Co-evaluation as a strategy to improve working group dynamics: an experience in Sport Sciences

The aim of this study was to analyze if the perceptions of students before and after carrying out the work, that is, their perception of different aspects of the functioning of the group, the working skills acquired as well as those they think that need to be improved, varied depending on whether the contribution of the different members of the group was being co-evaluated or not. 144 students of Physical Activity and Sport Sciences participated in this study. In order to analyze the students' perception of group work the adapted questionnaire by Bourne et al. (2001) was used. Results showed that groups which implemented co-evaluation assessed more negatively the experience in general than those which did not. However, co-evaluation groups perceived their competence to work as a team had improved to a greater extent than the groups without co-evaluation, evaluating more positively both the performance and the result of work and increasing their knowledge of the other team members. Using a co-evaluation system seems to generate both a better assessment of the running of the team and the result of its work.

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.