Formative implications of the Practicum of Psychopedagogy in the centers of Secondary Education

Within the matters of the Curriculum of Psychopedagogy at University it has a big importance the Practicum, curricular space that integrates the knowledge and competences that it has been acquiring within the framework of the studies and put at students in front of the problems by the professional practices. With Practicum is dedicated a specific part of time to applicate, make some activities and to learn through the practice with gradual difficult by the career the pupil is studying; being a process to learn that makes to reflex by the action, mechanism through it can be to understand the mental models which guides our work.This article presents one part of one research that analyze the Practicum at University of Huelva, the process since its planification, going through its development in the schools, till the moment of the final evaluation, in addition to collect many information by the differents implicated actors in this subject, taking special importance the implicit attitudes of the pupils once they have concluded his practices.

Formative implications of the Practicum of Psychopedagogy in the centers of Secondary Education

Within the matters of the Curriculum of Psychopedagogy at University it has a big importance the Practicum, curricular space that integrates the knowledge and competences that it has been acquiring within the framework of the studies and put at students in front of the problems by the professional practices. With Practicum is dedicated a specific part of time to applicate, make some activities and to learn through the practice with gradual difficult by the career the pupil is studying; being a process to learn that makes to reflex by the action, mechanism through it can be to understand the mental models which guides our work.This article presents one part of one research that analyze the Practicum at University of Huelva, the process since its planification, going through its development in the schools, till the moment of the final evaluation, in addition to collect many information by the differents implicated actors in this subject, taking special importance the implicit attitudes of the pupils once they have concluded his practices.

Implicaciones formativas del Prácticum de Psicopedagogía en los centros de Educación Secundaria

Entre las materias del Plan de Estudios de Psicopedagogía, se le otorga gran importancia al Prácticum, espacio curricular que integra los conocimientos y las competencias que se van adquiriendo en el marco de los estudios y coloca al alumnado al frente de los problemas de la práctica profesional. Con el Prácticum se dedica un periodo de tiempo específico para la aplicación, realización de actividades y aprendizaje práctico con dificultad gradual de la profesión para la que el alumnado se está formando, siendo un proceso de aprendizaje que favorece la reflexión en la acción, mecanismo por el cual se puede llegar a comprender los modelos mentales que guían nuestra labor.Este artículo presenta parte de los resultados de una investigación que analiza el Prácticum en la Universidad de Huelva, el proceso seguido desde su planificación, su desarrollo en los centros, hasta el momento de la evaluación final, además de recoger información de los distintos sectores implicados en esta materia, tomando especial relevancia las concepciones implícitas del alumnado una vez que han concluido sus prácticas

La influencia del aprendizaje automático en el futuro del análisis de tiempo estático

Introduction. Static Timing Analysis (STA), fundamental in the design of integrated circuits, involves evaluating the temporal performance of digital circuits under various conditions to meet certain constraints, through simulation. Despite its importance, traditional ATS faces several limitations when considering the increasing complexity of the integrated circuit manufacturing process in its models. The inclusion of Artificial Intelligence (AI) is seen as a promising solution to improve the precision and efficiency of the ATS, thus reducing design cycles in the electronics industry. Objective. To study the influence that the inclusion of AI has, and may have in the future, for the optimization of the ATS, and therefore to reduce design cycles in the electronics industry. Methodology. AI has been integrated into Static Time Analysis (STA), improving accuracy and efficiency when estimating delays, modeling process variations, and optimizing routes and synthesis processes. This integration addresses the complexity and variability of modern integrated circuits, accelerating design convergence, reducing iterations, and improving design quality. Additionally, AI is applied in model characterization for ATS, using adaptive simulations to accelerate the verification process and significantly reduce time to market, crucial in the semiconductor industry. This article reviews the current state and future projections of the contribution of AI in the ATS. Discussion. The future of STA promises a series of advances that seek to improve its capabilities and address emerging challenges in integrated circuit design. These developments include greater integration with Machine Learning (ML) to improve accuracy and efficiency. With the evolution towards smaller process nodes, STA will need to adapt to manage the increased complexity and variability introduced, employing more sophisticated ML algorithms. Additionally, STA is expected to focus more on power and reliability considerations, incorporating additional metrics and more complex data analysis, with the help of AI, to ensure energy efficiency and robustness against reliability issues. Conclusion. The future of ATS is shaping up to be constant innovation and adaptation to meet the changing needs of the semiconductor industry. Technological and methodological advances will play a crucial role in ensuring the timely delivery of high-performance and reliable integrated circuit designs. Given AI's data analysis and optimization capabilities, its revolutionary potential in ATS is considerable, especially with the growing inclusion of increasingly demanding requirements.Introducción. El Análisis de Tiempo Estático (ATS), fundamental en el diseño de circuitos integrados, implica evaluar el rendimiento temporal de circuitos digitales bajo diversas condiciones para cumplir ciertas restricciones, mediante simulación. A pesar de su importancia, el ATS tradicional enfrenta varias limitaciones a la hora de considerar en sus modelos la creciente complejidad del proceso de fabricación de circuitos integrados. La inclusión de Inteligencia Artificial (IA) se vislumbra como una solución prometedora para mejorar la precisión y eficiencia del ATS, reduciendo así los ciclos de diseño en la industria electrónica. Objetivo.  Estudiar la influencia que tiene en la actualidad, y que puede tener a futuro la inclusión de la IA para la optimización del ATS, y por lo tanto para reducir los ciclos de diseño en la industria de la electrónica. Metodología.  La IA se ha integrado en el Análisis de Tiempo Estático (ATS), mejorando la precisión y eficiencia al estimar retrasos, modelar variaciones de proceso y optimizar rutas y procesos de síntesis. Esta integración permite abordar la complejidad y variabilidad de los circuitos integrados modernos, acelerando la convergencia del diseño, reduciendo iteraciones y mejorando la calidad del diseño. Además, IA se aplica en la caracterización del modelo para ATS, utilizando simulaciones adaptativas para acelerar el proceso de verificación y reducir significativamente el tiempo de comercialización, crucial en la industria de semiconductores. En este artículo se hace una revisión del estado actual y las proyecciones a futuro del aporte de la IA en el ATS. Discusión. El futuro del ATS promete una serie de avances que buscan mejorar sus capacidades y abordar los desafíos emergentes en el diseño de circuitos integrados. Estos desarrollos incluyen una mayor integración con el Aprendizaje Automático (ML) para mejorar la precisión y eficiencia. Con la evolución hacia nodos de proceso más pequeños, el ATS deberá adaptarse para manejar la mayor complejidad y variabilidad introducida, posiblemente empleando algoritmos de ML más sofisticados. Además, se espera que el ATS se enfoque más en consideraciones de potencia y confiabilidad, incorporando métricas adicionales y análisis de datos más complejos, posiblemente con la ayuda de la IA, para garantizar la eficiencia energética y la robustez contra problemas de confiabilidad. Conclusión.  El futuro del ATS se perfila hacia una constante innovación y adaptación para satisfacer las cambiantes necesidades de la industria de semiconductores. Aprovechando avances tecnológicos y metodológicos, el ATS jugará un papel crucial en asegurar la entrega puntual de diseños de circuitos integrados de alto rendimiento y fiabilidad. Dada la capacidad de optimización y análisis de datos de la IA, su potencial revolucionario en el ATS es considerable, especialmente ante la creciente inclusión de requisitos cada vez más exigentes. Área de la ciencia: ingeniería electrónica

Comparative study of the pathogenicity of seabed isolates of Fusarium equiseti and the effect of the composition of the mineral salt medium and temperature on mycelia growth

The pathogenicity of seven strains of Fusarium equiseti isolated from seabed soil was evaluated on different host plants showing pre and post emergence damage. Radial growth of 27 strains was measured on culture media previously adjusted to different osmotic potentials with either KCl or NaCl (-1.50 to - 144.54 bars) at 15º, 25º and 35º C. Significant differences and interactive effects were observed in the response of mycelia to osmotic potential and temperature

Aprendizaje profundo para predicciones que usan imágenes multiespectrales en agricultura

Introduction. Artificial Intelligence has achieved immense success in recent years, and although commercially profitable applications currently compete with humans in terms of accuracy and efficiency, there are other areas that could benefit from these technologies and in which obstacles still exist. An important aspect of this paper is that these results allow us to better understand the limitations related to the use of uncommon data in AI models. This may enable the development of tools to implement smaller, faster, and more efficient models with applications in agriculture, and other areas that use multispectral images. Objective. This paper proposes a scheme in which data from non-conventional sources related to agriculture are analyzed by custom AI models to generate predictions about variables measured in the fields, and that can eventually help the understanding of the underlying physical and biological phenomena. Methodology. This work summarizes the results obtained throughout the implementation of a project that has used multi- and hyperspectral image data of agricultural crops, as well as information taken in the field. The datasets include multispectral images of wheat crops, and hyperspectral images of canola and wheat, and includes manual measurements of certain variables. When it comes to AI models, these are closely related to addressing the problem of data processing. In both cases, simple deep learning models have been chosen, but with differences in the type of data that they are optimized to process. Results. The main result of this work is the demonstration of the use of AI/DL models for unconventional data analysis. In the first case, using 3D convolutional networks, we have managed to implement a model that can predict the yield of the wheat crops under analysis; and in the second case, using a dual scheme, with sequential and spatial models, we have managed to predict the moisture content. Conclusion. Primarily, this work demonstrates that a DL model can find useful features within an MSI dataset for yield prediction; in addition to finding an accurate DL model for the prediction of moisture content of canola and wheat crops, based on HSI. These results demonstrate the versatility of ML models and the possibility of extending the results obtained in other applications.Introducción.  La Inteligencia Artificial ha logrado un gran éxito en los últimos años, y aunque las aplicaciones comercialmente rentables compiten actualmente con los humanos en términos de precisión y eficiencia, hay otras áreas que podrían beneficiarse de estas tecnologías y en las cuales aún existen obstáculos por superar. Uno de los aspectos importantes de este estudio, es que estos resultados nos permiten comprender de mejor manera las limitaciones relacionadas al uso de datos atípicos en modelos de IA. Esto puede permitir el desarrollo de herramientas para implementar modelos más pequeños, rápidos, y eficientes con aplicaciones en la agricultura, y otras áreas que utilicen imágenes multiespectrales. Objetivo. Se busca proponer un esquema en el cual datos de fuentes no convencionales y relacionadas a la agricultura, son analizados por modelos personalizados de IA a fin de generar predicciones sobre variables medidas en el campo, y que eventualmente pueden ayudar al entendimiento de los fenómenos físicos y biológicos subyacentes. Metodología. Este trabajo resume los resultados obtenidos a lo largo de la implementación de un proyecto que ha usado datos de imágenes multi e hiperespectrales de cultivos agrícolas, así como información tomada en el campo. Los conjuntos de datos incluyen imágenes multiespectrales de cultivos de trigo, e imágenes hiperespectrales de canola y trigo, e incluye mediciones manuales de ciertas variables. En lo que se refiere a los modelos de IA, estos están estrechamente relacionados al abordaje del problema del procesamiento de datos. En ambos casos se ha optado por modelos sencillos de aprendizaje profundo, pero con diferencias en el tipo de datos que estos están optimizados para procesar. Resultados. El principal resultado de este trabajo es la demostración del uso de modelos de IA/DL para el análisis de datos no convencionales. En el primer caso, usando redes convolucionales tridimensionales, hemos logrado implementar un modelo que es capaz de predecir el rendimiento de los cultivos de trigo bajo análisis; y en el segundo caso, usando un esquema dual, con modelos secuenciales y espaciales, hemos logrado realizar la predicción del contenido de humedad. Conclusión. Principalmente, este trabajo demuestra que un modelo DL es capaz de encontrar características útiles dentro de un conjunto de datos MSI para la predicción del rendimiento; además de encontrar un modelo DL preciso para la predicción del contenido de humedad de los cultivos de canola y trigo, basado en HSI. Estos resultados evidencian la versatilidad de los modelos de aprendizaje automático y la posibilidad de extenderlos resultados obtenidos en otras aplicaciones. Área de la ciencia: inteligencia artificia

Formative implications of the Practicum of Psychopedagogy in the centers of Secondary Education

Entre las materias del Plan de Estudios de Psicopedagogía, se le otorga gran importancia al Prácticum, espacio curricular que integra los conocimientos y las competencias que se van adquiriendo en el marco de los estudios y coloca al alumnado al frente de los problemas de la práctica profesional. Con el Prácticum se dedica un periodo de tiempo específico para la aplicación, realización de actividades y aprendizaje práctico con dificultad gradual de la profesión para la que el alumnado se está formando, siendo un proceso de aprendizaje que favorece la reflexión en la acción, mecanismo por el cual se puede llegar a comprender los modelos mentales que guían nuestra labor. Este artículo presenta parte de los resultados de una investigación que analiza el Prácticum en la Universidad de Huelva, el proceso seguido desde su planificación, su desarrollo en los centros, hasta el momento de la evaluación final, además de recoger información de los distintos sectores implicados en esta materia, tomando especial relevancia las concepciones implícitas del alumnado una vez que han concluido sus prácticas.Within the matters of the Curriculum of Psychopedagogy at University it has a big importance the Practicum, curricular space that integrates the knowledge and competences that it has been acquiring within the framework of the studies and put at students in front of the problems by the professional practices. With Practicum is dedicated a specific part of time to applicate, make some activities and to learn through the practice with gradual difficult by the career the pupil is studying; being a process to learn that makes to reflex by the action, mechanism through it can be to understand the mental models which guides our work. This article presents one part of one research that analyze the Practicum at University of Huelva, the process since its planification, going through its development in the schools, till the moment of the final evaluation, in addition to collect many information by the differents implicated actors in this subject, taking special importance the implicit attitudes of the pupils once they have concluded his practices.Grupo de Investigación FORCE (Formación Centrada en la Escuela) Universidad de Granad

«Rostros de Mujer»: ludoteca virtual para el análisis de estereotipos femeninos (p. 1-10)

«Rostros de Mujer» es una propuesta educativa y lúdica destinada a la Red con el fin de ofrecer recursos para el análisis de estereotipos femeninos en la publicidad. En este artículo se citan distintas consideraciones sobre los estereotipos de género y se muestra el funcionamiento de la ludoteca virtual que permite a los usuarios desvelar y hacer una lectura crítica de diversos anuncios publicitarios. Se trata de una apuesta por la educación mediática dirigida al estudio de la publicidad en los medios, que con frecuencia presentan una imagen superficial y desigual de la mujer frente al hombr