Contribución al estudio florístico de la zona central de Sierra Morena

Se trata en este trabajo de comentar algunas citas poco conocidas para las Sierras de Alcudia, Madrona y Puertollano en la Cordillera Mariánica.

Instrumentos de evaluación utilizados en la formación inicial del profesorado y su coherencia para el desarrollo de competencias profesionales en los estudiantes: visión del alumnado, egresados y profesorado

El objetivo de este trabajo es analizar la frecuencia con que se utilizan diferentes instrumentos y procedimientos de evaluación desde el punto de vista del profesorado, del alumnado y de los egresados en la formación inicial de maestros y profesores especialistas en Educación Física, así como el grado de coherencia –relación- percibido por cada uno de esos grupos implicados entre dichos instrumentos y procedimientos de evaluación y el desarrollo de las competencias profesionales que se pretende adquieran los estudiantes. La muestra objeto de estudio está compuesta por 199 alumnos, 67 egresados y 53 profesores de las titulaciones de Magisterio (especialidad de Educación Física) y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte de las universidades de Valladolid, Salamanca y León. Los resultados muestran una clara discrepancia entre los distintos grupos analizados, tanto en lo referido al tipo de instrumentos de evaluación utilizados, como en la valoración del grado de coherencia entre estos y el desarrollo de las competencias profesionales de los futuros maestros.

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.