Egresados en el aula: incorporación de su experiencia profesional al proceso de enseñanza-aprendizaje

La universidad se enfrenta al reto constante de formar profesionales preparados para responder a las necesidades de un mercado laboral cambiante. El seguimiento de las personas egresadas se plantea como un mecanismo adecuado para obtener información que permita realizar los cambios necesarios en el proceso educativo. El presente trabajo utiliza al egresado como un elemento más en el proceso de enseñanza aprendizaje, ofreciéndole un papel activo en la formación del alumnado a través de su participación desde el aula. La experiencia se ha llevado a cabo en la titulación de Grado en Ingeniería Informática en Sistemas de Información y en el Máster Universitario en Profesorado de Educación Secundaria. Los resultados muestran la satisfacción del alumnado al incorporar elementos externos que validan su formación y minimizan las inseguridades que sienten de cara a su incorporación al mercado de trabajo

Estudio de la variabilidad espacial y temporal de variables vitícolas: caso de estudio en la D.O. Bierzo (León-España)

Mediante este trabajo se ha logrado identificar la variabilidad espacial y temporal de variables cualitativas y cuantitativas de vendimia mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG). La metodología se dividió en cuatro fases: toma de datos, creación de la base de datos georreferenciada, estudio de la variabilidad espacial y estudio de la variabilidad temporal. Los resultados obtenidos permitieron identificar zonas en las que las variables permanecen estables en el tiempo dentro de una parcela. Cada una de las zonas delimitadas en el análisis podría ser tratada con técnicas vitícolas diferenciadas y así conseguir los objetivos de producción de la bodeg

Las rúbricas analíticas como recurso de evaluación de créditos prácticos en la asignatura de Atención a la Diversidad e Intervención Educativa en NEE

Memoria ID-0172. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2015-2016

Blind classification of e-scooter trips according to their relationship with public transport

E-scooter services have multiplied worldwide as a form of urban transport. Their use has grown so quickly that policymakers and researchers still need to understand their interrelation with other transport modes. At present, e-scooter services are primarily seen as a first-and-last-mile solution for public transport. However, we demonstrate that 50% of e-scooter trips are either substituting it or covering areas with little public transportation infrastructure. To this end, we have developed a novel data-driven methodology that autonomously classifies e-scooter trips according to their relation to public transit. Instead of predefined design criteria, the blind nature of our approach extracts the city’s intrinsic parameters from real data. We applied this methodology to Rome (Italy), and our findings reveal that e-scooters provide specific mobility solutions in areas with particular needs. Thus, we believe that the proposed methodology will contribute to the understanding of e-scooter services as part of shared urban mobility

Cloud Computing and Multi Agent System to improve Learning Object Paradigm

The paradigm of Learning Object provides Educators and Learners with the ability to access an extensive number of learning resources. To do so, this paradigm provides different technologies and tools, such as federated search platforms and storage repositories, in order to obtain information ubiquitously and on demand. However, the vast amount and variety of educational content, which is distributed among several repositories, and the existence of various and incompatible standards, technologies and interoperability layers among repositories, constitutes a real problem for the expansion of this paradigm. This study presents an agent-based architecture that uses the advantages provided by Cloud Computing platforms to deal with the open issues on the Learning Object paradigm

Learning object retrieval in heterogeneous environments

This paper presents a solution to the problem of the search and retrieval digital tagged content in heterogeneous learning object repositories through architecture for intelligent retrieval of educational content in heterogeneous environments (AIREH) framework. This architecture unifies the search and retrieval of objects, thus facilitating the personalised learning search process by filtering and properly classifying learning objects retrieved for an approach for semantic-aware learning content retrieval based on abstraction layers between the repositories and the search clients. The use of federated databases techniques by using an organisation of agents allows those agents to work in a coordinated manner to solve a common problem, allowing the agents to adapt to the constantly changing environment (users, content repositories, etc.). Combining a complete agent-based architecture that implements the concept of federated search along with IR technologies may help organising and sorting search results in a meaningful way for educational content