Reflexiones sobre el aprendizaje de la histología en biología y en ciencias de la salud

El conocimiento de la estructura, composición y función del organismo es fundamental en la formación de los graduados de Ciencias Biomédicas y de Ciencias de la Salud. Las células y los tejidos son los componentes básicos para comprender el normal funcionamiento del organismo y sus procesos patológicos. Por otra parte, la Histología es una de las disciplinas básicas con mayor cantidad de publicaciones sobre temas relacionados con su docencia. Sin embargo, a pesar de la abrumadora literatura existente, todavía no hay criterios claros sobre la pertinencia de los contenidos, los métodos en el aprendizaje y la evaluación de esta materia. En este trabajo; tras una revisión bibliográfica y a partir de la información aportada por profesores de Histología, se lo analizan las principales cuestiones que plantea el proceso de enseñanza aprendizaje de la Histología en el ámbito de Biomedicina (Biología, Medicina, Veterinaria, Enfermería, Nutrición, Fisioterapia, Biotecnología, etc.), a saber: su pertinencia, los contenidos a impartir, las estrategias y los medios didácticos a emplear y los métodos de evaluación. A partir de todos estos datos se describen los principales puntos fuertes y débiles de la Histología con las correspondientes sugerencias de cambio y adaptación al entorno actual.

La WebQuest: una herramienta disponible en la Web 2.0 que permite renovar las prácticas docentes

La WebQuest corresponde a una herramienta didáctica sustentada en las corrientes constructivistas del aprendizaje, cuya característica central es el uso de Internet. Esta cualidad nos ha servido como antecedente para aprovechar sus ventajas e incorporarla en nuestra labor docente. No obstante, consideramos que antes de querer introducir cualquier recurso TIC en el aula, necesitamos tener un profundo conocimiento sobre cómo estos recursos pueden ser utilizados con un sentido didáctico. Por tal razón, hemos considerado necesario llevar a cabo este trabajo en etapas progresivas. La primera, focalizada hacia la apropiación de la WebQuest como herramienta didáctica, la definición de criterios comunes sobre el qué, el cómo y el para qué de su implementación. La segunda, orientada al diseño de WebQuest en base a parámetros de calidad y de acuerdo a la disciplina de cada docente que conforma esta Red, así como también la generación de espacios de reflexión y valoración de evaluación de las mismas. La tercera, focalizada en la aplicación directa de esta herramienta en nuestras clases y el seguimiento de sus resultados con fines investigativos. En esta comunicación se presenta el proceso llevado a cabo en la primera etapa.

Diseño de WebQuest para la investigación e innovación en la enseñanza

La WebQuest (WQ) ha sido valorada en la literatura como una poderosa herramienta digital que contribuye al desarrollo de procesos cognitivos de nivel superior, al desarrollo de competencias interpersonales y al desarrollo de competencias informacionales y digitales, tanto del alumnado como el profesorado. Esta herramienta metodológica está sustentada teóricamente en las corrientes constructivistas del aprendizaje, lo que, además, la hace ser plenamente pertinente a los postulados del EEES. En consideración a todas las virtudes que presenta la WQ, nos hemos propuesto innovar en nuestras prácticas docentes aprovechando este recurso digital y otros disponibles en la Web 2.0, definiendo para ello un proceso gradual que se comenzó a desarrollar en el año 2013-2014 y que contempla tres fases. En esta comunicación damos cuenta de la segunda fase cuyo objetivo central ha sido el diseño de WebQuest que cumplan con criterios de calidad. Para el diseño de estos objetos de aprendizaje se ha tenido en cuenta la plena accesibilidad del alumnado y la completa pertinencia de este recurso a las distintas disciplinas en las que se desempeñan los miembros que conforman esta Red, obteniendo dentro de los principales resultados la generación de un repositorio de WQ para ser utilizadas en educación superior.

SARASOM: a supervised architecture based on the recurrent associative SOM

We present and evaluate a novel supervised recurrent neural network architecture, the SARASOM, based on the associative self-organizing map. The performance of the SARASOM is evaluated and compared with the Elman network as well as with a hidden Markov model (HMM) in a number of prediction tasks using sequences of letters, including some experiments with a reduced lexicon of 15 words. The results were very encouraging with the SARASOM learning better and performing with better accuracy than both the Elman network and the HMM.