Guia per a l'adaptació a l'espai europeu d'educació superior: 4. Activitats d'aprenentatge = Guía para la adaptación al espacio europeo de educación superior: 4. Actividades de aprendizaje = Guide to Adaptation to the European Higher Education Area: 4. Learning Activities

Aquest quadern és el quart lliurement de la Guia per a l'adaptació a l'espai europeo superior. Té l'origen en el debat de la Comissió de Seguiment del Pla Pilot d'adaptació a l'Espai Europeu d'Educació Superior de la UdG i del grup de treball que s'ha constituït l'estiu del 2006 expressament per tractar el tema de les activitats d'aprenentatge

Multidisciplinary analysis of clinical cases: a transition towards active learning in dental education

In the past 2009/10 academic year, we took steps towards introduction of active methodologies, from a multidisciplinar approach, into a conventional lecture-based Dental Education program. We consolidated these practices in the current 2010/11 year, already within a new Bologna-adapted scheme. Transition involved (i) critical assessment of the limitations of traditional teaching (ii) identification of specific learning topics allowing for integration of contents, (iii) implementation of student-centred learning activities in old curricular plans (iv) assessment of students' satisfaction and perceived learning outcomes, (v) implementation of these changes in new Bologna-adapted curricula

Guia per a l'adaptació a l'espai europeu d'educació superior: 5. Avaluació de l'aprenentatge = Guía para la adaptación al espacio europeo de educación superior = Guide to Adaptation to the European Higher Education Area

Aquest quadern és el cinquè lliurement de la Guia per a l'adaptació a l'espai europeu d'educació superior. Té l'origen en el debat de la Comissió de Seguiment del Pla pilot d'Adaptació a l'Espai Europeu d'Educació Superior de la UdG i del grup de treball que s'ha constituït expressament per tractar el tema de l'avaluació dels aprenentatges

Hybrid coordination of reinforcement learning-based behaviors for AUV control

This paper proposes a hybrid coordination method for behavior-based control architectures. The hybrid method takes advantages of the robustness and modularity in competitive approaches as well as optimized trajectories in cooperative ones. This paper shows the feasibility of applying this hybrid method with a 3D-navigation to an autonomous underwater vehicle (AUV). The behaviors are learnt online by means of reinforcement learning. A continuous Q-learning implemented with a feed-forward neural network is employed. Realistic simulations were carried out. The results obtained show the good performance of the hybrid method on behavior coordination as well as the convergence of the behaviors

Adaption of Courses and Learning Environment to the User Context in dotLRN

The explosive growth of Internet during the last years has been reflected in the ever-increasing amount of the diversity and heterogeneity of user preferences, types and features of devices and access networks. Usually the heterogeneity in the context of the users which request Web contents is not taken into account by the servers that deliver them implying that these contents will not always suit their needs. In the particular case of e-learning platforms this issue is especially critical due to the fact that it puts at stake the knowledge acquired by their users. In the following paper we present a system that aims to provide the dotLRN e-learning platform with the capability to adapt to its users context. By integrating dotLRN with a multi-agent hypermedia system, online courses being undertaken by students as well as their learning environment are adapted in real time

La Evaluación en las enseñanzas procedimentales. El cuaderno como herramienta de evaluación continua en las enseñanzas de dibujo

El dibujo como actividad procedimental implica realizar una serie de acciones consecutivas que requieren condiciones más exigentes para su aprendizaje, tanto en cantidad de práctica como en su organización. La evaluación del aprendizaje de procedimientos tiene carácter continuado, procesual, contextual y estratégico, favoreciendo la autorregulación del alumno en su proceso de aprendizaje gracias a la ayuda que el profesorado le presta. La evaluación de un proceso que se adquiere en el tiempo conlleva a plantear el cuaderno como elemento de control de dicho proceso que ayuda en la evaluación continua del mismo

Métodos de reconocimiento del subsuelo

The aim of this workshop is to present the main methods of subsoil studies (namely mechanical and geophysical methods) to the Earth Sciences professorate. These methods frequently involve the use of specific material. The different methods are usually taught in the classroom where there is no real contact between the students and the equipment. Several activities, all of them taking place in surrounding areas of the university campus of Girona, will provide the assistants to the workshop with the opportunity of making measurements with different equipment. These activities will be made in the field so as to contribute to the resolution of a problem which will have been previously proposed. The problems presented are situations, most of them real, when subsoil investigation techniques are usually used. These cases have been employed as teaching-learning strategies with university and second grade students in the area of Girona. Finally, some examples of exercises involving the treatment of data obtained through subsoil investigation techniques are also presented to complement the workshop

Embedding Emotional Context in Recommender Systems

Emotions are crucial for user's decision making in recommendation processes. We first introduce ambient recommender systems, which arise from the analysis of new trends on the exploitation of the emotional context in the next generation of recommender systems. We then explain some results of these new trends in real-world applications through the smart prediction assistant (SPA) platform in an intelligent learning guide with more than three million users. While most approaches to recommending have focused on algorithm performance. SPA makes recommendations to users on the basis of emotional information acquired in an incremental way. This article provides a cross-disciplinary perspective to achieve this goal in such recommender systems through a SPA platform. The methodology applied in SPA is the result of a bunch of technology transfer projects for large real-world rccommender systems

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.