A Simulated Annealing Method to Cover Dynamic Load Balancing in Grid Environment

High-performance scheduling is critical to the achievement of application performance on the computational grid. New scheduling algorithms are in demand for addressing new concerns arising in the grid environment. One of the main phases of scheduling on a grid is related to the load balancing problem therefore having a high-performance method to deal with the load balancing problem is essential to obtain a satisfactory high-performance scheduling. This paper presents SAGE, a new high-performance method to cover the dynamic load balancing problem by means of a simulated annealing algorithm. Even though this problem has been addressed with several different approaches only one of these methods is related with simulated annealing algorithm. Preliminary results show that SAGE not only makes it possible to find a good solution to the problem (effectiveness) but also in a reasonable amount of time (efficiency)

MedVir: an interactive representation system of multidimensional medical data applied to Traumatic Brain Injury's rehabilitation prediction

Clinicians could model the brain injury of a patient through his brain activity. However, how this model is defined and how it changes when the patient is recovering are questions yet unanswered. In this paper, the use of MedVir framework is proposed with the aim of answering these questions. Based on complex data mining techniques, this provides not only the differentiation between TBI patients and control subjects (with a 72% of accuracy using 0.632 Bootstrap validation), but also the ability to detect whether a patient may recover or not, and all of that in a quick and easy way through a visualization technique which allows interaction

Learning analytics en Farmacia siguiendo el "rastro" de estudiantes de Tecnología Farmacéutica: primera experiencia para indagar en su potencial transformador, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z

El presente proyecto es consecuencia de la asistencia a las Jornadas organizadas por la UCM “Las TIC en la Enseñanza II: Innovación en el Aula”. Se generaron muchas inquietudes y muchas ideas. De todas ellas, el grupo de innovación docente consolidado, que plantea el presente proyecto, ha decidido explotar las herramientas (Logs, etc.) que la UCM pone a nuestra disposición, como María Vela indicó en su presentación, para aplicar por primera vez “Learning Analytics” y “sacar partido al rastro de nuestros estudiantes” de Farmacia, en concreto, de la asignatura Tecnología Farmacéutica. La selección de este tema está en línea con la iniciativa europea 2020 en cuanto al uso de Learning analytics para mejorar e innovar el aprendizaje y la enseñanza. La tecnología educativa ha dado lugar a la aparición de rastros o huellas digitales -y a su registro- que permiten tener datos cuya medida, análisis y estudio posterior pueden ser de utilidad para obtener conclusiones prácticas. Learning Analytics –LA- o analítica de aprendizaje es una herramienta novedosa - relacionada con el análisis de redes sociales (SNA) y el Big Data- que mediante el registro y estudio crítico de determinados indicadores discentes y docentes, contribuye a la personalización y adaptación del aprendizaje así como coopera en la planificación educativa con el objetivo de mejorar el desarrollo competencial y la significatividad de lo aprendido (Gutiérrez-Priego, 2015; García-Peñalvo, 2014). Es una primera experiencia de la que se esperan tener resultados preliminares que sirvan de base para seguir trabajando en este ámbito e indagar en el potencial transformador que se le atribuye, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z que se caracteriza por ser nativos digitales, estar abiertos a los cambios, vivir el presente, buscar soluciones rápidas a los problemas que les surgen, estar siempre conectados y preferir sobretodo lo visual antes que el contenido denso. Estas nuevas generaciones necesitan aprender de otra manera: quieren trabajar de modo diferente en el aula, saber cómo extraer conocimiento relevante de la información que nos rodea, aprender de manera colaborativa, potenciar determinadas competencias y desarrollar nuevas habilidades (Postgrado en Digital Learning y Experiencias de Aprendizaje Emergente IL3-UB 2019). Para ello, es fundamental establecer tres aspectos clave: • qué variables se van a medir. • cómo se medirán, esto es, la identificación de criterios e indicadores mensurables así como la selección de herramientas y procedimientos de análisis, • cuál será la interpretación, aspecto en el que además del propio estudio estadístico va a ser muy significativa la experiencia y el bagaje (know-how) del analista (docente/instructor). Estos aspectos están vinculados a varios grupos específicos de estudiantes: los grupos de Tecnología Farmacéutica impartidos por los docentes del equipo. En distintos trabajos/publicaciones se ha presentado a LA como un instrumento relacionado con el aprendizaje continuo en continua transformación. Se puede deducir que en un aprendizaje –tanto virtual como presencial e híbrido- con carácter práctico como el que se desarrolla en Tecnología Farmacéutica, que busca ser proactivo, colaborativo e interactivo, la recopilación y el análisis crítico de datos (cuantitativo y cualitativo) puede resultar fundamental como ya se extrae de las decisiones estratégicas empresariales a través del BI (Business Intelligence). Además, se pretende aplicar Learning Analytics para identificar a los alumnos que necesitan apoyo adicional. Aunque generalmente se busca brindar apoyo a todos los alumnos, identificar aquellos con más necesidades suele ser difícil: a menudo, no son los alumnos que pasan al frente y preguntan. Al tener en cuenta la trayectoria académica, la participación online y el desempeño académico, Learning Analytics puede ayudar a identificar a los alumnos que probablemente necesiten más apoyo y a hacerlo con suficiente anticipación en sus estudios de modo que las intervenciones puedan obtener el máximo beneficio. Este proyecto pretende ser una continuidad a los llevados a cabo en convocatorias anteriores (conv. 2014: nº 175, conv. 2015 nº 349, conv. 2016: nº 215, conv. 2017: nº 244, conv 2018: nº 252). De forma que no se generan nuevos contenidos, sino que, para avanzar un poco más allá en el escenario de aprendizaje, se pretende poner en práctica las metodologías y habilidades definidas y desarrolladas en dichos proyectos de Innovación Docente como gamificación, un paquete de vídeos sobre contenidos prácticos de la asignatura que facilitan el aprendizaje en modelos de aprendizaje inverso en el laboratorio, materiales para el desarrollo de competencias transversales (herramientas informáticas, bases de datos, gestión de residuos generados en el laboratorio de prácticas), herramientas de evaluación y autoevaluación mediante exámenes test, materiales para el aprendizaje autónomo del alumno, siempre en el entorno de la docencia-aprendizaje de la Tecnología Farmacéutica. Para ello, se plantea la aplicación de Learning analyticis a partir de la construcción de un modelo de análisis de los datos que facilita la plataforma Moodle, teniendo en cuenta las distintas interacciones entre el docente, el estudiante y la materia desarrollada, de forma que esta información pueda transformarse en conocimiento y su comprensión pueda ayudar a la mejora de la práctica docente de profesores (Hernández Estrada, 2016). ¿Nos animamos a aprovechar los beneficios de Learning Analytics

Digitalización de textos y elaboración de un glosario de voces históricas y dialectales: aplicaciones didácticas y matodológicas

Memoria ID12-0136. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2012-2013

Análisis, diseño de procesos y definición y validación de rúbrica para la evaluación de los Trabajos de Fin de Máster (TFM) pertenecientes a las 19 especialidades del MUPES (Máster Universitario en Profesor de Educación Secundaria Obligatoria, Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas)

Memoria ID-0051. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2017-2018

Propuesta de coordinación horizontal y vertical en el Máster en Profesor de Secundaria

Memoria ID-0191. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2015-2016

Hacia la innovación en la gestión y docencia en las asignaturas del practicum del MUPES (Máster Universitario en Profesor de Educación Secundaria Obligatoria, Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas)

Memoria ID-0129. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2016-2017

Aula virtual de Máster en Profesor de Secundaria

Memoria ID-0322. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2014-2015

Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study

Background and hypothesis: The existing developmental bond between fingerprint generation and growth of the central nervous system points to a potential use of fingerprints as risk markers in schizophrenia. However, the high complexity of fingerprints geometrical patterns may require flexible algorithms capable of characterizing such complexity. Study design: Based on an initial sample of scanned fingerprints from 612 patients with a diagnosis of non-affective psychosis and 844 healthy subjects, we have built deep learning classification algorithms based on convolutional neural networks. Previously, the general architecture of the network was chosen from exploratory fittings carried out with an independent fingerprint dataset from the National Institute of Standards and Technology. The network architecture was then applied for building classification algorithms (patients vs controls) based on single fingers and multi-input models. Unbiased estimates of classification accuracy were obtained by applying a 5-fold cross-validation scheme. Study results: The highest level of accuracy from networks based on single fingers was achieved by the right thumb network (weighted validation accuracy = 68%), while the highest accuracy from the multi-input models was attained by the model that simultaneously used images from the left thumb, index and middle fingers (weighted validation accuracy = 70%). Conclusion: Although fitted models were based on data from patients with a well established diagnosis, since fingerprints remain lifelong stable after birth, our results imply that fingerprints may be applied as early predictors of psychosis. Specially, if they are used in high prevalence subpopulations such as those of individuals at high risk for psychosis.This work was supported by several grants funded by the Instituto de Salud Carlos III and the Spanish Ministry of Science and Innovation (co-funded by the European Regional Development Fund/European Social Fund “Investing in your future”): Miguel Servet Research Contract (CPII13/00018 to RS, CPII16/00018 to EP-C, CP20/00072 to MF-V), PFIS Contract (FI19/0352 to MG-R). Research Mobility programme (MV18/00054 to EP-C), Research Projects (PI18/00877 and PI21/00525 to RS). It has also been supported by the Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental and the Generalitat de Catalunya: 2014SGR1573 and 2017SGR1365 to EP-C and SLT008/18/00206 to IF-R from the Departament de Salut. The authors have declared that there are no conflicts of interest in relation to the subject of this study.S