La incidencia de la toma de apuntes sobre el aprendizaje significativo. Un estudio de enseñanza superior.= The incidence of notetaking on meaningful learning. A study of higher education.

En este estudio presentamos una experiencia llevada a cabo con estudiantes de la asignatura “Psicología de la Educación” de diferentes centros universitarios. Tomando como marco de referencia las teorías constructivistas del aprendizaje, el objetivo de nuestro trabajo se centra en comprobar la incidencia de la utilización de diferentes estrategias de enseñanza por parte del profesor y de determinadas estrategias de aprendizaje en el proceso de registrar la información por parte de los estudiantes, en la significatividad del aprendizaje. Los resultados obtenidos muestran que en los grupos donde los profesores han utilizado estrategias de enseñanza diferentes a la clase magistral, se ha producido un cambio positivo en las respuestas de los estudiantes o se ha mantenido el mismo nivel, mientras que el grupo donde se ha utilizado una metodología magistral, el nivel de respuesta es inferior. Así mismo, hemos podido observar como los grupos de estudiantes que utilizan las estrategias de aprendizaje seleccionadas para tomar apuntes mejoran su nivel de respuestas, lo cual no se produce en el grupo control

Socio-Cultural Transformation and the Promotion of Learning

The main premise of Vygotsky’s cultural-historical theory is that to promote learning, and thus development, educators must intervene in, and change, the students’ socio-cultural context. Vygotsky’s theory, however, has been misinterpreted and the opposite approach has been accepted: the teaching is adapted, according to the context. The result is widespread failure in schools. This article reclaims the true transformative meaning of Vygotskian theory and shows how successful schools in several countries implement various actions to transform their social and cultural environment. Data is presented from six case studies of successful schools conducted in five European countries. The analysis shows that these actions improve instrumental learning and, consequently, cognitive development. All these efforts focus on teaching methods that aim to increase the amount that students learn

Using problem-based learning for introducing producer theory and market structure in intermediate microeconomics

This paper shows how instructors can use the problem‐based learning method to introduce producer theory and market structure in intermediate microeconomics courses. The paper proposes a framework where different decision problems are presented to students, who are asked to imagine that they are the managers of a firm who need to solve a problem in a particular business setting. In this setting, the instructors’ role is to provide both guidance to facilitate student learning and content knowledge on a just‐in‐time basis

Gradient-based reinforcement learning techniques for underwater robotics behavior learning

Darrerament, l'interès pel desenvolupament d'aplicacions amb robots submarins autònoms (AUV) ha crescut de forma considerable. Els AUVs són atractius gràcies al seu tamany i el fet que no necessiten un operador humà per pilotar-los. Tot i això, és impossible comparar, en termes d'eficiència i flexibilitat, l'habilitat d'un pilot humà amb les escasses capacitats operatives que ofereixen els AUVs actuals. L'utilització de AUVs per cobrir grans àrees implica resoldre problemes complexos, especialment si es desitja que el nostre robot reaccioni en temps real a canvis sobtats en les condicions de treball. Per aquestes raons, el desenvolupament de sistemes de control autònom amb l'objectiu de millorar aquestes capacitats ha esdevingut una prioritat. Aquesta tesi tracta sobre el problema de la presa de decisions utilizant AUVs. El treball presentat es centra en l'estudi, disseny i aplicació de comportaments per a AUVs utilitzant tècniques d'aprenentatge per reforç (RL). La contribució principal d'aquesta tesi consisteix en l'aplicació de diverses tècniques de RL per tal de millorar l'autonomia dels robots submarins, amb l'objectiu final de demostrar la viabilitat d'aquests algoritmes per aprendre tasques submarines autònomes en temps real. En RL, el robot intenta maximitzar un reforç escalar obtingut com a conseqüència de la seva interacció amb l'entorn. L'objectiu és trobar una política òptima que relaciona tots els estats possibles amb les accions a executar per a cada estat que maximitzen la suma de reforços totals. Així, aquesta tesi investiga principalment dues tipologies d'algoritmes basats en RL: mètodes basats en funcions de valor (VF) i mètodes basats en el gradient (PG). Els resultats experimentals finals mostren el robot submarí Ictineu en una tasca autònoma real de seguiment de cables submarins. Per portar-la a terme, s'ha dissenyat un algoritme anomenat mètode d'Actor i Crític (AC), fruit de la fusió de mètodes VF amb tècniques de PG.