Formación permanente del profesorado de educación primaria en planificación y didáctica del conocimiento del medio natural, en base a las nuevas tendencias educativas: un modelo formativo y aplicaciones concretas

La propuesta de modelo de formación del profesorado que seguidamente va a ser descrita1, basada en los nuevos planteamientos educativos referidos y diseñada en atención específica a la realidad de la Comunidad Autónoma andaluza -si bien generalizable en muchos aspectos a otras- y para la etapa concreta de Educación Primaria, ofrece pautas de actuación para el ámbito de conocimiento concreto de las ciencias experimentales, o lo que es lo mismo, para el relativo al del conocimiento del medio natural

Autonomía y tutorización como base del aprendizaje en asignaturas de Génesis de Suelos

Ante la oportunidad de cambio en la docencia que la Universidad Española está ofreciendo a sus profesores dentro del nuevo Espacio Europeo de Educación Superior y dentro de la asignatura de Génesis de suelos o Geología (Escuela Técnica Superior de Ingenieros agrónomos de la Universidad Politécnica de Valencia) se encuadra la presente comunicación que pretende ofrecer una visión de la posible combinación de dos pilares básicos en el aprendizaje de modo activo de los alumnos: la autonomía y la tutorización. La enseñanza universitaria del futuro debe desarrollarse sobre dichos pilares con un aumento del trabajo autónomo por parte de los alumnos, los cuales son conocedores en todas las etapas de su aprendizaje. Debido a esto los profesores pasan a un segundo plano, como una figura simbólica de "guía", consiguiendo una mejora de los resultados de aprendizaje e implicación y motivación de los alumnos en la asignatura de génesis de suelos. Las metodologías activas y nuevas tecnologías (TIC's) favorecen la fluidez entre alumno y profesor en el proceso de aprendizaje y ayudan también a mejorar los resultados de dicho proceso, obteniéndose una mejora cualitativa y cuantitativa en la calidad de la enseñanza universitaria. El uso de material educativo, junto nuevas plataformas de transferencia de conocimiento, la implantación de tareas sobre las cuales aplicar los conocimientos adquiridos y una evaluación correcta que permita evaluar el grado de conocimiento ·in situ" para subsanar los errores y problemas, son los puntos de innovación expuestos en el presenten documento, siendo éstos, sobre los cuales se apoya el trabajo autónomo y la tutorización para obtener resultados óptimos evaluables en el proceso de aprendizaje en el entorno universitario. Estas innovaciones, así como la necesidad de restructuración de créditos en base a las nuevas directrices europeas (teniéndose en cuenta las horas de trabajo del alumno en su casa) son los principales aspectos junto con la excelencia docente y el ánimo por enseñar a aprender, los motivos que han motivado a los profesores de la asignatura a adecuarla a las nuevas metodologías docentes que deben de favorecer la inserción de la Universidad Politécnica de Valencia en el Espacio Europeo de Educación Superior

Innovación didáctica en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior: sociedad del conocimiento, tecnología y educación

La convergencia europea en materia de educación superior es el resultado de un conjunto de conferencias y de decisiones políticas que buscan instaurar un Espacio Europeo de Enseñanza Superior (EEES) antes del año 2010. El proceso comienza su desarrollo sobre la base de cinco conferencias: 25 de mayo de 1998 en La Sorbona (París), 19 de junio de 1999 en Bolonia, 19 de mayo de 2001 en Praga (República Checa), 18-19 de septiembre de 2003 en Berlín (Alemania) y 19 y 20 de mayo de 2005 en Bergen (Noruega). La «Declaración de Bolonia» se fundamenta principalmente en la relevancia del desarrollo unitario del Espacio Europeo de Educación Superior. La necesidad de aumentar la claridad y transparencia de los estudios universitarios, ofrecer un programa educativo atractivo y aumentar la competitividad en la formación son algunas de las razones que han impulsado la «Declaración de Bolonia». (Santoveña Casal, S. 2008: 3-4)

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.