The unique challenges posed by the high altitude and extreme-irradiance variability in the Peruvian Altiplano necessitate innovative and cost-effective monitoring solutions for photovoltaic (PV) systems. This study presents a low-cost wireless monitoring system for PV systems, designed for performance analysis and with potential application in DC nanogrids. The system, based on an Arduino Nano and Raspberry Pi architecture, captures real-time data on key electrical parameters such as voltage, current, and power, as well as environmental conditions like temperature and irradiance, which are critical factors influencing PV system performance. Deployed on a 3 kW grid-connected PV system in the Peruvian Altiplano, the system reveals significant irradiance variability, with fluctuations exceeding 20% within a single day and extreme events surpassing 1500 W/m². This variability resulted in an average daily energy generation fluctuation of 15%, underscoring the importance of continuous monitoring for optimizing PV system operation. This variability impacts energy generation and underscores the importance of continuous monitoring for optimizing PV system operation. The study analyzes the system’s performance under different irradiance conditions and discusses its adaptability for use in DC nanogrids, which offer enhanced efficiency and accessibility in remote areas like the Altiplano. This research contributes a practical and versatile tool for advancing sustainable energy solutions, with implications for improving the efficiency and reliability of both grid-connected PV systems and the emerging field of DC nanogrids in remote areas.

La presente investigación aborda la problemática del nivel de avance de la transformación y gobierno digital en la transparencia, lo cual limita el acceso a la información pública sobre el uso de recursos de la entidad El objetivo principal fue determinar el nivel de avance de la transformación y gobierno digital y su relación en la transparencia de la universidad. La metodología utilizada fue de enfoque cuantitativo, con alcance explicativo y diseño no experimental. La población estudiada incluye a 20,878 personas entre docentes, estudiantes y personal administrativo, con una muestra de 378 personas. Los resultados indican que la percepción del gobierno digital es mayoritariamente de nivel medio (50.5%), la tecnologías digitales y infraestructura a nivel bajo (40.2%), la ciudadanía digital a nivel medio (60.6%), la simplificación de procesos a nivel bajo (47.4%), el marco legal y regulatorio a nivel medio (49.5%), la transparencia activa a nivel medio (54.8%) y la transparencia pasiva a nivel medio (47.9%). Además, se encontró una correlación significativa entre el nivel de transformación y gobierno digital y el nivel de transparencia (valor de 0.952). Se concluye que la transformación y gobierno digital se relaciona positivamente en la transparencia de la universidad.

Este estudio se centra en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el reconocimiento automático de emociones a partir de textos. El objetivo es identificar el algoritmo de clasificación más adecuado para detectar emociones en los textos que comúnmente se expresan en las instituciones de educación secundaria rural de Puno. Se recopilaron 1,150 comentarios textuales mediante una encuesta de autoevaluación emocional, los cuales fueron etiquetados manualmente por evaluadores capacitados y validados mediante consenso. Tras un preprocesamiento que incluyó tokenización, eliminación de stopwords y vectorización TF-IDF, los modelos fueron entrenados y evaluados utilizando Google Colab y la biblioteca scikit-learn. Los resultados revelaron que el algoritmo Random Forest destacó con una precisión del 73.81% y un AUC de 88.67%, superando a otros algoritmos en la identificación de emociones críticas. En conclusión, los hallazgos resaltan la importancia de detectar emociones negativas para mejorar el bienestar estudiantil y sugieren que la inteligencia artificial puede enriquecer la educación rural al identificar grupos de estudiantes con emociones similares, promoviendo así un ambiente escolar positivo y un mejor rendimiento académico.