The Lorenz Curve: A Proper Framework to Define Satisfactory Measures of Symbol Dominance, Symbol Diversity, and Information Entropy

Novel measures of symbol dominance (dC1 and dC2), symbol diversity (DC1 = N (1 - dC1) and DC2 = N (1 - dC2)), and information entropy (HC1 = log2 DC1 and HC2 = log2 DC2) are derived from Lorenz-consistent statistics that I had previously proposed to quantify dominance and diversity in ecology. Here, dC1 refers to the average absolute difference between the relative abundances of dominant and subordinate symbols, with its value being equivalent to the maximum vertical distance from the Lorenz curve to the 45-degree line of equiprobability; dC2 refers to the average absolute difference between all pairs of relative symbol abundances, with its value being equivalent to twice the area between the Lorenz curve and the 45-degree line of equiprobability; N is the number of different symbols or maximum expected diversity. These Lorenz-consistent statistics are compared with statistics based on Shannon's entropy and Rényi's second-order entropy to show that the former have better mathematical behavior than the latter. The use of dC1, DC1, and HC1 is particularly recommended, as only changes in the allocation of relative abundance between dominant (pd > 1/N) and subordinate (ps < 1/N) symbols are of real relevance for probability distributions to achieve the reference distribution (pi = 1/N) or to deviate from it.Universidad de Alcal

Una propuesta de evaluación formativa para el aprendizaje basado en proyectos en matemáticas

En la actualidad, los enfoques socio-constructivistas para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas necesitan procedimientos de evaluación coherentes con esta visión. Presentamos una propuesta para articular un sistema de evaluación formativa que pretende adaptarse a los progresos y las necesidades de alumnado de secundaria que sigue una metodología de Aprendizaje basado en proyectos. Mediante un experimento de enseñanza, se pone en práctica un sistema de semáforos que permite al alumnado autoevaluarse en las distintas capacidades de cada tarea y al profesor ofrecer una realimentación continua. Los resultados muestran la utilidad del sistema para el alumnado, al permitirle conocer las metas de aprendizaje y trabajar en sus puntos débiles, lo que redunda en una mejora de sus resultados académicos. Además permite al docente una planificación sistemática de las tareas y de mecanismos apropiados de realimentación y ayuda a los estudiantes

Predicción de energía eólica con métodos de ensemble

La inteligencia artifcial es un área de las ciencias de computación en la que la inversión de trabajo y esfuerzo de investigación esta obteniendo grandes recompensas. Es un campo en el que cada vez parece haber másposibilidades, y en el que enestetrabajo pretendemosavanzarpara darunasolución aunproblemaconcreto: la predicción de energía eólica en el Parque Eólico Experimental de Sotavento. La energía eólica es una forma de energía renovable en la que España ha sido pionera, y cada vez es mayor el porcentaje de energía que proviene de esta fuente. Por esto es indispensable conseguir predicciones precisas de la energía que se va a obtener en todo momento, y en este trabajo abordamos el problema de predecirla a partir de datos de predicciones atmosféricas. Se estudiarán varios modelos de regresión para luego construir un modelo de ensemble stacking que trate de compensar los fallos de los modelos por los que está compuesto, y se hará un análisis de los resultados obtenidos, para dar indicaciones sobre posible trabajo futuro

Learning Bayesian networks from data by the incremental compilation of new network polynomials

Probabilistic graphical models are a huge research field in artificial intelligence nowadays. The scope of this work is the study of directed graphical models for the representation of discrete distributions. Two of the main research topics related to this area focus on performing inference over graphical models and on learning graphical models from data. Traditionally, the inference process and the learning process have been treated separately, but given that the learned models structure marks the inference complexity, this kind of strategies will sometimes produce very inefficient models. With the purpose of learning thinner models, in this master thesis we propose a new model for the representation of network polynomials, which we call polynomial trees. Polynomial trees are a complementary representation for Bayesian networks that allows an efficient evaluation of the inference complexity and provides a framework for exact inference. We also propose a set of methods for the incremental compilation of polynomial trees and an algorithm for learning polynomial trees from data using a greedy score+search method that includes the inference complexity as a penalization in the scoring function

Alfabetización matemática a través del aprendizaje basado en proyectos en secundaria

Este trabajo presenta una investigación-acción en secundaria en la que se utiliza la metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) para promover la alfabetización matemática de los estudiantes. Se muestra la evaluación de un proyecto, para la que se consideran las producciones finales de los equipos de estudiantes, el trabajo colaborativo, las pruebas escritas individuales y la opinión de los alumnos sobre esta metodología. Los resultados muestran el potencial de la actividad matemática en torno al proyecto para desarrollar los procesos de alfabetización matemática, especialmente los relacionados con la aplicación de contenidos y la modelización, así como las dificultades que se presentan en el proceso de validación e interpretación de resultados, el andamiaje del proyecto, las exigencias del producto final y el trabajo colaborativo

Bacterias promotoras del crecimiento vegetal: Mecanismos y aplicaciones

Se denomina como PGPR (plant growth-promoting rhizobacteria) a un conjunto de bacterias que habitan en la rizosfera de las plantas y que producen en ellas todo tipo de beneficios. Potencian su crecimiento, mejorando la disponibilidad o la absorción de minerales y otro tipo de compuestos (nitratos, fosfatos, etc.), ayudan a la producción de hormonas necesarias en el desarrollo de los vegetales (fitohormonas, giberelinas…). Además protegen a plantas y cultivos contra posibles agentes patógenos y combaten la contaminación de los suelos, ya sea por contaminantes de tipo orgánico o inorgánico. Estas características hacen de las PGPR bacterias muy estudiadas a día de hoy por su potencial, no solo para la mejora en el crecimiento de cultivos o el ejercicio como agentes de biocontrol, sino también en la variedad de posibilidades tanto de descontaminación de suelos como de reforestación y recuperación de ecosistemas. Hoy en día también se están investigando cepas bacterianas modificadas genéticamente que mejoran e incluso potencian la acción e interacción con las plantas, cuando anteriormente las condiciones eran desfavorables, ya fuese debido a los cultivos, a los suelos o a los propios microorganismos.Universidad de Sevilla. Grado en Farmaci

Learning tractable multidimensional Bayesian network classifiers

Multidimensional classification has become one of the most relevant topics in view of the many domains that require a vector of class values to be assigned to a vector of given features. The popularity of multidimensional Bayesian network classifiers has increased in the last few years due to their expressive power and the existence of methods for learning different families of these models. The problem with this approach is that the computational cost of using the learned models is usually high, especially if there are a lot of class variables. Class-bridge decomposability means that the multidimensional classification problem can be divided into multiple subproblems for these models. In this paper, we prove that class-bridge decomposability can also be used to guarantee the tractability of the models. We also propose a strategy for efficiently bounding their inference complexity, providing a simple learning method with an order-based search that obtains tractable multidimensional Bayesian network classifiers. Experimental results show that our approach is competitive with other methods in the state of the art and ensures the tractability of the learned models

Analysis of cell-biomaterial interaction through cellular bridge formation in the interface between hGMSCs and CaP bioceramics

The combination of biomaterials and stem cells for clinical applications constitute a great challenge in bone tissue engineering. Hence, cellular networks derived from cells-biomaterials crosstalk have a profound influence on cell behaviour and communication, preceding proliferation and differentiation. The purpose of this study was to investigate in vitro cellular networks derived from human gingival mesenchymal stem cells (hGMSCs) and calcium phosphate (CaP) bioceramic interaction. Biological performance of CaP bioceramic and hGMSCs interaction was evaluated through cell adhesion and distribution, cellular proliferation, and potential osteogenic differentiation, at three different times: 5 h, 1 week and 4 weeks. Results confirmed that hGMSCs met the required MSCs criteria while displaying osteogenic differentiaton capacities. We found a significant increase of cellular numbers and proliferation levels. Also, protein and mRNA OPN expression were upregulated in cells cultured with CaP bioceramic by day 21, suggesting an osteoinductible effect of the CaP bioceramic on hGMSCs. Remarkably, CaP bioceramic aggregations were obtained through hGMSCs bridges, suggesting the in vitro potential of macrostructures formation. We conclude that hGMSCs and CaP bioceramics with micro and macropores support hGMSC adhesion, proliferation and osteogenic differentiation. Our results suggest that investigations focused on the interface cells-biomaterials are essential for bone tissue regenerative therapies

Sustanaible Town: a project for integrating science, mathematics and technology at secondary school

El aprendizaje basado en competencias, el uso de metodologías activas y contextualizadas, y la integración de las materias científico-tecnológicas son importantes demandas de los currículos actuales para las que el Aprendizaje Basado en Proyectos es especialmente adecuado. Este artículo muestra un ejemplo de proyecto interdisciplinar para 2º de ESO que vincula las materias de Ciencias, Matemáticas y Tecnología en el diseño de una ciudad sostenible. Se describe la secuencia didáctica de tareas abiertas que convergen a la elaboración del producto final y su potencial para integrar conocimientos, habilidades y procesos propios de estas materias. Finalmente, se avanzan algunos resultados de su implementación sobre la motivación y el aprendizaje del alumnado.Competency-based learning, the use of active and contextualised working methodologies, and the integration of the subjects belonging to the scientific-technological area are highly demanded by current curricula. Project- Based Learning is especially suitable for these purposes. This article provides an example of an interdisciplinary project for the 2nd level of Compulsory Secondary Education in Spain, which involves the subjects of Science, Maths and Technology in the design of a sustainable town. The didactical sequence of open tasks which converge to the final product is presented, and its potential for integrating knowledge, skills and processes inherent to these disciplines is shown. Finally, some results about students´ motivation and learning after its implementation are advanced

EVALUACIÓN DE LOS ESTILOS DE APRENDIZAJE EN ESTUDIANTES DE ENFERMERÍA MEDIANTE EL CUESTIONARIO CHAEA.

El objetivo de este estudio fue la identificación de las preferencias personales del estilo de aprendizaje de estudiantes de Enfermería. El estilo de aprendizaje es uno de los instrumentos con que cuenta el estudiante para hacer realidad un aprendizaje efectivo. Su conocimiento resulta de especial interés para el docente pues permite adecuar sus estrategias de enseñanza para hacer ésta más eficaz y eficiente. El Cuestionario Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje (CHAEA), baremado para la población española de estudiantes de Enfermería, mide cuatro orientaciones de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico y pragmático. El cuestionario se administró a una muestra de 102 estudiantes de una misma escuela. Los resultados obtenidos se asemejan a los presentados por los autores de la versión española del cuestionario, si bien se detecta una diferencia significativa en cuanto al estilo teórico (p < 0.000). De acuerdo a los hallazgos del estudio, se presentan las implicaciones docentes