Dramatizar: levantarse para jugar, sentarse para escuchar un cuento

En el presente trabajo abordaremos la educación infantil, de una manera ambiciosa a través del movimiento y de la dramatización. Lo que proponemos es una educación basada en la naturaleza del niño como animal y apoyada con palabras de Rudolf Steiner, basándonos en cómo juegan todos los animales al ser educados, en cómo se imitan los unos a otros, entre mayores y pequeños. Es la base para un modelo pedagógico basado en el juego, el movimiento y la dramatización, para que los niños dejen un buen rato el lápiz y el papel en la mesa y dejen de ser “torturados”, como dice María Montessori (1949), para aprender jugando, realizando movimientos coordinados. Una coordinación física que se refleje luego en otra, en una coordinación mental. Se analizarán varios recursos basados en las palabras anteriores, para demostrar la manera de afrontar diferentes contenidos y competencias mediante la dramatización. Siempre pensando en la naturaleza del niño, y de la que le rodea o debería de, intentaremos buscar una época de mayor juego en la educación infantil que incite a una mayor motivación para las enseñanzas futuras del niñoGrado en Educación Infanti

Machine Learning Approach to Forecast Global Solar Radiation Time Series

The integration of Renewable Energy (RE) into Power Systems brings new challenges to the Smart Grids (SG) technologies. The generation output from renewable sources generally depends on the atmospheric conditions. This fact causes intermittences on the power output from renewable source, and hence the power quality of the grid is directly affected by atmospheric phenomena. The increasing advances on technologies for energy storage open a track to the Energy Management (EM). Therefore, the power output from a renewable source can be stored or dispatched in a particular time-instant in order to meet the demand. Scheduling Demand Respond (DR) action on the grid, can optimize the dispatch by reducing over generated energy wastage. The difficulty now is to ensure the availability of energy to supply into the grid by forecasting the Global Solar Radiation (GSR) on a localization where a Photovoltaic (PV) system is connected. This thesis tries to address the issue using Machine Learning (ML) techniques. This eases the generation scheduling task. The work developed on this thesis is focused on exploring ML techniques to hourly forecast GSR and optimize the dispatch of energy on a SG. The experiments present results for different configuration of Deep Learning and Gaussian Processes for GSR time-series regression, aiming to discuss the advantages of using hybrid methods on the context of SG