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High Performance Computing (HPC) applies different techniques to complex or large-volume applications, relying on both parallel software and hardware, to reduce their execution time compared to running them on a simple computer. On the other hand, Quantum Computing (QC) emerges as a new paradigm that leverages the properties of Quantum Mechanics for computation. QC has an inherently parallel nature and it is expected to solve some problems faster than classical computing. This paper carries out a bibliographic review to examine the point of view of different authors regarding the relationship between HPC and QC. The objective is to determine the trend of this relationship: Will QC replace classical HPC computing? or Will they complement each other? Also, if they were complementary tools, the aim is to answer: How could they be integrated? How will users access these resources?

Al presentar este número regular de la Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología quisiera agradecer como siempre al Comité Editorial que ha colaborado en todo el proceso que conduce a tener este Número 38 a disposición de nuestros lectores. Asimismo a los docentes e investigadores de diferentes Universidades que han evaluado los trabajos en forma responsable y desinteresada. Para el número 38 hemos seleccionado 16 contribuciones originales, de las 45 que han sido analizadas. Otras 32 contribuciones están siendo evaluadas para el número regular de Diciembre 2024 y un posible número especial para Marzo 2025. Los artículos que se van aceptando se publican a modo de 'pre-view' en el sitio WEB de la Revista. En esta selección participaron 81 evaluadores, tanto miembros del Comité Editorial como especialistas de Argentina y del exterior. Los autores de los trabajos que se publican pertenecen a 6 Universidades de Brasil, 5 Universidades de Argentina, 3 Universidades de México, 2 Universidades de Chile, 1 Universidad de Ecuador 1 Universidad de Perú e Instituciones de Ciencia y Tecnología de diferentes países vinculados con la temática de la Revista.

Este libro está destinado a proporcionar una introducción a los educadores interesados en aprender sobre las capacidades actuales y futuras de la inteligencia artificial (IA) en la educación. Se centra principalmente en la inteligencia artificial generativa (popularizada por ChatGPT, Bard de Google y Bing Chat de Microsoft) y ofrece a los profesores información concreta sobre cómo pueden usar estas tecnologías ahora y cómo probablemente podrán usarlas en el futuro cercano. El texto se estructura en 10 capítulos, cada uno de los cuales tiene conclusiones parciales al tema del capítulo y tiene un “cierre” en el capítulo 11.

Al presentar este número regular de la Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología quisiera agradecer como siempre a los docentes e investigadores de diferentes Universidades que han evaluado los trabajos en forma responsable y desinteresada. Asimismo al Comité Editorial que ha colaborado en todo el proceso que conduce a tener este Número 33 a disposición de nuestros lectores. Para el número 33 hemos seleccionado 12 contribuciones originales y un trabajo invitado, de las 39 que fueron consideradas. Otras 27 contribuciones no han sido definidas a la fecha de cierre del presente número. En esta selección participaron 89 evaluadores, tanto miembros del Comité Editorial como especialistas de Argentina y del exterior. Los autores de los trabajos que se publican pertenecen a 2 Universidades de Brasil, 3 Universidades de Argentina, 2 Universidades de Perú, 2 Universidades de Méjico, 2 Universidades de Chile, 1 Universidad de Venezuela, 1 Universidad de Costa Rica y 1 Universidad de España y también a Instituciones de Ciencia y Tecnología vinculados con la temática de la Revista. El espectro de países, autores y evaluadores que cubre la Revista TE&ET en este número nos indica la importancia de su difusión actual, lo que se refleja en diferentes indicadores de visibilidad e indexación de la misma. Es de hacer notar que hemos previsto un número especial para Septiembre 2023 dedicado a trabajos sobre Transformación Digital y su impacto en la Educación. Este número será independiente de los regulares de Junio y Diciembre de cada año.

Al presentar este número regular de la Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología quisiera agradecer como siempre a los docentes e investigadores de diferentes Universidades que han evaluado los trabajos en forma responsable y desinteresada. Asimismo al Comité Editorial que ha colaborado en todo el proceso que conduce a tener este Número 32 a disposición de nuestros lectores. Para el número 32 hemos seleccionado 13 contribuciones de las 42 que fueron consideradas. Otras 26 contribuciones no han sido definidas a la fecha de cierre del presente número. En esta selección participaron 91 evaluadores, tanto miembros del Comité Editorial como especialistas de Argentina y del exterior. Los autores de los trabajos que se publican pertenecen a 7 Universidades de Brasil, 4 Universidades de Argentina, 2 Universidades de Perú, 1 Universidad de España y también a Instituciones de Ciencia y Tecnología vinculados con la temática de la Revista.

Al presentar este número regular de la Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología quisiera agradecer como siempre a los miembros del Comité Editorial y a los numerosos colegas que han evaluado los trabajos en forma responsable y desinteresada. Al mismo tiempo quiero recordar con especial afecto a la Profesora María del Carmen Malbrán quién nos acompañó desde los inicios de nuestra publicación y lamentablemente falleció a fines de Mayo de este año. Para el número 29 hemos seleccionado 9 contribuciones de las 38 que fueron consideradas. Es de hacer notar que hay otras 46 contribuciones en proceso de evaluación/corrección que no han sido definidas a la fecha de cierre del presente número. En esta selección participaron 86 evaluadores, tanto miembros del Comité Editorial como especialistas de Argentina y del exterior. Los autores de los trabajos que se publican pertenecen a 3 Universidades de Argentina, 2 de Perú, 6 Universidades de Brasil, 1 de Estados Unidos y también a 3 Instituciones de Ciencia y Tecnología vinculados con la temática de la Revista. Es notario el impacto de la Revista y el crecimiento de su impronta internacional, que se desprende de las contribuciones que se reciben y publican.

En este breve texto se tratan de sintetizar aspectos positivos y negativos que hemos apreciado durante el recorrido educativo en la pandemia, aspectos que se proyectan hacia el futuro. El foco estará en los temas universitarios, pero muchos conceptos que se exponen tienen validez para otros niveles educativos. Está síntesis tiene diez puntos, tres de los cuales he considerado “positivos” y siete “negativos”. Se expone cada uno de ellos y se analiza su impacto en la educación y en un nuevo modelo “pedagógico-tecnológico” que se avizora a futuro. En las Conclusiones se expone que estos diez puentos pueden extenderse y al mismo tiempo se debe comprender la importancia de la tarea que nos espera: transformar los puntos negativos y potenciar los aspectos positivos.

Este reporte, recientemente publicado, analiza el impacto disruptivo en los sistemas de Educación de 190 países durante la pandemia de COVD-19. Más de 1600 millones de alumnos en el mundo están alcanzados el mismo, en particular el 99% de los alumnos de países con ingresos bajos/medios.

In IoT applications, data capture in a sensor network can generate a large flow of information between the nodes and the cloud, affecting response times and device complexity but, above all, increasing costs. Fog computing refers to the use of pre-processing tools to improve local data management and communication with the cloud. This work presents an analysis of the features that platforms implementing fog computing solutions should have. Additionally, an experimental work integrating two specific platforms used for controlling devices in a sensor network, processing the generated data, and communicating with the cloud is presented.

The challenge of improving the performance of current processors is achieved by increasing the integration scale. This carries a growing vulnerability to transient faults, which increase their impact on multicore clusters running large scientific parallel applications. The requirement for enhancing the reliability of these systems, coupled with the high cost of rerunning the application from the beginning, create the motivation for having specific software strategies for the target systems. This paper introduces SMCV, which is a fully distributed technique that provides fault detection for message-passing parallel applications, by validating the contents of the messages to be sent, preventing the transmission of errors to other processes and leveraging the intrinsic hardware redundancy of the multicore. SMCV achieves a wide robustness against transient faults with a reduced overhead, and accomplishes a trade-off between moderate detection latency and low additional workload.