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¿Por qué usar un sistema difuso para evaluar la creatividad? Una revisión sistemática de literatura

Autores/as

  • Edén Patricia Calvillo Martínez Centro de Estudios e Investigaciones Interdisciplinarias, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a https://orcid.org/0000-0002-2370-0312 (no autenticado)
  • Rolando Javier Paraga Alejo Facultad de Sistemas, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a
  • María Eugenia Molar Orozco Centro de Estudios e Investigaciones Interdisciplinarias, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a

Palabras clave:

creatividad, evaluación, sistemas difusos, inteligencia artificial

Resumen

El aumento de la temperatura se ha convertido en una gran preocupación en el siglo XXI, especialmente en ciudades en expansión. Actualmente, el crecimiento urbano en Saltillo, Coahuila enfrenta desafíos significativos, incluyendo altos costos de mantenimiento y problemas ambientales graves como la deforestación y destrucción de hábitats naturales, lo que ha llevado a la formación de islas de calor urbanas. Este estudio propone una metodología para detectar la evolución de la urbanización a través de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes en Saltillo del año 1960 hasta el año 2023, utilizando técnicas de visión por computadora para evaluar su relación. Los resultados obtenidos revelan que el crecimiento urbano descontrolado en Saltillo ha influido significativamente en el incremento de las temperaturas locales, contribuyendo de manera notable al fenómeno de isla de calor urbana. La metodología propuesta ofrece una herramienta valiosa para la planificación urbana al proporcionar una evaluación basada en umbralización de la urbanización. La implementación del algoritmo propuesto demostró un crecimiento urbano de 4.8 % en 1960, para 1990 el porcentaje de urbanización aumentó significativamente hasta el 35.12 % y para el año de 2023 el área urbanizada alcanzó un notable 86.77 % Esta metodología puede ser aplicada a otras ciudades para evaluar patrones de urbanización y sus efectos ambientales mediante técnicas de visión por computadora.

Referencias

Goyal, M., Gupta, C., & Gupta, V. (2022). A meta-analysis approach to measure the impact of project-based learning outcome with program attainment on student learning using fuzzy inference systems. Heliyon, 8(8): e10248. https://doi.org/10.1016 /j.heliyon.2022.e10248

Jia, Y., & Wang, Z. (2024). Application of artificial intelligence based on the fuzzy control algorithm in enterprise innovation. Heliyon, 10(6) : e28116. https://doi.org/10. 1016/j.heliyon.2024.e28116

Kettler, T., Lamb, K. N., & Mullet, D. R. (2021). Introduction. En Developing creativity in the classroom (pp. 1–10). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003234104-1

Nielsen, D., & Thurber, S. (2018). Conexiones creativas: La herramienta secreta de las mentes innovadoras. Gustavo Gili.

Novais, A. S. de, Matelli, J. A., & Silva, M. B. (2024). Fuzzy soft skills assessment through active learning sessions. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 34(2) : 416–451. https://doi.org/10.1007/s40593-023-00332-7

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología (English Edition), 74(9) : 790–799. https://doi.org/10.1016/J.REC. 2021.07.010

Pérez Ferreyra, V. H., Ávila Carreón, F., & Narváez Vásquez, G. A. (2016). Batería de evaluación del pensamiento creativo (VP-FA-14). Revista Global de Negocios, 4(3) : 1–15.

Sang, Y. (2024). Application in environmental art design practice based on a fuzzy evaluation system. Scientific Reports, 14(1): 1–16. https://doi.org/10.1038/s41 598-024-62477-2

Sawyer, R. K. (2012). Explaining creativity: The science of human innovation (2.ª ed.). Oxford University Press.

Singh, H., Gupta, M. M., Meitzler, T., Hou, Z.-G., Garg, K. K., Solo, A. M. G., & Zadeh, L. A. (2013). Real-life applications of fuzzy logic. Advances in Fuzzy Systems, 2013(1) : 581879. https://doi.org/10.1155/2013/581879

Sun, G., Zhang, X., & Lin, Y. (2022). Evaluation model of sports culture industry competitiveness based on fuzzy analysis algorithm. Mathematical Problems in Engineering, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/9708646

Tremante, P., & Brea, E. (2014). Una visión de la teoría difusa y los sistemas difusos enfocados al control difuso. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, 4(12): 121–136.

Wang, H., Bhattacharjee, S., Kausar, N., Mohammadzadeh, A., Pamucar, D., & Al Din Ide, N. (2023). Financial performance assessment by a Type-2 fuzzy logic approach. Mathematical Problems in Engineering, 2023: 1–8. https://doi.org/10.1155/2 023/5926162

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8: 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X

Zarandi, M. H. F., Mohammadhasan, N., & Bastani, S. (2012). A fuzzy rule-based expert system for evaluating intellectual capital. Advances in Fuzzy Systems. https://doi.org/10.1155/2012/823052

Descargas

Publicado

12/17/2025

Versiones

Número

Vol. 22 Núm. 85 (2026): Cienciacierta #85 ENE-MAR 2026

Sección

Artículos de Investigación

Cómo citar

Calvillo Martínez, E. P., Paraga Alejo, R. J., & Molar Orozco, M. E. (2025). ¿Por qué usar un sistema difuso para evaluar la creatividad? Una revisión sistemática de literatura. Cienciacierta, 22(85), 97-108. https://revistas.uadec.mx/CienciaCierta/article/view/694