Universidad Tecnológica de la Mixteca  
   
   
 
 
   
 

Maestría en Ingeniería de Software

La Maestría en Ingeniería de Software está incorporada al Sistema Nacional de Posgrados del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT).

 

Perfil de Ingreso

 Se desea que los aspirantes tengan conocimientos sólidos sobre matemáticas, Ingeniería de Software, programación, diseño y gestión de bases de datos, y lectura del idioma inglés. Adicionalmente se requiere capacidad de lectura, análisis y síntesis; trabajo en equipo; creatividad e innovación.

Perfil de Egreso

 El egresado de la Maestría en Ingeniería de Software poseerá conocimientos amplios, sólidos, y actualizados sobre la Ingeniería de Software, incluyendo bases teóricas y procedimientos experimentales de esta disciplina que buscan mejorar la efectividad de un proceso de software mediante la aplicación de técnicas y enfoques modernos.

Objetivos Generales y Particulares del Programa

General

 Proporcionar a profesionistas graduados en áreas de las Ciencias de la Computación, Electrónica, Mecatrónica, Matemáticas, o áreas afines, conocimientos actuales sobre la Ingeniería de Software de tal forma que puedan realizar investigaciones de calidad y desarrollar el ejercicio profesional con una alta capacidad.

Particulares

  • Desarrollar e integrar un programa individual de tutorías y actividades académicas, asociadas a los cursos de Metodología de la Investigación y Seminario de Tesis, que se requieren en la Línea de Investigación e Incidencia seleccionada por el estudiante.
  • Coordinar las tutorías y actividades académicas para que el estudiante acredite todos los cursos de su programa individual.
  • Proponer, dirigir, y supervisar el desarrollo del trabajo de tesis hasta su defensa dentro del tiempo establecido por la División de Estudios de Posgrado de la Universidad Tecnológica de la Mixteca y los lineamientos establecidos por el CONACYT.
  • Proporcionar a los estudiantes las capacidades para dirigir o participar en proyectos de investigación y tecnológicos; desempeñar funciones de aplicación, desarrollo e innovación relacionadas con la Ingeniería de Software; participar como líderes de equipos de trabajo para solucionar problemas del sector público y privado; formar recursos humanos a nivel profesional y de posgrado; y/o continuar su formación profesional con estudios de doctorado afines.

Mapa Curricular


 Como se observa en la figura, se establece un curso propedéutico para nivelar el conocimiento de los estudiantes en tópicos sobre Ingeniería de Software y Programación. De manera adicional, se oferta la materia de Metodología de la investigación, cuyos objetivos son orientar a los estudiantes en la selección apropiada de la Línea de Investigación e Incidencia sobre la que trabajarán y proporcionarles las bases para la correcta escritura del protocolo de su tesis de grado. De manera adicional, durante el curso propedéutico se organiza una ronda de presentaciones para que los profesores del Núcleo Académico Básico expongan sus propuestas de temas de tesis, y se facilite al estudiante la identificación de un proyecto a desarrollar. El resto del programa se divide en cuatro semestres con asignaturas de tronco común y optativas.

Estructura del Plan de Estudios

 El plan de estudios de la Maestría en Ingeniería de Software está orientado a la investigación y tiene una duración de cuatro semestres (2 años). Dicho plan consiste en dos semestres de asignaturas básicas (tronco común) y asignaturas optativas de las dos Líneas de Investigación e Incidencia (LIES) cultivadas actualmente por los integrantes del Núcleo Académico Básico: Actualidad y tendencias en el Desarrollo de Software e Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software. De acuerdo con sus directores de tesis, los estudiantes escogen su área de especialización y se contempla que cursen tres materias de dicha área, distribuidas entre el segundo y tercer semestre. Además, de manera paralela, entre los semestres se contempla una materia para el desarrollo de la tesis, la cual se denomina "Seminario de Tesis I, II, III". El cuarto y último semestre se proyecta para que el alumno desarrolle un proyecto de investigación aplicada, ya sea en la División de Estudios de Posgrado o bien como resultado de una estancia de movilidad que se realice en una universidad externa. Además, la materia de "Seminario de Tesis IV" retoma el seguimiento y/o cierre del desarrollo de la tesis de grado.

Semestre Asignaturas Créditos
Primer Semestre Ingeniería de Requisitos 10
Gestión de Proyectos 10
Optativa I 10
Seminario de Tesis I 10
Segundo Semestre Especificación Formal 10
Minería de Datos 10
Optativa II 8
Seminario de Tesis II 10
Tercer Semestre Aseguramiento de la Calidad del Software 10
Medición del Software 10
Optativa III 10
Seminario de Tesis III 10
Cuarto Semestre Proyecto de Investigación 10
Seminario de Tesis IV 10

  • Número mínimo de créditos que se deberán acreditar en las asignaturas optativas: 30
  • Número mínimo de horas que se deberán acreditar en las asignaturas optativas, bajo la conducción de un docente: 255
  • Número mínimo de horas que se deberán acreditar en las asignaturas optativas, en forma independiente: 270

Actividades de aprendizaje
  • Exposición por parte del maestro, lectura de artículos científicos con ejemplos específicos para los temas de cada asignatura, análisis de casos de estudio.
  • Revisión bibliográfica, redacción de ensayos, presentación de seminarios.
  • Desarrollo de proyectos cortos y/o largos como parte de las asignaturas.
  • Desarrollo de proyectos vinculados con empresas reales (en caso de aplicar).
  • Impartición de seminarios académicos con universidades vinculadas.
  • Impartición de seminarios I+D con empresas vinculadas.

Criterios y procedimientos de evaluación y acreditación
  • Exámenes, exposiciones, trabajos escritos y de laboratorio, experimentación con empresas y/o sector gubernamental.

Listado de asignaturas optativas

Asignatura Créditos LIES
Análisis de Textos para la Ingeniería de Requisitos 10 Actualidad y tendencias en el Desarrollo de Software
Diseño, Modelado y Arquitectura de Software 10
Evaluación y Mejora de los Procesos de Software 10
Validación y Verificación de Requisitos de Software 10
Análisis Semántico sobre Documentos del Desarrollo de Software 10 Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software
Calidad del Software con Modelos Predictivos 10
Ingeniería de Software para el Desarrollo de Sistemas de Aprendizaje 10
Predicción de Errores en la Ingeniería de Software 10

Núcleo Académico Básico

Dra. Alicia Santiago Santos

E-mail: alicia@mixteco.utm.mx

 La Dra. Alicia Santiago estudió la Licenciatura en Matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) graduándose en el 2005. En 2006 ingresó a la Maestría en Ciencias Matemáticas en la BUAP, obteniendo el grado en junio de 2008. Posteriormente, ingresó al Doctorado en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y en enero de 2014 obtuvo el grado de Doctora en Ciencias en el Programa de Maestría y Doctorado en Ciencias Matemáticas y de la Especialización de la UNAM. La Dra. Santiago ha participado en diversos congresos, tanto nacionales como internacionales. Durante el doctorado impartió cursos a estudiantes de Matemáticas, Física, Computación, etc. en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Desde noviembre de 2012 es Profesora-Investigadora de Tiempo Completo en el Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Además, de julio de 2016 a febrero de 2020 se desempeñó como directora del Instituto de Física y Matemáticas de la misma institución. Actualmente, es miembro del Cuerpo Académico de Modelación Matemática y Topología (UTMIX-CA-33), del Núcleo Académico de la Maestría en Modelación Matemática y del Doctorado en Modelación Matemática. La Dra. Santiago pertenece al Sistema Nacional de Investigadores Nivel I y cuenta con el reconocimiento de profesor con perfil deseable PRODEP que brinda la Secretaria de Educación Pública (SEP). Ha sido evaluadora de proyectos de CONAHCYT y ha sido invitada por COEPES para la evaluación de programas educativos de posgrado en el Estado de Oaxaca. Además, ha fungido como arbitra de las revistas "Revista Integración, Temas de matemáticas" de la Universidad Industrial de Santander y "Revista Salud y Administración", Revista Institucional de la Universidad de la Sierra Sur. Desde el 2012 funge como revisora de Mathematical Reviews Journal y desde 2017 para Zentralblatt MATH. En el 2018 fue una de las doce mujeres matemáticas del país, entre estudiantes e investigadoras, que resultaron elegidas para otorgárseles el "Apoyo Sofía Kovalevskaia 2018". Dicho premio es proporcionado por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad Matemática Mexicana (SMM). Referente a la docencia, ha impartido clases a nivel Licenciatura, Maestría y Doctorado, ha formado recursos humanos y ha sido revisora y sinodal de tesis de Licenciatura, Maestría y Doctorado. La Dra. Santiago realiza investigación en el área de Topología y Sistemas dinámicos, cuenta con 10 artículos de investigación, 4 capítulos de libros y ha participado como editora de los libros "Modelos matemáticos en biología, Ciencias Sociales e Ingeniería" y "Modelación matemática III, Biomatemáticas e Ingeniería", editados por la UTM. Ha dirigido proyectos de investigación individuales y en conjunto financiados por PROMEP, por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad Matemática Mexicana (SMM). En el contexto de la Maestría en Ingeniería de Software, la Dra. Santiago también aporta su conocimiento especializado para orientar a los estudiantes de la LIES 2. Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software, quienes deben aplicar el Aprendizaje Automático para la mejora de los procesos tradicionales de la Ingeniería de Software.

Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero

E-mail: leninca@mixteco.utm.mx

 La Dra. Carla Pacheco se graduó en el 2000 como Ingeniera en Computación en la Universidad Tecnológica de la Mixteca con la tesis “Distribución óptima de horarios de clases utilizando la técnica de Algoritmos Genéticos”, bajo la dirección del Dr. Manrique Mata Montero y del Dr. Carlos Coello Coello. Posteriormente, a través de la obtención de una beca de estudios en el extranjero, otorgada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), realizó los estudios del Doctorado en Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), España. Actualmente se desempeña como profesora-investigadora de tiempo completo en la División de Estudios de Posgrado de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México. Sus intereses de investigación se relacionan con la Ingeniería de Requisitos, específicamente con el proceso de identificación de los stakeholders en las pequeñas y medianas empresas de la industria de software, así como en el área de la elicitación de requisitos. Desde el año 2009 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), en este momento tiene la distinción de Investigador Nacional Nivel 1 y la distinción de perfil deseable del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP) que otorga la Secretaría de Educación Pública. Dentro de las actividades extracurriculares que la Dra. Pacheco desempeña se encuentran el ser Editora Asociada de varias revistas internacionales, miembro de comités científicos para congresos internacionales y revistas de alto impacto (indexadas en el catálogo JCR), miembro de la Academia Mexicana de Ciencias desde el 2009, y miembro del Registro de Revisores Acreditados por el CONACYT desde el 2009.

Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández

E-mail: caff@mixteco.utm.mx

 El Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández es egresado de la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana. Más tarde realizó la Maestría en Ciencias de la Computación en la Fundación Arturo Rosenblueth. Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias de la Computación en la Universidad de Sheffield, Reino Unido. Es miembro de la Academia Mexicana de Computación, en la sección académica de Ingeniería de Software. Actualmente es director del Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM). Se encuentra adscrito al Instituto de Computación de dicha universidad, desempeñándose como profesor e investigador de tiempo completo. Ha sido coordinador de la Universidad Virtual y coordinador de la Maestría en Sistemas Distribuidos de la misma universidad. Trabaja dentro del área de Ingeniería de Software, particularmente en las líneas de modelado visual, métodos de desarrollo y especificación formal de software. Ha sido responsable del Cuerpo Académico de Ingeniería de Software en la UTM y miembro del Verification and Testing Research Group en la Universidad de Sheffield, Reino Unido. Forma parte de los núcleos académicos básicos de los estudios de posgrado de Doctorado en Tecnologías de Cómputo Aplicado y de la Maestría en Sistemas Distribuidos.

Dr. Christian Eduardo Millán Hernández

E-mail: cmillanh@mixteco.utm.mx

 El Dr. Christian Eduardo Millán Hernández es Profesor Investigador del Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Se especializa en Procesamiento de Lenguaje Natural aplicado a problemas de salud, educación y agricultura. Sus intereses principales son: Análisis de datos, Similitud de textos, Minería de datos, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Redes Neuronales y Metaheurísticas. Es Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Toluca con especialidad en Base de Datos. Estudió la maestría y el doctorado en Ciencias de la Computación, en la Universidad Autónoma del Estado de México, durante sus estudios, fue galardonado con la Presea "Ignacio Manuel Altamirano Basilio" versión 2017 y 2020, otorgada por la Universidad Autónoma del Estado de México por su destacado desempeño al cursar los planes de estudios de la Maestría y el Doctorado, respectivamente. En 2019, recibió el "Reconocimiento especial ILCE a la innovación en educación" otorgado por el Instituto Latinoamericano de la Comunicación Educativa. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) con la distinción Candidato Investigador Nacional otorgado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología. La Secretaría de Educación Pública en el marco del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP) le otorgó el reconocimiento a Profesores de Tiempo Completo con Perfil Deseable en 2022.

Dr. Enrique Guzmán Ramírez

E-mail: eguzman@mixteco.utm.mx

 El Dr. Enrique Guzmán Ramírez realizó un Doctorado en Ciencias de la Computación en el año 2008, y es Maestro en Ingeniería de Cómputo, especialidad Sistemas Digitales, desde el año 2003, ambos por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN). Además, en 1993 obtuvo el título de Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional (ESIME-IPN). El Dr. Guzmán es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI-Nivel I) desde el año 2010. Actualmente se desempeña como Profesor-Investigador de Tiempo Completo adscrito al Instituto de Electrónica y Mecatrónica de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Los campos de las ciencias que son de su interés están relacionados con el "Diseño y optimización de arquitecturas hardware (FPGA) para modelos neuronales y procesamiento y análisis de imágenes".

Dr. Esther Lugo González

E-mail: elugog@mixteco.utm.mx

 La Dra. Esther Lugo González recibió el título de Ingeniera en Control y Automatización por parte del Instituto Politécnico Nacional en el 2001. Realizó la Maestría y el Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Mecánica en la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación de la ESIME Zacatenco del Instituto Politécnico Nacional en el año 2006 y en 2010 respectivamente. Realizo también una estancia posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Monterrey Campus Ciudad de México del 2013 al 2014. Obtuvo el nivel Candidato SNI en el 2015. También se ha desempeñado de docente en Instituciones como el CONALEP Tlalnepantla Estado de México, UNITEC campus Atizapán, ITESM Campus Ciudad de México e Instituto Politécnico Nacional en la ESIME Azcapotzalco y en la ESIME Zacatenco. Actualmente es Profesora-Investigadora de Tiempo Completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Ha participado como autor y coautor en diversos congresos nacionales e internacionales. Es autora de diversos artículos de revista especializadas en síntesis de mecanismos y biomecánica y coautora de artículos de áreas varias. La Dra. Lugo también es autora de capítulos de libro enfocados a la Inteligencia Artificial y coautora de dos capítulos de libro especializados en biomecánica. Es coautora de un libro especializado en automatización de invernaderos. Ha participado como directora y/o codirectora de 15 tesis de licenciatura y 2 de maestría. Aunado a esto, la Dra. Lugo también ha sido directora de un proyecto multidisciplinario de investigación titulado “Diseño de mecanismos policéntricos para la implementación en prótesis de miembro inferior”. Sus líneas de investigación son: Inteligencia artificial y Biomecánica.

M. C. Everth Haydeé Rocha Trejo

E-mail: everth@mixteco.utm.mx

 La M.C. Everth H. Rocha Trejo es Licenciada en Computación y Maestra en Ciencias de la Computación, por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Fue becario de CONACYT para cursar sus estudios de maestría durante el periodo de 1996 a 1998. Ha participado como expositora en diferentes congresos, seminarios, simposios nacionales e internacionales, contando con diversas publicaciones en memorias y revistas nacionales e internacionales. Se ha desempeñado como Integrante del Comité Técnico para la revisión de artículos en las ediciones anuales del Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT) desde 2015. Es miembro de la Red Temática Mexicana de Ingeniería de Software desde 2014. Cuenta con una amplia experiencia en la dirección de desarrollo de proyectos de software debido a su rol de Directora Técnica/Project Manager en KadaSoftware, empresa Universitaria de la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM 2008-2015). Actualmente se desempeña como profesora-investigadora de tiempo completo en el Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México, ha impartido diferentes cursos a nivel licenciatura y maestría, siendo sinodal de tesis de licenciatura y asesor de tesis en el área de aplicaciones distribuidas avanzadas e Ingeniería de Software. Sus áreas de investigación se centran en Procesos, métodos de software y especificación de software, así como el manejo de Ambientes de aprendizaje con TICs. Ha obtenido las certificaciones ITIL V3 Foundation y TSP Leading a Development Team. Por su labor de investigador y profesor cuenta con el Perfil Deseable como profesor de tiempo completo otorgado por PRODEP-SEP.

Dr. Ignacio Arroyo Fernández

E-mail: iaf@mixteco.utm.mx

 El Dr. Ignacio es ingeniero y maestro en electrónica (con especialidad en sistemas inteligentes aplicados), por la Universidad Tecnológica de la Mixteca (en 2006 y 2013, respectivamente). Obtuvo un doctorado en ciencia e ingeniería de la computación (con especialidad en Inteligencia Artificial) por la UNAM en 2019. Sus líneas de investigación son el Procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje computacional, así como el Modelado estadístico de la semántica, Bases de conocimiento y Razonamiento de sentido común con aplicaciones en literatura científica. Realizó estancias de investigación nacionales y en el extranjero. Primero para desarrollar aplicaciones del aprendizaje computacional al resumen automático de documentos en la Université d'Avignon (Francia). Luego desarrolló aplicaciones de NLP y aprendizaje computacional al resumen automático de artículos en biomedicina y a bases de datos sobre regulación genética en el Centro de Ciencias Genómicas de la UNAM. Trabajó por dos años en el sector privado aplicando NLP y aprendizaje por refuerzo en problemas de Inteligencia de negocios. Actualmente (desde el 2019) está adscrito a la División de Estudios de Posgrado de la UTM y es miembro candidato a investigador nacional del Sistema Nacional de Investigadores (SNI). En la UTM ha impartido cursos de Probabilidad, Procesamiento de imágenes, Aprendizaje computacional, Aprendizaje probabilístico y Redes neuronales. Además, dentro de sus líneas de investigación, desarrolla proyectos con financiamiento público (Prodep y Conacyt) para la construcción automatizada de bases de conocimiento biomédico y razonamiento neuronal en salud y seguridad alimentaria. Estos proyectos involucran modelos neuronales de la estructura semántica y aprendizaje por refuerzo para la inferencia de nuevas unidades de conocimiento: http://arroyo-ai.utm.mx/neural-reasoning.

Dr. Iván Antonio García Pacheco

E-mail: ivan@mixteco.utm.mx

 El Dr. Iván García cursó los estudios de ingeniería en la Universidad Tecnológica de la Mixteca de 1995 a 1999 y obtuvo el título de Ingeniero en Computación en el 2001. Posteriormente, cursó los estudios de posgrado en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), España. Durante su estancia en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, se convirtió en miembro de la Cátedra para la Mejora del Proceso Software en el Espacio Iberoamericano (Cátedra MPSEI) y participó en diversas investigaciones. Actualmente se desempeña como profesor-investigador de tiempo completo en la División de Estudios de Posgrado de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México. Desde el año 2008 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, del cual ostenta actualmente el Nivel 1. En el 2013, el Dr. García obtuvo la distinción del Premio Estatal de Investigación otorgado por el Consejo Oaxaqueño de Ciencia y Tecnología (COCyT) y el Gobierno del Estado de Oaxaca, en reconocimiento a su labor de investigación y productividad a nivel universitario. Dentro de las actividades extracurriculares que el Dr. García desempeña se encuentran el ser Editor Asociado de varias revistas internacionales, miembro de comités científicos para congresos internacionales y revistas de alto impacto (indexadas en el catálogo JCR), miembro de la Academia Mexicana de Ciencias desde el 2009, miembro del Registro de Revisores Acreditados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología desde el 2008, y consultor/asesor de empresas de software en el Estado de Oaxaca y el Distrito Federal.
Los intereses de investigación del Dr. García se relacionan con la Ingeniería de Software, específicamente los métodos de evaluación y mejora del proceso software aplicados a las pequeñas empresas, el desarrollo de herramientas educativas para mejorar la formación de los futuros ingenieros de software, y el desarrollo de herramientas computacionales para reducir el esfuerzo y maximizar el beneficio económico de los pequeños entornos de desarrollo. Aunado a esto, el Dr. García es miembro del equipo que ha traducido los modelos CMMI-DEV versión 1.2 y versión 1.3 al español, únicas traducciones reconocidas por su creador, el Software Engineering Institute de la Universidad de Carnegie Mellon, Estados Unidos de Norteamérica.

Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide

E-mail: jtenorio@mixteco.utm.mx

 El Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide realizó sus estudios de Licenciatura, Maestría y Doctorado en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). El Dr. Tenorio realiza investigación principalmente en Topología y Dinámica Topológica. Desde octubre de 2007 es profesor de tiempo completo adscrito al Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Del primero de octubre de 2013 al 31 de julio de 2014 llevó a cabo una estancia sabática en el Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) como invitado del Dr. Sergio Macías Álvarez, y en la BUAP como invitado del Dr. Alejandro Ramírez Páramo. El Dr. Tenorio ha realizado investigación a nivel nacional e internacional, publicando diversos artículos de investigación y divulgación y capítulos de libro. Además ha participado en congresos nacionales e internacionales. Aunado a lo anterior, el Dr. Tenorio cuenta con la distinción de perfil deseable PRODEP que otorga la Secretaria de Educación Pública (SEP). Es miembro del Registro CONAHCYT de Evaluadores Acreditados (RCEA) en el área 1 "Físico, matemáticas y Ciencias de la Tierra". Es árbitro en revista nacionales e internacionales, como Mathematical Reviews. Actualmente es líder del Cuerpo académico Consolidado modelación matemática y Topología (UTMIX-CA-33). En el contexto de la Maestría en Ingeniería de Software, el Dr. Tenorio aporta su conocimiento especializado para orientar a los estudiantes de la LIES 2. Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software, quienes deben aplicar el Aprendizaje Automático para la mejora de los procesos tradicionales de la Ingeniería de Software.

M.T.C.A. Moisés Emmanuel Ramírez Guzmán

E-mail: merg@mixteco.utm.mx

 El M.T.C.A. Moisés Ramírez cursó los estudios de ingeniería en Computación en la Universidad Tecnológica de la Mixteca de 1997 a 2002, obteniendo el título en 2002. Estudió sus estudios de Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado a partir del año 2014 a 2016, obteniendo su título en 2018. Es profesor de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 2002. Actualmente miembro del Cuerpo académico de redes y sistemas distribuidos, ha impartido cursos en áreas como Arquitectura de computadoras, Cómputo paralelo y distribuido, Aprendizaje computacional e Investigación de Operaciones. En 2019 recibió la distinción de profesor con perfil deseable PRODEP por parte de la Secretaría de Educación Pública.

Dr. Raúl Cruz Barbosa

rcruz@mixteco.utm.mx

 El Dr. Raúl Cruz Barbosa recibió su título de licenciatura y grado de maestría en Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Autónoma de Puebla, México en 1999 y 2002, respectivamente. También, obtuvo su doctorado en Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Cataluña, España, y un postdoctorado en la Universidad Autónoma de Barcelona, España en 2009 y 2013, respectivamente. Él es profesor-investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 1999, donde ha sido Director del Instituto de Computación y coordinador de la maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado (perteneciente al PNPC), y actualmente es coordinador del grupo de investigación: Reconocimiento de Patrones. Sus intereses de investigación están relacionados con el aprendizaje computacional a gran escala (large scale machine learning), procesamiento de imágenes distribuido, minería de datos y reconocimiento de patrones, así como su aplicación en bioinformática y detección y diagnóstico asistido por computadora. Por su labor de investigador y profesor cuenta con las distinciones de: a) investigador nacional nivel I del Sistema Nacional de Investigadores del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología; y b) Perfil Deseable como profesor de tiempo completo otorgado por PRODEP-SEP.

Dra. Verónica Rodríguez López

E-mail: veromix@mixteco.utm.mx

 La Dra. Verónica Rodríguez López obtuvo el título de Licenciada en Ciencias de la Computación en el año 2000 por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Posteriormente, realizó estudios de Maestría en el Centro de Investigación en Matemáticas, obteniendo el grado de Maestro en Ciencias con Especialidad en Computación y Matemáticas Industriales en el año 2003. En octubre del 2022 obtuvo el grado de Doctor en Ciencias en el Área de Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Desde el año 2004, es Profesor-Investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca adscrita al Instituto de Computación. En 2017 recibió la distinción de profesor con perfil deseable PRODEP por parte de la Secretaría de Educación Pública. Es miembro del Cuerpo Académico de Reconocimiento de Patrones de la UTM. Sus líneas de investigación incluyen el aprendizaje de modelos gráficos probabilistas causales, el procesamiento digital de imágenes y razonamiento bajo incertidumbre.

El 100% del NAB cuenta con el perfil deseable SEP-PRODEP para impartir clases a nivel universitario, mientras que el 85% de éstos tienen el grado de Doctor, de los cuales el 100% es miembro del Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras (SNII).

Nombre del profesor Membresía al SNII Perfil PRODEP
Dra. Alicia Santiago Santos Nivel 1
Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero Nivel 1
Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández Nivel C
Dr. Christian Eduardo Millán Hernández Nivel C
Dr. Enrique Guzmán Ramírez Nivel 1
Dra. Esther Lugo González Nivel 1
M. C. Everth Haydeé Rocha Trejo -
Dr. Ignacio Arroyo Fernández Nivel C
Dr. Iván Antonio García Pacheco Nivel 1
Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide Nivel 1
M.T.C.A. Moisés Emmanuel Ramírez Guzmán -
Dr. Raúl Cruz Barbosa Nivel 1
Dra. Verónica Rodríguez López Nivel C

Tutores externos

 Los siguientes profesores- investigadores colaboran con el NAB para la codirección de tesis de grado, impartición de seminarios, integración de comités sinodales y desarrollo de investigaciones.

Universidad Autónoma de Baja California (UABC)

Dra.María Angélica Astorga Vargas

 La Dra.María Angélica Astorga Vargas cuenta con un Doctorado en Ciencias en el área de la Computación por el Instituto de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). La Dra. Astorga es profesora-investigadora del Programa Educativo de Licenciado en Sistemas Computacionales en la Facultad de Ingeniería Mexicali de la UABC. Además, es miembro del Cuerpo Académico de Cómputo Científico del Instituto de Ingeniería y de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP). Cuenta con el reconocimiento al Perfil Deseable que otorga el Programa para el Desarrollo Profesional Docente de la Secretaría de Educación Pública (SEP) y con el reconocimiento del Sistema Nacional de Investigadores nivel I otorgado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONAHCYT). Sus áreas de investigación son la ingeniería de software y la Mejora de Procesos de Software con enfoque en la conformación efectiva de equipos de proyectos de software, y el establecimiento de métricas para la medición de los procesos de software que contribuyan a elevar la capacidad de las organizaciones de desarrollo de software. Cuenta con experiencia profesional como miembro de equipos de proyectos de software, coordinadora de áreas de desarrollo de software y de gestión, como consultora y evaluadora en mejora de procesos.

Dr. Jorge Eduardo Ibarra Esquer

 El Dr. Jorge Eduardo Ibarra Esquer es Ingeniero en Electrónica egresado del Instituto Tecnológico de Sonora, Maestro en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación de Ensenada (CICESE) y Doctor en Ciencias por la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Es profesor investigador adscrito al programa educativo de Ingeniero en Computación y al programa de Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería en la Facultad de Ingeniería de la UABC. Es miembro del cuerpo académico Tecnologías Computacionales para la Gestión del Conocimiento. Cuenta con el reconocimiento como Candidato al Sistema Nacional de Investigadores desde 2020 y como Investigador Nivel I a partir de 2024, y con el Reconocimiento a Perfil Deseable que otorga el Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP-SEP) de manera ininterrumpida desde el año 2005, con una vigencia actual hasta el 2026. Cuenta con varias publicaciones arbitradas en revistas, congresos y capítulos de libros tanto a nivel nacional como internacional. Entre sus áreas de interés se encuentran el Internet de las Cosas, la Minería de Datos, y la aplicación de esta última al descubrimiento de conocimiento. De igual manera, cuenta con registros de propiedad intelectual ante el INDAUTOR, derivados tanto de actividades de investigación, académicas y de gestión. En términos de formación de recurso humano, el Dr. Ibarra Esquer ha dirigido cuatro tesis de maestría e impartido diversos cursos a nivel de licenciatura y posgrado, además de participar de manera constante en actividades de tutoría y asesoría.

Dra. Brenda Leticia Flores Ríos

 La Dra. Brenda Leticia Flores Ríos es egresada del Doctorado en Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Su trabajo se centra en contribuir a la solución de problemáticas de la industria de software y la gestión educativa bajo la Ingeniería de software, Mejora de procesos de software, Minería de procesos e Ingeniería y Gestión del Conocimiento donde ha formado jóvenes investigadores en 5 direcciones de tesis de doctorado y 11 de maestría. Es miembro del Cuerpo Académico de Cómputo Científico (PRODEP-SEP nivel consolidado), de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP) y Red Temática Mexicana de Ingeniería de Software (REDMIS). Colabora como árbitro en diferentes revistas de ingeniería y tecnología y congresos de computación nacionales e internacionales; así como tutora externa en universidades como UADY, Universidad Tecnológica de la Mixteca, UNICAUCA Colombia. Actualmente, es coordinadora de Investigación y Posgrado del Instituto de Ingeniería – UABC. Desde 2010, la Dra. Flores Ríos es coordinadora del programa “Mujeres en la Investigación – UABC” haciendo énfasis en la importancia de la transferencia de conocimiento, lecciones aprendidas e historias de vida de mujeres como piezas clave para la divulgación del conocimiento científico y tecnológico.

Nombre del profesor Membresía al SNII Perfil PRODEP Línea de investigación Institución
Dra. Brenda Leticia Flores Ríos Nivel 1 Mejora del proceso de software.Calidad del software.Ingeniería del conocimiento. Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Campus Mexicali
Dr. Jorge Eduardo Ibarra-Esquer Nivel 1 Internet de las cosas. Minería de datos Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Campus Mexicali
Dra. María Angélica Astorga Vargas Nivel 1 Mejora del proceso de software. Minería de procesos de software. Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Campus Mexicali

Líneas de Investigación e Incidencia

Las dos LIES, cultivadas en la Maestría en Ingeniería de Software, están orientadas a impulsar el desarrollo regional, estatal y nacional, de manera sustentable, mediante la capacitación de recursos humanos, así como a través de la investigación de alto nivel que impacte en los diferentes sectores de la sociedad, tanto en el ámbito laboral como en el académico. Estas líneas se definen como:

LIES 1. Actualidad y tendencias en el desarrollo de software

 En la cual se diseñan e/o implementan métodos, técnicas, procesos, y herramientas computacionales para mejorar la calidad del proceso y/o producto en las fases del ciclo de vida del software a través de, por ejemplo, la adaptación de estándares y modelos del proceso de software como medio de mejora en la industria. Aunado a lo anterior se establecen las bases para automatizar algunas actividades de la Ingeniería de Software con el objetivo de reducir la tasa de errores y agilizar el ciclo de desarrollo.


Profesores del núcleo relacionados con la línea de Actualidad y tendencias en el desarrollo de software
Nombre del profesor(a) Línea de investigación
Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero Ingeniería de software.
Ingeniería de requisitos.
Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández Especificación formal de software.
Modelado visual de software.
Procesos de desarrollo de software.
M. C. Everth Haydeé Rocha Trejo Procesos de desarrollo de software.
Métodos de software y especificación de software.
Manejo de ambientes de aprendizaje.
Dr. Iván Antonio García Pacheco Ingeniería de software.
Mejora al proceso de software.

LIES 2. Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software

 En la cual se pretende optimizar el resultado de áreas específicas de la Ingeniería de Software mediante la aplicación de técnicas, herramientas, y/o algoritmos modernos del aprendizaje computacional. Aunado a lo anterior, se establecen las bases para formalizar metodologías de trabajo que permitan el desarrollo formal de software basado en aprendizaje computacional que es creado para resolver problemas prioritarios en, por ejemplo, el sector salud.


Profesores del núcleo relacionados con la línea de Innovación y Aplicaciones de la Ingeniería de Software
Nombre del profesor(a) Línea de investigación
Dr. Christian Eduardo Millán Hernández Ciencias de datos.
Procesamiento de lenguaje natural.
Lingüística computacional.
Dr. Enrique Guzmán Ramírez Modelos neuronales.
Optimización de hardware.
Dra. Esther Lugo González Inteligencia Artificial.
Biomecánica.
Dr. Ignacio Arroyo Fernández Teoría y aplicaciones del aprendizaje profundo.
Procesamiento de lenguaje natural.
Construcción automatizada de bases de conocimiento.
Razonamiento neuronal en literatura científica.
M.T.C.A. Moisés Emmanuel Ramírez Guzmán Aplicaciones del aprendizaje profundo.
Dr. Raúl Cruz Barbosa Procesamiento de imágenes médicas.
Aprendizaje computacional y aprendizaje profundo.
Detección y diagnóstico asistido por computadora.
Dra. Verónica Rodríguez López Aplicaciones del descubrimiento causal en la mejora de tareas predictivas.

Profesores del núcleo que dan soporte a estudiantes de ambas LIES en el área de matemáticas
Nombre del profesor(a) Línea de investigación
Dra. Alicia Santiago Santos Topología.
Dinámica topológica.
Dr. Jesús Tenorio Arvide Topología.
Sistema dinámicos.

Productividad Académica Relevante

Ejemplo de publicaciones del Núcleo Académico Básico a partir del 2018

1. Arroyo-Fernández, I., Sánchez-Rojas, J. A., Téllez-Velásquez, A., Juárez Martínez, F., Cruz-Barbosa, R., Guzmán-Ramírez, R., & Balderas-Martínez, Y. I. "Transfer from common sense knowledge to open vocabulary neural reasoning: A first attempt in chronic disease literature" Computational Intelligence, 2023.

2. Garcia, I., Pacheco, C., Guzman-Ramirez, E., Flores-Rios, B., Astorga-Vargas, M. A. & Ibarra-Esquer, J. E. "Collaborative working spheres for global software development education during the COVID-19 pandemic: An international experience" IEEE Access, 2023.

3. Pacheco, C., Garcia, I., Calvo-Manzano, J. A., & Reyes, M. "Measuring and improving software requirements elicitation in a small-sized software enterprise: A lightweight implementation of ISO/IEC/IEEE 15939:2017 – Systems and software engineering – Measurement process" Requirements Engineering, 2022.

4. Rodríguez-López, V., Sucar, L.E. "Knowledge transfer for causal discovery" International Journal of Approximate Reasoning, 143, 1-25, 2022.

5. Hernández-Castañeda, Á., García-Hernández, R. A., Ledeneva, Y., & Millán-Hernández, C. E. "Language-independent extractive automatic text summarization based on automatic keyword extraction" Computer Speech & Language, 71, 101267, 2022.

6. Cortez, N. U. H., Martínez, L. E. R., Bautista, J. T., Morales, J. V., Sánchez, F. I. R., & Barbosa, R. C. "Clasificación de tumores cerebrales en imágenes de resonancia magnética mediante particionamiento de regiones y búsqueda heurística" (Magnetic resonance image based brain tumor classification through region partitioning and heuristic search), Pistas Educativas, 43(141), 560-577, 2022.

7. Perez Feria, I. L., Fernández y Fernández, C. A., & Sánchez-Soto. E. "OCL specification for generating UML diagrams from use cases" Abstraction & Application, 36, 16-31, 2022.

8. Urrea-Contreras, S. J., Flores-Rios, B. L., González-Navarro, F. F., Astorga-Vargas, M. A., Ibarra-Esquer, J. E., García, I., & Pacheco, C. "Process mining model integrated with control flow, case, organizational and time perspectives in a software development project" 2022 10th International Conference in Software Engineering Research and Innovation (CONISOFT), IEEE Computer Society, pp. 92-101, 2022.

9. Porto-Capetillo, C., Lecuona-Gómez, D., Gómez-Adorno, H., Arroyo-Fernández, I., & Neri-Chávez, J. "HBDCI at CheckThat! 2022: Fake news detection using a combination of stylometric features and deep learning" CLEF 2022: Conference and Labs of the Evaluation Forum, 2022.

10. Guzmán-Ramírez, E., Garcia, I., Arroyo-Fernández, I., & Santos-Villalobos, A. "HS-IDEOR – A tool for conceptual modeling and designing of hardware architectures focused on object recognition" Computer Applications in Engineering Education, 30(4), 1208-1221, 2022.

11. Garcia, I., Pacheco, C., Calvo-Manzano, J. A., & León, A. "Cadxela: An educational tool for supporting the global software engineering education at undergraduate level" Computer Applications in Engineering Education, 30(3), 708-729, 2022.

12. Téllez-Velázquez, A., & Cruz-Barbosa, R. "On the feasibility of fast Fourier transform separability property for distributed image processing" Hindawi: Scientific Programming, 2021.

13. Sandoval, C. A. M., & Trejo, E. H. R. "Proposal for the formalization of the usability laboratory processes through a service life cycle" Avances en Interacción Humano-Computadora, (1), 1-5, 2021.

14. Hernández-Solis, V., Téllez-Velázquez, A., Orantes-Molina, A., & Cruz-Barbosa, R. "Lung-nodule segmentation using a convolutional neural network with the U-Net architecture" In Mexican Conference on Pattern Recognition, pp. 335-344, Springer, Cham, 2021.

15. Pacheco, C., Garcia, I., Calvo-Manzano, J. A., & Reyes, M. "A proposal of metrics for software requirements elicitation in the context of a small-sized software enterprise" in Mejia, J., Muñoz, M., Rocha, Á., Avila-George, H., Martínez-Aguilar, G. M. (Eds.), New Perspectives in Software Engineering, Springer, Cham, pp. 3-14, 2021.

16. Urbina-Nájera, A. B., Tellez-Velázquez, A., & Cruz-Barbosa, R. "Patrones que identifican estudiantes universitarios desertores aplicando minería de datos educativa" Revista Electrónica de Investigación Educativa (REDIE), 23, 1-15, 2021.

17. Millán-Hernández, C. E., García-Hernández, R. A., & Ledeneva, Y. "Improving the identification of confused drug names in Spanish. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems" 39(2), 2027-2036, 2020.

18. Cruz-Barbosa, R., Hernández-Hernández, S., & Sucar, L. E. "Mass segmentation of mammograms using Markov models associated with constrained clustering" Medical & Biological Engineering & Computing, 58(10), 2475-2495, 2020.

19. Garcia, I., Pacheco, C., Méndez, F., & Calvo-Manzano, J. A. "The effects of game-based learning in the acquisition of "soft skills" on undergraduate software engineering courses: A systematic literature review" Computer Applications in Engineering Education, 28(5), 1327-1354, 2020.

20. López, V. R., Sucar, L. E., & Espina, F. O. "Toward knowledge transfer for learning Markov equivalence classes" Research in Computing Science, 149, 113-121, 2020.

21. Rocha Trejo, E. H., & Hernández Perales, J. A. "Valoración de las competencias digitales en docentes para la adopción de tecnologías de software libre. Proyecto Kids on Computers" E-Ciencias de la Información, 10(2), 1-22, 2020.

22. Méndez-Cruz, C. F., Blanchet, A., Godínez, A., Arroyo-Fernández, I., Gama-Castro, S., Martínez-Luna, S. B., ... & Collado-Vides, J. "Knowledge extraction for assisted curation of summaries of bacterial transcription factor properties" Database, 2020.

23. Cruz, G., Fernández-y-Fernández, C. A., & Aguilar, J. "Hacia un sistema de software basado en HCI para el apoyo de niños con capacidades auditivas diferentes" Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica – ReCIBE, 9(1), 12, 2020.

24. Garcia, I., Pacheco, C., Calvo-Manzano, J. A., & León, A. "A serious game for teaching the fundamentals of ISO/IEC/IEEE 29148 Systems and software engineering - Lifecycle processes - Requirements engineering at undergraduate level" Computer Standards & Interfaces, 67: 103377, 2020.

25. Millán-Hernández, C. E., García-Hernández, R. A., Ledeneva, Y., & Hernández-Castañeda, Á. "An orthographic and phonetic knowledge-based measure for confused drug names" Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(2), 2003-2013, 2020.

26. Urbina-Nájera, A. B., Cruz-Barbosa, R., Camino, J. C. "Deserción escolar universitaria: Patrones para prevenirla aplicando minería de datos educativa" Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa (RELIEVE), 26(1), 1-21, 2020.

27. Castellanos Altamirano, H., & Rocha Trejo, E. H. "Aplicación de ADDIE en el proceso de construcción de una herramienta educativa distribuida b-learning" Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, (26), 10-19, 2020.

28. Aguilar, J., Fernández-y-Fernández, C. A., & Juárez Vázquez, J. "Blockchain software system proposal applied to electric self-driving cars charging stations: A TSP academic project" Proceedings of the 8th International Conference in Software Engineering Research and Innovation (CONISOFT), IEEE Computer Society, pp. 174-179, 2020.

29. Ruiz, D., Vásquez, H. J., Hernández, S., Tellez-Velázquez, A., & Cruz-Barbosa, R. "Reconocimiento de Glaucoma usando Imágenes de fondo de la Retina" Tecnología Educativa Revista CONAIC, VII (1), 66-71, 2020.

30. Martínez-García, S. E., Fernández-y-Fernández, C. A., Ramos-Pérez, E. G., Aguilar, J., & Aguilar, J. "Aplicando OCL para la verificación de la especificación de un prototipo de vehículo autónomo" Abstraction and Application, 25, 79-89, 2019.

31. Garcia, I., Pacheco, C., & Calvo-Manzano, J. A. "Introducing gamification to increase staff involvement and motivation when conducting software process improvement initiatives in small-sized software enterprises" IET Software, 13(5), 456-465, 2019.

32. Arroyo-Fernández, I., Curiel, A., & Méndez-Cruz, C. F. "Language features in extractive summarization: Humans Vs. Machines" Knowledge-Based Systems, 180, 1-11, 2019.

33. Ramos-Pérez, E. G., Ramírez, M. E., Sánchez, M., Fernández-y-Fernández, C. A., & Martínez, C. A. "Una aplicación interactiva de simulación 3D para fomentar la cultura Mixteca en el museo regional de Huajuapan (MUREH)" Cuadernos del Sur, 1(47), 73-89, 2019.

34. Arroyo-Fernández, I., Méndez-Cruz, C. F., Sierra, G., Torres-Moreno, J. M., & Sidorov, G. "Unsupervised sentence representations as word information series: Revisiting TF–IDF" Computer Speech & Language, 56, 107-129, 2019.

35. Garcia, I., Pacheco, C., León, A., & Calvo-Manzano, J. A. "Experiences of using a game for improving learning in software requirements elicitation" Computer Applications in Engineering Education, 27(1), 249-265, 2019.

36. Cruz, G., Fernández-y-Fernández, C. A., Trujillo, F. "Hacia una propuesta de heurísticas de usabilidad para pruebas de HCI y de UX para niños con discapacidad auditiva: Caso de estudio" Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica – ReCIBE, 8(1), 1-17, 2019.

37. Cruz-Barbosa, R., Ramos-Pérez, E. G., & Giraldo, J. "Representation learning for class CG protein-coupled receptors classification" Molecules, 23(3), 690, 2018.

38. Arroyo-Fernández, I., Meza-Ruiz, I., & Méndez-Cruz, C. F. "UNAM at SemEval-2018 task 10: Unsupervised semantic discriminative attribute identification in neural word embedding cones" Proceedings of the 12th International Workshop on Semantic Evaluation, pp. 977-984, 2018.

39. Téllez-Velázquez, A., Molina-Lozano, H., Villa-Vargas, L. A., Cruz-Barbosa, R., Lugo-González, E., Batyrshin, I. Z., & Rudas, I. J. "A feasible genetic optimization strategy for parametric interval Type-2 Fuzzy Logic Systems" International Journal of Fuzzy Systems, 20(1), 318–338, 2018.

40. León, A., Fernández-y-Fernández, C. A., & Aguilar, J. "Modelación y verificación de la especificación de un sistema de control de eventos de post colisión de automóviles con OCL" Abstraction & Application, 21(2018), 84-94, 2018.

41. Pacheco, C., Garcia, I., & Reyes, M. "Requirements elicitation techniques: A systematic literature review based on the maturity of the techniques" IET Software, 12(4), 365-378, 2018.

42. Hernández-Hernández, S., Orantes-Molina, A., & Cruz-Barbosa, R. "Improving breast mass classification through kernel methods and the fusion of clinical data and image descriptors" Proceedings of the 10th Mexican Conference on Pattern Recognition (MCPR-2018), LNCS 10880, pp. 258–266, 2018.

43. Cruz, G., Trujillo, F., & Fernández-y-Fernández, C. A. "Estudio contextual y propuesta de interfaz para la práctica de la lengua de señas mexicana en la mixteca oaxaqueña" Abstraction & Application, 20, 12-23, 2018.

 


Participación en congresos

SERA 2014: 12th ACIS International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications Kitakyushu – Japan

CONISOFT 2015: Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software San Luis Potosí, San Luis Potosí – México

Current Developments in Lens Design and Optical Engineering XVI San Diego, California - EEUU

MCPR 2015: The 7th Mexican Conference on Pattern Recognition México, D. F - México

CIMPS 2015: The 4th International Conference on Software Process Improvement Mazatlán, Sinaloa – México

CONISOFT 2016: The 4th International Conference in Software Engineering Research and Innovation Puebla, Puebla – México

CIMPS 2016: The 5th International Conference on Software Process Improvement Aguascalientes, Aguascalientes – México

CONISOFT 2017: The 5th International Conference in Software Engineering Research and Innovation Mérida, Yucatán – México

CLIHC 2017: The VIII Latin American Conference on Human-Computer Interaction Antigua Guatemala – Guatemala

IX Simposio de Software Libre de la Mixteca Huajuapan de León, Oaxaca – México

ICMEAE 2017: The 4th International Conference on Mechatronics, Electronics and Automation Engineering Bangkok, Thailand

MCPR 2018: The 10th Mexican Conference on Pattern Recognition Cholula, Puebla – México

PGM 2020: The 10th International Conference on Probabilistic Graphical Models 2020 Aalborg, Denmark

CIMPS 2021: The 10th International Conference on Software Process Improvement Torreón, Coahuila – México

PGM 2022: The 11th International Conference on Probabilistic Graphical Models 2022 Almería, Spain

XIII Congreso Internacional de Economía Financiera y Administración de Riesgos Michoacán, México


Proyectos realizados con financiamiento externo

Aprendizaje por refuerzo en la adquisición automática de conocimiento en enfermedades no transmisibles Prodep- SEP

Diseño de un modelo semiótico para introducir objetos de aprendizaje multimedia en el proceso de alfabetización en la lengua Zapoteca Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología – Ciencia Básica

Estancias posdoctorales vinculadas al fortalecimiento de la calidad del Posgrado Nacional 2015 Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología

Cómputo de alto rendimiento para métodos avanzados de Inteligencia Artificial a gran escala Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología – Cátedras

Atención a niños con necesidades educativas especiales mediante el desarrollo de recursos didácticos con tecnologías interactivas Proyecto de Redes Temáticas de Colaboración Académica de PRODEP

Vinculación con otros sectores de la sociedad


Vinculación con la academia

Universidad Autónoma de Baja California – Campus Mexicali.
Programa: Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería.
LIES: Ingeniería de Software y Simulación Social.

Centro de Investigación en Matemáticas A. C. – Unidad Zacatecas.
Programa: Maestría en Ingeniería de Software
LIES I: Tendencias y Aplicaciones de la Ingeniería de Software.
LIES II: Aplicaciones de Inteligencia Artificial a la Ingeniería de Software.

Considerando la recomendación del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología para el establecimiento de programas de posgrado de calidad, el programa de la Maestría en Ingeniería de Software ha establecido convenios de colaboración con otros programas educativos de la Universidad Autónoma de Baja California – Campus Mexicali (Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería), y el Centro de Investigación en Matemáticas A. C. – Unidad Zacatecas (Maestría en Ingeniería de Software).


Vinculación con la industria

De manera similar, con el objetivo de mejorar el enfoque de investigación aplicada del programa, el Núcleo Académico Básico de la Maestría en Ingeniería de Software ha establecido vínculos con empresas de gobierno y del sector privado tanto para el desarrollo de clases como de proyectos que permitan la obtención de recursos externos:

 KadaSoftware (http://www.kadasoftware.com/), que fue creada como una empresa universitaria perteneciente a la Universidad Tecnológica de la Mixteca y dedicada al desarrollo de software y que fue inaugurada en febrero del 2006 con la finalidad de ser la primera empresa establecida en el Parque Tecnológico de la misma universidad. La empresa se localiza a 10 minutos del campus de la Universidad y el parque donde se ubica cuenta con una extensión de 15 mil 400 metros cuadrados, está cercado, urbanizado, con vigilancia y vías de acceso, cuenta con todos los servicios, acceso inalámbrico a Internet y telefonía. En este sentido, el contenido teórico de la Maestría en Ingeniería de Software se relaciona con las actividades desarrolladas en KadaSoftware para mejorar el enfoque práctico del programa. De esta manera, es posible establecer iniciativas que combinan la teoría y la práctica para:

● Diseñar mecanismos de evaluación del proceso de software de pequeñas empresas.
● Diseñar e implementar planes de mejora para eliminar debilidades en el entorno de trabajo.
● Diseñar e implementar un programa de medición con el objetivo de mejorar la calidad del proceso/producto.
● Diseñar y conducir iniciativas de mejora del proceso de pequeñas empresas de software.

 Sys Technology and Innovation S.R.L de C.V (http://www.sti.mx) es una empresa que fue creada en el 2014 con una oficina matriz en la Ciudad de México, y actualmente con sedes en Veracruz y Oaxaca. La empresa, que se localiza en la Plaza Melchor en la Delegación Cuauhtémoc, diseña soluciones innovadoras, eficientes en tiempo y costos para optimizar los procesos mediante la generación de soluciones estratégicas e innovadoras, cumpliendo con los objetivos de la organización o institución que las desee. Por lo tanto, el vínculo de colaboración establecido permite que los cursos impartidos en la Maestría en Ingeniería de Software se relaciones con las actividades desarrolladas por la empresa. En este sentido, los proyectos de algunas asignaturas pueden realizarse de forma conjunta para combinar la teoría con la práctica para, por ejemplo:

● Diseñar mecanismos de evaluación del proceso de software.
● Apoyo en el desarrollo de casos de estudio con las herramientas desarrolladas por los estudiantes del programa como producto de sus tesis.
● Formulación de proyectos que permitan la obtención de recursos externos de las convocatorias emitidas por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.

 RagaSoft S.A de C.V es una empresa que fue creada en el 2007 en el Estado de Oaxaca y que se ha caracterizado por proponer soluciones informáticas de bajo costo que incrementan la productividad del personal. La empresa se encuentra ubicada en el centro de la Ciudad de Oaxaca, por lo que se facilita que los estudiantes del programa puedan realizar visitas frecuentes para desarrollar las actividades marcadas por los profesores de cursos específicos. En este sentido, el programa de la Maestría en Ingeniería de Software puede desarrollar actividades prácticas que involucren lo siguiente:

● Diseñar e implementar planes de mejora para eliminar debilidades en el entorno de trabajo.
● Diseñar e implementar programas de medición.
● Apoyo en el desarrollo de casos de estudio con las herramientas desarrolladas por los estudiantes del programa como producto de sus tesis.

Procesos Administrativos

Proceso de admisión

 Es deseable que los aspirantes a iniciar el proceso de admisión a la Maestría en Ingeniería de Software establezcan contacto con el actual coordinador del programa (Dr. Iván A. García Pacheco - ivan@mixteco.utm.mx) con antelación. Este contacto inicial permitirá que el aspirante reciba información más detallada sobre los integrantes del Núcleo Académico Básico, con el objetivo de que se pueda desarrollar una idea clara sobre un tema de tesis y se inicie la redacción de un protocolo de trabajo.

La selección de los estudiantes se lleva a cabo a partir de tres etapas secuenciales:

  • 1. La primera etapa consiste en la aplicación de un examen de conocimientos para verificar el dominio del aspirante en diversos temas (matemáticas, programación, Ingeniería de Software, lectura y comprensión de texto).
  • 2. La segunda etapa consiste en conducir una entrevista con el aspirante frente a tres profesores-investigadores que forman parte del Comité de Admisión. Es importante mencionar que estos profesores también forman parte del Núcleo Académico Básico del programa. En la entrevista se evalúan seis aspectos: (1) conocimientos del área que se pretende estudiar, (2) trayectoria académica-profesional y metas profesionales, (3) capacidades personales y habilidades de trabajo experimental, (4) actitudes para trabajo de investigación y para estudios de posgrado, (5) intenciones de comportamiento en el programa de maestría, y (6) proyecto de tesis.
  • 3. Finalmente, considerando los resultados obtenidos en las dos etapas anteriores, la tercera etapa del proceso consiste en tomar un curso propedéutico cuyo objetivo es actualizar y homogeneizar los conocimientos de los estudiantes seleccionados. Este mecanismo resulta bastante apropiado debido a que puede haber aspirantes de distintos programas de licenciatura y de distintas instituciones educativas. El propedéutico está formado por cuatro cursos que son: Introducción a la Ingeniería de Software, Introducción al Aprendizaje Computacional, Programación, y Metodología de la Investigación. Cada curso tiene una duración de 40 horas. Al final del propedéutico se realiza una evaluación de los contenidos de éste. Se acepta en el programa de posgrado a aquellos estudiantes que aprueben con una calificación promedio mínima de 8.0. Este curso está planeado para ser impartido en 8 semanas (que abarcan los meses de agosto y septiembre). Cada asignatura se imparte en cinco sesiones semanales de 1 hora (5 horas/semana).

Los alumnos admitidos recibirán por escrito el dictamen de admisión firmado por el jefe de la División de Estudios de Posgrado.

FECHAS

Solicitud y entrega de documentos 16 de febrero al 26 de junio de 2024
Examen de selección 01 de julio de 2024
Entrevista 02 de julio de 2024
Inscripcion al curso propedéutico 08 al 12 de julio de 2024
Curso propedéutico 29 de julio al 20 de septiembre de 2024
Inicio de semestre 01 de octubre de 2024

Requisitos

  • Dos copias del acta de nacimiento reciente
  • Dos copias del certificado de licenciatura
  • Dos copias del título profesional (en caso de no contar con el título, puede traer un oficio en donde su universidad indique que cuenta con la opción de titulación a través de créditos de maestría o comprobante del examen CENEVAL, además de una carta compromiso) (descargar formato).
  • Dos copias de la cédula profesional
  • Dos cartas de recomendación avaladas por profesores o investigadores ya sean nacionales o extranjeros (dirigidas al Comité de Selección de la Maestría en Ingeniería de Software) (descargar formato).
  • Carta de exposición de motivos (dirigida al Comité de Selección de la Maestría en Ingeniería de Software) (descargar formato).
  • Currículum Vitae actualizado
  • Seis fotografías tamaño infantil blanco y negro
  • Constancia examen estandarizado TOEFL con un score mínimo de 450 (en caso de ser estudiante egresado del SUNEO, puede traer la constancia de terminación que es entregada por el Instituto de Idiomas de su universidad)
Nota: Toda la documentación debe entregarse en tamaño carta junto con el pago del examen de selección en original y copia (ver Forma de pago de servicios).

 

 En caso de ser estudiante extranjero, añadir:
  • Documentación probatoria de su estancia legal en el país: pasaporte, FM3 o visa de estudiante (original y copia)
  • Presentar los documentos académicos expedidos en el extranjero, certificados por el país de origen y la Secretaría de Relaciones Exteriores de México (original y copia). Documentos apostillados
  • Constancia del dominio del idioma español, si éste es diferente al idioma materno del candidato, emitido por el Instituto de Idiomas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca (original y copia)
Nota: Los documentos originales serán devueltos una vez que el cotejo haya sido realizado

 

Forma de pago de servicios

Dar click (aquí) para ver el manual de apoyo

Consultar http://www.finanzasoaxaca.gob.mx/

 

Becas CONAHCYT

 La Maestría en Ingeniería de Software se encuentra incorporada al Sistema Nacional de Posgrados (SNP) del CONAHCYT. Por lo tanto, los alumnos admitidos que tengan un promedio mínimo de 8.0 y satisfagan los requisitos podrán postularse para obtener una beca de estudios. Es importante mencionar que este promedio mínimo deberá mantenerse durante el transcurso de los estudios de maestría para seguir contando con el apoyo de la beca. La postulación de la beca se realiza en orden de prioridad considerando los promedios de todos los aspirantes para una generación. Finalmente, la actual Ley de Ciencia y Tecnología establece que cada programa incorporado al SNP debe evaluarse anualmente para tener la posibilidad de ofertar becas, por lo que se sugiere establecer contacto con el coordinador del programa para resolver dudas respecto a dicho proceso.

 

INFORMES

 División de Estudios de Posgrado y Departamento de Servicios Escolares.
Avenida. Doctor Modesto Seara Vázquez, Acatlima, Huajuapan de León, Oaxaca.
México, C.P.69000.
953 532 0399 ext. 300, 110 y 768
jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx (Jefe de la División de Estudios de Posgrado)
escolar@mixteco.utm.mx (Servicios Escolares)

 

CONTACTO

Dr. Iván Antonio García Pacheco
Coordinador Académico del Programa
ivan@mixteco.utm.mx
953 532 0399, 953 532 0214 ext. 200

Dra. Silvia Reyes Mora
Jefa de la División de Estudios de Posgrado
jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
953 532 0399, 953 532 0214 ext. 768

Información Beca CONAHCYT

 El Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT) otorga becas de manutención y becas mixtas para alumnos que se encuentran inscritos en programas de posgrado que se encuentran incorporados al Sistema Nacional de Posgrados, como es el caso de la Maestría en Ingeniería de Software.

 Para mayor información revisar el siguiente link:
https://conahcyt.mx/becas_posgrados/becas-nacionales/.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
   
 
 
   
 

SISTEMA DE UNIVERSIDADES ESTATALES DE OAXACA