Reading acquisition: from digital screening to neurocognitive bases in a transparent orthography

155 p.El aprendizaje de la lectura es un área activa de investigación en la psicología y la neurociencia cognitiva. En las últimas décadas se ha avanzado enormemente en la comprensión de los procesos neurocognitivos subyacentes al aprendizaje de la lectura y a sus dificultades. Sin embargo, existen al menos dos dimensiones en las que es necesario seguir trabajando arduamente. Por un lado, el conocimiento actual sobre el aprendizaje de la lectura no ha impactado en las prácticas educativas. Por otro lado, la diversidad de las características del aprendizaje de la lectura en distintas ortografías no se comprende cabalmente. La presente tesis se enfoca en el estudio del aprendizaje de la lectura combinando estrategias de identificación oportuna de niños en riesgo lector en el contexto escolar, y estudios de laboratorio enfocados en comprender las bases neurocognitivas del aprendizaje de la lectura en una ortografía transparente como el español. Estos objetivos se lograron a través de un diseño longitudinal comenzando desde la educación inicial, siguiendo a un mismo grupo de aproximadamente 600 niños hasta segundo año de escuela. Los resultados muestran, por una parte, que es factible identificar a niños en riesgo lector incluso antes de la educación primaria, y, por otra parte, que el aprendizaje de la lectura en una ortografía transparente como el español tiene características comunes y características distintivas respecto a ortografías opacas. Estos resultados ponen en evidencia la factibilidad de la identificación oportuna de riesgo lector, y remarcan la importancia de considerar las características de la ortografía durante el aprendizaje de la lectura

Trends, Applications, and Challenges in Human Attention Modelling

Human attention modelling has proven, in recent years, to be particularly useful not only for understanding the cognitive processes underlying visual exploration, but also for providing support to artificial intelligence models that aim to solve problems in various domains, including image and video processing, vision-and-language applications, and language modelling. This survey offers a reasoned overview of recent efforts to integrate human attention mechanisms into contemporary deep learning models and discusses future research directions and challenges

Non-local Neural Networks

Both convolutional and recurrent operations are building blocks that process one local neighborhood at a time. In this paper, we present non-local operations as a generic family of building blocks for capturing long-range dependencies. Inspired by the classical non-local means method in computer vision, our non-local operation computes the response at a position as a weighted sum of the features at all positions. This building block can be plugged into many computer vision architectures. On the task of video classification, even without any bells and whistles, our non-local models can compete or outperform current competition winners on both Kinetics and Charades datasets. In static image recognition, our non-local models improve object detection/segmentation and pose estimation on the COCO suite of tasks. Code is available at https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net .Comment: CVPR 2018, code is available at: https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-ne