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Beneficios de la danza como actividad de ocio sobre la calidad de vida de personas con Trastorno del Espectro Autista: Análisis de las percepciones de los profesionales de convivencia
No full textEl Trastorno del Espectro Autista (TEA) afecta fundamentalmente a la comunicación, al aprendizaje y al comportamiento social. Además, un alto porcentaje de quien lo padece presenta alguna enfermedad mental, aumentando su riesgo de exclusión social. Es responsabilidad de las instituciones sociales y educativas ofrecer intervenciones que mejoren su calidad de vida (CDV). El objetivo del estudio es evaluar los posibles beneficios que aporta a la CDV de personas con TEA un programa de Danza Movimiento Terapia y creativa como práctica de ocio, a partir de las respuestas de los profesionales que conviven con ellas. Se desarrolla una investigación cualitativa, exploratoria y descriptiva mediante grupos focales, con una muestra compuesta por nueve profesionales de convivencia. El análisis se realizó con MAXQDA. Los resultados del análisis de las percepciones de los educadores constatan beneficios en las dimensiones bienestar emocional y bienestar físico, y reflejan la necesidad de implementar programas prolongados y personalizados para la transferencia de estas mejoras a la vida cotidiana, favoreciendo así las relaciones interpersonales y la inclusión social. Se concluye que la danza es muy valiosa como práctica de ocio, mejorando la CDV de este colectivo, así como la importancia de considerar las voces de los profesionales en intervenciones en contextos reales.Autism Spectrum Disorder (ASD) mainly affects communication, learning and social behavior. In addition, a high percentage of people with ASD have a mental illness, increasing their risk of social exclusion. It is the responsibility of social and educational institutions to offer interventions that improve their quality of life (QoL). The aim of the study is to evaluate the possible benefits that a Dance Movement Therapy and creative as a leisure practice brings to the QoL of people with ASD, based on the responses of the professionals who live with them. A qualitative, exploratory and descriptive research is developed through focus groups with a sample made up of nine professionals who live with them. The analysis was carried out with MAXQDA. The results of the analysis of the educators’ perceptions show benefits in the emotional well-being and physical well-being dimensions and reflect the need to implement prolonged and personalized programs for the transfer of these improvements to daily life, thus favoring interpersonal relationships and social inclusion. It is concluded that dance is very valuable as a leisure practice, improving the QoL of these group, as well as the importance of considering the voices of professionals in interventions in real contexts
Sistema de valores en la práctica de deportes de equipo en estudiantes de la licenciatura de educación física en México
No full textIntroduction: The value system in the practice of team sports is essential to guide behavior. Their integration is part of the socialization process, where teachers play an important role.Objective: The objective of the research was to know the value system of students of the bach-elor’s degree in physical education in Mexico, in the practice of cooperation/opposition sports. Methodology: Using quantitative methodology, the results of the questionnaire of 1,064 partic-ipants were statistically analyzed through ANOVA, post-hoc Tuckey's HSD, Games-Howell's and Student's t.Results: The results highlight values grouped into three categories: Personal development and fulfillment, Respect for rules and Prosocial action, reflecting an orientation towards ethical principles. In terms of gender, women score high in Respect for rules, Personal fulfilment and Prosocial performance. Considering age and academic semester, students over 23 years of age and those in the eighth semester outperformed young and initial semester students in Respect for Rules, Prosocial Performance, and Personal Fulfillment, suggesting positive progress during training.Discussion: Extracurricular sports practice made a difference. Participants in official competi-tions excelled in Personal and Team Success, those who practiced outside the official competi-tive field excelled in Personal Development and Fulfillment, Prosocial Performance, and Per-sonal and Team Success. Conclusions: It can be concluded that ethical values are present in practice, nuanced according to personal variables. The findings that offer tools to strengthen the training in values of future physical education teachers.Introducción: El sistema de valores en la práctica de deportes de equipo es fundamental para orientar el comportamiento. Su integración forma parte del proceso de socialización, donde el profesorado desempeña un rol importante. Objetivo: El objetivo de la investigación fue conocer el sistema de valores de los estudiantes de la licenciatura de Educación Física en México, en la práctica de deportes de cooperación/oposición. Metodología: Utilizando la metodología cuantitativa, se analizaron estadísticamente los resultados del cuestionario de 1,064 participantes a través de ANOVA, post-hoc HSD de Tuckey, Ga-mes-Howell, y t de Student. Resultados: Los resultados destacan valores agrupados en tres categorías: Desarrollo y realización personal, Respeto a las reglas y Actuación prosocial, reflejando una orientación hacia principios éticos. En cuanto al género, las mujeres puntean alto en Respeto a las reglas, Realización personal y Actuación prosocial. Considerando edad y semestre académico, los estudiantes mayores de 23 años y los de octavo semestre superaron a los jóvenes y de semestres iniciales en Respeto a las reglas, Actuación prosocial y Realización personal, lo que sugiere un avance positivo durante la formación. Discusión: La práctica deportiva extracurricular marcó diferencias. Los participantes en competiciones oficiales destacaron en Éxito personal y de equipo, quienes practicaban fuera del ámbito competitivo oficial sobresalieron en Desarrollo y realización personal, Actuación pro-social y Éxito personal y de equipo. Conclusiones: Se puede concluir, la presencia de valores éticos en la práctica, matizada en función de variables personales. Los hallazgos que ofrecen herramientas para fortalecer la formación en valores de los futuros docentes de educación física
La metodología de Aprendizaje-Servicio en la formación docente
Full text linkEn los últimos años en las aulas de nivel infantil, primario y secundario, se ha implementado lametodología educativa denominada Aprendizaje Servicio (ApS). Por ello es un contenidopresente en los grados universitarios, con mayor desarrollo en los grados en Educación Infantily Primaria.Desde la asignatura Prácticum, correspondiente a los mencionados grados de la Universidad deLa Rioja (España), se propicia que el estudiantado acceda al conocimiento práctico de dichametodología por lo que se presta especial atención a las instituciones educativas con proyectosde este tipo en curso que reciben estudiantes en prácticas.Por ello, en la investigación desarrollada en la Universidad de La Rioja, nos hemos propuesto elestudio de un proyecto ApS que desde hace casi una década e ininterrumpidamente vincula a laresidencia Virgen del Valle y al colegio público de Educación Inicial y Primaria Gregoria Artacho,ambos en la ciudad de Cenicero (La Rioja).El objetivo general es analizar la contribución al aprendizaje y al desarrollo de valores de lametodología ApS respecto de la formación del alumnado y determinar el grado de incidencia enel bienestar afectivo y social tanto de las personas mayores como de las infancias.Nos interesa estudiar dicha metodología porque consideramos, en coincidencia con HumbertoMaturana, que “El aprender es convivir, es decir, el aprender se da de una manera o de otra en latransformación que tiene lugar en la convivencia, y consiste en vivir el mundo que surge con otro”(Maturana, 1983, p. 244). Desde otro enfoque, aprender es un proceso activo que tiene lugar enquienes aprenden, sujetos que se enfrentan activamente con el objeto de su actuar,examinándolo en la situación en la cual se les presenta (Talyzina, 1988). Además, respecto delos contenidos curriculares, consideramos que los proyectos de ApS deben estar diseñados demodo tal que constituyan “formas de interacción eficaces” y para ello, los docentes han de“seleccionar los momentos y las condiciones para introducir saberes formalizados (conceptos)que contribuyan al desarrollo de los saber hacer prácticos” (Bronckart, 2007, p. 158). Por ello enla formación docente hay que trabajar la construcción de esos proyectos de modo tal queconstituyan espacios colectivos de interacción donde constantemente se generen zonas dedesarrollo próximo que se podrían organizar en múltiples zonas de aprendizaje.Algunos autores consideran la metodología ApS como “enseñanza no tradicional [que] seentreteje con la pedagogía crítica” (Deeley, 2016, p. 10), y lo relacionan con la pedagogía de PauloFreire y los desarrollos de Vygotski. En nuestro caso particular, enfocamos el trabajo enproyectos ApS como actividad y la abordamos a la luz de la teoría de la actividad (Leontiev, 1983).Por ello, en primer lugar, exponemos una breve caracterización de la metodología a partir de losdesarrollos teóricos propios del interaccionismo sociodiscursivo y del análisis del trabajodocente. En segundo lugar, compartiremos algunos de los datos obtenidos hasta el momento encalidad de resultados provisorios de nuestra investigación.Se trata de un estudio de carácter cualitativo basado en el análisis de documentos elaboradospor la escuela y por la residencia (revistas anuales sobre las actividades de ApS) y en la entrevistaen profundidad.Consideramos que la formación no se logra únicamente con proyectos de innovación educativacentrados en las tecnologías y la inteligencia artificial, sino que requiere de otros aspectos queel ApS proporciona, por lo que esta forma de enseñar ha de ser bien conocida por el futuroprofesorado
Artificial intelligence and non-invasive sensing technologies for early detection of downy mildew in grapevine
No full textDiseases and pests in agriculture represent a major problem worldwide, severely impacting crop quality and yield. Among them, downy mildew is a particularly devastating disease affecting grapevine. Early detection is crucial for timely intervention, preventing disease spread and reducing chemical treatments. Traditional evaluation relies on experts, which can be laborious, subjective and time-consuming. The integration of artificial intelligence into agricultural practices presents a promising solution for disease management, facilitating the automation of qualitative and quantitative disease assessment.
The main objective of the PhD thesis was to develop new artificial intelligence and computer vision-based methods for early assessment of grapevine downy mildew using non-invasive sensing technologies under laboratory and field conditions. In particular, the following objectives were proposed: i) the exploration of artificial intelligence and non-invasive technologies to evaluate downy mildew under laboratory conditions; ii) the development and validation of a method to estimate downy mildew severity under laboratory conditions combining fuzzy logic and computer vision; iii) the use of convolutional neural networks and explainable artificial intelligence to early detect downy mildew under laboratory conditions; iv); the in-field detection and localisation of downy mildew applying explainable deep learning; and v) the use of deep semantic segmentation to assess downy mildew severity in images taken in commercial vineyards.
For the first objective, artificial intelligence was used for analysing RGB and hyperspectral images of grapevine leaf discs. Spectral pre-processing, computer vision and machine learning were used to identify downy mildew infection in hyperspectral images. At the same time, classic computer vision was used to locate the symptoms in RGB images. The results demonstrated the potential of artificial intelligence and non-invasive technologies to early detect downy mildew and to estimate its severity accurately and objectively.
For the second objective, classic computer vision was used to localise downy mildew symptoms on RGB images of grapevine leaf discs. Then, fuzzy logic was used to evaluate the pixels detected as symptoms with a degree of infection according to their intensity. The results demonstrated that computer vision and fuzzy logic can automatically and accurately estimate the severity of grapevine downy mildew under laboratory conditions.
For the third objective, convolutional neural networks were applied to early detect downy mildew and classify disease stages in RGB images of grapevine leaf discs. In addition, Grad-CAM was used to interpret model predictions. The results highlighted the accurate early detection of grapevine downy mildew under laboratory conditions using low-cost techniques.
For the fourth objective, a sliding window was used for analysing the grapevine canopy in images captured considering the variability of field conditions. Convolutional neural networks and vision transformers used transfer-learning for detecting regions with downy mildew in the canopy. Predictions were interpreted with explainable artificial intelligence methods. The results highlighted the use of convolutional neural networks for the automatic and explainable detection and localisation of grapevine downy mildew under field conditions.
Finally, different semantic segmentation architectures were compared to detect downy mildew symptoms in grapevine canopy images. Imbalance problems due to small symptom size were reduced with data augmentation, MixUp, oversampling and undersampling techniques. Neural networks trained with light-weight encoders and using the Dice loss function allowed accurate and fast assessment of downy mildew severity in grapevine under field conditions.
The results of the research presented in this PhD thesis demonstrated the capability of artificial intelligence and computer vision for objective, rapid and accurate early assessment of grapevine downy mildew under both laboratory and field conditions. The potential adaptability of these methods to other crops, diseases and pests offers important advances in precision agriculture. Furthermore, the integration of these methods on mobile platforms, such as tractors, would allow for enhanced disease management over large crop areas, optimising monitoring and intervention directly in the field.Las enfermedades y plagas en cultivos agrícolas representan un grave problema en todo el mundo, repercutiendo gravemente en la calidad y rendimiento de los cultivos. Entre ellas, el mildiu es una enfermedad especialmente devastadora de la vid. La detección precoz es crucial para intervenir a tiempo, evitando la propagación de la enfermedad y reduciendo los tratamientos químicos. La evaluación tradicional depende de expertos, lo que puede resultar laborioso, subjetivo y lento. La integración de la inteligencia artificial en las prácticas agrícolas presenta una solución prometedora para la gestión de enfermedades, facilitando la automatización de la evaluación cualitativa y cuantitativa de las enfermedades.
El objetivo principal de la tesis doctoral era desarrollar nuevos métodos basados en inteligencia artificial y visión artificial para la evaluación temprana del mildiu de la vid utilizando sensores no invasivos en condiciones de laboratorio y de campo. En concreto, se propusieron los siguientes objetivos: i) la exploración de la inteligencia artificial y tecnologías no invasivas para evaluar el mildiu en condiciones de laboratorio; ii) el desarrollo y validación de un método para estimar la severidad de mildiu en condiciones de laboratorio combinando lógica difusa y visión artificial; iii) el uso de redes neuronales convolucionales e inteligencia artificial explicable para la detección temprana de mildiu en condiciones de laboratorio; iv); la detección y localización de mildiu en campo aplicando aprendizaje profundo explicable; y v) el uso de segmentación semántica profunda para evaluar la severidad de mildiu en imágenes tomadas en viñedos comerciales.
Para el primer objetivo, se utilizó inteligencia artificial para analizar imágenes RGB e hiperespectrales de discos foliares de vid. Se utilizó preprocesamiento espectral, visión artificial y aprendizaje automático para identificar la infección de mildiu en imágenes hiperespectrales. Al mismo tiempo, se utilizó visión artificial clásica para localizar los síntomas en imágenes RGB. Los resultados demostraron el potencial de la inteligencia artificial y las tecnologías no invasivas para detectar precozmente el mildiu y estimar su severidad de forma precisa y objetiva.
Para el segundo objetivo, se utilizó la visión artificial clásica para localizar los síntomas de mildiu en imágenes RGB de discos foliares de vid. A continuación, se utilizó la lógica difusa para evaluar los píxeles detectados como síntomas con un grado de infección en función de su intensidad. Los resultados demostraron que la visión artificial y la lógica difusa pueden estimar automáticamente y con precisión la severidad de mildiu de la vid en condiciones de laboratorio.
Para el tercer objetivo, se aplicaron redes neuronales convolucionales para detectar precozmente el mildiu y clasificar las fases de la enfermedad en imágenes RGB de discos foliares de vid. Además, se utilizó Grad-CAM para interpretar las predicciones del modelo. Los resultados resaltaron la precisión de la detección precoz del mildiu de la vid en condiciones de laboratorio utilizando técnicas de bajo coste.
Para el cuarto objetivo, se utilizó una ventana deslizante para analizar el dosel de la vid en imágenes tomadas considerando la variabilidad de las condiciones de campo. Las redes neuronales convolucionales y los transformadores de visión utilizaron el aprendizaje por transferencia para detectar regiones con mildiu en el dosel. Las predicciones se interpretaron con métodos de inteligencia artificial explicable. Los resultados remarcaron el uso de redes neuronales convolucionales para la detección y localización automática y explicable del mildiu de la vid en condiciones de campo.
Por último, se compararon diferentes arquitecturas de segmentación \linebreak semántica para detectar síntomas de mildiu en imágenes del dosel de la vid. Los problemas de desequilibrio debidos al pequeño tamaño de los síntomas se redujeron con técnicas de aumento de datos, MixUp, sobremuestreo y submuestreo. Las redes neuronales entrenadas con codificadores ligeros y utilizando la función de pérdida Dice permitieron una evaluación precisa y rápida de la severidad de mildiu en la vid en condiciones de campo.
Los resultados de la investigación presentada en esta tesis doctoral demostraron la capacidad de la inteligencia artificial y la visión artificial para la evaluación temprana objetiva, rápida y precisa del mildiu de la vid tanto en condiciones de laboratorio como de campo. La potencial adaptabilidad de estos métodos a otros cultivos, enfermedades y plagas ofrece importantes avances en la agricultura de precisión. Además, la integración de estos métodos en plataformas móviles, como tractores, permitiría mejorar la gestión de enfermedades en grandes extensiones de cultivo, optimizando el seguimiento y la intervención directamente en el campo
