This work introduces a fuzzy optimization model, which solves in an integrated way the berth allocation problem (BAP) and the quay crane allocation problem (QCAP). The problem is solved for multiple quays, considering vessels’ imprecise arrival times. The model optimizes the use of the quays. The BAP + QCAP, is a NP-hard (Non-deterministic polynomial-time hardness) combinatorial optimization problem, where the decision to assign available quays for each vessel adds more complexity. The imprecise vessel arrival times and the decision variables—berth and departure times—are represented by triangular fuzzy numbers. The model obtains a robust berthing plan that supports early and late arrivals and also assigns cranes to each berth vessel. The model was implemented in the CPLEX solver (IBM ILOG CPLEX Optimization Studio); obtaining in a short time an optimal solution for very small instances. For medium instances, an undefined behavior was found, where a solution (optimal or not) may be found. For large instances, no solutions were found during the assigned processing time (60 min). Although the model was applied for n = 2 quays, it can be adapted to “n” quays. For medium and large instances, the model must be solved with metaheuristics.

This report seeks to show the current situation of the initial and continuing preparation of Mathematics teachers in Perú. First, historical information is presented, followed by an explanation of the current structure of the initial teacher preparation for elementary and secondary schools. After that, current policy on continuing professional development and the status of research in Mathematics Education are discussed. Finally, to conclude, there is a discussion of the current strengths and weaknesses, and future challenges.

This study investigates the value of developing divergent thinking skills for tackling mathematical learning challenges. Employing a quantitative, applied approach with a quasi-experimental design, the study involved 50 students divided into a control and an experimental group through non-probabilistic sampling. A validated divergent thinking questionnaire, assessed by expert judgment, was used to gather data. While the pre-test results indicated limited problem-solving skills beyond acquiring the final answer, the post-test revealed significant improvements in problem comprehension, coherent reasoning, and analytical solution proposals. These findings suggest that implementing problem-solving strategies can effectively address mathematical challenges and enhance understanding of related concepts. Este estudio investiga el valor de desarrollar habilidades de pensamiento divergente para abordar los desafíos del aprendizaje matemático. Empleando un enfoque cuantitativo aplicado con un diseño cuasiexperimental, el estudio involucró a 50 estudiantes divididos en un grupo de control y un grupo experimental a través de un muestreo no probabilístico. Para recopilar datos se utilizó un cuestionario validado de pensamiento divergente, evaluado mediante juicio de expertos. Si bien los resultados de la prueba previa indicaron habilidades limitadas para la resolución de problemas más allá de adquirir la respuesta final, la prueba posterior reveló mejoras significativas en la comprensión del problema, el razonamiento coherente y las propuestas de solución analítica. Estos hallazgos sugieren que la implementación de estrategias de resolución de problemas puede abordar eficazmente los desafíos matemáticos y mejorar la comprensión de conceptos relacionados.

Introducción: En Perú, la elevada letalidad por COVID-19 demanda identificar desde el nivel comunitario los factores condicionantes de gravedad. Objetivo: Determinar si la comorbilidad, sexo y edad se asocian a la severidad de COVID-19 en docentes universitarios. Material y métodos: Estudio de cohorte prospectivo en 115 docentes que cumplieron criterios de elegibilidad, seguimiento clínico y de laboratorio. Los datos de exposición se obtuvieron a través de un cuestionario en línea y evaluación médica. Se confirmó COVID-19 con resultados de laboratorio y el estado de gravedad mediante entrevista telefónica y visita médica domiciliaria. Se buscó la asociación utilizando el modelo lineal generalizado. Resultados: El 30,43% presentó COVID-19; incidencia: 2 casos contagiados/100 docentes/semana de seguimiento. Se analizó la probabilidad de no contagio por COVID-19, en la semana siete fue del 87,83%, a la semana 24 descendió a 69,57%. La tasa de severidad llegó al 22,9%, más frecuente en varones e hipertensos. Si bien se determinó asociación no significativa entre gravedad de COVID-19 y sexo masculino [IRR=3,65; IC95% (0,45–29,68)], edad mayor de 50 años [IRR=0,56; IC95%(0,14–2,37)], Hipertensión arterial [IRR=1,76; IC95%(0,42–7,38)], Diabetes [IRR=2,36; IC95%(0,29–19,16)] y Obesidad [IRR=0,27; IC95% (0,03–2,22)], el número de participantes no permite afirmarlo. Conclusións: Los datos analizados por ser pocos no permiten señalar que haya asociación significativa entre la comorbilidad, sexo masculino, edad mayor de 50 años y la severidad de COVID-19. Se requiere continuar estudiando estos factores con muestras de mayor tamaño, con la finalidad de reducir la carga enfermedad y/o mortalidad por COVID-19.