http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/36 2026-08-13T10:38:10Z http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/1046 Trazando el futuro educativo: exploración, afinamiento y aplicación de grandes modelos del lenguaje en la educación superior Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han transformado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante arquitecturas avanzadas como el Transformer y su mecanismo de autoatención. Modelos como GPT, LaMDA, LLaMA y BERT han impulsado aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la educación. En el ámbito educativo, los LLM ofrecen oportunidades para personalizar el aprendizaje, adaptar contenido según las necesidades individuales de los estudiantes y mejorar la interacción mediante experiencias inmersivas. Además, facilitan el acceso a información relevante, optimizando el tiempo de docentes y administrativos al reducir tareas repetitivas. Sin embargo, la integración de los LLM en la educación plantea desafíos significativos, como la privacidad de los datos, la equidad en el acceso tecnológico y la ética en el uso de la inteligencia artificial. Asimismo, el análisis de los datos generados por la interacción con estos modelos puede proporcionar información valiosa para mejorar los procesos de enseñanza, identificar patrones de aprendizaje y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Este trabajo busca evaluar el impacto de los LLM en la educación, explorando sus beneficios, limitaciones y riesgos. Además, se analizarán las mejores prácticas para su implementación efectiva y ética en la comunidad universitaria, garantizando un uso responsable y equitativo. 2025-04-10T00:00:00Z http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/1045 Asistentes virtuales de enseñanza basados en generación aumentada por recuperación Los avances recientes en los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) los han consolidado como una tecnología transformadora en inteligencia artificial. Entrenados con grandes volúmenes de texto, aprenden patrones del lenguaje que les permiten generar contenido coherente, responder preguntas, resumir, traducir, programar y asistir en tareas cognitivas complejas. En educación, su potencial es especialmente relevante: pueden actuar como tutores virtuales, adaptar explicaciones al nivel del estudiante, proponer ejercicios, corregir actividades y acompañar procesos de aprendizaje personalizado, favoreciendo la accesibilidad y la retroalimentación inmediata. No obstante, su aplicación efectiva requiere abordar el problema de las alucinaciones (es decir, la generación de información incorrecta o no verificada con apariencia plausible), así como integrar contenido institucional específico. En este sentido, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, Retrieval-Augmented Generation, por sus siglas en inglés) combina un modelo generativo con un sistema externo de recuperación de información, lo que permite consultar documentos y repositorios verificados antes de producir una respuesta. El presente trabajo propone medir empíricamente la mejora en la calidad de las respuestas de un LLM base frente a una variante con enfoque RAG en contextos educativos. Asimismo, busca elaborar una metodología para guiar la carga de contenido académico con dicha arquitectura. 2026-04-09T00:00:00Z http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/1043 Análisis morfogenético de aislamientos de Cercospora kikuchii provenientes de distintas regiones de la Argentina; Morphogenetic analysis of Cercospora kikuchii isolates from different regions of Argentina La caracterización morfológica y molecular de Cercospora kikuchii es necesaria para un mejor profundizar en el… conocimiento del patógeno en Argentina. Analizar morfológica y molecularmente los aislamientos de C. kikuchii recolectados de pecíolos y semillas durante los años 2015 y 2016 a través de las diferentes regiones sojeras de Argentina. Los análisis morfológicos de los 528 aislamientos y los moleculares de 96 aislamientos fueron realizados en los laboratorios de Biotecnología y Fitopatología, en Pergamino, Buenos Aires, Argentina durante 2015 a 2021. La caracterización morfológica tuvo en cuenta la región y el órgano de origen, el año y variables patométricas. La caracterización molecular se realizó con siete secuencias blanco-nucleares y una mitocondrial. La estructura genética de la población se examinó a través del software STRUCTURE y Análisis de Varianza Molecular (AMOVA). La relación longitud / ancho de los conidios fue mayor en los aislamientos provenientes de la región norte, comparada con las de las regiones pampa norte y pampa sur. El análisis morfogenético de los aislamientos indicó que pertenecen a la especie C. kikuchii. No se encontró estructuración en la población de C. kikuchii de Argentina. Los aislamientos de C. kikuchii mostraron variación morfológica y molecular sustancial, aunque no asociada con el órgano de origen: pecíolo y semilla. La información molecular indica que las variantes de haplotipos tenían una mayor homología con secuencias de C. kikuchii descritas previamente que con secuencias de otras especies. Tomados en conjunto, los datos demuestran que en Argentina el tizón foliar por Cercospora y la mancha púrpura de la semilla en soja, son dos enfermedades causadas por una única especie: C. kikuchii. En consecuencia, sugerimos un nuevo nombre para la enfermedad, el Síndrome Purpúreo en Soja o en inglés “Soybean Purple Syndrome”. 2026-06-01T00:00:00Z http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/1040 4-Methylumbelliferone Sensitizes Breast Cancer Spheroids to Chemotherapeutic Treatment With Epirubicin: New Perspectives for Pharmacological Repositioning La quimiorresistencia continúa siendo uno de los principales desafíos en el tratamiento del cáncer de mama. Con el objetivo de abordar esta problemática, exploramos el potencial terapéutico de la combinación de epirrubicina, una antraciclina ampliamente utilizada cuyo empleo se asocia con el desarrollo de resistencia en las células tumorales y con reconocidos efectos citotóxicos, y 4-metilumbeliferona, una cumarina de origen vegetal. Nuestros resultados demostraron una potenciación coactiva de la eficacia de la epirrubicina cuando esta combinación se aplicó en modelos tridimensionales de cáncer de mama, independientemente del subtipo molecular. Desde el punto de vista mecanístico, la 4-metilumbeliferona inhibe la síntesis de ácido hialurónico, un componente clave del microambiente tumoral que favorece el crecimiento y la metástasis. Al interferir con la producción de ácido hialurónico, este compuesto facilitó la penetración del fármaco en los esferoides tumorales y redujo la expresión de las bombas de eflujo de fármacos, incrementando así la acumulación intracelular del agente quimioterapéutico. En consecuencia, el tratamiento combinado produjo una reducción significativa de la viabilidad celular y promovió la muerte celular. En conjunto, nuestros hallazgos sugieren que la modulación del metabolismo del ácido hialurónico en combinación con la quimioterapia convencional constituye una estrategia promisoria para superar la resistencia a los fármacos en el cáncer de mama. Este enfoque de reposicionamiento de fármacos no solo mejora la eficacia terapéutica, sino que también pone de manifiesto el potencial de dirigir el tratamiento hacia el microambiente tumoral para optimizar la terapia antitumoral. No obstante, son necesarios estudios adicionales para dilucidar los mecanismos subyacentes y evaluar la posible traducción clínica de esta terapia combinada. 2025-10-28T00:00:00Z