UNIR Revistas Científicas
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De los estudios de humanidad (studia humanitatis) y la dignidad del hombre en el primer renacimiento español
No full textLos «Estudios de la Humanidad» (studia fwmanitatis), i .e. La Gramática, la Retórica, la Poética, la Historia y la Filosofía Moral de Latín formaron, durante el Renacimiento español temprano, las fuentes esenciales de las Artes o «disciplinas» en el «currículum» de eruditos, así como el camino hacia un logro del humano es ideal o el de la dignidad del hombre. El análisis es de cada uno de estos "estudios" a través de la investigación de las fuentes, tanto cercanas como remotas, de sus doctrinas; los comentarios sobre las escrituras y tratados que los definen; la interpretación de los pensamientos de aquellos que "conferenciaron" sobre los que los escribieron debido a su condición humanista; todos estos juntos nos permiten formular el proceso de su desarrollo y evolución, y también para ofrecer una explicación de las causas y circunstancias que hicieron posible el progreso de meros "estudios de la humanidad" a las disciplinas Artes o "Currículum" que son, como tales, susceptibles de connotaciones preceptivas y tratamiento metodológico.Autores: Alfonso Capitán Diaz. Universidad de Murcia
Caracterización de la investigación educativa sobre cambio climático en la era de la emergencia climática (2017-2024)
Get PDFRecent national and international statements have put the state of the climate in a new paradigm, that of a climate emergency demanding urgent action. In this context, contributions from educational research are essential to inform educational policies and practices. Previous studies identified a marked increase in scientific literature on this topic over the period from 2008 to 2017. Seven years on, with more than 2300 climate emergency declarations having been issued by jurisdictions representing over one billion people, it seems timely to update the characterisation of this field. This documentary study aims to examine educational research on secondary education students’ understanding of climate change during the period from 2017 to 2024. The study builds on an earlier review (1993–2017) and analyses current trends in the field. Following the PRISMA-ScR guidelines, an action protocol was developed, eligibility criteria were defined, and records were retrieved from the Web of Science and Scopus databases. The CADIMA online application, designed for systematic evidence synthesis, was employed to streamline the process. This resulted in 55 articles being identified. The analyses found that the increase in publication volume noted up to 2017 has continued, with research expanding to new geographic regions and including a broader range of participants. The findings also indicate new research directions, including emotional dimensions, personal contexts, and methodological approaches such as social representation theory. This study offers an updated overview of the field, intended to support education professionals in both pedagogical practice and research.Las últimas declaraciones nacionales e internacionales sitúan la realidad climática en una nueva dimensión, la de una emergencia climática ante la que es imperativo actuar. En este escenario, las contribuciones de la investigación educativa son determinantes en la orientación de políticas y prácticas educativas. La literatura científica al respecto sufrió un incremento en su producción en el período 2008-2017. Siete años después y con más 2300 declaraciones de emergencia climática promulgadas por jurisdicciones que representan a más de mil millones de personas, parece oportuno actualizar la caracterización de este ámbito. Mediante un estudio documental, se pretende caracterizar el campo de la investigación educativa en relación con la comprensión del cambio climático por estudiantes de educación secundaria en el período 2017-2024. Con ello, se busca actualizar una revisión previamente realizada (1993-2017) y analizar las tendencias dentro del campo de estudio. Se siguió la declaración PRISMA-ScR, se planificó el protocolo de actuación, se establecieron los criterios de elegibilidad y se utilizaron las bases de datos de Web of Science y Scopus para la búsqueda de registros. En el proceso, se utilizó la aplicación online CADIMA, diseñada para sistematizar síntesis de evidencias. Como resultado, se identificaron 55 artículos. Los análisis desvelan que el incremento en la producción identificado hasta 2017 se mantiene en la actualidad, con una ampliación de horizontes geográficos y un mayor rango de participantes. Por otro lado, sugieren nuevas líneas de investigación tanto en lo que se refiere a tópicos e interés (dimensión emocional y contextos personales) como a propuestas metodológicas (teoría de las representaciones sociales). Este trabajo presenta una panorámica del campo de estudio con la pretensión de que sea de utilidad a los y las profesionales de la educación tanto en su praxis pedagógica como investigadora
Large Language Models for in Situ Knowledge Documentation and Access With Augmented Reality
Get PDFAugmented reality (AR) has become a powerful tool for assisting operators in complex environments, such as shop floors, laboratories, and industrial settings. By displaying synthetic visual elements anchored in real environments and providing information for specific tasks, AR helps to improve efficiency and accuracy. However, a common bottleneck in these environments is introducing all necessary information, which often requires predefined structured formats and needs more ability for multimodal and Natural Language (NL) interaction. This work proposes a new method for dynamically documenting complex environments using AR in a multimodal, non-structured, and interactive manner. Our method employs Large Language Models (LLMs) to allow experts to describe elements from the real environment in NL and select corresponding AR elements in a dynamic and iterative process. This enables a more natural and flexible way of introducing information, allowing experts to describe the environment in their own words rather than being constrained by a predetermined structure. Any operator can then ask about any aspect of the environment in NL to receive a response and visual guidance from the AR system, thus allowing for a more natural and flexible way of introducing and retrieving information. These capabilities ultimately improve the effectiveness and efficiency of tasks in complex environments
Testing Deep Learning Recommender Systems Models on Synthetic GAN-Generated Datasets.
Get PDFThe published method Generative Adversarial Networks for Recommender Systems (GANRS) allows generating data sets for collaborative filtering recommendation systems. The GANRS source code is available along with a representative set of generated datasets. We have tested the GANRS method by creating multiple synthetic datasets from three different real datasets taken as a source. Experiments include variations in the number of users in the synthetic datasets, as well as a different number of samples. We have also selected six state-of-the-art collaborative filtering deep learning models to test both their comparative performance and the GANRS method. The results show a consistent behavior of the generated datasets compared to the source ones; particularly, in the obtained values and trends of the precision and recall quality measures. The tested deep learning models have also performed as expected on all synthetic datasets, making it possible to compare the results with those obtained from the real source data. Future work is proposed, including different cold start scenarios, unbalanced data, and demographic fairness
Trends in Addiction to Psychoactive Substances Among Homeless People in Colombia Using Artificial Intelligence.
Get PDFIntroduction: Currently, homelessness should not be seen as just another problem, but as a reality of inequality and the absence of social justice. In this sense, homeless people are subjected to social disengagement, lack of job opportunities or the instability of these, insecurity circumstances, these aspects being one of the causes associated with the consumption or addiction to psychoactive substances. Data: To define the proposed approach, data from the Census of Street Inhabitants - CHC- 2021 of the National Administrative Department of Statistics (DANE), which contains 19,375 records and 25 columns, were used. Methodology: This article presents an artificial intelligence approach that implements a model based on machine learning algorithms for identifying addiction trends to psychoactive substances in street dwellers in Colombia. Conclusions: Based on the results obtained, it is evident that the approach can serve as a support for decision making by municipal administrations in the definition of social public policies for the street-dwelling population in Colombia
Desarrollo del lenguaje infantil mediante el Método Estitsológico Multisensorial
No full textEl propósito de este artículo es mostrar la importancia de la estimulación multisensorial temprana y de la comunicación parental en el desarrollo del lenguaje infantil. Se presenta una síntesis de los principales enfoques teóricos y resultados de investigación sobre el desarrollo lingüístico, con especial atención a las bases biológicas y neuroanatómicas de la adquisición del lenguaje. La plasticidad del desarrollo infantil y las intervenciones tempranas potenciadas por los padres a través de sus interacciones verbales y gestuales, pueden mejorar su competencia lingüística desde el nacimiento. Por ello se propone el Método Estitsológico Multisensorial de Estimulación Temprana, cuya eficacia se ha evaluado empíricamente mediante un diseño cuasi-experimental con un grupo experimental y otro control (formados por 478 niños españoles de 0 a 6 años). Tras la intervención estimuladora destacan los progresos significativos en su nivel de adquisición y desarrollo del lenguaje. Tales resultados se toman como punto de partida para una mayor reflexión y profundización.Descriptores: Desarrollo lenguaje, Estimulación Temprana, Método Estitsológico Multisensorial, Estudio Empírico, análisis estadísticos
