Innovación docente mediante recursos de investigación (GeoMar: docencia universitaria de las Geociencias Marinas)

En el contexto de los proyectos “Redes de investigación en docencia universitaria de la Universidad de Alicante” se ha establecido la red de trabajo “GeoMar: Red de investigación en docencia universitaria de las Geociencias Marinas”. En el marco esta esta red se presenta un ejemplo de innovación docente desarrollado en la asignatura “Planctología aplicada y Micropaleontología marina”. Esta actividad se fundamenta en la utilización de recursos avanzados de investigación como son el Centro de Investigación Marina de Santa Pola y los Servicios Técnicos de Investigación de la Universidad de Alicante. El plan de aprendizaje consiste esencialmente en el desarrollo de clases teórico-prácticas/tutorías grupales donde los alumnos desarrollan de forma autónoma un trabajo de iniciación a la investigación. Finalmente, se presentan los trabajos, desarrollados en comunicación tipo poster, en un mini-congreso de carácter informal denominado “Encuentro de Jóvenes Investigadores en Micropaleontología Marina”. Estos posters fueron expuestos también, como ejemplo de trabajo de iniciación a la investigación, en “III Encuentro de Investigación del Instituto Multidisciplinar para el estudio del Medio” organizado en la Facultad de Ciencias. Asimismo, esta actividad docente ha derivado en que en la actualidad dos alumnos se encuentren realizando sus trabajos fin de grado en la temática relacionada con la asignatura.

Aplicación de recursos de investigación en la docencia: Técnicas de microscopía en Geociencias

Se presentan los resultados más significativos del proyecto de innovación docente enmarcado dentro de las redes de innovación docente de la Universidad de Alicante. En este trabajo se han examinado una serie de técnicas para la adquisición de microfotografías de utilidad en Geociencias. En particular, los materiales estudiados incluyen microfósiles marinos (foraminíferos) y sedimentos arenosos. Las técnicas analizadas abarcan los siguientes dispositivos: a) microscopio electrónico de barrido; b) microscopio trilocular con iluminación led de luz fría – cámara réflex; y c) estereomicroscopio (lupa binocular) – cámara IDS. El análisis de las distintas fotografías obtenidas ha permitido establecer las mejores condiciones e instrumental para aplicar estas técnicas como recurso de investigación aplicado a la didáctica de las geociencias.

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.

Tema 1. Distribuciones de probabilidad discretas (Curso 2011-2012)

Tema 1. Variables aleatorias discretas. Binomial. Poisson.

Tema 3. Contrastes de bondad de ajuste de variables discretas (Curso 2011-2012)

Contraste de Bondad de Ajuste de distribuciones discretas. Método de Chi-Cuadrado (para contrastar el ajuste a una Binomial).

Apuntes sobre la contribución española a las matemáticas

Este artículo pretende ofrecer una visión panorámica de la contribución original de los matemáticos nacidos en el actual territorio español durante el último milenio, analizando las causas de que dicha contribución haya sido inferior a la de países de tamaño, desarrollo económico y poder político semejantes.

Cáculo de estimadores de los Cuadrados Medios y Denominadores de la F

Cálculo estimadores CM y denominadores de la F en los análisis de ANOVA multifactorial.

Open business intelligence: on the importance of data quality awareness in user-friendly data mining

Citizens demand more and more data for making decisions in their daily life. Therefore, mechanisms that allow citizens to understand and analyze linked open data (LOD) in a user-friendly manner are highly required. To this aim, the concept of Open Business Intelligence (OpenBI) is introduced in this position paper. OpenBI facilitates non-expert users to (i) analyze and visualize LOD, thus generating actionable information by means of reporting, OLAP analysis, dashboards or data mining; and to (ii) share the new acquired information as LOD to be reused by anyone. One of the most challenging issues of OpenBI is related to data mining, since non-experts (as citizens) need guidance during preprocessing and application of mining algorithms due to the complexity of the mining process and the low quality of the data sources. This is even worst when dealing with LOD, not only because of the different kind of links among data, but also because of its high dimensionality. As a consequence, in this position paper we advocate that data mining for OpenBI requires data quality-aware mechanisms for guiding non-expert users in obtaining and sharing the most reliable knowledge from the available LOD.

Hacia la consideración de aspectos de calidad de datos en procesos de minería: el caso de las técnicas de clasificación

El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.

Towards a reverse engineering approach for guiding user in applying data mining

Comunicación presentada en las XVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos, JISBD 2011, A Coruña, 5-7 septiembre 2011.

Estadística Aplicada. Modelos lineales - Regresión

Análisis de Regresión Lineal. Simple y múltiple. Supuestos y análisis gráfico.