El análisis de libros de texto: una estrategia metodológica en la formación de los profesionales de la educación

A pesar de la progresiva introducción de nuevos recursos en las aulas fruto del desarrollo de las TICs, el libro de texto sigue siendo uno de los materiales más utilizado y cuyo protagonismo en la configuración de la práctica escolar ha sido decisivo, por lo que debe ocupar nuestra atención en la formación inicial de los profesionales de la educación. Durante los cursos académicos 2012-13 y 13-14, hemos realizado en el marco de la asignatura de Análisis y diseño de materiales para la educación y la formación del tercer curso del grado de Pedagogía de la Universidad de Oviedo una práctica formativa de análisis de libros de texto escolares que nos ha permitido analizar contextualizadamente y desde una perspectiva teórico-práctica, cuestiones tales como: papel del profesorado en el desarrollo e innovación del currículum, papel de las editoriales en la interpretación del currículum oficial, análisis de tareas y mensajes en los manuales escolares, criterios para juzgar la calidad didáctica de los materiales, etc. El análisis cualitativo de treinta informes desarrollados por 120 estudiantes sobre diferentes libros de texto nos ha permitido identificar sus principales fortalezas y debilidades en varias dimensiones (aspectos formales, metodología, mensajes, implicaciones para la profesionalidad docente) y nos permite concluir que se trata de una experiencia formativa relevante en la formación inicial de cualquier profesional de la educación.

La visión artificial, un nuevo aliado para el análisis de imágenes artísticas

En este estudio se evalúa el rendimiento de los métodos de Bag-of-Visualterms (BOV) para la clasificación automática de imágenes digitales de la base de datos del artista Miquel Planas. Estas imágenes intervienen en la ideación y diseño de su producción escultórica. Constituye un interesante desafío dada la dificultad de la categorización de escenas cuando éstas difieren más por los contenidos semánticos que por los objetos que contienen. Hemos empleado un método de reconocimiento basado en Kernels introducido por Lazebnik, Schmid y Ponce en 2006. Los resultados son prometedores, en promedio, la puntuación del rendimiento es aproximadamente del 70%. Los experimentos sugieren que la categorización automática de imágenes basada en métodos de visión artificial puede proporcionar principios objetivos en la catalogación de imágenes y que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en diferentes campos de la creación artística.