Este proyecto surge como respuesta a la necesidad de optimizar la gestión de bibliotecas escolares, universitarias y comunitarias que siguen utilizando registros manuales para préstamos, devoluciones e inventario de libros, lo que genera errores, demoras y pérdida de información importante.

A partir de esto, se propuso desarrollar un sistema digital que permita registrar libros, usuarios y préstamos de manera más práctica y ordenada, para llevar un mejor control del material disponible. Así nació el Sistema de Gestión de Biblioteca Flexible, “Biblioflex”. El sistema se realizó utilizando herramientas tecnológicas accesibles y recursos informáticos institucionales, buscando una solución de fácil implementación.

Una herramienta como esta ayudará a la escuela a mejorar la organización del material bibliográfico y permitirá aplicar de forma práctica los conocimientos adquiridos.

EcoFix es un proyecto educativo y tecnológico que busca concientizar a la comunidad sobre el impacto ambiental de los residuos electrónicos (RAEE). Tiene como objetivo fomentar prácticas sostenibles mediante la clasificación, reciclaje y reutilización segura de componentes electrónicos, integrando el aprendizaje de métodos de desmontaje y la identificación de materiales peligrosos o valiosos.

El proyecto incluye la implementación de un sistema de puntos que los usuarios podrán obtener tras entregar componentes electrónicos. Estos puntos podrán canjearse por servicios técnicos, capacitaciones o recompensas. Además, se desarrollará una base de datos y una página web donde los usuarios podrán gestionar sus cuentas y acceder al catálogo de beneficios disponibles.

EcoFix se enmarca en la Ley de Educación Ambiental Integral N.º 27.621 y promueve el abordaje de los problemas ambientales como resultado de procesos sociohistóricos. A través de contenidos vinculados a la electrónica, el ambiente, la salud y la seguridad, se busca formar ciudadanos críticos, responsables e innovadores frente a los desafíos del desarrollo tecnológico.

Este proyecto educativo desarrollado en la E.E.S.T. N.º 2 se centra en el diseño y entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial para resolver problemáticas empresariales. Los estudiantes implementaron una metodología estructurada en cuatro etapas principales: limpieza de datos, partición del conjunto de datos, entrenamiento supervisado y evaluación de resultados. El objetivo principal fue crear un modelo predictivo capaz de analizar grandes volúmenes de datos empresariales y asistir en la toma de decisiones estratégicas, abordando problemas como la ineficiencia en decisiones empresariales, dificultades para detectar patrones ocultos en datos y la pérdida de tiempo en tareas repetitivas de análisis.

Para el desarrollo del proyecto, se utilizó Python como lenguaje de programación principal, Google Colab como entorno de desarrollo, y librerías especializadas como Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow. Se implementó un algoritmo de árboles de decisión por su simplicidad e interpretabilidad, dividiendo el dataset en 70% para entrenamiento, 15% para validación y 15% para prueba final. Como caso práctico, desarrollaron un modelo de conversión de Celsius a Fahrenheit que demostró la capacidad de la IA para aprender patrones matemáticos simples, y comenzaron el desarrollo de un modelo más complejo destinado a asistir a Maestros Mayores de Obra en la selección de materiales sustentables.

Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, con una precisión del 89%, precisión promedio del 87%, recall promedio del 85% y F1-Score promedio del 86%. Estos valores demuestran que el modelo tiene un buen desempeño general y puede realizar predicciones confiables. El proyecto no solo cumplió con los objetivos técnicos planteados, sino que también proporcionó una valiosa experiencia educativa, permitiendo a los estudiantes consolidar conocimientos en programación, estadística y ciencia de datos mientras desarrollaban una solución tecnológica aplicable al mundo real.