Empleo de la neutrosofía en el análisis del conocimiento sobre juventud y democracia desde el desarrollo sostenible

Contenido principal del artículo

María Cristina López Hidalgo
María Lorena Merizalde Avilés
Iván Patricio Saquicela Rodas

Resumen

Vivir en democracia atribuye a los ciudadanos y ciudadanas, la potestad de tomar decisiones y beneficiarse del resultado de las mismas, permitiendo así reconocer la dignidad del ser humano, los derechos de las personas, respetando las diferencias, la pluralidad y la diversidad de criterios. En consecuencia de aquello es vital la participación de los diferentes grupos sociales en la toma de decisiones, haciendo que sea imprescindible que exista una motivación para que los jóvenes formen parte activa de la política de un país, ya que como fin democrático, es importante garantizar la expresión de este grupo de la sociedad, a través del debate e instauración de políticas públicas, lo que permite generar un desarrollo integral y sostenible de las sociedades. El objetivo de la investigación es aplicar un enfoque neutrosófico en el análisis del conocimiento de estudiantes aniversarios sobre juventud y democracia desde el desarrollo sostenible. Se realizó una investigación de tipo descriptiva y transversal, donde se utilizaron métodos y técnicas tanto del orden teórico, como empíricos y matemáticos estadísticos. Antes de su aplicación se realizó una conversación heurística sobre la forma de aplicación y de tabulación de los resultados. Los resultados revelan la necesidad de realizar acciones educativas que transformen la situación diagnosticada.

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Cómo citar
Empleo de la neutrosofía en el análisis del conocimiento sobre juventud y democracia desde el desarrollo sostenible. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 30, 168-176. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/463
Sección
Articulos

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Empleo de la neutrosofía en el análisis del conocimiento sobre juventud y democracia desde el desarrollo sostenible. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 30, 168-176. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/463