Memoria de información estereotípica : el efecto de la variabilidad y del contenido categorial.

El objetivo central de este trabajo es integrar el concepto de variabilidad a la definición de estereotipos, y analizar las consecuencias que ello tiene. En varios de los experimentos participaron alumnos de Psicología y, en otros, alumnos de Pedagogía. Los dos primeros capítulos empíricos analizan los efectos de la percepción de variabilidad categorial, sobre el recuerdo y el reconocimiento de información. En el tercer capítulo empírico tratamos de determinar si la influencia de los estereotipos, y de la variabilidad percibida, sucede preferentemente en el momento de la codificación o en el momento de la recuperación de la información. El capítulo cuarto empírico, trata de incorporar el concepto de variabilidad en la explicación sobre el modo en que integramos la información personal y categorial, conceptualizándolo como un mecanismo mediador en esos procesos. Concretamente, tratamos de determinar si la variabilidad afecta a la percepción de la tipicidad de un individuo con respecto a su grupo, y esto a su vez a la aplicación de las creencias acerca de su grupo. Finalmente, el último capítulo empírico hace referencia a la necesidad de determinar un marco global de la memoria, que permita explicar los procesos mencionados. Concretamente, tratamos de dirimir si la información de variabilidad se almacena como un concepto abstracto, o se basa en la recuperación de ejemplares de la memoria. 1. Se seleccionaron los siguientes estímulos: la variabilidad categorial percibida de las conductas -alta vs baja-, el tipo de información -mayoritaria vs minoritaria-, la importancia o estatus social de la categoría profesional -alto vs bajo-, y el carácter evaluativo o deseabilidad social de las conductas -positivo vs negativo; 2. Los experimentos realizados no muestran diferencias significativas en función de la variabilidad percibida, ni de la importancia social de la categoría, mediante el empleo de medidas de recuerdo libre; 3. La variable importancia social interactúa significativamente con la variabilidad, de modo que cuando el personaje es de baja importancia social, la variabilidad de la información es indiferente. Mientras que cuando el personaje es de alta importancia, se ha acentuado más cuando la información es de baja variabilidad que cuando es de alta variabilidad; 4. La variabilidad de la información relacionada con un estereotipo, juega un papel importante sobre la memoria. Hemos visto que, en general, tanto cuando la información es positiva como cuando es negativa, se encuentra un mayor número de aciertos en la información de baja variabilidad. En el caso de la información mayoritaria, se interpreta como una mayor fuerza de asociación debido a que es información previamente almacenada y estrechamente ligada a la categoría social. En el caso de la minoritaria, debido a que ésta es muy poco frecuente, y por ello sorprende a los sujetos. Esto a su vez, demanda un procesamiento más profundo de esa información, lo que crea igualmente fuertes asociaciones; 5. El hecho de que un personaje sea percibido como atípico de su grupo no implica que automáticamente el perceptor rechace la aplicación de sus creencias estereotípicas sobre la propia categoría social. Por el contrario, hemos visto que, cuando los personajes eran atípicos, los sujetos continuaban dando, en general, puntuaciones de probabilidad altas a las conductas mayoritarias; 6. Nos inclinamos a pensar en un modelo que asuma la existencia de una información de variabilidad preelaborada en la memoria, es decir, con un cierto nivel de abstracción, pero suceptible de revisión y modificación ante la información contextual.

Integración de Fuentes con Información de Contexto y Sistemas Interactivos

Durante el transcurso de esta Tesis Doctoral se ha realizado un estudio de la problemática asociada al desarrollo de sistemas de interacción hombre-máquina sensibles al contexto. Este problema se enmarca dentro de dos áreas de investigación: los sistemas interactivos y las fuentes de información contextual. Tradicionalmente la integración entre ambos campos se desarrollaba a través de soluciones verticales específicas, que abstraen a los sistemas interactivos de conocer los procedimientos de bajo nivel de acceso a la información contextual, pero limitan su interoperabilidad con otras aplicaciones y fuentes de información. Para solventar esta limitación se hace imprescindible potenciar soluciones interoperables que permitan acceder a la información del mundo real a través de procedimientos homogéneos. Esta problemática coincide perfectamente con los escenarios de \Computación Ubicua" e \Internet de las Cosas", donde se apunta a un futuro en el que los objetos que nos rodean serán capaces de obtener información del entorno y comunicarla a otros objetos y personas. Los sistemas interactivos, al ser capaces de obtener información de su entorno a través de la interacción con el usuario, pueden tomar un papel especial en este escenario tanto como consumidores como productores de información. En esta Tesis se ha abordado la integración de ambos campos teniendo en cuenta este escenario tecnológico. Para ello, en primer lugar se ha realizado un an álisis de las iniciativas más importantes para la definición y diseño de sistemas interactivos, y de las principales infraestructuras de suministro de información. Mediante este estudio se ha propuesto utilizar el lenguaje SCXML del W3C para el diseño de los sistemas interactivos y el procesamiento de los datos proporcionados por fuentes de contexto. Así, se ha reflejado cómo las capacidades del lenguaje SCXML para combinar información de diferentes modalidades pueden también utilizarse para procesar e integrar información contextual de diferentes fuentes heterogéneas, y por consiguiente diseñar sistemas de interacción sensibles al contexto. Del mismo modo se presenta a la iniciativa Sensor Web, y a su extensión semántica Semantic Sensor Web, como una iniciativa idónea para permitir un acceso y suministro homogéneo de la información a los sistemas interactivos sensibles al contexto. Posteriormente se han analizado los retos que plantea la integración de ambos tipos de iniciativas. Como resultado se ha conseguido establecer una serie de funcionalidades que son necesarias implementar para llevar a cabo esta integración. Utilizando tecnologías que aportan una gran flexibilidad al proceso de implementación y que se apoyan en recomendaciones y estándares actuales, se implementaron una serie de desarrollos experimentales que integraban las funcionalidades identificadas anteriormente. Finalmente, con el fin de validar nuestra propuesta, se realizaron un conjunto de experimentos sobre un entorno de experimentación que simula el escenario de la conducción. En este escenario un sistema interactivo se comunica con una extensión semántica de una plataforma basada en los estándares de la Sensor Web para poder obtener información y publicar las observaciones que el usuario realizaba al sistema. Los resultados obtenidos han demostrado la viabilidad de utilizar el lenguaje SCXML para el diseño de sistemas interactivos sensibles al contexto que requieren acceder a plataformas avanzadas de información para consumir y publicar información a la vez que interaccionan con el usuario. Del mismo modo, se ha demostrado cómo la utilización de tecnologías semánticas en los procesos de consulta y publicación de información puede facilitar la reutilización de la información publicada en infraestructuras Sensor Web por cualquier tipo de aplicación, y de este modo contribuir al futuro escenario de Internet de las Cosas. ABSTRACT In this Thesis, we have addressed the difficulties related to the development of context-aware human-machine interaction systems. This issue is part of two research fields: interactive systems and contextual information sources. Traditionally both fields have been integrated through domain-specific vertical solutions that allow interactive systems to access contextual information without having to deal with low-level procedures, but restricting their interoperability with other applications and heterogeneous data sources. Thus, it is essential to boost the research on interoperable solutions that provide access to real world information through homogeneous procedures. This issue perfectly matches with the scenarios of \Ubiquitous Computing" and \Internet of Things", which point toward a future in which many objects around us will be able to acquire meaningful information about the environment and communicate it to other objects and to people. Since interactive systems are able to get information from their environment through interaction with the user, they can play an important role in this scenario as they can both consume real-world data and produce enriched information. This Thesis deals with the integration of both fields considering this technological scenario. In order to do this, we first carried out an analysis of the most important initiatives for the definition and design of interactive systems, and the main infrastructures for providing information. Through this study the use of the W3C SCXML language is proposed for both the design of interactive systems and the processing of data provided by different context sources. Thus, this work has shown how the SCXML capabilities for combining information from different modalities can also be used to process and integrate contextual information from different heterogeneous sensor sources, and therefore to develope context-aware interaction systems. Similarly, we present the Sensor Web initiative, and its semantic extension Semantic Sensor Web, as an appropriate initiative to allow uniform access and delivery of information to the context-aware interactive systems. Subsequently we have analyzed the challenges of integrating both types of initiatives: SCXML and (Semantic) Sensor Web. As a result, we state a number of functionalities that are necessary to implement in order to perform this integration. By using technologies that provide exibility to the implementation process and are based on current recommendations and standards, we implemented a series of experimental developments that integrate the identified functionalities. Finally, in order to validate our approach, we conducted different experiments with a testing environment simulating a driving scenario. In this framework an interactive system can access a semantic extension of a Telco plataform, based on the standards of the Sensor Web, to acquire contextual information and publish observations that the user performed to the system. The results showed the feasibility of using the SCXML language for designing context-aware interactive systems that require access to advanced sensor platforms for consuming and publishing information while interacting with the user. In the same way, it was shown how the use of semantic technologies in the processes of querying and publication sensor data can assist in reusing and sharing the information published by any application in Sensor Web infrastructures, and thus contribute to realize the future scenario of \Internet of Things".

La entrevista cognitiva : avances en psicología del testimonio.

1. Estudiar las diferencias entre los relatos de un mismo suceso obtenidos: a. Cuando los testigos son entrevistados utilizando la entrevista estandar (EE), y b. Cuando lo son, empleando la entrevista cognitiva (EC). 2. Estudiar las diferencias entre declaraciones verdaderas y falsas en relación con los criterios del control de la realidad de los recuerdos en función de la técnica de entrevista (EC-EE) empleada. Estuvo compuesta por 73 estudiantes de psicología. De ellos, 52 eran mujeres y 21 varones. La edad media era de 19 años. Se utilizó un diseño factorial 2x2 con las siguientes variables: variable independiente: 1. Tipo de entrevista, con dos niveles: verdadera y falsa. Variables dependientes: exactitud; errores; confabulaciones; presencia de las categorías: información contextual, detalles sensoriales e información idiosincrática; variables estilométricas; longitud de las declaraciones y explicaciones. Variables control: sexo de los testigos y edad. 1. La entrevista cognitiva se muestra como un amplificador de diferencias entre los relatos verdaderos y falsos, tanto en lo que se refiere al número de detalles exactos que proporcionan, como a las confabulaciones que contienen. 2. Las declaraciones obtenidas con la EC fueron más extensas y con mayor número de explicaciones que las obtenidas con la EE. Sin embargo, las declaraciones verdaderas y falsas no se diferencian significativamente en ninguna de las dos variables estilométricas. 3. Las declaraciones verdaderas contenían más información contextual y más detalles sensoriales que las falsas, a la vez que la EC volvió a comportarse como un amplificador de las diferencias entre ambos tipos de relatos. No obstante, las declaraciones falsas no contenían un número de alusiones a procesos internos significativamente superior que las verdaderas. 1. La entrevista cognitiva es un procedimiento de obtención de información más recomendable que la entrevista estandar, ya que permite obtener información más exacta. 2. Es posible diferenciar las declaraciones verdaderas de las falsas en función de los criterios de control de realidad de los recuerdos, con la excepción de la información interna. 3. La entrevista cognitiva permite una mayor discriminación entre los relatos verdaderos y falsos de los testigos que la entrevista estandar, lo que en su día podría ser beneficioso para la detección de la mentira. 4. La EC, basada en el conocimiento que de la memoria posee la psicología experimental, se presenta como una alternativa a los sistemas tradicionales de entrevistas empleados hasta ahora por los distintos actores del proceso legal.

GCSE AQA English literature : poetry and anthology.

Libro de texto para estudiantes de enseñanza secundaria de segundo ciclo que estén preparando el examen GCSE (General Certificate of Secondary Education) en el área de Literatura Inglesa según la especificación de AQA (Assessment and Qualifications Alliance). Está estructurado en tres secciones (leer poesía, antología poética, y cuentos) divididas en lecciones que incluyen los objetivos a alcanzar, ejercicios, un resumen con los temas clave, biografías o información contextual sobre determinados escritores o textos, definiciones de los términos literarios más importantes, comentarios de examinadores, y referencias a recursos en línea con materiales adicionales.

Estudio europeo de competencia lingüística : EECL. Volumen I : informe español.

Establecer un indicador europeo de competencia lingüística y proporcionar a los estados miembros información comparable sobre las competencias en lenguas extranjeras de los alumnos. Estudiar los procesos de aprendizaje de lengua, los métodos de enseñanza y los currículos de los países participantes a través de la recogida de información contextual, con el fin de poder mejorar el aprendizaje de lenguas. Se evalúa el nivel de competencia de los alumnos de 14 países europeos, en dos lenguas extranjeras, al finalizar la Educación Secundaria Obligatoria. Se presentan los datos más destacados del informe internacional y se detallan los de España en comparación con el resto de países y regiones participantes. Cada país ha evaluado las dos lenguas extranjeras más estudiadas por sus alumnos de entre las cinco lenguas oficiales más enseñadas en la Unión Europea: Inglés, Alemán, Francés, Español e Italiano. En el caso de España las lenguas evaluadas han sido el Inglés y el Francés. Se han evaluado tres destrezas: comprensión lectora, comprensión oral y expresión escrita. Se han utilizado escalas de medida del nivel de conocimiento de lenguas tomando como referencia el Marco Común Europeo de Referencia de las Lenguas (MCERL), en sus cuatro primeros niveles (A1, A2, B1 y B2). El nivel de competencia demostrado por los alumnos en la primera lengua evaluada ha sido, por lo general, superior al obtenido en la segunda. La mayoría de países evaluaron el Inglés como primera lengua, lo cual demuestra su importancia en Europa. Los resultados de España en la primera lengua son mejores que los de Francia e Inglaterra y similares a los de Polonia y Portugal. Sin embargo distan bastante de los obtenidos por otras entidades como Suecia, Malta, Holanda, Estonia y Eslovenia. En España se necesita mejorar el nivel de competencia en lenguas extranjeras de los alumnos, especialmente en Inglés. Analizando los niveles de rendimiento por destrezas, los peores resultados se obtienen en comprensión oral, lo que hace necesario un mayor esfuerzo en llevar a cabo acciones que favorezcan la adquisición de esta destreza.

Proactividad y contextualización: futuro del diseño de sistemas recomendadores

En el entorno tecnosocial actual la importancia de ofrecer contenidos personalizados a los usuarios de las diferentes plataformas sociales existentes, que se ajusten a sus necesidades en cada momento, es un factor clave para el éxito de las mismas. Los sistemas recomendadores juegan un papel crucial, pero en muchos casos su nivel de personalización es escaso o demasiado generalista. Se analizan dos aspectos claves para la evolución de estos sistemas: la proactividad y la contextualización. Se propone un modelo teórico de referencia para la creación de sistemas de recomendación proactivos basados en información contextual, y se comprueba su viabilidad en dos escenarios reales donde han sido implementados con éxito: el bancario y el de las redes personales de aprendizaje. Finalmente se destacan líneas de actuación futuras siguiendo las aportaciones expuestas con especial atención a su aplicación en entornos educativos.

Contributions to the contextualization of human-machine spoken interaction systems

The design and development of spoken interaction systems has been a thoroughly studied research scope for the last decades. The aim is to obtain systems with the ability to interact with human agents with a high degree of naturalness and efficiency, allowing them to carry out the actions they desire using speech, as it is the most natural means of communication between humans. To achieve that degree of naturalness, it is not enough to endow systems with the ability to accurately understand the user’s utterances and to properly react to them, even considering the information provided by the user in his or her previous interactions. The system has also to be aware of the evolution of the conditions under which the interaction takes place, in order to act the most coherent way as possible at each moment. Consequently, one of the most important features of the system is that it has to be context-aware. This context awareness of the system can be reflected in the modification of the behaviour of the system taking into account the current situation of the interaction. For instance, the system should decide which action it has to carry out, or the way to perform it, depending on the user that requests it, on the way that the user addresses the system, on the characteristics of the environment in which the interaction takes place, and so on. In other words, the system has to adapt its behaviour to these evolving elements of the interaction. Moreover that adaptation has to be carried out, if possible, in such a way that the user: i) does not perceive that the system has to make any additional effort, or to devote interaction time to perform tasks other than carrying out the requested actions, and ii) does not have to provide the system with any additional information to carry out the adaptation, which could imply a lesser efficiency of the interaction, since users should devote several interactions only to allow the system to become adapted. In the state-of-the-art spoken dialogue systems, researchers have proposed several disparate strategies to adapt the elements of the system to different conditions of the interaction (such as the acoustic characteristics of a specific user’s speech, the actions previously requested, and so on). Nevertheless, to our knowledge there is not any consensus on the procedures to carry out these adaptation. The approaches are to an extent unrelated from one another, in the sense that each one considers different pieces of information, and the treatment of that information is different taking into account the adaptation carried out. In this regard, the main contributions of this Thesis are the following ones: Definition of a contextualization framework. We propose a unified approach that can cover any strategy to adapt the behaviour of a dialogue system to the conditions of the interaction (i.e. the context). In our theoretical definition of the contextualization framework we consider the system’s context as all the sources of variability present at any time of the interaction, either those ones related to the environment in which the interaction takes place, or to the human agent that addresses the system at each moment. Our proposal relies on three aspects that any contextualization approach should fulfill: plasticity (i.e. the system has to be able to modify its behaviour in the most proactive way taking into account the conditions under which the interaction takes place), adaptivity (i.e. the system has also to be able to consider the most appropriate sources of information at each moment, both environmental and user- and dialogue-dependent, to effectively adapt to the conditions aforementioned), and transparency (i.e. the system has to carry out the contextualizaton-related tasks in such a way that the user neither perceives them nor has to do any effort in providing the system with any information that it needs to perform that contextualization). Additionally, we could include a generality aspect to our proposed framework: the main features of the framework should be easy to adopt in any dialogue system, regardless of the solution proposed to manage the dialogue. Once we define the theoretical basis of our contextualization framework, we propose two cases of study on its application in a spoken dialogue system. We focus on two aspects of the interaction: the contextualization of the speech recognition models, and the incorporation of user-specific information into the dialogue flow. One of the modules of a dialogue system that is more prone to be contextualized is the speech recognition system. This module makes use of several models to emit a recognition hypothesis from the user’s speech signal. Generally speaking, a recognition system considers two types of models: an acoustic one (that models each of the phonemes that the recognition system has to consider) and a linguistic one (that models the sequences of words that make sense for the system). In this work we contextualize the language model of the recognition system in such a way that it takes into account the information provided by the user in both his or her current utterance and in the previous ones. These utterances convey information useful to help the system in the recognition of the next utterance. The contextualization approach that we propose consists of a dynamic adaptation of the language model that is used by the recognition system. We carry out this adaptation by means of a linear interpolation between several models. Instead of training the best interpolation weights, we make them dependent on the conditions of the dialogue. In our approach, the system itself will obtain these weights as a function of the reliability of the different elements of information available, such as the semantic concepts extracted from the user’s utterance, the actions that he or she wants to carry out, the information provided in the previous interactions, and so on. One of the aspects more frequently addressed in Human-Computer Interaction research is the inclusion of user specific characteristics into the information structures managed by the system. The idea is to take into account the features that make each user different from the others in order to offer to each particular user different services (or the same service, but in a different way). We could consider this approach as a user-dependent contextualization of the system. In our work we propose the definition of a user model that contains all the information of each user that could be potentially useful to the system at a given moment of the interaction. In particular we will analyze the actions that each user carries out throughout his or her interaction. The objective is to determine which of these actions become the preferences of that user. We represent the specific information of each user as a feature vector. Each of the characteristics that the system will take into account has a confidence score associated. With these elements, we propose a probabilistic definition of a user preference, as the action whose likelihood of being addressed by the user is greater than the one for the rest of actions. To include the user dependent information into the dialogue flow, we modify the information structures on which the dialogue manager relies to retrieve information that could be needed to solve the actions addressed by the user. Usage preferences become another source of contextual information that will be considered by the system towards a more efficient interaction (since the new information source will help to decrease the need of the system to ask users for additional information, thus reducing the number of turns needed to carry out a specific action). To test the benefits of the contextualization framework that we propose, we carry out an evaluation of the two strategies aforementioned. We gather several performance metrics, both objective and subjective, that allow us to compare the improvements of a contextualized system against the baseline one. We will also gather the user’s opinions as regards their perceptions on the behaviour of the system, and its degree of adaptation to the specific features of each interaction. Resumen El diseño y el desarrollo de sistemas de interacción hablada ha sido objeto de profundo estudio durante las pasadas décadas. El propósito es la consecución de sistemas con la capacidad de interactuar con agentes humanos con un alto grado de eficiencia y naturalidad. De esta manera, los usuarios pueden desempeñar las tareas que deseen empleando la voz, que es el medio de comunicación más natural para los humanos. A fin de alcanzar el grado de naturalidad deseado, no basta con dotar a los sistemas de la abilidad de comprender las intervenciones de los usuarios y reaccionar a ellas de manera apropiada (teniendo en consideración, incluso, la información proporcionada en previas interacciones). Adicionalmente, el sistema ha de ser consciente de las condiciones bajo las cuales transcurre la interacción, así como de la evolución de las mismas, de tal manera que pueda actuar de la manera más coherente en cada instante de la interacción. En consecuencia, una de las características primordiales del sistema es que debe ser sensible al contexto. Esta capacidad del sistema de conocer y emplear el contexto de la interacción puede verse reflejada en la modificación de su comportamiento debida a las características actuales de la interacción. Por ejemplo, el sistema debería decidir cuál es la acción más apropiada, o la mejor manera de llevarla a término, dependiendo del usuario que la solicita, del modo en el que lo hace, etcétera. En otras palabras, el sistema ha de adaptar su comportamiento a tales elementos mutables (o dinámicos) de la interacción. Dos características adicionales son requeridas a dicha adaptación: i) el usuario no ha de percibir que el sistema dedica recursos (temporales o computacionales) a realizar tareas distintas a las que aquél le solicita, y ii) el usuario no ha de dedicar esfuerzo alguno a proporcionar al sistema información adicional para llevar a cabo la interacción. Esto último implicaría una menor eficiencia de la interacción, puesto que los usuarios deberían dedicar parte de la misma a proporcionar información al sistema para su adaptación, sin ningún beneficio inmediato. En los sistemas de diálogo hablado propuestos en la literatura, se han propuesto diferentes estrategias para llevar a cabo la adaptación de los elementos del sistema a las diferentes condiciones de la interacción (tales como las características acústicas del habla de un usuario particular, o a las acciones a las que se ha referido con anterioridad). Sin embargo, no existe una estrategia fija para proceder a dicha adaptación, sino que las mismas no suelen guardar una relación entre sí. En este sentido, cada una de ellas tiene en cuenta distintas fuentes de información, la cual es tratada de manera diferente en función de las características de la adaptación buscada. Teniendo en cuenta lo anterior, las contribuciones principales de esta Tesis son las siguientes: Definición de un marco de contextualización. Proponemos un criterio unificador que pueda cubrir cualquier estrategia de adaptación del comportamiento de un sistema de diálogo a las condiciones de la interacción (esto es, el contexto de la misma). En nuestra definición teórica del marco de contextualización consideramos el contexto del sistema como todas aquellas fuentes de variabilidad presentes en cualquier instante de la interacción, ya estén relacionadas con el entorno en el que tiene lugar la interacción, ya dependan del agente humano que se dirige al sistema en cada momento. Nuestra propuesta se basa en tres aspectos que cualquier estrategia de contextualización debería cumplir: plasticidad (es decir, el sistema ha de ser capaz de modificar su comportamiento de la manera más proactiva posible, teniendo en cuenta las condiciones en las que tiene lugar la interacción), adaptabilidad (esto es, el sistema ha de ser capaz de considerar la información oportuna en cada instante, ya dependa del entorno o del usuario, de tal manera que adecúe su comportamiento de manera eficaz a las condiciones mencionadas), y transparencia (que implica que el sistema ha de desarrollar las tareas relacionadas con la contextualización de tal manera que el usuario no perciba la manera en que dichas tareas se llevan a cabo, ni tampoco deba proporcionar al sistema con información adicional alguna). De manera adicional, incluiremos en el marco propuesto el aspecto de la generalidad: las características del marco de contextualización han de ser portables a cualquier sistema de diálogo, con independencia de la solución propuesta en los mismos para gestionar el diálogo. Una vez hemos definido las características de alto nivel de nuestro marco de contextualización, proponemos dos estrategias de aplicación del mismo a un sistema de diálogo hablado. Nos centraremos en dos aspectos de la interacción a adaptar: los modelos empleados en el reconocimiento de habla, y la incorporación de información específica de cada usuario en el flujo de diálogo. Uno de los módulos de un sistema de diálogo más susceptible de ser contextualizado es el sistema de reconocimiento de habla. Este módulo hace uso de varios modelos para generar una hipótesis de reconocimiento a partir de la señal de habla. En general, un sistema de reconocimiento emplea dos tipos de modelos: uno acústico (que modela cada uno de los fonemas considerados por el reconocedor) y uno lingüístico (que modela las secuencias de palabras que tienen sentido desde el punto de vista de la interacción). En este trabajo contextualizamos el modelo lingüístico del reconocedor de habla, de tal manera que tenga en cuenta la información proporcionada por el usuario, tanto en su intervención actual como en las previas. Estas intervenciones contienen información (semántica y/o discursiva) que puede contribuir a un mejor reconocimiento de las subsiguientes intervenciones del usuario. La estrategia de contextualización propuesta consiste en una adaptación dinámica del modelo de lenguaje empleado en el reconocedor de habla. Dicha adaptación se lleva a cabo mediante una interpolación lineal entre diferentes modelos. En lugar de entrenar los mejores pesos de interpolación, proponemos hacer los mismos dependientes de las condiciones actuales de cada diálogo. El propio sistema obtendrá estos pesos como función de la disponibilidad y relevancia de las diferentes fuentes de información disponibles, tales como los conceptos semánticos extraídos a partir de la intervención del usuario, o las acciones que el mismo desea ejecutar. Uno de los aspectos más comúnmente analizados en la investigación de la Interacción Persona-Máquina es la inclusión de las características específicas de cada usuario en las estructuras de información empleadas por el sistema. El objetivo es tener en cuenta los aspectos que diferencian a cada usuario, de tal manera que el sistema pueda ofrecer a cada uno de ellos el servicio más apropiado (o un mismo servicio, pero de la manera más adecuada a cada usuario). Podemos considerar esta estrategia como una contextualización dependiente del usuario. En este trabajo proponemos la definición de un modelo de usuario que contenga toda la información relativa a cada usuario, que pueda ser potencialmente utilizada por el sistema en un momento determinado de la interacción. En particular, analizaremos aquellas acciones que cada usuario decide ejecutar a lo largo de sus diálogos con el sistema. Nuestro objetivo es determinar cuáles de dichas acciones se convierten en las preferencias de cada usuario. La información de cada usuario quedará representada mediante un vector de características, cada una de las cuales tendrá asociado un valor de confianza. Con ambos elementos proponemos una definición probabilística de una preferencia de uso, como aquella acción cuya verosimilitud es mayor que la del resto de acciones solicitadas por el usuario. A fin de incluir la información dependiente de usuario en el flujo de diálogo, llevamos a cabo una modificación de las estructuras de información en las que se apoya el gestor de diálogo para recuperar información necesaria para resolver ciertos diálogos. En dicha modificación las preferencias de cada usuario pasarán a ser una fuente adicional de información contextual, que será tenida en cuenta por el sistema en aras de una interacción más eficiente (puesto que la nueva fuente de información contribuirá a reducir la necesidad del sistema de solicitar al usuario información adicional, dando lugar en consecuencia a una reducción del número de intervenciones necesarias para llevar a cabo una acción determinada). Para determinar los beneficios de las aplicaciones del marco de contextualización propuesto, llevamos a cabo una evaluación de un sistema de diálogo que incluye las estrategias mencionadas. Hemos recogido diversas métricas, tanto objetivas como subjetivas, que nos permiten determinar las mejoras aportadas por un sistema contextualizado en comparación con el sistema sin contextualizar. De igual manera, hemos recogido las opiniones de los participantes en la evaluación acerca de su percepción del comportamiento del sistema, y de su capacidad de adaptación a las condiciones concretas de cada interacción.

Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems

Los sistemas de recomendación son potentes herramientas de filtrado de información que permiten a usuarios solicitar sugerencias sobre ítems que cubran sus necesidades. Tradicionalmente estas recomendaciones han estado basadas en opiniones de los mismos, así como en datos obtenidos de su consumo histórico o comportamiento en el propio sistema. Sin embargo, debido a la gran penetración y uso de los dispositivos móviles en nuestra sociedad, han surgido nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación móviles gracias a la información contextual que se puede obtener sobre la localización o actividad de los usuarios. Debido a este estilo de vida en el que todo tiende a la movilidad y donde los usuarios están plenamente interconectados, la información contextual no sólo es física, sino que también adquiere una dimensión social. Todo esto ha dado lugar a una nueva área de investigación relacionada con los Sistemas de Recomendación Basados en Contexto (CARS) móviles donde se busca incrementar el nivel de personalización de las recomendaciones al usar dicha información. Por otro lado, este nuevo escenario en el que los usuarios llevan en todo momento un terminal móvil consigo abre la puerta a nuevas formas de recomendar. Sustituir el tradicional patrón de uso basado en petición-respuesta para evolucionar hacia un sistema proactivo es ahora posible. Estos sistemas deben identificar el momento más adecuado para generar una recomendación sin una petición explícita del usuario, siendo para ello necesario analizar su contexto. Esta tesis doctoral propone un conjunto de modelos, algoritmos y métodos orientados a incorporar proactividad en CARS móviles, a la vez que se estudia el impacto que este tipo de recomendaciones tienen en la experiencia de usuario con el fin de extraer importantes conclusiones sobre "qué", "cuándo" y "cómo" se debe notificar proactivamente. Con este propósito, se comienza planteando una arquitectura general para construir CARS móviles en escenarios sociales. Adicionalmente, se propone una nueva forma de representar el proceso de recomendación a través de una interfaz REST, lo que permite crear una arquitectura independiente de dispositivo y plataforma. Los detalles de su implementación tras su puesta en marcha en el entorno bancario español permiten asimismo validar el sistema construido. Tras esto se presenta un novedoso modelo para incorporar proactividad en CARS móviles. Éste muestra las ideas principales que permiten analizar una situación para decidir cuándo es apropiada una recomendación proactiva. Para ello se presentan algoritmos que establecen relaciones entre lo propicia que es una situación y cómo esto influye en los elementos a recomendar. Asimismo, para demostrar la viabilidad de este modelo se describe su aplicación a un escenario de recomendación para herramientas de creación de contenidos educativos. Siguiendo el modelo anterior, se presenta el diseño e implementación de nuevos interfaces móviles de usuario para recomendaciones proactivas, así como los resultados de su evaluación entre usuarios, lo que aportó importantes conclusiones para identificar cuáles son los factores más relevantes a considerar en el diseño de sistemas proactivos. A raíz de los resultados anteriores, el último punto de esta tesis presenta una metodología para calcular cuán apropiada es una situación de cara a recomendar de manera proactiva siguiendo el modelo propuesto. Como conclusión, se describe la validación llevada a cabo tras la aplicación de la arquitectura, modelo de recomendación y métodos descritos en este trabajo en una red social de aprendizaje europea. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo, y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de sistemas de recomendación móviles proactivos basados en información contextual. ABSTRACT Recommender systems are powerful information filtering tools which offer users personalized suggestions about items whose aim is to satisfy their needs. Traditionally the information used to make recommendations has been based on users’ ratings or data on the item’s consumption history and transactions carried out in the system. However, due to the remarkable growth in mobile devices in our society, new opportunities have arisen to improve these systems by implementing them in ubiquitous environments which provide rich context-awareness information on their location or current activity. Because of this current all-mobile lifestyle, users are socially connected permanently, which allows their context to be enhanced not only with physical information, but also with a social dimension. As a result of these novel contextual data sources, the advent of mobile Context-Aware Recommender Systems (CARS) as a research area has appeared to improve the level of personalization in recommendation. On the other hand, this new scenario in which users have their mobile devices with them all the time offers the possibility of looking into new ways of making recommendations. Evolving the traditional user request-response pattern to a proactive approach is now possible as a result of this rich contextual scenario. Thus, the key idea is that recommendations are made to the user when the current situation is appropriate, attending to the available contextual information without an explicit user request being necessary. This dissertation proposes a set of models, algorithms and methods to incorporate proactivity into mobile CARS, while the impact of proactivity is studied in terms of user experience to extract significant outcomes as to "what", "when" and "how" proactive recommendations have to be notified to users. To this end, the development of this dissertation starts from the proposal of a general architecture for building mobile CARS in scenarios with rich social data along with a new way of managing a recommendation process through a REST interface to make this architecture multi-device and cross-platform compatible. Details as regards its implementation and evaluation in a Spanish banking scenario are provided to validate its usefulness and user acceptance. After that, a novel model is presented for proactivity in mobile CARS which shows the key ideas related to decide when a situation warrants a proactive recommendation by establishing algorithms that represent the relationship between the appropriateness of a situation and the suitability of the candidate items to be recommended. A validation of these ideas in the area of e-learning authoring tools is also presented. Following the previous model, this dissertation presents the design and implementation of new mobile user interfaces for proactive notifications. The results of an evaluation among users testing these novel interfaces is also shown to study the impact of proactivity in the user experience of mobile CARS, while significant factors associated to proactivity are also identified. The last stage of this dissertation merges the previous outcomes to design a new methodology to calculate the appropriateness of a situation so as to incorporate proactivity into mobile CARS. Additionally, this work provides details about its validation in a European e-learning social network in which the whole architecture and proactive recommendation model together with its methods have been implemented. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this research, resulting in useful information from the different design and implementation stages of proactive mobile CARS.

A Novel Approach to Context-Aware Content-Based Middleware

La computación ubicua está extendiendo su aplicación desde entornos específicos hacia el uso cotidiano; el Internet de las cosas (IoT, en inglés) es el ejemplo más brillante de su aplicación y de la complejidad intrínseca que tiene, en comparación con el clásico desarrollo de aplicaciones. La principal característica que diferencia la computación ubicua de los otros tipos está en como se emplea la información de contexto. Las aplicaciones clásicas no usan en absoluto la información de contexto o usan sólo una pequeña parte de ella, integrándola de una forma ad hoc con una implementación específica para la aplicación. La motivación de este tratamiento particular se tiene que buscar en la dificultad de compartir el contexto con otras aplicaciones. En realidad lo que es información de contexto depende del tipo de aplicación: por poner un ejemplo, para un editor de imágenes, la imagen es la información y sus metadatos, tales como la hora de grabación o los ajustes de la cámara, son el contexto, mientras que para el sistema de ficheros la imagen junto con los ajustes de cámara son la información, y el contexto es representado por los metadatos externos al fichero como la fecha de modificación o la de último acceso. Esto significa que es difícil compartir la información de contexto, y la presencia de un middleware de comunicación que soporte el contexto de forma explícita simplifica el desarrollo de aplicaciones para computación ubicua. Al mismo tiempo el uso del contexto no tiene que ser obligatorio, porque si no se perdería la compatibilidad con las aplicaciones que no lo usan, convirtiendo así dicho middleware en un middleware de contexto. SilboPS, que es nuestra implementación de un sistema publicador/subscriptor basado en contenido e inspirado en SIENA [11, 9], resuelve dicho problema extendiendo el paradigma con dos elementos: el Contexto y la Función de Contexto. El contexto representa la información contextual propiamente dicha del mensaje por enviar o aquella requerida por el subscriptor para recibir notificaciones, mientras la función de contexto se evalúa usando el contexto del publicador y del subscriptor. Esto permite desacoplar la lógica de gestión del contexto de aquella de la función de contexto, incrementando de esta forma la flexibilidad de la comunicación entre varias aplicaciones. De hecho, al utilizar por defecto un contexto vacío, las aplicaciones clásicas y las que manejan el contexto pueden usar el mismo SilboPS, resolviendo de esta forma la incompatibilidad entre las dos categorías. En cualquier caso la posible incompatibilidad semántica sigue existiendo ya que depende de la interpretación que cada aplicación hace de los datos y no puede ser solucionada por una tercera parte agnóstica. El entorno IoT conlleva retos no sólo de contexto, sino también de escalabilidad. La cantidad de sensores, el volumen de datos que producen y la cantidad de aplicaciones que podrían estar interesadas en manipular esos datos está en continuo aumento. Hoy en día la respuesta a esa necesidad es la computación en la nube, pero requiere que las aplicaciones sean no sólo capaces de escalar, sino de hacerlo de forma elástica [22]. Desgraciadamente no hay ninguna primitiva de sistema distribuido de slicing que soporte un particionamiento del estado interno [33] junto con un cambio en caliente, además de que los sistemas cloud actuales como OpenStack u OpenNebula no ofrecen directamente una monitorización elástica. Esto implica que hay un problema bilateral: cómo puede una aplicación escalar de forma elástica y cómo monitorizar esa aplicación para saber cuándo escalarla horizontalmente. E-SilboPS es la versión elástica de SilboPS y se adapta perfectamente como solución para el problema de monitorización, gracias al paradigma publicador/subscriptor basado en contenido y, a diferencia de otras soluciones [5], permite escalar eficientemente, para cumplir con la carga de trabajo sin sobre-provisionar o sub-provisionar recursos. Además está basado en un algoritmo recientemente diseñado que muestra como añadir elasticidad a una aplicación con distintas restricciones sobre el estado: sin estado, estado aislado con coordinación externa y estado compartido con coordinación general. Su evaluación enseña como se pueden conseguir notables speedups, siendo el nivel de red el principal factor limitante: de hecho la eficiencia calculada (ver Figura 5.8) demuestra cómo se comporta cada configuración en comparación con las adyacentes. Esto permite conocer la tendencia actual de todo el sistema, para saber si la siguiente configuración compensará el coste que tiene con la ganancia que lleva en el throughput de notificaciones. Se tiene que prestar especial atención en la evaluación de los despliegues con igual coste, para ver cuál es la mejor solución en relación a una carga de trabajo dada. Como último análisis se ha estimado el overhead introducido por las distintas configuraciones a fin de identificar el principal factor limitante del throughput. Esto ayuda a determinar la parte secuencial y el overhead de base [26] en un despliegue óptimo en comparación con uno subóptimo. Efectivamente, según el tipo de carga de trabajo, la estimación puede ser tan baja como el 10 % para un óptimo local o tan alta como el 60 %: esto ocurre cuando se despliega una configuración sobredimensionada para la carga de trabajo. Esta estimación de la métrica de Karp-Flatt es importante para el sistema de gestión porque le permite conocer en que dirección (ampliar o reducir) es necesario cambiar el despliegue para mejorar sus prestaciones, en lugar que usar simplemente una política de ampliación. ABSTRACT The application of pervasive computing is extending from field-specific to everyday use. The Internet of Things (IoT) is the shiniest example of its application and of its intrinsic complexity compared with classical application development. The main characteristic that differentiates pervasive from other forms of computing lies in the use of contextual information. Some classical applications do not use any contextual information whatsoever. Others, on the other hand, use only part of the contextual information, which is integrated in an ad hoc fashion using an application-specific implementation. This information is handled in a one-off manner because of the difficulty of sharing context across applications. As a matter of fact, the application type determines what the contextual information is. For instance, for an imaging editor, the image is the information and its meta-data, like the time of the shot or camera settings, are the context, whereas, for a file-system application, the image, including its camera settings, is the information and the meta-data external to the file, like the modification date or the last accessed timestamps, constitute the context. This means that contextual information is hard to share. A communication middleware that supports context decidedly eases application development in pervasive computing. However, the use of context should not be mandatory; otherwise, the communication middleware would be reduced to a context middleware and no longer be compatible with non-context-aware applications. SilboPS, our implementation of content-based publish/subscribe inspired by SIENA [11, 9], solves this problem by adding two new elements to the paradigm: the context and the context function. Context represents the actual contextual information specific to the message to be sent or that needs to be notified to the subscriber, whereas the context function is evaluated using the publisher’s context and the subscriber’s context to decide whether the current message and context are useful for the subscriber. In this manner, context logic management is decoupled from context management, increasing the flexibility of communication and usage across different applications. Since the default context is empty, context-aware and classical applications can use the same SilboPS, resolving the syntactic mismatch that there is between the two categories. In any case, the possible semantic mismatch is still present because it depends on how each application interprets the data, and it cannot be resolved by an agnostic third party. The IoT environment introduces not only context but scaling challenges too. The number of sensors, the volume of the data that they produce and the number of applications that could be interested in harvesting such data are growing all the time. Today’s response to the above need is cloud computing. However, cloud computing applications need to be able to scale elastically [22]. Unfortunately there is no slicing, as distributed system primitives that support internal state partitioning [33] and hot swapping and current cloud systems like OpenStack or OpenNebula do not provide elastic monitoring out of the box. This means there is a two-sided problem: 1) how to scale an application elastically and 2) how to monitor the application and know when it should scale in or out. E-SilboPS is the elastic version of SilboPS. I t is the solution for the monitoring problem thanks to its content-based publish/subscribe nature and, unlike other solutions [5], it scales efficiently so as to meet workload demand without overprovisioning or underprovisioning. Additionally, it is based on a newly designed algorithm that shows how to add elasticity in an application with different state constraints: stateless, isolated stateful with external coordination and shared stateful with general coordination. Its evaluation shows that it is able to achieve remarkable speedups where the network layer is the main limiting factor: the calculated efficiency (see Figure 5.8) shows how each configuration performs with respect to adjacent configurations. This provides insight into the actual trending of the whole system in order to predict if the next configuration would offset its cost against the resulting gain in notification throughput. Particular attention has been paid to the evaluation of same-cost deployments in order to find out which one is the best for the given workload demand. Finally, the overhead introduced by the different configurations has been estimated to identify the primary limiting factor for throughput. This helps to determine the intrinsic sequential part and base overhead [26] of an optimal versus a suboptimal deployment. Depending on the type of workload, this can be as low as 10% in a local optimum or as high as 60% when an overprovisioned configuration is deployed for a given workload demand. This Karp-Flatt metric estimation is important for system management because it indicates the direction (scale in or out) in which the deployment has to be changed in order to improve its performance instead of simply using a scale-out policy.

Los correlatos cognitivos y funcionales del viaje mental en el tiempo

El viaje mental en el tiempo (VMT) es la capacidad de proyectarse mentalmente hacia atrás o hacia adelante en el tiempo, con el fin de recordar eventos del pasado personal o imaginar eventos del futuro personal. Esta investigación se centra en el aspecto orientado hacia el futuro del VMT conocido como pensamiento episódico futuro (PEF). El PEF implica un proceso complejo y exigente ejecutivamente, que es necesario para la recombinación de detalles extraídos de la memoria en un evento nuevo y coherente. Consecuentemente y basándonos en una revisión analítica de la literatura, en este estudio conceptualizamos el PEF como un proceso de construcción asociativa autobiográfica, para el que serían necesarias operaciones autorreferenciales, de asociación o integración (binding), de recombinación y control atencional de la información. De esta forma, el PEF dependería de la recuperación de elementos discretos de la memoria de ítem, que serían integrados entre sí del modo binding inter-ítem y su asociación con información contextual espacio-temporal, extraída de la memoria fuente para formar bindings ítem-contexto. A lo que habría que añadir un tipo de binding semántico subyacente, que enlace esta información episódica con conocimiento semántico-conceptual para guiar la recombinación, el binding ítem-contexto episódico, y explique la novedad y la coherencia de los eventos futuros resultantes. Así, la hipótesis investigada en este estudio fue que el PEF dependería especialmente de un sistema de memoria autobiográfica jerárquicamente organizada, y unos procesos de control relacionados con la memora de trabajo, lo que posibilitaría un binding relacional jerárquico tanto de información semántica como episódica a través de distintas estructuras de información, que resumirían el conocimiento autobiográfico de forma poblacional en los niveles más altos de la jerarquía. Con el fin de estudiar el PEF, se desarrolló un nuevo marco metodológico, el paradigma experimental de integración prospectiva autobiográfica. Dicho marco consistió en un estudio piloto de dos fases, seguido de una secuencia experimental. Para el primer estudio piloto se desarrolló un cuestionario online, el cual se aplicó a una muestra de 112 adultos jóvenes sanos, a los que se pidió valorar Eventos autobiográficos pasados significativos en función de su frecuencia y vividez. Algunos de esos Eventos se utilizaron a continuación para realizar un segundo estudio piloto, para el que se desarrolló un nuevo cuestionario online, el cual se aplicó a una muestra nueva de 51 adultos jóvenes sanos, a los que se pidió que proporcionaran Detalles (Contexto Espacial, Contexto Temporal y Elementos) de los Eventos previamente identificados y que valorasen los Elementos según las mismas propiedades descritas anteriormente. Esta base de datos, que contiene la experiencia autobiográfica colectiva, se utilizó para desarrollar una nueva tarea de aplicación web que se utilizó en la secuencia experimental...

Construyendo Perfiles Virtuales Mediante el Procesamiento de Eventos Complejos

A medida que se incrementa el nímero de dispositivos inteligentes, el esfuerzo requerido para adaptarlos a las necesidades de cada usuario también crece. Asimismo, el proceso de adaptación de un dispositivo al contexto de un usuario es todavía un proceso muy manual. A pesar de que en los últimos años han surgido algunas propuestas centradas en obtener la información contextual de los usuarios para crear sus perfiles virtuales, se necesitan soluciones novedosas que permitan crear perfiles más completos, que sean utilizados por los dispositivos inteligentes para adaptarse automáticamente a las necesidades de sus usuarios, redundando en una mayor exactitud de la adaptación. En este artículo se propone la integración del modelo computacional People as a Service (PeaaS) con el procesamiento de eventos complejos (CEP) para la creación en tiempo real de perfiles virtuales complejos desde el propio dispositivo móvil y la compartición de estos como servicios para el resto de sistemas y dispositivos. Además, se evalúa esta integración en un caso de estudio sobre Alzheimer. Los resultados confirman que el uso de la tecnología CEP para la identificación de información contextual compleja es posible.

La dimensión contextual en el currículo de la Escuela y Preparatoria Técnica Médica de la U.A.N.L.: un análisis de la congruencia externa

[Tesis] ( Maestría en Formación y Capacitación de Recursos Humanos ) U.A.N.L.

La representación de la información en la memoria a largo plazo : una evaluación experimental de las teorías duales y proposicionales.

1) Comprobar si existen diferencias significativas en el rendimiento a partir de material pictórico y verbal. 2) Cuando se mantiene constante el nivel de integación, se producirá una simetría funcional de ambas modalidades. 3) Verificar si existe algún contacto en la memoria entre los contenidos procesados a partir de dibujos y palabras. 4) La simple elaboración de imágenes, si no existen una codificación de orden superior, no supone una ayuda mnésica en sí misma. La muestra estaba constituida por 529 alumnos de EGB. Mitad varones y mitad mujeres aproximadamente, pertenecientes a dos colegios estatales de Santa Cruz de Tenerife, cuyas edades estaban comprendidas entre los 6 y 13 años. Todos ellos poseían percentiles cuyo rango era 49-70 en el Test de Matrices Progresivas de Raven. Asimismo su nivel socioeconómico se controló en base a la profesión de los padres. Se utilizó un diseño factorial, con un factor de grupo -la edad cronológica-, que tenía 8 niveles, 6-13 años, y un factor manipulativo, formado por las 10 condiciones experimentales. Cada sujeto fué sometido a dos condiciones experimentales, una integrada y otra no integrada. La variable dependendiente fue el número de respuestas correctas en una prueba de memoria de reconocimiento. Se elaborarón 4 listas de pares asociados significativos, compuestas por 30 ítems cada una. A partir de las cuatro listas básicas se introdujeron variaciones sistemáticas según los parámetros de 'integración contextual' y 'modalidad de presentación'. ANOVA para evaluar globalmente el efecto de los dos factores, edad y condición, y sus posibles interacciones. ANOVA para establecer contrastes entre edades y entre condiciones. Prueba T. 1) El factor edad tiene un comportamiento diferencial, resultando altamente significativo en las condiciones integradas, aunque no en las condiciones no integradas. 2) Cuando se mantiene constante el nivel de integración, el rendimiento es similar en las condiciones pictóricas y verbales, en todas las edades. 3) Las condiciones integradas generan un recuerdo muy superior a las no integradas, independientemente de que el material sea verbal o pictórico, en todas las edades. 4) En las condiciones pictóricas existe una acusada caída del rendimiento hacia los 8-9 años y un rápido incremento a partir de esa edad. En cambio, en las condiciones verbales no se observa esta discontinuidad. Puede asegurarse que cuando se controlan adecuadamente la discriminalidad y el contenido informacional, las palabras y dibujos son estímulos funcionalmente equivalentes. Por tanto, no se observa la necesidad de postular dos códigos que actúen selectivamente en ambas modalidades. Por el contrario, se fortalece la idea alternativa de un formato de codificación único, igualmente válido para procesar dibujos y palabras.

Diagnóstico de la situación de la integración de las tecnologías de la información y la comunicación en el marco escolar.

Detectar y describir casos innovadores en integración curricular de TIC desde todas las dimensiones implicadas. Definir indicadores relevantes en la integración curricular en un entorno escolar desde el punto de vista contextual. Comparar experiencias significativas en integración de TIC con el fin de detectar los indicadores más relevantes y coincidentes. Se seleccionaron dos centros, uno de infantil y otro de primaria, para el estudio. No se trataba de comprender lo que se estaba haciendo en TIC dentro de los centros en general, sino en esos dos en concreto, por eso se eligieron, porque desarrollaban experiencias innovadoras en el campo de la integración curricular de medios tecnológicos. La recogida de datos se produjo de tres formas: mediante entrevista semiestructurada a los asesores TIC del centro o con el director, mediante observación sistemática realizada en las aulas y mediante consulta de documentos del centro. Se comprueba la posibilidad real de integrar las TIC en centros escolares a nivel de centro como forma de desarrollo e innovación del currículum. A pesar de analizar la aplicación de las TIC en centros docentes muy diferentes se han encontrado algunas coincidencias entre ellos, como en la formación del profesorado. En los dos centros se demuestra el potencial que tienen las TIC como medio canalizador de la enseñanza y el aprendizaje, y por tanto, de desarrollo del currículo. La dificultad en la localización de estos centros demuestra lo poco extendidas que están aún estas prácticas.

Modelo contextual de competencias para la formación del docente-tutor en línea.

Monográfico con el título: 'Tutoría virtual y e-moderación en red'. Resumen basado en el de la publicación