Artificial intelligence (AI) is increasingly positioned as an enabler of strategic renewal and competitiveness for small and medium-sized enterprises (SMEs) in emerging economies. However, its adoption remains limited and uneven, constrained by shortages of skilled talent, weak data infrastructures, and financial barriers. This study examines Ecuadorian SMEs as a representative case within this broader context, analyzing survey data from 385 firms to diagnose AI adoption patterns and validate a structural model linking AI adoption, dynamic capabilities, and strategic innovation performance. Results from Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) confirm that AI adoption enhances innovation and competitiveness both directly and indirectly through dynamic capabilities, specifically firms’ abilities to sense opportunities, seize them through innovation, and reconfigure resources. The model explains 41% of the variance in strategic innovation performance, providing robust empirical support for the proposed AI-Driven Dynamic Capabilities Framework for Strategic Innovation and Competitiveness. The study clarifies how perceptual and contextual enablers of adoption (TAM/TOE) interact with capability-building mechanisms (RBV/DCT), offering a more integrated understanding of how SMEs assimilate AI under resource constraints. These findings demonstrate how SMEs translate early adoption into strategic advantage under conditions of uncertainty. The study also offers actionable guidance by showing that the most effective interventions for SMEs focus on strengthening foundational data and organizational capabilities rather than promoting complex AI systems beyond current readiness levels.

La articulación del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) con entornos y recursos digitales se configura como un enfoque pedagógico altamente relevante para la educación superior, especialmente en disciplinas como Matemáticas y Física, donde es fundamental fortalecer el pensamiento científico y desarrollar competencias analíticas de alto nivel. La integración de simuladores digitales, laboratorios virtuales, plataformas interactivas y herramientas de modelación computacional permite a los estudiantes construir conocimiento de manera activa mediante experiencias contextualizadas, centradas en la resolución de problemas auténticos y la aplicación de principios teórico-conceptuales. En esta investigación se empleó la revisión sistemática de la literatura, guiada por el método PRISMA, para recopilar, depurar y organizar rigurosamente la evidencia científica disponible sobre el impacto de los recursos digitales en la enseñanza basada en problemas, examinando estudios académicos, informes institucionales y documentos especializados. Los hallazgos evidenciaron que la articulación del ABP con estos entornos y herramientas favorece procesos cognitivos de alto nivel, como la formulación de hipótesis, el análisis de información, la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones fundamentada, al tiempo que permite a los estudiantes enfrentar situaciones reales con mayor rigor, desarrollar habilidades de indagación y aplicar conceptos teóricos en contextos auténticos, consolidando así un aprendizaje profundo, autónomo y pertinente para los desafíos académicos y profesionales en Matemáticas y Física.

En el contexto de la educación superior, especialmente en programas de ingeniería y matemáticas avanzadas, las ecuaciones diferenciales se consideran una herramienta clave para el modelado, análisis y comprensión de sistemas dinámicos que cambian con el tiempo. Su estudio ha permitido a los estudiantes fortalecer habilidades analíticas y de abstracción necesarias para representar fenómenos físicos, mecánicos, eléctricos, térmicos y biológicos mediante expresiones matemáticas precisas. El propósito de este trabajo fue examinar y fomentar el uso de las ecuaciones diferenciales como instrumento esencial para comprender y modelar sistemas dinámicos en ingeniería y matemáticas avanzadas, potenciando la capacidad de los estudiantes para relacionar conceptos teóricos con aplicaciones prácticas. Para ello, se utilizó la revisión sistemática como método principal, complementada con el enfoque PRISMA, con el fin de recopilar, analizar y organizar de manera rigurosa la información académica disponible sobre la enseñanza y aplicación de ecuaciones diferenciales en la educación superior. Se determinó que las ecuaciones diferenciales constituyeron un recurso indispensable para modelar y analizar fenómenos dinámicos en distintas áreas de la ingeniería y matemáticas, facilitando que los estudiantes integraran la teoría con la práctica y desarrollaran competencias en pensamiento crítico, análisis y resolución de problemas complejos.

El libro aborda la integración de las matemáticas y la robótica como herramientas complementarias para el aprendizaje activo y práctico, mostrando cómo los conceptos abstractos de cálculo, álgebra o geometría pueden materializarse en proyectos de programación y construcción de robots. Esta propuesta busca que los estudiantes comprendan de manera aplicada los principios matemáticos, al tiempo que desarrollan habilidades en pensamiento lógico, resolución de problemas y creatividad. Asimismo, la obra presenta estrategias didácticas innovadoras que combinan la teoría matemática con la práctica tecnológica, utilizando entornos de programación y dispositivos robóticos para generar experiencias significativas de aprendizaje. Se destaca la importancia de vincular el cálculo en movimiento, es decir, el análisis matemático aplicado a la programación de robots que simulan trayectorias, movimientos o procesos dinámicos, fomentando la interdisciplinariedad entre ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Finalmente, el texto plantea la robótica como un recurso pedagógico que potencia la motivación y la autonomía del estudiante, a la vez que prepara a los futuros profesionales para enfrentar los retos de la era digital. Se resalta la necesidad de docentes capaces de integrar estas herramientas en el aula, promoviendo una enseñanza que no solo transmite conocimientos, sino que también forma competencias críticas, colaborativas y orientadas a la innovación.

El crecimiento sostenido en la producción y consumo de materiales plásticos ha intensificado una problemática ambiental global relacionada con la acumulación de residuos de lenta degradación en distintos ecosistemas. Ante este escenario, el reciclaje se configura como una estrategia fundamental para disminuir la contaminación, optimizar el aprovechamiento de recursos y fomentar modelos de economía circular que permitan reincorporar materiales al sistema productivo. En Ecuador, la gestión de residuos plásticos presenta limitaciones vinculadas al aumento del consumo, la insuficiente infraestructura para su tratamiento y debilidades en los sistemas de recolección y clasificación. Además, numerosas plantas recicladoras desarrollan procesos productivos poco estructurados y con bajos niveles de tecnificación, lo que incide en su eficiencia operativa y capacidad de procesamiento. En este contexto, el estudio se orienta a optimizar los procesos productivos de la Planta de Reciclaje de Plástico de la Asociación de Servicios de Reciclaje Creciendo por Ti Mejía ASERECIME, ubicada en el cantón Mejía, provincia de Pichincha. La investigación adopta un enfoque metodológico mixto y un diseño de investigación–acción, integrando observación directa de las actividades operativas con el análisis de indicadores productivos. El diagnóstico identifica deficiencias en la organización espacial, el flujo interno y la estandarización de actividades, lo que conduce a proponer mejoras en el layout, delimitación de áreas y optimización del flujo operativo para fortalecer el desempeño productivo.