La Integración de las TIC en la universidad: entre la economía de mercado y la innovación pedagógica

El presente trabajo consta de cuatro partes. Inicialmente realizamos un análisis de las implicaciones socioeconómicas de la integración de las TICS en la docencia universitaria; cual es el peso que tiene el la economía del mercado y las representaciones sociales que justifican el capitalismo, en la presión para que la universidad se globalice por intermedio de las TICs. Posteriormente realizamos una revisión general de hacia donde se dirige la producción de la investigación universitaria en torno a las TICS; proponemos una posible clasificación en la que se categorizan las investigaciones que consideramos más representativas, vinculadas con la incorporación de las TICs a la docencia universitaria en el mundo hispano. A partir del análisis y la categorización desarrollados en los dos puntos tratados inicialmente, realizamos una reflexión sobre el lugar que ocupa la innovación pedagógica por mediación de las TICs; cuáles son los cambios que se han producido, cuáles de ellos son una alternativa para la innovación y para la investigación futura representando una opción real e independiente de las presiones del mercado. Finalmente, planteamos las perspectivas de análisis que estamos desarrollando en este momento. Estas perspectivas se presentan desde tres líneas convergentes de indagación: a) Propuesta y análisis de un foro virtual con los docentes que somete al debate los cambios generados por las TIC; b) cuestionario en línea sobre las valoraciones del docente iniciado en el uso de las TIC y c) Estudios de casos emblemáticos en los cuales se evidencien cambios pedagógicos innovadores

SIG Libres para la gestión de territorios rurales en Extremadura. Las iniciativas LEADER

En Extremadura desde 1991 se están gestionando Iniciativas de Desarrollo Rural, denominadas LEADER, cofinanciadas por la UE en distintos territorios comarcales. Por ello, hemos introducido la tecnología SIG como una herramienta de estudio de la gestión de estas Iniciativas. Conociendo el territorio, se podrá analizar con mayor claridad el impacto de este tipo de políticas en los últimos dieciséis años y si han conseguido lograr sus objetivos de mejorar las condiciones de vida de la población rural. El uso de esta tecnología nos ayudará a introducir nuevas reflexiones en la gestión de estos espacios debido a un mejor conocimiento de su territorio. Hemos diseñado un visualizador en MapWinGis para poder analizar el impacto de estas Iniciativas y en que medida han cumplido sus objetivos iniciales. Por ello hemos creado primero una Base de Datos Cartográfica y Alfanumérica con los parámetros físicos, económicos y sociales de los territorios donde se está aplicando LEADER. Posteriormente hemos introducido otra Base de Datos con los parámetros económicos (Inversiones realizadas por sector y su tipo de financiación: Fondos Estructurales de la UE, Administraciones Nacionales y/o aportaciones privados), y los parámetros sociales generados por la Iniciativa (empleo creado y/o consolidado, empresas creadas, cursos de formación de su población, nuevas tecnologías…). Esta aplicación en MapWinGis que la vamos a denominar SIG_LEADER es para poder visualizar las bases de datos cartográficas y alfanuméricas creadas anteriormente y conseguir de una manera sencilla la consulta de todos los datos introducidos y su localización en el territorio. Por ello, se permite a los gestores de esta Iniciativa, mediante esta herramienta poder analizar la relación entre las inversiones económicas y las características del territorio donde se están implementando, todo ello con la novedad de poder realizarlo en un entorno de software libre sin costes económicos

Rank estimation of trajectory matrix in motion segmentation

A novel technique for estimating the rank of the trajectory matrix in the local subspace affinity (LSA) motion segmentation framework is presented. This new rank estimation is based on the relationship between the estimated rank of the trajectory matrix and the affinity matrix built with LSA. The result is an enhanced model selection technique for trajectory matrix rank estimation by which it is possible to automate LSA, without requiring any a priori knowledge, and to improve the final segmentation