Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

L'Argumentació en l’educació del consum: una via per abordar l’educació científica de la ciutadania del segle XXI

La finalitat de la investigació que es presenta és la de millorar el disseny de contextos educatius afavoridors del desenvolupament en l'alumnat de models de pensament, acció i comunicació coincidents amb els principis de la complexitat. Prenent com a focus la comunicació, ens centrem en l'ús del llenguatge i especialment en l'argumentació perquè és a partir d'aquesta que els membres de la ciutadania comparteixen estratègies, negocien punts de vista i defineixen accions per a posicionar-se davant del repte d'afrontar la sostenibilitat (Izquierdo et al., 2004)