

Los algoritmos de extracción de raí-ces de los términos, o de elimina-

ción de sufijos, se encuentran orien-tados a obtener un único término apartir de diferentes palabras queconstituyen esencialmente variacio-nes morfológicas con un mismo sig-nificado. El resultado del algoritmodebe ser una misma forma canóni-ca para las diferentes variacionesmorfológicas de una palabra, queno tiene por qué ser, necesariamen-te, la raíz lingüística.

ALMACENAMIENTO DE TÉR-MINOS Y REFERENCIAS A

DOCUMENTOS

En el caso de indexación de los do-cumentos a tratar, no todas las pa-labras o términos que los compo-nen se incluyen en los índices. A lostérminos que se incluyen en el índi-ce se les llaman elementos deindexación. Además hay que consi-derar que dichos elementos puedensufrir una serie de transformacionesantes de acabar en el índice. Exis-ten los que consideran elementos deindexación a las palabras que apa-recen en el texto, mientras que otrosmodelos toman como elementos deindexación aquellos correspondien-tes a entidades distintas de las pa-labras, como por ejemplo los sufijosdel modelo PAT. Una vez que un ele-mento de indexación ha pasado elfiltro de las palabras vacías, puedenir directamente al índice, o serindexado después de sufrir algúntipo de transformación dirigida paraaumentar su representatividad y ahomogeneizar la base de términosa incluir en las consultas.

CÁLCULO DE FRECUENCIASDE TÉRMINOS, IDFS Y PESOS,

MEDIANTE SENTENCIAS SQL,Y ALMACENAMIENTO DE

RESULTADOS EN UNA TABLA

A los términos que se consideran re-presentativos de los documentos seles puede asignar un valor numéri-co basado en su distribución esta-dística, o sea, la frecuencia con laque los términos aparecen en do-cumentos, colecciones de documen-tos, o en subconjuntos de coleccio-nes de documentos, tales como do-cumentos considerados relevantesen una búsqueda.

Esta tarea consiste en dos etapas:la primera determina los términosque se van a considerar capaces derepresentar el contenido de un do-cumento, y la segunda consistirá enasignar a cada término un peso ovalor que refleje la importancia deltérmino como representante delcontenido del documento.

La primera de las etapas es más omenos inmediata, ya que se basaen la extracción de los términos quecomponen el texto de los documen-tos Lo que ya no resulta tan inme-diato es la asignación de pesos aesos términos.

La mayoría de los intentos deindexación automática se basan enla observación de que la frecuenciade ocurrencia de un término en undocumento tiene alguna relacióncon la importancia de ese términocomo representante del contenidodel documento.

Se puede obtener el factor de rele-vancia de un término basándose en

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las características de la frecuenciade las palabras de la colección dedocumentos. Con los siguientes cri-terios:Dada una colección de n documen-tos, calcular para cada documentoi la frecuencia de cada término k enese documento. Determinar la fre-cuencia de cada término respecto ala colección completa, sumando lasfrecuencias de cada término en losn documentos. Ordenar las pala-bras en orden decreciente de fre-cuencia y eliminar todas aquellasque tienen un valor por encima deun umbral dado. Esto elimina laspalabras muy frecuentes. Del mis-mo modo, eliminar las palabraspoco frecuentes. Las palabras quequedan, con una frecuencia media,se utilizarán para caracterizar losdocumentos indexados.

La frecuencia de documento inver-sa (Inverse Document Frequency:IDF). Consiste en asumir que la im-portancia del término es proporcio-nar a la frecuencia de ocurrencia decada término k en cada documentoi, e inversamente proporcional al nú-mero de documentos a los que seasocia ese término, el valor de dis-criminación: Esta es una medida delgrado en el que el uso de ese térmi-no va a ayudar a distinguir un do-cumento de otro. Además provee deun método objetivo para determinarel umbral de frecuencia: los térmi-nos con alta frecuencia y un valorde discriminación negativo son po-bres y no se deberían utilizar en laindexación; los términos con bajafrecuencia con un valor de discrimi-nación cero pueden o no ser utiliza-dos y los términos que son buenos

discriminantes, tienen un valor dediscriminación positivo y deben serconsiderados en la indexación, co-incidiendo con aquellos de frecuen-cia intermedia.

A partir de la información proceden-te de la distribución de frecuenciasde los términos, es posible asignaruna probabilidad de relevancia acada documento dentro de un con-junto recuperado, permitiendo quelos documentos recuperados seanorganizados en orden a esta pro-bable relevancia. La información dela distribución de frecuencias de lostérminos puede ser usada paraagrupar documentos similares en unespacio documental, por medio delas técnicas de clustering.

Tabla 1. Módulo de Indexación

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MODULO DE CONSULTA

El módulo de consulta es aún mássimple. Dado que una consulta enlenguaje natural ha de ser tratadacomo un documento cualquiera,requiere las mismas operaciones:

Obtención de palabras, eliminaciónde vacías, normalización de carac-teres, lematización. Cálculo de pe-sos de los términos de la consulta,utilizando los datos de IDF almace-

nados en una tabla en la operaciónde indexado. Cálculo de similaridadentre consulta y cada uno de losdocumentos, mediante una simplesentencia SQL . Para realizar el cál-culo de similaridad entre dosvectores existen diversas funciones,siendo las más conocidas la del pro-ducto escalar de dos vectores y loscoeficientes del coseno.

Al hacer el cálculo del coeficientede similaridad de los documentos y

del vector de búsqueda, y someter-los a una comparación sistemática,se está en condiciones de estable-cer un orden descendente, colocan-do en primer término el documentocuyo valor es más cercano al delvector de búsqueda y así hasta con-cluir con todos los registros resultan-tes. Estos registros son los mismosque se obtienen al hacer un OR en-tre todos los términos que se utili-zan en la interrogación.

Tabla 2. Módulo de Consulta

MODULO DE CONSULTA

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REALIMENTACIÓN DE CONSULTAS

A partir de esta arquitectura, implementar realimentaciónde consultas es sencillo. Para una expansión simple, nohay más que añadir al texto original de la consulta el textode los documentos con los que se desea realimentar, yasea a través de selección por parte del usuario, ya seatomando de forma automática los n primeros recuperadospor la consulta original; tras esto, reejecutar la consultacon los añadidos hechos (Baeza-Yates y Ribeiro 1999).

Un enfoque algo más elaborado, puede requerir un re-ajuste de pesos de términos, en especial si se tienen encuenta, entre los documentos recuperados por la con-sulta original, casos positivos y casos negativos; es de-cir, documentos recuperados que deben usarse pararealimentar (ejemplos positivos), y documentos que, ex-plícitamente, deben usarse como ejemplos negativos (esdecir, que no se desean documentos como ésos). Elrecálculo posterior de pesos se efectúa mediante unasimple sentencia SQL. Esto posibilita ajustar manual-mente los coeficientes a aplicar (tanto negativos comopositivos) sin necesidad de alterar el código del progra-ma ( Fernández 1998, Baeza-Yates y Ribeiro 1999).

CONCLUSIONES

Se ha mostrado la arquitectura y el diseño de unSRI con el modelo conceptual de espacio vectorial,lo suficientemente abierto y flexible para ser utili-zado en labores docentes, así como de investiga-ción. La sencillez de su arquitectura permitirá tan-to la fácil observación de resultados y estructurasintermedias como la modificación y añadido denuevos módulos y, por consiguiente, la experimen-tación. De hecho, puede ser utilizado en la do-cencia de algunas materias relacionadas directa-mente con la recuperación automatizada de lainformación, y también en diversos trabajos deinvestigación, así, como para comprobar el efec-to en la recuperación de nuevos sistemas delematización para el castellano, teniendo un pun-to de comparación contra los que existen actual-mente para el inglés.

BIBLIOGRAFIA

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MAÑAS J- Búsqueda y Recuperación en la Internet.Reporte técnico. Universidad Politécnica de Madrid.1994.

RIJSBERGEN C. J. Information Retrieval. London:Butterworths. 1979.

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AUTOR:Omar Yesid Flórez Prada

Estudiante de X semestre de ingeniería electrónica.omar_fl@control-automatico.net.

RESUMEN

En nuestro medio estamos rodeados de una serie desistemas electrónicos que efectúan operaciones automá-ticas de acuerdo con una serie de parámetrosprogramados anteriormente por el operario.

El presente trabajo muestra el prototipo de una mesa dedos coordenadas (plano cartesiano (X,Y)), la cual utilizaun sistema de desarrollo basado en el microcontrolador8051 de INTEL (R) (sistema de computo), realizando lafunción de sistema de control enviando las respectivasordenes, para ubicar la herramienta en los diferentes puntosdel área de trabajo de la mesa, los puntos son programadoscon anterioridad por el operario, interactuando con elteclado. Para realizar los desplazamientos de la mesa (X,Y),se utilizan dispositivos actuadores encargados de efectuarun movimiento lineal que desplaza la herramienta a ladistancia determinada.

PALABRAS CLAVES

Microcontrolador, sistema de desarrollo, motores pasoa paso, lenguaje ensamblador.

INTRODUCION

Los procesos de fabricación pueden clasificarse, segúnel grado de automatización y sofisticación de los sistemasde control, en niveles que van desde la producciónmanual hasta el máximo paradigma de la ManufacturaIntegrada por Computador (CIM), con las llamadasfabricas de luces apagadas. En estas, el operario queconocemos desaparece para dar paso a las máquinas,que se encargan totalmente de la producción. El hombresólo realiza las operaciones de programación y desupervisión.

Se realizó un programa (software) en lenguajeensamblador para un microcontrolador, controlando elgiro del motor paso a paso para el desplazamiento de

la coordenada X y el giro del motor paso a paso para eldesplazamiento de la coordenada Y, encargados deubicar la herramienta para la perforación del materialen los puntos específicos.

La herramienta de perforación es manipulada por eloperario por medio de teclado; la cual se desplaza hastael punto (X,Y) en el que se desea la perforación, utilizandola tecla �H� se almacena esta coordenada, luego sedesplaza la herramienta hasta una nueva coordenada(X,Y) y se prosigue a su almacenamiento, asísucesivamente hasta haber indicado todas lasperforaciones que se desean realizar.

Como el operador indica aleatoriamente cada posición,el programa entrega a la mesa (X,Y) cada uno de losdesplazamientos que deben realizar los motores paso apaso, de acuerdo con la información obtenida en la tablade coordenadas, de este modo las perforaciones se llevaránha cabo en una forma consecutiva.

Este tipo de control se ha realizado implementandocomputadoras personales con más capacidad de memo-ria y procesadores con grandes velocidades, el softwareutilizado es un lenguaje de alto nivel (orientado objetos)en el se realiza un dibujo en dos o tres dimensiones con unambiente familiar, este se compila y envía los respectivospulsos de control por un puerto de salida conectado conla mesa (X,Y).

Una de las ventajas del proyecto comparado con lastecnologías existentes en el mercado, es su sistema de con-trol económico, menor requerimiento de memoria solo 4KBytes y la realización de tareas repetitivas, para su aplicaciónen la perforación en serie de material.

MESA DE COORDENADAS CARTESIANAS (X,Y) PARALA PERFORACIÓN DE MATERIALES POR MEDIO DE UN

MICROCONTROLADOR 8051 DE INTEL

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APLICACION

El propósito de realizar el proyecto es su implementaciónen diversos campos; como podemos ver el programarealizado es estándar y los cambios para determinadaaplicación está dada por la selección del tipo deherramienta de corte y el tipo de material a trabajar(mármol, madera, yeso, hierro, baquelita, etc.).

Se puede implementar para perforar las baquelitas enla fabricación de circuitos impresos.

DISEÑO DEL HARDWARE

El sistema físico esta compuesto por los siguienteselementos:

DIAGRAMA EN BLOQUES DEL HARDWARE

COMPUTADOR

Se emplea una computadora como herramienta de edi-ción, utilizando el software MLED (R) creado porMicrodiseño Ltda. (R). permite la escritura del programaen lenguaje ensamblador, terminado el programa seprosigue al envío por medio del puerto serial (COM 1)al sistema de desarrollo.

Las ventajas es la versatilidad que ofrece el computadoren la búsqueda de errores, corregirlos e introducir en

cualquier parte del programa una línea de instrucción oinsertar un segmento de instrucciones.

SISTEMA DE DESARROLLO

El sistema tiene una arquitectura que dispone de blo-ques funcionales los cuales son:

CPU, es un microcontrolador 8051 de Intel que posibi-lita nuevas aplicaciones que se pueden llevar a cabocon la mínima utilización de componentes.

MEMORIA DE PROGRAMA EXTERNA (PROM), confor-mada por 64K bytes, en ella se encuentra almacenadoel programa monitor o sistema operativo (MOS51) delsistema de desarrollo.

MEMORIA DE DATOS EXTERNA (RAM), es posibledireccionar hasta 64K bytes, en esta se puede realizar tan-to la escritura como la lectura de datos en esta memoria.

MEMORIA COMBINADA RAM/ROM, esta segmentadaen espacios utilizados por el sistema de desarrollo, enuno de esos segmentos de memoria se almacena el códi-go de programa, esta direccionada desde 9200H hasta957FH (896 bytes) y tiene otro segmento de memorialibre para usuario, la cual almacena la tabla de coorde-nadas y su dirección es 9F00H hasta 9F7FH (128 bytes).

PUERTOS, se programó el controlador de puertos 8255(PPI) de la siguiente manera: el puerto A de salida, eneste se conecta la etapa de potencia para manejar elmotor X y el puerto B como salida, conectando la etapade potencia para manejar el motor Y,

Por otra parte se utiliza el puerto P1 del microcontroladorpara la entrada de las señales provenientes de lossensores, este puerto es direccionable bit a bit.

TECLADO

Su función es el ingreso de datos para editar el progra-ma directamente en el sistema de desarrollo; En elprograma permite la interfaz entre el sistema de desarro-llo y el operario, permitiendo guiar la herramienta hasta

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los puntos donde se quiere perforar e ingresar estas coor-denadas. Se configuro las teclas de la siguiente manera:

«D», movimiento a la derecha del eje X.«A», movimiento a la izquierda del eje X.«W», movimiento hacia arriba el eje Y.«X», movimiento hacia abajo el eje Y.«H», almacenamiento del respectivo punto (X,Y) en el quese encuentra la herramienta.«P», Con esta tecla se da inicio al recorrido automáticode los diferentes puntos (X,Y) anteriormente grabados,esta tarea se puede realizar repetitivamente.

DISPLAY

Consiste en una pantalla de cristal liquido (LCD), quemuestra mensajes predefinidos en la programación delmicrocontrolador, para nuestro programa se visualizandos mensajes:

Primero, se muestra el mensaje «PROGRAMACION», esteindica al operario que el sistema se encuentra en modode programación y tiene la posibilidad de ingresar lasdiferentes coordenadas moviendo la herramienta al res-pectivo punto (X,Y) y almacenarlo.

Segundo, en el instante que se oprime la tecla «P» semuestra el mensaje «AUTOMATICO», la plataforma re-corre los puntos almacenados autónomamente.

INTERFAZ DE POTENCIA

Se utilizaron 8 transistores en configuración darlington(TIP 122), 4 transistores para cada uno de los respectivosmotores, estos transistores tiene características como: dio-do interno en antiparalelo para contracorriente, amplifi-cación de corriente en factor de 1000 y corriente máximaen colector 8 amperios.

MOTORES

Un motor de paso es básicamente un motor cuya opera-ción consiste en movimientos angulares discretos de mag-nitudes esencialmente uniformes en lugar de rotación con-tinua. Este tipo de motor puede ser fácilmente controlado

por circuitos electrónicos los cuales convierten pulsos eléc-tricos en movimientos mecánicos proporcionales. Cadafracción de revolución del motor es hecha por una seriede pasos discretos idénticos. El diseño del motor de pasousualmente provee rotación en el sentido de las maneci-llas del reloj así como en contra. Lo que hace al motor depaso idealmente conveniente para muchas aplicacionesde posición y de control. El hecho que los motores depaso puedan ser fácilmente controlados por pulsos eléc-tricos permite el uso de señales digitales para controlar elmovimiento mecánico o la posición; además, el torquerelativamente grande asociado con cada movimiento per-mite al motor de paso reemplazar aparatos como em-bragues y frenos, haciendo más seguros los sistemas.

En el proyecto se utilizaron dos motores, uno para cadaeje de coordenada con las siguientes características:

Motor unipolar, con 8 W de impedancia por bobina.Angulo de giro por paso es de 1.8º.Corriente suministrada 800 mA amperios.Voltaje de polarización es de 12 voltios.

SENSORES

Los sensores se utilizaron, para la entrada de señales alsistema de desarrollo, que indican la ubicación de la he-rramienta en la coordenada de inicio (0.0), a partir deeste punto de referencia se inicia el conteo de cada unade las posiciones.

En el eje X se implementó un sensor óptico, conformadopor un emisor de luz infrarroja y un fototransistor comoreceptor, él entrega una señal en el momento que detec-ta el rayo luz infrarroja, indicando que el eje X se encuen-tra en el punto X= 0.

En el eje Y se implementó un micro switch, entregandouna señal en el momento, que este eje se encuentra en elpunto de origen.

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MESA

Por ser un prototipo, se construyo a escala pequeña, entregando las siguien-tes características: Resolución muy baja, esta característica es dada por losmotores y el sistema de tracción, debe ser lo más baja para obtener unabuena precisión, área de trabajo pequeña lo cual limita las medidas delmaterial a trabajar (6 cm en el eje X y 6 cm en el eje Y)

DISEÑO DEL SOFTWARE

La metodología que se utilizó en el proceso secuencial para la realizacióndel software tuvo en cuenta las características del proceso, buscando siem-pre su desarrollo real, para la aplicación coherente de los objetivos plantea-dos. Los subprogramas se enuncian a continuación en un orden lógico:

1.Subprograma para el movimien-to de la plataforma ubicando la he-rramienta en la respectiva coorde-nada por medio de las siguientes te-clas: «D», mueve hacia la derechael motor X; «A», mueve hacia la iz-quierda el motor X; «W», mueve ha-cia la derecha el motor Y; «X» mue-ve hacia la izquierda el motor Y.Cada vez que se oprime una tecla,el movimiento equivalente es de1.8º en cada uno de los motores.

2.Subprograma que por medio dela tecla «H», almacena la coorde-nada respectiva en un sector de lamemoria (segmento de datos)direccionado como 9F00H, forman-do la tabla de coordenadas.

3.Subprograma que utiliza la tecla«P», para dar orden de recorrerautomáticamente todos los puntos.Tiene la función de direccionar latabla, tomar una coordenada y pormedio de este dato, enviar las res-pectivas señales al puerto de salidaen este se conecta la etapa de po-tencia que maneja los motores pasoa paso de la mesa, para que se rea-lice el desplazamiento automáticode cada uno de los ejes y así sucesi-vamente hasta encontrar el fin de latabla, 0FFH indica que se ha termi-nado de ubicar la herramienta entodos los puntos programados porel operario.

4.Programa que evalúa las señalesenviadas por sensores de fin de ca-rrera, ubicados en la coordenadaorigen de la mesa, por medio deestas señales el programa debe to-mar decisiones auxiliares.

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CONCLUSIONES

Una de las limitaciones, son las distan-cias máximas de cada eje, se amplia-ra el área de trabajo en la siguienteetapa del proyecto, con la construc-ción de una plataforma a gran escala.El prototipo que se ha desarrolla-do reproduce los movimientos del

eje X y del eje Y con una velocidadoptima y alta precisión, para la si-guiente etapa del proyecto se reali-zará el acoplamiento del motor querealizará los movimientos de la he-rramienta para el perforamiento(control del eje Z).

El acoplamiento y adaptación desensores de fin de carrera ubicados enlos extremos superiores de cada eje sonnecesarios para evitar el desborda-miento de los contadores de posicióny evitar que ocurra un choque dela plataforma al final de recorrido.

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SAVAN, Jr; RODEN, Martín yCARPENTER, Gordon. California:Edison Wesley, 1992. 880p.

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Jorge Fernando Márquez PeñarandaProfesor Asistente

Universidad Francisco de Paula Santander

RESUMEN

Este es un reporte de una investiga-ción adelantada en el año lectivo1999 dentro de dos cursos de ma-temáticas de segundo y tercer se-mestre de la Universidad Franciscode Paula Santander. El trabajo con-sistió en identificar subgrupos vul-nerables de estudiantes según fallasde conceptos detectadas al princi-pio de cada curso, aplicar un trata-miento basado en un acercamientomás estrecho definido como �diálo-go social� entre el docente y cadaindividuo de ese subgrupo y final-mente retirar ese tratamiento. Losresultados muestran que se consi-gue una mejora notable en el ren-dimiento de los estudiantes cuandoexiste una interacción máspersonalizada (particular) con cadaindividuo del grupo.

INTRODUCCION

La práctica docente actual obedecea paradigmas que consideran alestudiante como un ente capacita-do para memorizar y procesar co-nocimiento. Como quiera que elmismo se ve envuelto en un entornocon dinámica social propia, éste haaceptado en gran parte asumir uncomportamiento reactivo que selec-ciona de manera casi sistemática lasrespuestas según el estímulo y no ne-cesariamente según la lógica. Lo an-terior se basa en las observacionespersonales � profesionales captadasen la experiencia docente del autorde este informe, en las permanen-

tes inquietudes de los profesores deldepartamento y en la lectura de lasinvestigaciones registradas en la bi-bliografía de este documento.

Como quiera que el material de tra-bajo de un docente está constituidopor género humano, no existe unaguía fija certera e infalible; en cam-bio cabe afirmar que la manera máshumana de hacer docencia es ayu-dar a cada discípulo de forma par-ticular a que descubra cuáles sonsus propios obstáculos y cuáles susprincipales potencialidades. Aquí seplantea una forma de hacer docen-cia que toma en cuenta a cada edu-cando de forma particular y de allíse construye el perfil del grupo. Eltérmino modelo se refiere a una guíageneral de los tópicos a revisar en elsistema de pensamiento del docen-te, del discípulo y de toda la comuni-dad y no debe entenderse éste comoun listado de reglas de proceso.

DEFINICION DEL TEMA Y DELPROBLEMA

1.TEMA: Investigaciones sobre edu-cación.

2.PROBLEMA: Se puede plantearcomo situación problemática: �laactitud reactiva y huidiza de los es-tudiantes en los cursos de matemá-ticas, quienes parecen más motiva-dos por una calificación que por laapropiación de nuevos conceptos�.De lo anterior puede proponersecomo problema: �El sistema docentevigente incentiva la competenciapero no la competitividad�.

3.TÍTULO: Modelo de docencia cen-trada en el discípulo.

ANTECEDENTES

Los antecedentes que se exponenaquí corresponden a lo observadoen un proceso de varios años dedocencia del autor. De alguna ma-nera se ha percibido sin cuidado deregistro por parte del mismo que untrato más personalizado (diálogosocial sobre sus particularidadescomo persona) hacia el alumno pro-duce un ambiente apropiado paraque él exponga sus dudas e inquie-tudes, lo que permite un ahorro con-siderable de tiempo y una actitudmás reflexiva. La idea de formalizareste proyecto de investigación esprecisamente observar y registrar deforma sistemática los efectos queproduce una interacción más cerca-na con el discípulo. Por otra partela información bibliográfica que hasido de gran ayuda puedeclasificarse en tres campos según supertinencia con este proyecto: a)Aspectos relevantes en la planeacióny ejecución de proyectos de investi-gación (operativos), b) Aspectos re-levantes a la ética y el estudio de laconducta en seres humanos y c) As-pectos relevantes a la naturalezaparticular de los grupos de estudio(cursos de matemáticas).

JUSTIFICACION

Es deseable acercar más el conoci-miento al hombre; no es benéficoimbuir al hombre dentro del cono-cimiento, como de alguna manerase ha venido haciendo dentro detodos los ámbitos de desarrollo. Elconocimiento debe estar al serviciodel hombre no al contrario. Es poreso necesario que la relación do-

MODELO DE DOCENCIA CENTRADA EN EL DISCÍPULOUna propuesta para hacer más humanizada la docencia

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cente�alumno se observe máscomo una ayuda fraternal quecomo un proceso unívoco de pro-moción de capital. Para ello se re-quiere que el docente revise su ac-titud; el ejemplo arrastra. No haymejor forma de guiar a su discípuloque con un comportamiento quemuestre coherente en la teoría y lapráctica. Todo lo anterior puedelograrse recuperando el espacio dediálogo social entre el docente y sudiscípulo. Por esto se ha llevado acabo este proyecto, en el cual no seha adoptado en forma alguna unaactitud paternalista, sino más bienun intercambio de experiencias.

Según experiencias en los paísesdesarrollados el ser humano secomporta de forma más responsa-ble y consciente cuando trabaja enestructuras horizontales que cuan-do lo hace en estructuras jerárqui-cas. Esto es, que puede existir unlíder, pero no necesariamente unjefe. Lo anterior conlleva un am-biente de baja presión por lo quequien participa en una estructurahorizontal aumenta su rendimien-to. Puede, sin embargo afirmarseque el mundo de hoy requiere quelos profesionales se eduquen bajopresión porque es así como debentrabajar en él. Esto puedeinterpretarse como una actitud pa-siva, de adaptación, más no pro-ductiva. La idea es mejorar el en-torno y ello se puede lograr si losfuturos profesionales se forman enambientes competitivos y de altacalidad humana. No se descarta lanecesidad que tiene el ser humanode someterse en ocasiones a situa-

ciones extremas para ejercitar sucapacidad inmediata de respues-ta, pero eso debe hacerse biendosificado con miras constructivas.

DISEÑO DE LA INVESTIGACION

CARACTERISTICASGENERALES DE LAINVESTIGACION

1. Naturaleza: Este estudio real-mente es un híbrido de varios tiposde investigación. Sin embargo paraestablecer el contexto de la mismapuede clasificarse como �Cualita-tiva con soportes estadísticos�. Loanterior se afirma en virtud de queel entorno de observación fue na-tural, en el aula de clase y sin con-diciones especiales. Así mismo elénfasis no estuvo en la mediciónsino en la interpretación profundade cada caso. Se trata entonces deun método etnográfico, ya que elinvestigador se integró a la culturapara no condicionar los resultados;el sujeto (alumno) no supo que eraobjeto de investigación formal.

2.Sujeto: Estudio de caso para gru-po vulnerable. Por otra parte cadaestudio de caso fue soportado enla teoría conductual del doctor B.F. Skiner. Según ésta se ha plantea-do una línea base (hasta el primerprevio), luego se ha aplicado el tra-tamiento (período entre primer ytercer previo) y finalmente se hasuspendido éste (inversión). Aunqueéste modelo puede debatirse porrazones éticas es tal vez el másapropiado para poder interpretarlos efectos de éste estudio. Además

lo que se hizo en este caso fue re-ducir el estímulo (diálogo social) alos niveles normales de cualquiercurso pero no se adicionaron obs-táculos.

3. Uso: Investigación aplicada.

4.Tipo de muestreo: No probabi-lístico, intencional de caso crítico.

5.Grado de información: Primaria.

6.Validez: Posee validez interna yaque el resultado del tratamiento essimilar en cada caso particular. Asímismo posee validez externa pueslos resultados fueron similares endos grupos con características di-ferentes y observados en dos mo-mentos distintos.

ELEMENTOS OPERATIVOS DELA INVESTIGACION

1. Hipótesis:El diálogo social dentro de los cur-sos de matemáticas de segundo ytercer semestre facilita la aprehen-sión conceptual de los temas deesos programas. (No se trata dedemostrarla, sólo se usa aquí comoderrotero).

2. Definición y operacionalizaciónde variables:Aunque puede discutirse la perti-nencia de esta etapa por tratarsede un estudio cuyas conclusionesapuntan más a la interpretaciónque a la medición, se presenta acontinuación una normalización devarios aspectos relevantes sólocomo parámetros de soporte.

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VARIABLE DIMENSIÓN INDICADORDiálogo social Datos demográficos Procedencia

EdadSexo

Entorno Familiar Número de hermanosLugar en la familiaEscolaridad HermanosOcupación de los tutoresPasatiemposLimitaciones Físicas

Tiempo disponible Horas a la semanaOpinión Verbal

Escrita (Ensayo libre)Vulnerabilidad De destrezas

ConceptualSocio afectivaDe entornoCarga académica

Aprehensión conceptual Ubicación, funciones y gráficas Descripción realDescripción virtualAplicacionesDestrezasCalificaciones

Integrales y derivadas Derivadas parciales y antiderivadasSolución de integrales lineales y múlti-plesDestrezasCalificaciones

Generalización y aplicación Uso de medios(exposiciones por grupos) Diseño de exposición

Claridad de exposiciónManejo de auditorioCalificaciones

Temas de cada programa Según el plan de estudios Ver anexo 2

TABLA 1. Definición y operacionalización de variables.

Las variables independientes son�diálogo social� y �temas del cur-so�. La variable dependiente es�aprehensión conceptual�. El diá-logo social aquí se define como �laplática entre docente y discípulotendiente a determinar fortalezas y

debilidades inherentes al entorno yal desarrollo académico del estu-diante�.

Obsérvese que el enfoque acadé-mico (en la variable aprehensiónconceptual) ha sido definido de for-

ma común para los dos cursos cu-biertos. Sin embargo para evitarperder la eficiencia y eficaciacurricular la variable �temas del cur-so� los analiza de forma particulara cada uno. Los cursos menciona-dos fueron: a) Cálculo Vectorial (ter-

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cer semestre de Matemáticas y Com-putación) y b) Matemáticas II (segun-do semestre de Ingeniería Electro-mecánica). El estudio se aplicó du-rante los dos semestres lectivos delaño 1999.

DISEÑO METODOLÓGICO

1. Apropiación bibliográfica:En esta etapa se consultó lo relativoa diseño de investigación y a teo-rías sobre comportamiento humano.

También se consultó la normativa vi-gente en la U.F.P.S. sobre evaluacio-nes de curso y se entrevistaron ade-más profesores de algunos colegiosde Cúcuta respecto a los observa-dores de alumno que llevan.

2. Diseño de instrumentos:Se concretaron dos formatos: a) Pro-gramas de los cursos y b) Instrumen-to maestro (ver figura 1). Aunque elprimero no constituye toma de in-

formación si fue fundamental comoreferencia para la valoración de lo-gros. También se diseñaron formatosde evaluación de exposiciones quecontemplaron cuatro aspectos: Ma-nejo de medios, diseño de la expo-sición, claridad de sustentación y so-lución de inquietudes.

3. Diseño de ayudas:Para el primer grupo se contempla-ron guías de dos tipos: Una paraproyectar en acetatos a cargo delprofesor y con copia a los estudian-tes y otra para estudio previo de losmismos y su exposición voluntaria.Para el segundo grupo no fuerondiseñadas guías del segundo tipo yaque por el enfoque del plan de es-tudios éstas poseían un carácter depráctica docente. Así mismo se di-señaron ejemplos tomados de lapráctica y analogías para la apre-hensión conceptual de acuerdo a laspreferencias y campos laborales ma-nifestadas por los estudiantes en elinstrumento maestro diligenciado.

4.Caracterización de los grupos:Según la información registrada enel instrumento maestro se aplicarontécnicas de estadística descriptivapara conocer a los grupos en suscaracterísticas relativas a demogra-fía y entorno. Los resultados de estafase se muestran en la tabla 2.

5. Definición de horario de aseso-rías:Se concertó, según la consulta acada estudiante, un horario de ase-soría compuesto por cuatro horassemanales fijas más dos horas se-manales libres, las cuales tambiénse aprovecharon para obtener infor-

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mación verbal y otra inferida nece-saria para este estudio.

6. Diseño de evaluaciones:El tema del primer previo fue perso-nalizado (cada estudiante tenía untema individual). Con esto se iden-tificaron claramente las fallas deconcepto y de destreza de todo elgrupo. Para el segundo previo sehizo un diseño general para cadacurso. El tercer previo lo constituye-ron pruebas cortas en un 50% y lasexposiciones de la fase de generali-zación de conceptos y aplicaciones.El examen final tuvo un esquema si-milar al segundo previo. Ademássiempre se dejó la opción de solici-tar la evaluación antes de la fechaestipulada por la universidad e in-cluso después con ciertos límites detiempo. Esto último denominado porel autor �agenda flexible� pretendíaincentivar a los estudiantes a asu-mir la responsabilidad de valorar suevolución.

7. Seguimiento y control:Según el tipo y la cantidad de fallasobservadas en el primer previo seidentificó un �subgrupo vulnerable�(ver tabla 3) y a partir de ese mo-mento se inició el tratamiento (diá-logo social), que duró el lapso com-prendido entre el primer y tercer pre-vio. En cada evaluación se midió laevolución en conceptos y destrezasregistrando cuidadosamente las fa-llas de cada estudiante según sutipo. Por otra parte se identificó unsubgrupo de excelencia (tabla 3) alque se instó en varias ocasiones acolaborar a sus compañeros. Paraclasificar a un discípulo en este últi-mo se seleccionaron los mejores es-

tudiantes que poseyeran una calificación mayor o igual a 4,0 en el primerprevio. El seguimiento y control estuvo enmarcado en el diálogo social queconsistió en una interacción directa y permanente con el discípulo; allí seinvestigaron problemas de familia, antecedentes universitarios, carga aca-démica, disponibilidad de tiempo, entre otros.

I. DATOS DEMOGRÁFICOSProcedencia interna Programas de Ingeniería

Matemáticas y ComputaciónProcedencia según nacimiento Cúcuta

Otras ciudades nacionalesExtranjeros

Procedencia escolar Sagrado Corazón de JesúsINEM �José Eusebio Caro�Normal María AuxiliadoraOtros colegios

Distancia de residencia (kilómetrosdesde la casa hasta la universidad)

Mínima =0.22Media=3,82

Edad (años) Mínima =17Media=19,8

GéneroMasculino=67% Femenino=33%

II. ENTORNO FAMILIAR

Número de hermanos Mínimo=0 Máximo=10Lugar que ocupa entre hermanos Mayor=43% Medio=25%Escolaridad de los hermanos Ninguna=5%

Secundaria=45%Universitaria=17%

Ocupación de los tutores: Padre: Comercio=25%

Artes=8% Madre: Ama de Casa=42%Pasatiempos y gustos Deportes=36%

Lectura=14%Disponibilidad de tiempo Sí labora=38%

Tabla 2. Caracterización de los grupos.CARACTERÍSTICA GRUPOS VULNERABLES GRUPOS DE EXCELENCIAProporción de estudiantes 25% 11%Procedencia natural Norte de Santander Norte de santanderEdad media (años) 22 19Distancia residencia (km) 4 5Número de hermanos 3 2Lugar que ocupa Mayor MedioEscolaridad hermanos Secundaria UniversitariosOcupación de tutores Empleado InformalProporción que labora 57% 22%

Tabla 3. Características de subgrupos vulnerables y de excelencia.

63%37%64%34%2%

11%10%8%

71%

Máxima= 13Coef. Var.=74%Máxima= 28,6

Coef. Var.=12,2%

Moda= 2Menor=32%

Primaria= 19%Técnica= 5%

Profesional=9%

Directivos= 13Otros=54%Otras= 58%

Música= 21%Otros=29%

No labora= 62%

4 0

8. Conclusiones y recomendaciones:Se elaboraron de acuerdo a loslineamientos iniciales de este estu-dio y a su comparación con los re-sultados observados.

9. Elaboración del informe final:Entregado a las instancias pertinentes.

10. Socialización:Este trabajo se socializó ante el Con-sejo de Departamento de Matemá-ticas y Estadística en dos fases unaen 1999 y la otra en el 2000. Ade-más se presentó como reporte deinvestigación en la DecimocuartaReunión Latinoamericana de Mate-mática Educativa, RELME 14 reali-zada en Panamá en julio del año2000.

COSTO DEL PROYECTO

El costo total de esta investigaciónfue de cuatro millones de pesos. Lafinanciación estuvo a cargo de laUniversidad Francisco de PaulaSantander.

CONCLUSIONES

1. Los grupos estudiados son bas-tante homogéneos en su proce-dencia según programa pues másde las dos terceras partes de losestudiantes están adscritos a unmismo plan de estudios, esto sir-vió para establecer el enfoque do-cente del curso.

2. La procedencia según lugar denacimiento de los estudiantes indi-ca un establecimiento duradero enla ciudad. La gran mayoría son deCúcuta.

3. Los colegios que más tienen re-presentación son instituciones oficia-les con énfasis específicos (técnicosy docentes). Esto dio una guía de laexperiencia de los estudiantes (el co-nocimiento disciplinar previo).

4. La distancia media de residenciade los alumnos medida desde lasede de la U.F.P.S. es de aproxima-damente cuatro (4) kilómetros, estoimplica un recorrido diametral demedia ciudad para acercarse alclaustro.

5. Los grupos están constituidos deforma similar por jóvenes cuyas eda-des oscilan entre los 17 y los 29años. La media está en 20 años, loque indica una alta presencia de re-cién egresados de la secundaria.Por otra parte el primer grupo tuvouna distribución equitativa de géne-ro por lo que el mismo tendió a equi-librar su comportamiento él solo. Enel segundo sólo una quinta parteeran mujeres por lo que fue nece-sario estar atentos a una relación derespeto entre géneros.

6. En revisión del entorno de losalumnos se observa que la gran ma-yoría juegan un papel de hermanomayor y que sus hermanos queusualmente son dos (familias de treshijos) cursan actualmente la secun-daria. Por otra parte los tutores (enla gran mayoría padres biológicos)se desempeñan como comerciantesindependientes y directivos los hom-bres y amas de casa las mujeres.Esto parece indicar que los estudian-tes de estos grupos son los que mar-can el ejemplo a sus hermanos y dealguna manera no tienen la facili-

dad de un guía inmediato en labo-res académicas o incluso en lo re-lativo a la conveniencia de su com-portamiento.

7. Los grupos en general prefierencomo pasatiempo la práctica de al-gún deporte (fútbol, baloncesto y na-tación) y en segundo lugar la expre-sión artística (música, danzas y pin-tura). Un importante motivador fueel conocer las preferencias en esteaspecto, ya que propició un acer-camiento no sólo humano sino tam-bién científico al citar ejemplos prác-ticos. A manera de ilustración: a) Endeportes: velocidades (derivadasparciales, integrales lineales), mo-vimiento de un balón (cónicas),gradientes de temperatura en elcuerpo del deportista (derivadas par-ciales), b) En artes: el color comoopción para indicar el valor de va-riables hiperdimensionales (sólo sepueden dibujar tres dimensiones, elcolor es la opción para las demás),la aplicación de la parábola paraefectos acústicos, la analogía de lospuntos de una fotografía con un lu-gar geométrico, entre otras.

8. Un poco más de la tercera partede los estudiantes trabajan y dispo-nen de poco tiempo para su estu-dio. Se tomó en cuenta lo anteriorpara sistematizar de alguna mane-ra lo esencial precisando al máxi-mo los detalles. Así mismo se en-contró que un 64% de los que la-boran lo hacen en docencia, aspec-to sobresaliente a considerar.

9. Los temas cubiertos en cada cur-so se englobaron conceptual-men-te según tres líneas: a) Ubicación,

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funciones y gráficas, b) Integrales yderivadas, c) Generalización y apli-cación. El contenido se adaptó delos programas vigentes.

10. El diseño de las evaluacionesbuscó un equilibrio entre el manejode grupo y el individual. Así el pri-mer previo fue tema individual, elsegundo previo y el examen finalfueron tema general pero con pun-tos opcionales y el tercer previo sehizo con pequeñas pruebas y expo-siciones de grupo.

11. Para el desarrollo de clases seproyectaron y fotocopiaron guías,ayudas con material de reciclaje yanalogías. En general una clase es-tuvo constituida por tres etapas: a)La conceptualización (inducción delsignificado del tema), b) La prácticamatemática de rigor (con ejerciciossencillos y ricos en variedad) y c) Lapráctica aplicada (con ejercicios dela vida real).

12. El instrumento maestro que con-tiene la mayor parte de la informa-ción relativa a cada estudiante, enparticular sus apreciaciones sobre sudesempeño y el de su entorno, sir-vió como formato único de toma deinformación.

13. La exposición voluntaria deguías y el desarrollo conceptualautodidacta de un tema opcionalfueron acogidas por los estudiantescon entusiasmo y se lograron losobjetivos planteados para estas dosestrategias. Así mismo hubo unaamplia participación en clases, in-terés por evaluaciones especiales yuna dinámica enriquecedora en lasexposiciones.

14. El mejoramiento en la aprehen-sión conceptual y destrezas del totalde estudiantes en los dos grupos fueevidente. Así mientras duró el trata-miento (diálogo social) las fallas deconcepto de cada grupo tendierona reducirse. Por otra parte aunquelas destrezas no son objeto de esteestudio se percibe que ellas tuvie-ron un comportamiento estable yesto se debe a que en su mayoríalas mismas corresponden al álgebray la trigonometría, prácticas éstasprecedentes a los cursos estudiados.

15. Se identificaron subgrupos de-nominados �de excelencia� por sudestacado rendimiento constituidospor nueve (9) estudiantes (equiva-lente al 11% del total) cuya califica-ción definitiva ponderada resultóigual o superior a 4,2. Allí se hallanjóvenes cuya edad oscila alrededorde los 19 años, viven en promedioa 5 kilómetros de la universidad,provienen de colegios diversos y lamayoría no labora. Sus hermanosson universitarios y por lo generalocupan un lugar medio entre ellos.De lo anterior puede intentarse unacorrelación: la distancia de residen-cia no es importante; sin embargoel hecho de que tengan un herma-no mayor que los guíe y que todosestén en el mismo nivel de escolari-dad, por lo menos parece indicarque el entorno es favorable. Por otraparte el hecho de disponer tiempoen cantidad y de calidad los benefi-cia. Así mismo la edad parece unfactor determinante hacia la dispo-sición.

16. La cuarta parte del total de losestudiantes de los grupos estudia-

dos conformaron los llamadossubgrupos vulnerables. Dentro deellos la edad media oscila alrede-dor de los 22 años, sus residenciasestán en promedio a 4 kilómetros,por lo general son los mayores dela familia y sus hermanos cursan se-cundaria. La gran mayoría labora,por lo que el tiempo de que dispo-nen para el estudio no es el óptimo.Puede apreciarse una correlación enel hecho de que sean los mayores(los guías) y que sus hermanos noestén por lo menos en el mismo ni-vel de escolaridad contrastado todoesto con el bajo rendimiento inicial.Del diálogo entablado con los jó-venes de este grupo se observó engeneral una apatía generada por unentorno aparentemente hostil cuyascaracterísticas principales, entreotras son: a) Exceso de trabajo per-sonal, b) Exceso de confianza, c) Nohay empatía con el grupo, d) El com-promiso de terminar la carrera semuestra como una camisa de fuer-za, e) Cansancio y nervios en losmomentos de evaluación.

17. La evolución de los estudiantesde los subgrupos vulnerables se ob-serva de forma tangible en sus cali-ficaciones y del número de ellos queaprueban las evaluaciones. Así de0% que aprueban el primer previo,se pasa a 66% en el segundo pre-vio y a 80% en el tercer previo.Cuando se suspende el tratamientoesta cifra cae.

18. En cuanto a evolución de lossubgrupos vulnerables en concep-tos y destrezas el comportamientofue similar al expuesto en el nume-ral anterior. Sin embargo hay una

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tendencia a mejorar más rápido endestrezas que en conceptos. Estoúltimo se explica por el hecho deque los estudiantes de estossubgrupos usualmente traen defi-cientes bases de álgebra y trigono-metría las cuales deben corregirsecon urgencia, lo cual se logró deforma satisfactoria y aunque no esel objeto de este estudio valga decirque los resultados tienen coheren-cia con la secuencia requerida parael aprendizaje de nuevos conceptosmatemáticos.

19. En el grupo global se observóla misma tendencia de los dos ítemsanteriores. Esto muestra una res-puesta positiva a la metodologíapersonalizada, que aunque fue máscercana a los subgrupos vulnera-bles, se aplicó sin discriminación atodo el grupo, con igualdad deoportunidades para todos los estu-diantes, sin preferencias.

20. Se solicitó a los estudiantes es-cribir un ensayo libre y sin identifi-cación sobre apreciaciones de acier-tos y fallas del docente y de su es-trategia. De los escritos resultantespueden extractarse conclusionesimportantes, a saber: a) La metodo-logía fue acertada lo que produjouna clase dinámica y práctica, b) Eltrato cortés del docente y los aspec-tos humanos fueron esenciales paraconstruir el entorno adecuado parael aprendizaje, c) El sistema de eva-luación fue personalizado, justo yconstructivo, d) La calidad y canti-dad de las asesorías fueron exce-lentes y e) El programa se cumplióen su totalidad. Algunos estudian-tes expresaron descontento en as-

pectos relacionados específicamentecon las exposiciones obligatorias ycon fallas de cursos precedentes. Sinembargo estos últimos no constitu-yen fallas de la metodología docentepropiamente dicha.

ASPECTOS A TENER ENCUENTA COMO UN MODELODE DOCENCIA CENTRADA EN

EL DISCIPULO.

1. Para definir un enfoque particu-lar de las aplicaciones, así como delos ejemplos para aprehensión con-ceptual de cada curso debe cono-cerse inicialmente la composicióndel mismo.

2. Es importante conocer la proce-dencia natural y en especial el gra-do de permanencia en los últimosaños en la ciudad. Esto ayuda acomprender la dinámica en el inter-cambio cultural que pueda presen-tarse en el grupo.

3. Es importante conocer la proce-dencia escolar de los discípulos por-que esto da una idea del enfoquedisciplinar que han tenido en secun-daria y con ello puede reforzarse eldiscurso académico del curso a de-sarrollar, facilitando analogías yejemplos que les sean familiares.

4. El conocer la distancia de resi-dencia de los estudiantes permiteinferir su estrato, su tiempo detransporte, los posibles inconve-nientes que puede afrontar en díascon problemas de orden públicoo en épocas invernales y otras si-tuaciones relativas a su desplaza-miento cotidiano.

5. El conocimiento previo de la edadde los individuos de un grupo permiteanticipar comportamientos y de allídiseñar estrategias de control en cuan-to a disciplina. Así mismo ayuda a in-ferir su experiencia académica.

6. Es conveniente establecer la pro-porción entre géneros para diseñardinámicas de grupo de integracióny respeto.

7. El entorno de los alumnos es talvez el factor más relevante en la di-námica del diálogo social. Así, co-nocer la composición de sus fami-lias y el grado de escolaridad desus integrantes, el grado de respon-sabilidad de los estudiantes dentrode ellas, la naturaleza de la rela-ción de sus tutores con ellos y elcampo de trabajo de los primerosse hace muy importante para esta-blecer las facilidades con que cuen-ta cada discípulo.

8. Conocer las preferencias de losestudiantes para dedicar su tiempolibre ayuda a fortalecer la apropia-ción de conceptos y a despertar unmayor interés por la asignatura, aldiseñar ejemplos asociados con es-tas preferencias. Así mismo permiteun acercamiento personal al discí-pulo y una mayor consciencia de lanecesidad de un ser integral dentrodel profesional.

9. Es conveniente definir desde elprincipio el tiempo comprometidopor los estudiantes a su desarrolloacadémico. Un aspecto fundamen-tal a revisar es si tiene compromisoslaborales, que en lugar de versecomo un obstáculo deben consi-

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derarse como una oportunidad deenriquecimiento, no sólo por la ayu-da económica para el discípulo sinotambién por su connotación sobreel currículo oculto.

10. La concreción de la estructu-ra conceptual de un curso puedeenglobarse y es conveniente ha-cerlo en pocas unidades tenien-do en cuenta principalmente surelación interna y con la práctica.Así, un tema puede ser sólo unaparte de una línea conceptual quea su vez es parte de una gran es-tructura. El objetivo común de to-dos los temas que constituyen unaestructura de este tipo es precisa-mente su sencilla interacción y sufacilidad de asociarla a la prácti-ca de la vida real.

11. La evaluación de los discípulosdebe ser un medio para detectar fa-llas con fines correctivos más no se-lectivos. No se trata sólo de discri-minar los que rinden o no sino másbien de identificar vulnerabilidadesy de allí actitudes. Una premisa quees sano mantener es aquella de quela aptitud depende en gran medidade la actitud. Por todo lo anteriorlas evaluaciones en un curso univer-sitario deben examinar al estudian-te de manera particular y al mismocomo un integrante de grupo.

12. Para el desarrollo de una clasede matemáticas se recomienda di-señar la misma en tres etapas quese intersectan: a) La conceptualiza-ción (inducción del significado deltema), b) La práctica matemática derigor (con ejercicios sencillos y ricos

en variedad) y c) La práctica aplica-da (con ejercicios de la vida real).Así mismo debe invertirse un mayortiempo en el análisis profundo yholístico de un ejercicio y no en sumecanización. Para lo anterior esconveniente desarrollar guías pre-vias que se proyecten en el momen-to de la clase, las cuales deben serestudiadas con anticipación por losdiscípulos. El producto es una ma-duración de conceptos propiciadapor la interacción de dos sujetos queestudian simultáneamente el tema.

13. Para el cabal registro de la in-formación de cada discípulo, asícomo su rápida identificación física,es muy útil disponer de un formatounificado que incluya varios aspec-tos. Se proponen las siguientes ca-tegorías: a) Datos personales y de-mográficos (fotografía, nombre,edad, dirección, teléfono, proceden-cia escolar, gustos o hobbies, sucarga académica y laboral, la com-posición de su familia, la ocupaciónde sus tutores y otros datos de simi-lar naturaleza), b) Datos relaciona-dos con su Dimensión cognitiva(conceptos, capacidad de análisis,destrezas de mecanización mental,capacidad de generalización y apli-cación), c) Datos relacionados consu Dimensión socio afectiva (parti-cipación en clase, interacción conel docente y con sus compañeros,motivación e interés en cada activi-dad), d) Datos relacionados con sudimensión física (destrezas relacio-nadas con motricidad fina, adapta-ción al ambiente, limitaciones físi-cas), e) Resultados y comentarios deevaluación cualitativa y cuantitativa(Evaluación consolidada).

14. En el diseño metodológico delas clases es conveniente incluir ac-tividades que exijan el estudio inde-pendiente a cada uno de los discí-pulos y la sustentación de lo estu-diado de esa forma ante el grupo yel docente. Como ejemplo se pro-ponen la elaboración de guías porparte del docente en donde se cui-de la duración de su exposición y lacoherencia de conceptos y aplica-ciones para que éstas sean prepa-radas para exposición en clases porlos estudiantes. También es conve-niente promover las exposiciones deejercicios de aplicación cuyo desa-rrollo sea responsabilidad de cadauno de los estudiantes del curso. Asímismo pueden plantearse estímulospor medio de la inclusión de unpunto opcional en las evaluacionesque fomente la investigación en losdiscípulos.

15.El diálogo social, definido comola plática entre docente y discípulotendiente a determinar fortalezas ydebilidades inherentes al entorno yal desarrollo académico del estu-diante, facilita un ambiente propi-cio para que el discípulo se integremás responsablemente al procesode enseñanza � aprendizaje reco-nociendo sus falencias de conceptoy asumiendo una actitud favorablepara corregirlas. Por lo anterior esmuy recomendable que el docentededique tiempo a charlar con susalumnos respecto a sus problemaspersonales y a su actitud frente alcurso que está tomando; esto losacerca y crea un ambiente de con-fianza y mutuo respeto lo que gene-ra una mayor credibilidad en el ob-jetivo final de cualquier curso uni-

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versitario: el beneficio de la huma-nidad y su entorno.

16. Desde el ámbito social es muyimportante conocer desde el princi-pio para cada estudiante: la esco-laridad de sus hermanos, la ocupa-ción de sus tutores, el lugar que ocu-pa entre sus hermanos y su cargalaboral si la tiene, ya que los ante-riores factores parecen ser determi-nantes de su rendimiento. Si esteanálisis se hace al iniciar el curso eldocente puede acercarse desdetemprano hacia aquellos discípulosque según su entorno puedan cons-tituirse en sujetos académicamentevulnerables. Así si se observa quelaboran, que son los mayores de lafamilia, que sus hermanos tienen unmenor grado de escolaridad queellos y que sus tutores no ejercen unaprofesión universitaria, puede anti-ciparse un tratamiento más cerca-no particularmente a ellos para quesu actitud sea más productiva.

17. Una vez se identifiquen los dis-cípulos cuyas fortalezas conceptua-les y de destrezas estén por encimadel promedio (subgrupo de excelen-cia) es conveniente animarlos a co-laborar con el resto del grupo pormedio de estímulos. Con esto sepropicia una mejor integración delgrupo, se da oportunidad a los dealto rendimiento de servir a los de-más y por otra parte se ayuda aaquellos que requieren mejorar.

18. La estadística suele ser una granayuda para medir el comportamien-to académico de un grupo. Por elloes muy útil tener un registro actuali-zado para cada evaluación de: a)

Calificaciones promedio de grupo yotras medidas de dispersión, b) Por-centaje que aprueba y c) De fallasmás comunes. Todo lo anterior per-mite retroalimentar la estrategia do-cente e identificar sujetos que re-quieren de ayuda.

19. Es recomendable que se obser-ve en detalle cuales son las princi-pales falencias académicas de losindividuos que conforman elsubgrupo vulnerable para poder di-señar estrategias de correcciónpersonalizadas. Así mismo debe te-nerse muy claro si las fallas son con-ceptuales o de destrezas, ya que porlo regular las fallas de destreza pro-vienen de cursos anteriores, en tan-to que las conceptuales, como seentiende aquí, obedecen al contex-to actual.

20. Debe tenerse cuidado en nocaer en el paternalismo. Así mismodeben evitarse totalmente las prefe-rencias o privilegios sea cual sea lacondición de los estudiantes. Nodeben confundirse los estímulos albuen rendimiento con los regalos decalificaciones. Valga citar el prover-bio �Un buen padre prepara a sushijos para el camino, no prepara elcamino para ellos�.

21. Es muy conveniente solicitar demanera incondicional a cada unode los estudiantes un ensayo de suapreciación respecto al docente y ala metodología o respecto a cual-quier otro aspecto que ellos consi-deren relevante para el desarrollode un curso productivo. Un ensayoal finalizar el curso es una buenareferencia de los aciertos y las fallas

desde la perspectiva del discípulo.Cuando durante el período lectivose observa apatía, indisciplina per-sistente o cualquier otra falla gene-ralizada en el grupo es muy conve-niente solicitar varias veces estasapreciaciones y en diversos momen-tos. Este medio escrito y sin identifi-cación es algo que usan los estu-diantes con mayor honestidad puesse sienten menos coaccionados ypor lo tanto es altamente confiable.

BIBLIOGRAFÍA

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WOOLFOLK, Anita E. PsicologíaEducativa. México: Prentice Hall,1996. 642 p.

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AUTORESGLORIA ESPERANZA ZAMBRANO

PLATA.Profesora Asistente Universidad Francis-

co de Paula SantanderJAVIER CORTEZ

Profesor Cátedra Universidad FranciscoDe Paula Santander

RESUMEN

Para determinar la seroprevalenciade enfermedades transmisibles endonantes de los bancos sangre dela ciudad de Cúcuta (N.S.), se reali-zó un estudio descriptivo retrospec-tivo, para lo cual se revisaron los re-portes de las pruebas de tamizajerealizadas a los donantes durante1.998 -1.999. Se definieron comovariables del estudio: unidades desangre reactivas para anticuerposcontra el virus de inmunodeficienciahumana (VIH), virus de la hepatitisC (VHC), Tryponosoma cruzi,Treponema pallidum y antígenos desuperficie del virus de la hepatitis B(VHB). Además se incluyeron otrasvariables para describir la poblaciónseropositiva como son: edad, sexo,grupo sanguíneo y procedencia. Seencontró una seroprevalencia de6.29%de enfermedades transmisi-bles en los donantes de sangre. Deltotal de unidades de sangre anali-zadas el 0.28% resulto reactiva parael VIH, el 1.21% para el HVB, 0.54%para el VHC, 2.92% para Chagas,1.71% para sífilis y un 0.37% pre-sentan dos o más pruebas reactiva.

SEROPREVALENCIA DE VIH, HEPATITIS B, HEPATITIS C,CHAGAS Y SIFILIS EN DONANTES DE BANCOS DE SANGRE DE

CÚCUTA (COLOMBIA) 1.998 - 1.999INTRODUCCION

El VIH, la hepatitis B, la hepatitis C,la enfermedad de Chagas y la Sífilisson enfermedades con altas tasas deprevalencia especialmente en paísessubdesarrollados. El curso crónicoy/o letal al igual que la facilidad conque se trasmiten estas enfermedadeslas convierten en un verdadero pro-blema de salud Pública.

Con el fin de prevenir la transmisiónde estas enfermedades en los recep-tores de sangre, se implementaronlas pruebas de tamizaje a los do-nantes de sangres, mediante el de-creto 559 de 1.991 y 571 de 1.993expedidos por el ministerio de Sa-lud de Colombia, se estableciócomo pruebas obligatorias en losbancos de sangre: anticuerpos antiVIH, tipo 1 y 2, antígenos de super-ficie de hepatitis B, anticuerpos antivirus de la hepatitis C y anticuerpoanti treponema pallidum. En 1.995para la detección de la enfermedadde Chagas se adopto la prueba deanticuerpos anti tripanosoma cruzi.

En la ciudad de Cúcuta funcionanen la actualidad 4 bancos de san-gre (Clínica San José de Cúcuta,SANALAC, Instituto de seguros so-ciales y Hospital Erasmo Meóz) queatienden población proveniente detodo el departamento Norte deSantander y Arauca. Esta poblaciónproviene de áreas que tradicional-mente han tenido una prevalenciaelevada de enfermedades transmi-

sibles; de acuerdo al reporte de lostamizajes realizados en los bancosde sangre de Colombia, Norte deSantander presenta una seropreva-lencia para VIH, VHB, Chagas y Sífilissuperior al promedio nacional(Beltrán, 1997, 137-142).

MATERIALES Y METODOS

Se realizó un estudio retrospectivo.Para esto el grupo investigador revi-só la totalidad de los registros exis-tentes en los cuatro bancos, sobreel resultado del tamizaje realizadoa las unidades de sangre.

Los bancos de sangre realizan prue-bas de ELISA (inmunoensayo) para ladetección de: anticuerpos frente alVIH, antígenos de superficie para he-patitis B, anticuerpos anti VHC yanticuerpos anti Triponosoma cruzi(Enfermedad de Chagas). Para la de-tección de anticuerpos anti Treponemapallidum (Sífilis) se realiza la pruebade UMELISA (inmunoensayo) (VDRL).

Se definieron como variables del es-tudio: unidades de sangre reactivaspara anticuerpos contra el virus deinmunodeficiencia humana (VIH),virus de la hepatitis C(VHC),Tryponosoma cruzi, Treponemapallidum y antígenos de superficiedel virus de la hepatitis B (VHB). Ade-más se incluyeron otras variablespara describir la poblaciónseropositiva como son: edad, sexo,grupo sanguíneo y procedencia.

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Fuente: elaboración propia

PRUEBAChagasVDRLVHCVHBHIV

FRECUENCIA5233069621651

%2,921,710,541,210,28

La información obtenida fue sometida a un análisis des-criptivo, con lo cual se puede tener una aproximación dela magnitud de la prevalencia del SIDA, hepatitis B, hepati-tis C, chagas y sífilis, y características demográficas de lapoblación con serologías positivas o reactivas. Esta infor-mación permitirá reforzar los programas de promociónprevención y control de las enfermedades transmisibles.

RESULTADOS

Durante el período comprendido entre 1.998 y 1.999,los cuatro bancos de sangre de la ciudad de Cúcutarealizaron pruebas de tamizaje a 17.895 unidades desangre donadas, encontrándose en 1.125 (6.29%) deestas unidades seropositividad; dentro de este grupo sedestacan 67 pacientes (0,37%) con más de una pruebapositiva o reactiva (Cuadro No.1). La serología positivapara la enfermedad de Chagas presentó la mayor preva-lencia (2.92%), seguido por la prueba de selección de sífi-lis: VDRL reactivo (1.71%) y VHB (1.21%). En menor por-centaje se presentó serologías positivas para VHC (0.54%)y para VIH (0.28%). (Cuadro No. 2 y Gráfica No.1)

CUADRO No. 1 SEROPREVALENCIA ENDONANTES DE SANGRE CUCUTA 1.998-1.9995

RESULTADOS

Una prueba positiva

Dos prubas o más positivas

Negativo

TOTAL

Frecuencia

1058

67

16770

17895

F%5,9120,37493,71100

TOTAL1125

1677017895

%6,29

93,7100

CUADRO No.2 SEROPREVALENCIA ENDONANTES DE SANGRE CUCUTA 1.998-1.995

El 85% de los donantes seropositivos son adultos en edadproductiva (17-46años) y el menor porcentaje se obser-va en los donantes mayores de 60 años El grupo deedad más afectado es el de 27 a 36 años (39,8%), loscuales presentan una alta positividad para Chagas (17%),seguido de VDRL(11%) y VHB (7,5%). En segundo lugarse encuentra el grupo de edad entre 37 y 46 años(25,4%), predominando en este grupo igual que el an-terior el Chagas (14%), el VDRL (4%) y VHB (4%) en suorden. En el grupo de 17 a 26 años se observa un pre-dominio de Sífilis y VHB (6% c/u) seguido de Chagas(4%) (Gráfica No. 2).

Fuente: elaboración propia

La prevalencia de las enfermedades transmisibles esmucho mayor en los hombres en relación con las muje-res . Se encontró en general que por cada 12 hombrescon serología positiva hay una mujer. Especificando porpruebas por cada 12 hombres con serología positivapara Chagas y VIH hay una mujer. La mayor diferenciase observó en los donantes con mas de una pruebapositiva, donde por cada 21 hombres hay una mujer yla menor diferencia se presento en los pacientes conserología positiva para VHC donde por cada 9 hom-bres hay una mujer (Cuadro No.3)

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CUADRO No. 3 PREVALENCIA POR SEXO YRAZON DE MASCULINIDAD

DE LOS DONATES DE SANGRESEROPOSITIVOS CÚCUTA 1.998 - 1.999

El menor porcentaje se observa en la comuna 12 (1,2%)(Cuadro No. 5 y Gráfica No. 5)

CUADRO No. 4 PROCEDENCIA POR

La distribución de los grupos sanguíneos en los donantesde sangre con serología positiva o reactiva para VIH, VHB,VHC, enfermedades de Chagas y Sífilis es muy similar(Gráfica No. 3). Mas de la mitad de los donantes son Opositivo (54.4%), seguido por el grupo A positivo (33.16%).Para el factor RH negativo el mayor porcentaje esta dadopor el grupo O negativo. Se encontró una baja frecuen-cia del grupo B negativo (0.08%) y ningún donanteseropositivo con el grupo AB negativo.

El 91% de los donantes seropositivos provienen de lazona urbana, en un 5% de los donantes se desconocesu procedencia (Gráfica No. 4). Tres Cuartas partes deestos pacientes provienen de la ciudad de Cúcuta (76%),en orden le sigue el municipio de Los Patios ( 4,71%),Villa del Rosario (4,44%), El Zulia (2,22%) y Tibú (1,78%).Por el carácter fronterizo de la ciudad de Cúcuta el 1,33%de los donantes seropositivos provienen de la repúblicade Venezuela (Cuadro No. 4). Con relación a los do-nantes seropositivos provenientes del municipio deCúcuta, se encontró que la mayor proporción provienede la comuna 8 (13,5%), 7 (13,3%), 9 (9,6%) y 6 (8.85%).

MUNCIPIO DE LOS DONANTESSEROPOSITIVOS CÚCUTA

1.998 - 1.999

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CUADRO No. 5 DISTRIBUCIONPOR COMUNASDE LOS

DOANATES SEROPOSITIVOSPROCEDENTES DEL

MUNICIPIO DE CUCUTA

1.998 � 1.999

DISCUSION

Los donantes de sangre generalmen-te son asintomáticos y de bajo riesgopor lo tanto la seroprevalencia en-contrada en este grupo es similar alde la población general (Beltrán,1999). Las pruebas de tamizaje de-tectaron un 6.29% de unidadesreactivas para HIV, VHB, VHC, en-fermedad de Chagas o Sífilis, estaprevalencia es superior a la encon-trada en Colombia (6.08%) porBeltrán y colaboradores en 1.995.

Los resultados evidencian que 2.8de cada 1000 unidades de sangre

resultan reactivas para VIH,obsevan-dose un incremento impor-tante, al encontrado en Norte deSantander en 1.995, que era de 2por cada 1.000 unidades de san-gre. Igualmente, la prevalencia re-gistrada para el HIV en el actual es-tudio, es superior a la reportada en1.994 y 1.995 en donantes de san-gre en Argentina (0.2%), Bolivia(0.03%), Costa Rica (0.1%), Ecua-dor (0.18%), El Salvador (0.15%),Nicaragua (0.11%), Panamá(0.12%) y Paraguay (0.05%). SóloHonduras (0.5%) y Venezuela(0.38%) informaron seropre-valencias superiores a la encontra-da en la ciudad de Cúcuta (Orga-nización Panamericana de La Salud,1997).

Comparando la seroprevalencia re-portada en 1.995 para VHB (3.9%)y enfermedad de Chagas (3.5%) conla reportada en 1.998-1.999, se ob-serva una importante reducción(VHB:1.21% y enfermedad deChagas:2.92%).

Dentro de estas enfermedades trans-misibles la seroprevalencia más bajase observa en el VHC, que es la úni-ca que presenta una tasa inferior alpromedio nacional y de los paíseslatinoamericanos.

Es alarmante el número de donan-tes con dos pruebas reactivas, casi3.7 de cada 1000 unidades de san-gre analizadas presentan esta situa-ción. Esto se constituye en un ver-dadero problema tanto para loscontactos como para los mismospacientes, quienes tienen una mayorsusceptibilidad a presentar compli-

caciones asociadas a estas patolo-gías en forma precoz.

En los bancos de sangre estudiados,se encontró que la mayoría de laspacientes seropositivos son hombresprincipalmente entre 17 y 46 años.Esto se presenta, por que general-mente los donantes se encuentranen edad productiva y además esescaso el número de mujeres quedonan debido a mitos que existenen la región alrededor de la dona-ción de sangre por parte del gene-ro femenino.

Como era de esperarse, la mayoríade los donantes seropositivos provie-nen de la zona urbana. Por el fácilacceso que tienen los donantes delos bancos de sangre que se locali-zan en la ciudad de Cúcuta, más dedos terceras partes proceden deCúcuta y su área metropolitana (mu-nicipio de Villa del Rosario, Los Pa-tios y Zulia). Para los casos proce-dentes del casco urbano del munici-pio de Cúcuta, se encontró una ma-yor seroprevalencia en las comunasubicadas en la ciudadela Juan Ata-laya, que corresponde a los estratossocioeconómicos más bajos.

Las características étnicas de la Po-blación Cúcuteña y Nortesantan-dereana explican el predominio delgrupo sanguíneo O positivo en losdonantes con serologias reactivas.Como es bien sabido este gruposanguíneos característicos de la razaindígena y la población de esta re-gión tiene descendencia indígena.

La alta prevalencia de infeccionestransmisibles en donantes de origen

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urbano, se puede explicar en que la mayoría de los do-nantes residen en la zona urbana, pero a su vez, provie-nen de áreas rurales, que a raíz del incremento en lamigración hacia las ciudades de los habitantes de zo-nas tradicionalmente endémicas para estas enfermeda-des, han originado un cambio en la distribución geo-gráfica de las enfermedades transmisibles.

CONCLUSIONES

Las pruebas de tamizaje realizadas en los bancos de san-gre, permitieron poner en evidencia un importante pro-blema de salud pública en Cúcuta y Norte de Santander,como es la alta seroprevalencia de HIV, VHB, VHC enfer-medad de Chagas y Sífilis.

Las pruebas de tamizaje permiten detectar enfermeda-des infecciosas, evitando de esta forma la transmisiónde las mismas a los receptores de sangre. Sin embargotodavía no se puede hablar de transfusiones de riesgocero debido al período de ventana inmunológica.

Los bancos de sangre al realizar estas pruebas detamizaje no solo reducen la transmisión de estas enfer-medades, sino que se convierten en unidades de vigi-lancia epidemiológica, que permiten detectar pacientescon serologías reactivas o positivas, posteriormente es-tos casos se deben confirmar y hacer el seguimiento alos pacientes sospechosos y/o confirmados.

Infortunadamente en esta región muchos pacientes sepierden sin poder confirmase el diagnostico y menosaún realizar un seguimiento. Esto dificulta conocer laprevalencia de infecciones activas, historia natural deestas enfermedades, factores de riesgo asociados espe-cíficos de estas comunidades, que permitan identificarmedidas preventivas y de tratamiento oportuno

BIBLIOGRAFIA

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DÍAZ CASTRILLON, J. y ARROYAVE VELEZ, A. Estudiossobre Hepatitis B en Antioquia. Boletín.

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Especialización en Derecho AmbientalConvenio Universidad Incca de Colombia.

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Especialización Orientación Vocacional y OcupacionalReg. Icfes 12095371046682

Especialización Informática EducativaReg. Icfes Acreditación MedianteRes. No. 2110 de 07-17- 2000

Especialización Practica Pedagógica UniversitariaReg. Icfes 120953780195400113400

Especialización Estadística AplicadaReg. Icfes 120953100005400111100

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Especialización en Administración de la ConstrucciónReg. Icfes 12095690658540

Especialización de Revisoria Fiscal y Auditoria ExternaConvenio UNAB - U.F.P.S. - Reg. Icfes 56303

Especialización Gerencia de Negocios InternacionalesConvenio Universidad Jorge Tadeo Lozano - U.F.P.S.Reg. Icfes 56233

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