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Con un enfoque transversal entre educación y ingeniería, la investigadora avanza la enseñanza de las matemáticas mediante una selección rigurosa y basada en criterios de marcos de clasificación de errores para estudiantes de ingeniería de primer año, destacando el modelo Newman como el más eficaz para diagnóstico y evaluación formativa a través de Analytic Hierarchy Process (AHP). Complementariamente, el portafolio aborda mantenimiento predictivo y optimización de rendimiento en contextos diesel y automotriz mediante estadísticas multivariantes, detección de cambios y metodologías de superficie de respuesta aplicadas al análisis de aceites, viscosidad y calidad de combustible. El conjunto de trabajos evidencia cómo métodos basados en datos—PCA, detección de cambios por líneas binarias, RSM y pruebas en campo a gran altitud—mejoran la temporización del mantenimiento, la eficiencia del motor y los resultados de emisiones. Un impacto unificador es la traducción de análisis complejos en guías accionables para el diseño de instrumentos educativos y la operación sostenible y rentable de vehículos en entornos desafiantes, subrayando criterios basados en evidencia, mantenimiento orientado a la confiabilidad y optimización operativa como aportes centrales a la pedagogía y la práctica en ingeniería.