Dónde estamos
Ampliación Edif. Rectorado
Campus de Móstoles
Calle Tulipán s/n.
28933 Móstoles. Madrid
cied@urjc.es
Super User
Miércoles, 24 Mayo 2017 10:45
Experiencia colaborativa con usuarios de Down Madrid para el desarrollo de aplicaciones de ocio y tiempo libre basadas en datos en abierto
Diferentes organismos públicos han puesto a disposición de los ciudadanos datos en abierto, datos disponibles de forma libre para todo el mundo, sin restricciones de derechos de autor, de patentes o de otros mecanismos de control.
Sin embargo, en la mayoría de los casos, estos datos se encuentran en formatos no comprensibles para la mayoría de los ciudadanos.
Por este motivo, se requirió a los alumnos de Interacción Persona Ordenador del Grado de Ingeniería del Software, la realización de una aplicación que presentara eventos de “Cultura y Ocio” de diferentes fuentes de datos en abierto de forma comprensible para cualquier ciudadano. Además, la aplicación debe ser accesible desde el plano cognitivo.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
La asignatura de Interacción Persona Ordenador del grado de Ingeniería del Software tiene como objetivo fundamental enseñar a diseñar e implementar interfaces de usuario que sean usables y accesibles independientemente del dispositivo electrónico que los usuarios estén usando para interactuar.
Con el objetivo de garantizar la accesibilidad y usabilidad (ISO, 2010), deben considerarse las distintas necesidades de las personas con discapacidad cognitiva.
Desarrollo
Objetivos
El objetivo de esta experiencia educativa es detectar aquellos puntos débiles a la hora de diseñar aplicaciones informáticas en el contexto de aplicaciones de ocio y cultura obtenidas a través de fuentes de datos en abierto. Asimismo, las actividades culturales y de ocio han de ofrecerse en un listado priorizado en función de los intereses de los usuarios y, además, en aquellas que lo permitan, estar geolocalizadas en un mapa permitiendo al usuario obtener más información.
Con esta iniciativa se pretende poner en valor la importancia de la participación de las personas con discapacidad intelectual en el diseño de las aplicaciones informáticas para que sean accesibles, usables e inclusivas.
Equipo docente
Estefanía Martín Barroso
Profesora contratada doctor de la Universidad Rey Juan Carlos y actualmente es la subdirectora de Investigación y Promoción de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
Su investigación se centra dentro del ámbito educativo y de la interacción persona ordenador. Actualmente lidera el proyecto Blue Thinking, una aplicación que permitirá a las personas con Trastorno del Espectro del Autismo a programar; el proyecto DEDOS, el cual ofrece herramientas de creación de actividades educativas para múltiples dispositivos incluyendo mesas multicontacto; y, ClipIt una plataforma social de aprendizaje basado en vídeo fruto del proyecto europeo FP7 - JuxtaLearn.
Publicado en
Ingenierías y Arquitectura
Miércoles, 24 Mayo 2017 09:32
Desarrollo de competencias profesionales en Periodismo semipresencial mediante REAs, contrato de tareas y Plan Keller
El aprendizaje de competencias profesionales en el ámbito de la comunicación digital resulta esencial para la empleabilidad y el futuro profesional de los estudiantes de Periodismo. Su trabajo, no obstante, supone un reto en la modalidad semipresencial ya que su desarrollo requiere poner en funcionamiento actividades de aprendizaje que integren proceso de aprendizaje colaborativo, emulando el proceso profesional de trabajo de un equipo en una redacción digital.
Con este propósito, se ha llevado a cabo una propuesta de innovación que integra desde educación tutorial a través de videoconferencia hasta el uso del contrato de tareas para articular el trabajo colaborativo en grupo.
La metodología incorpora el desarrollo completo de los contenidos de la asignatura, materiales que son, a su vez, ofrecidos de manera abierta en sintonía con el modelo de prácticas educativas abiertas y REAs.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
El propósito de la asignatura es que el estudiante pueda concebir y desarrollar proyectos de comunicación digital coherentes, funcionales y bien estructurados, introduciéndole en los nuevos formatos de comunicación en la Red.
Adaptarse al modelo profesional supone adquirir, más allá de las competencias específicas de la asignatura o del módulo, aquellas de carácter transversal que permitan consolidar los hábitos más valorados actualmente tanto por los profesionales del periodismo como por el mercado laboral: la toma de decisiones, el compromiso, la comunicación interpersonal, la flexibilidad, la gestión del tiempo, el trabajo en equipo o la creatividad y resolución de problemas, entre otros.
Desarrollo
Objetivos
El objetivo principal del proyecto es ofrecer una propuesta formativa a los estudiantes que les permita, considerando cada caso, optimizar el aprendizaje de los elementos teóricos y conceptuales, de las habilidades prácticas y ejecutivas, como de las competencias actitudinales requeridas a nivel profesional
Para orientar la opción, se establecieron los siguientes objetivos específicos:
- Definir una programación de aula que concrete lo establecido en la Guía Docente.
- Desarrollar la secuencia completa de contenidos de la asignatura.
- Diseñar un programa de actividades formativas adecuado.
- Establecer un modelo evaluativo en función de la declaración de sus criterios como en la selección de los instrumentos de recogida de información.
Equipo docente
Manuel Gertrúdix Barrio
Profesor Titular de Comunicación Digital de la Universidad Rey Juan Carlos, coordinador del grupo de investigación Ciberimaginario, y coeditor de la revista científica Icono14.
Especialista en comunicación y en formación digital, ha participado en más de quince proyectos de investigación competitivos nacionales e internacionales y tiene una extensa producción científica con más de 45 publicaciones entre artículos de investigación, capítulos de libros y monografías. Ha sido Director Académico del Centro de Innovación en Educación Digital de la URJC (2013-2017), Consejero Técnico de Nuevas Tecnologías (2003-2007) y Jefe de Servicio de educación a distancia del MEC.
Publicado en
Ciencias Sociales y Jurídicas
Etiquetado como
Miércoles, 23 Mayo 2018 10:51
Diseño de entornos de aprendizaje activos basados en la gamificación
La iniciativa ha consistido en transformar la asignatura “Régimen Fiscal de la Empresa” en el juego FISCAL RE-GAME, en el que los alumnos avanzan en niveles que están asociados a los distintos temas de la guía docente y con los que obtienen puntos que forman parte de su calificación. Cada nivel es una partida en la que los alumnos primero se preparan individualmente y luego compiten por equipos. Los mejores clasificados recibirán puntos extras. El objetivo es crear un entorno de aprendizaje activo en el que el alumno se sienta más motivado y comprometido con su formación.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
La asignatura “Régimen Fiscal de la Empresa” es una asignatura muy conectada con el mundo laboral y en continua actualización, ya que el objetivo del curso es que los alumnos adquieran destrezas relacionadas con la gestión de impuestos desde la perspectiva empresarial.
Uno de los principales problemas que afrontamos como profesoras es la falta de interés de los alumnos para abordar la preparación de los temas de forma autónoma y para utilizar los recursos disponibles a los que tienen acceso. Para facilitar el que los alumnos se interesen y se esfuercen por comprender y estudiar esta asignatura, en el curso 2017-2018 se puso en marcha una práctica docente para crear un entorno de aprendizaje activo basado en el juego. Con esta innovación se pretende que los alumnos exploren las posibilidades de aprendizaje que les ofrecemos en la asignatura de una forma más autónoma.
Desarrollo
Objetivos
Nuestra práctica docente se basa en el juego, concebido como una herramienta útil para promover el aprendizaje activo y favoreciendo la práctica y formación de forma colaborativa y autónoma. El juego ha permitido:
- Introducir un cambio metodológico real en el aula.
- Lograr que los estudiantes universitarios consigan construir un conocimiento a través de la interacción y la actividad.
- Potenciar el auto-aprendizaje.
- Estimular a los alumnos en la toma de decisiones.
Equipo docente
María Jesús Delgado Rodríguez
Doctora en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense de Madrid. Actualmente es Profesora Titular del Departamento de Economía de la Empresa (ADO), Economía Aplicada II y Fundamentos del Análisis Económico. Ha realizado estancias de investigación y docentes en distintas Universidades europeas. Entre 2010 y 2011 trabajó como Vocal Asesor de Asuntos Administrativos y Económicos en la Secretaría General de Infraestructuras del Ministerio de Fomento.
Rosa Martínez López
Doctora en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, licenciada en Sociología por la Universidad Complutense y Máster en Tributación y Asesoría Fiscal por el Centro de Estudios Financieros. En la actualidad es Profesora Titular del Departamento de Economía de la Empresa (ADO), Economía Aplicada II y Fundamentos del Análisis Económico.
María del Carmen Rodado Ruiz
Licenciada en Filología Clásica, licenciada en Ciencias Económicas y Empresariales y Doctora en Economía por la Universidad Complutense de Madrid. En la actualidad es Profesora Contratado Doctor en el Departamento de Economía de la Empresa (ADO), Economía Aplicada II y Fundamentos del Análisis Económico, en la Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociales de la Universidad Rey Juan Carlos. En el Máster Universitario en Dirección Internacional Contable y Financiera, es profesora, vocal del Tribunal en la Comisión de Evaluación de trabajos fin de Máster y vocal de la subcomisión de Convalidación.
Publicado en
Ciencias Sociales y Jurídicas
Miércoles, 23 Mayo 2018 10:18
Proyecto cooperativo de investigación cualitativa en Ciencia Política
El “Proyecto cooperativo de investigación cualitativa en Ciencia Política” se centra en la realización de un trabajo colaborativo por parte de los estudiantes de la asignatura: “Métodos y técnicas cualitativas de investigación en Ciencia Política”. A partir de un aprendizaje teórico sin clases magistrales y el diseño y desarrollo cooperativo de una investigación aplicada se recogen los resultados, logros y dificultades en el proceso de aprendizaje.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
El planteamiento teórico y metodológico de la asignatura parte de una necesidad. Para un aprendizaje más completo de las técnicas y los métodos de investigación el investigador debe plantearse la necesidad de mostrar la cara B de sus proyectos. Esta asignatura, por tanto, se justifica por dos cuestiones principales. La primera es la mejora de la práctica docente a partir de la experiencia en una asignatura “hermana” (técnicas cuantitativas) y la segunda la de enseñar la caja negra del oficio de investigar en Ciencia Política. De esta manera, y dentro del perímetro marcado por la Guía Docente, se diseñó una asignatura más flexible con un proyecto basado en la cooperación y centrado en realizar y aplicar, de primera mano, las técnicas expuestas en la teoría.
Desarrollo
Objetivos
El objetivo principal supone la realización de un proyecto cooperativo en el que emplear las técnicas cualitativas de investigación en Ciencia Política para que los estudiantes asimilen y desarrollen los métodos de una manera directa. Los objetivos secundarios serían los siguientes:
- Aprender los contenidos teóricos a partir de los recursos disponibles.
- Desarrollar capacidades críticas.
- Promocionar la toma de decisiones individuales y en grupo.
- Definir una investigación en Ciencia Política de manera práctica.
- Construir un marco teórico de manera colectiva.
- Conocer las técnicas cualitativas de investigación.
- Emplear herramientas digitales para el trabajo colectivo.
- Generar materiales en abierto para su réplica en otras experiencias docentes.
- Elaborar una web con la experiencia docente, recursos y materiales elaborados.
- Desarrollar un cuaderno de campo digital con el relato de las distintas etapas de la investigación.
Equipo docente
José Manuel Sánchez Duarte
Licenciado en Sociología por la Universidad de Salamanca (2003). Doctor en Comunicación por la Universidad Rey Juan Carlos (2008) y Doctor en Ciências Sociais (especialidad políticas) por la Pontificia Universidade Catolica de Sao Paulo (2008). Postgrado en “Formación de especialistas en investigación social aplicada y análisis de datos” por el Centro de Investigaciones Sociológicas.
Publicado en
Ciencias Sociales y Jurídicas
Martes, 23 Mayo 2017 09:27
Prácticas de Aprendizaje Automático utilizando las Competiciones de Kaggle
La ciencia de datos es una de las disciplinas más atractivas en la actualidad tanto desde el punto de vista académico como empresarial. Una de las áreas fundamentales es el aprendizaje automático. La enseñanza de este tópico es, por lo general, muy académica tanto en grado como en máster. Una de las desventajas de esta aproximación es que cuando los alumnos se enfrentan a problemas reales no han desarrollado las herramientas adecuadas para establecer un modelo de datos correcto, es decir, no han entrenado suficientemente la parte de artesanía del aprendizaje automático. Proponemos en este trabajo utilizar las competiciones de ciencia de datos, estilo Kaggle, en la que los alumnos se enfrentan a un problema real, de forma que tienen que realizar todos los pasos necesarios en un proyecto real de aprendizaje automático. Adicionalmente, los alumnos compiten por quedar los primeros en el ranking, recibiendo un premio los dos equipos ganadores.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
Una de las disciplinas más atractivas en la actualidad, tanto desde el punto de vista académico, como desde el punto de vista empresarial, es lo que está dado en llamarse ciencia de datos. Este término hace referencia a un nuevo campo multidisciplinar cuyo principal objetivo es utilizar modelos y procesos para extraer conocimiento a partir de datos en diferentes formatos, tanto estructurados como desestructurados.
Actualmente, tanto en el ámbito empresarial como en el de investigación, tenemos acceso a una cantidad ingente de datos: desde las fuentes clásicas de datos, hasta nuestros teléfonos móviles; nosotros mismos nos hemos convertido en una fuente de datos excepcional. Existen estimaciones de que en el mundo se generan 2.5 exabytes de datos cada día, estamos pues ante la era del Big Data (IBM Big Data, 2017). Pero esto no quiere decir que seamos capaces de extraer conocimiento de estos datos. Para ello, deberíamos ser capaces de crear modelos, utilizando estos datos, que nos permitan entender mejor el problema a resolver o/y hacer mejores predicciones. Sin embargo, existe el peligro de que el ritmo al que se adquieren nuevos datos sea muy superior al ritmo al que nuestro entendimiento es capaz de procesarlos, lo cual haría esa información inútil (Silver, 2012).
Uno de los principales problemas se encuentra en la formación de profesionales en este ámbito. Al tratarse de una disciplina eminentemente multidisciplinar es difícil encontrar, actualmente, estudios universitarios de grado que ofrezcan una formación completa en ciencia de datos.
Desarrollo
Objetivos
El modelo de enseñanza del aprendizaje automático que se propone en este trabajo es una competición de datos junto a cuatro seminarios de tres horas cada uno. Ambos, competición y seminarios se realizan de forma simultánea.
La competición de datos está basada en las competiciones de Kaggle (Kaggle, 2017), en las que se propone la resolución de un problema real con datos. Se pidió a los estudiantes que formasen equipos (2-3 miembros) para poder participar en la competición. En este tipo de competiciones se plantea un problema de aprendizaje automático, en el actual fue un problema de clasificación, en el que se pedía a los contendientes predecir la mortalidad en accidentes de coches.
El objetivo principal es que los equipo emulen el trabajo de un equipo de ciencia de datos en la vida real.
Los seminarios tenían como objetivo presentar a los alumnos las herramientas básicas para poder enfrentarse con el problema de la competición. Fueron seminarios eminentemente prácticos, utilizando como herramienta principal los Notebooks de IPython, que representan un entorno de programación interactivo, en el cual se puede combinar la ejecución de código, texto enriquecido, LaTeX, gráficos, etc.
Resultados
Metodología de Análisis
Uno de los principales problemas a los que nos enfrentamos era cómo evaluar el impacto que tiene la competición y los seminarios como herramienta para la enseñanza de aprendizaje automático. Propusimos la utilización de unas encuestas que los alumnos debían realizar tanto a la hora de matricularse en la competición como al finalizar la misma.
Los resultados de las encuestas muestran que el método propuesto resulta muy efectivo para que el alumno participe como principal motor en el aprendizaje de los conceptos. Adicionalmente, esta aproximación permite formar en los aspectos prácticos que habitualmente no se cubren en la enseñanza clásica, pero que resultan ser un hecho diferencial.
Loading...
Equipo docente
Rebeca Goya Esteban
Es profesora Ayudante Doctor de la Universidad Rey Juan Carlos. Doctora ("Doctor europeus", "cum laude") por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (2014), Máster en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Oporto, Portugal (2008) e Ingeniero Técnico de Telecomunicación por la Universidad Carlos III de Madrid (2006). Áreas principales de investigación: procesamiento digital de señales fisiológicas, análisis de series temporales, estudio de complejidad y dinámicas no lineales en señales y aprendizaje estadístico.
Óscar Barquero Pérez
Es profesor Ayudante Doctor de la Universidad Rey Juan Carlos. Doctor ("Doctor europeus", "cum laude") por la Universidad Rey Juan Carlos (2014), Máster en Ingeniería Biomédica por la Universidade do Porto, Portugal (2008) e Ingeniero Técnico de Telecomunicación por la Universidad Carlos III de Madrid (2005). Áreas principales de investigación: análisis no lineal de series temporales, procesamiento de señales biomédicas y aprendizaje estadístico.
Publicado en
Ciencias
Etiquetado como
Lunes, 22 Mayo 2017 13:38
Creación y utilización de vídeos interactivos como instrumentos de apoyo a la docencia
Las múltiples posibilidades y ventajas que nos ofrecen las Tecnologías de la Información y la Comunicación constituyen un desafío para la renovación de nuevas metodologías y estrategias didácticas, facilitando a la vez la evolución del proceso educativo.
Los vídeos interactivos elaborados tienen como objetivo la realización de ejercicios autónomos que refuerzan el aprendizaje en tiempo diferido y la posibilidad de que el estudiante pueda analizar su progreso personal, permitiéndole comprobar si la interpretación y asimilación de los contenidos teóricos recibidos es correcta, así como su capacidad para resolver los ejercicios relacionados con dichos contenidos.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
Los alumnos que tenemos en la actualidad utilizan diariamente con asiduidad instrumentos electrónicos como tabletas, smartphones, ordenadores, etc. y son consumidores habituales de vídeos, tutoriales, y demás contenidos gracias a la conexión a Internet. En este contexto, limitar las clases a realizar únicamente exposiciones magistrales puede quedar obsoleto y ser un factor desmotivador para los alumnos.
Desarrollo
Objetivos
En primer lugar, despertar en el alumno el interés y la motivación para iniciar el aprendizaje de los contenidos de manera individual desde el primer momento, con el fin de afianzar los conocimientos aprendidos en clase, favoreciendo igualmente que se lleve a cabo un trabajo autónomo y la toma de decisiones del alumno en un entorno virtual.
En segundo lugar, poner a disposición del alumno un mayor número y variedad de ejercicios prácticos a través de la plataforma Moodle. Esto le permitirá desarrollar habilidades de pensamiento crítico para resolver problemas utilizando las herramientas y recursos tecnológicos apropiados.
En tercer lugar, facilitar al alumno una forma de autoevaluación para medir su nivel de conocimientos, al tiempo que consiguen mejorar de una forma dinámica y entretenida los posibles errores realizados que pudieran haber detectado, tras recibir la respuesta adecuada en el vídeo de ejercicio interactivo que estén realizando en ese momento.
Finalmente, se pretende alcanzar la integración en el proceso de aprendizaje de actividades educativas abiertas, pues los vídeos están libremente disponibles en el canal de Youtube del profesor, así como se puede acceder a ellos a través de los MOOC o de las asignaturas en el Aula Virtual.
Resultados
Metodología de Análisis
A tenor de los resultados obtenidos podemos concluir que han resultado un importante instrumento de apoyo a la enseñanza universitaria, así como otros ámbitos educativos. Consideramos que este método incentivo al estudiante a implicarse con responsabilidad y motivación en su trabajo. La metodología presentada en esta experiencia es directamente extrapolable a cualquier asignatura de cualquier titulación.
Loading...
Equipo docente
Juan Carlos Aguado Franco
Doctor en Economía y profesor de Fundamentos del Análisis Económico en la URJC. Es director del MOOC de Microeconomía (9 ediciones) y del MOOC de Teoría de Juegos (2 ediciones), y codirector del MOOC de Macroeconomía (7 ediciones) de la URJC en la plataforma MiríadaX. Es miembro del equipo docente del MOOC de neurociencia empresarial en URJCx. Director del taller de la magia de la Economía (9 ediciones) en la Semana de la Ciencia, y ponente habitual en eventos divulgativos como Pint of Science, Innobar, Noche de los Investigadores, etc. Ha publicado 5 libros de Economía y traducido otros 3, y tiene numerosas publicaciones en revistas científicas, capítulos de libros y participaciones en congresos nacionales e internacionales. Las visualizaciones de sus vídeos didácticos, tanto en el canal de Youtube de la URJC, donde son los más visitados, como en su propio canal, se cuentan por millones, así como las visitas a su blog. Ha recibido el 2º premio al mejor docente de Universidad de España (premios Educa Abanca).
Publicado en
Ciencias Sociales y Jurídicas
Etiquetado como
Domingo, 18 Mayo 2014 09:42
Proyecto Mañana 2014
El Proyecto Mañana 2014 surge tras el acuerdo entre la Universidad Rey Juan Carlos y Atresmedia Corporación de Medios de Comunicación S.A. en el objetivo de desarrollar un proyecto de innovación docente en el fomento de sistemas y contenidos digitales para su explotación en distintos medios, sistemas o multiplataformas.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
El Proyecto Mañana 2014 es un nexo en común entre la Universidad y la Empresa. Es una oportunidad para que el alumnado se relacione con el medio y los profesionales poniendo en marcha estrategias y experiencias adquiridas a lo largo de la carrera de forma muy práctica. Así, los alumnos y alumnas participantes emprenderían un proyecto que les serviría para seguir aprendiendo y forjarse como nuevos profesionales. Además, estaban en juego diferentes becas en el Departamento Multimedia de Atresmedia como premio final; aspecto que entendimos como una oportunidad única para el alumnado de vistas a un futuro dentro de la Corporación así como prestigio para la Universidad.
Desarrollo
Objetivos
Nuestros objetivos se basaron en dos pilares:
- Establecer vínculos entre el profesorado y el alumnado de disciplinas relacionadas con empresas dedicadas a los medios de comunicación social que disponen de distintas plataformas digitales, tales como páginas web, redes sociales, etc. en las que se incluyen contenidos y aplicaciones relacionados con las actividades desarrolladas por el grupo de comunicación Atresmedia.
- Crear un acuerdo que permita materializar una relación de comunicación y colaboración entre el ámbito universitario y el empresarial, con el fin de identificar la innovación y el talento en materia multimedia con el propósito de impulsar, ejecutar y coordinar un proyecto de investigación y desarrollo universitario que identifique y fomente la creatividad y el talento entre los alumnos de la Universidad Rey Juan Carlos.
Resultados
Metodología de Análisis
Para ello se establecería una línea de trabajo que incluiría los siguientes apartados y directrices en relación al diseño y elaboración del modelo de negocio de los citados Multichannel Networks para un periodo de tres años que incluirían las siguientes tareas:
- Número y tipología de los canales a incluir.
- Timing de producción y lanzamiento de los canales.
- Temáticas y públicos objetivos de cada uno de ellos.
- Identificación tentativa de posibles partners de producción de contenidos (“Youtubers”).
- Volumen y duración de los clips a producir y timing de subida de los mismos.
- Portfolio de plataformas de distribución.
- Estimaciones de audiencias en cada una de las plataformas de distribución.
- Estimación de los ingresos publicitarios en cada una de las plataformas.
- Otros posibles ingresos (canales de pago, merchandising, e-commerce, etc.).
- Gastos totales de producción, incluyendo las infraestructuras de producción necesarias y los recursos de producción y edición necesarios.
- Cuenta de resultados del proyecto, incluyendo retribuciones a proveedores de contenido y revenue share de los mismos y de las plataformas de distribución.
Loading...
Equipo docente
Julio Moreno
Doctor en Comunicación Audiovisual por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid donde es coordinador y docente de la materia “Producción Audiovisual: Televisión”. Su área de investigación se centra en el género de entretenimiento en la historia de la televisión mundial desde el punto de vista de la producción de contenidos. Su tesis profundiza en el carácter lúdico de la programación a través del programa “Un, dos, tres… responda otra vez” como paradigma del entretenimiento en la televisión pública en España.
Vida laboral relacionada con el mundo de la realización y producción audiovisual en empresas como RTVE, entre otras, donde ha desempeñado funciones en la coordinación de control y organización de medios para los servicios informativos así como realizador en diferentes eventos. Coordinación y realización en el canal Institucional de Televisión del Senado de España. Ha sido jefe de producción en varios trabajos publicitarios y promocionales para diferentes empresas a través de su productora “Factoría D.”, fundada en 2005. Además fue director del “Proyecto Mañana 2014”, en colaboración con Atresmedia,. Conjuntamente es colaborador del Festival de Cine de Madrid- PNR.
Simultáneamente participa en congresos y seminarios de ámbito nacional e internacional y es autor de diferentes artículos y capítulos en publicaciones del sector. Es miembro del proyecto de investigación sobre televisión y cultura popular en la historia de programación de TVE (1956-1990) así como miembro de la Asociación Española de Investigación de la Comunicación (AE-IC).
Elena Medina de la Viña
Doctora en Geografía e Historia (Historia del Arte) por la Universidad de Oviedo y Master por la Universidad Complutense de Madrid en Producción Audiovisual. Desde 1999 se dedica a la docencia universitaria en las áreas de Producción Audiovisual, Historia del Cine Español y Literatura y cine. En la actualidad es profesora en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid.
Fue Técnica de Imagen de la Fundación Municipal de Cultura (Ayuntamiento de Gijón) y colaboradora en varios medios de comunicación regionales y nacionales. Sus líneas de investigación, formatos televisivos y cambio tecnológico en los medios audiovisuales y el hecho cinematográfico, se concretan en la publicación de varios libros y diversos artículos en revistas nacionales e internacionales (Ámbitos, Zer, Anàlisi, Anuario ININCO, Comunicación y Sociedad, Quaderns de Cine, etc.), así como manuales docentes.
Forma parte del equipo fundador del Observatorio del Ocio y el Entretenimiento Digital (OCENDI, es secretaria de redacción de la revista Fonseca Journal of Communication (Universidad de Salamanca) y miembro de la Asociación Española de Historiadores del Cine (AEHC). Fue Directora del Festival de Cine de Madrid-PNR (2009-2011). Con su productora audiovisual Esgaya Films, creada en 1994 con José Fernández, ha producido diversos documentales, vídeos de creación y cortometrajes.
Raquel Sardá Sánchez
Licenciada en Bellas Artes por la Universidad Complutense de Madrid. Doctora en Ciencias de la Comunicación por la Universidad Rey Juan Carlos, Premio Extraordinario de Doctorado. Especializada en estudios sobre Patrimonio Cultural, Museos y Nuevas Tecnologías. Coordinadora del Grado en Bellas Artes de la Universidad Rey Juan Carlos. Docente en el Departamento de Ciencias de la Educación, el Lenguaje, la Cultura y las Artes de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, en los Grados de Bellas Artes, Diseño Integral y Gestión de la Imagen y Educación Primaria. Ha impartido clases en la Comunidad de Madrid, en la Escuela Superior de Arquitectura (U.P.M.), la Universidad de Málaga y en el Instituto Superior de Arte Iart.
Publicado en
Ciencias de la Comunicación
Etiquetado como
Viernes, 29 Mayo 2015 09:27
Investigación-acción (i-a) mediante la triangulación: profesor/alumno/empresa en publicidad
La metodología de innovación que aquí se presenta conjuga la Investigación-Acción (I-A) conjuntamente con la Universidad y la Empresa. Esta metodología tiene por objetivo basar el aprendizaje en la participación triangular activa entre docentes, alumnos y las empresas para la consecución de una campaña digital integrada con medios convencionales y digitales, dentro la de la asignatura de 4º Grado de Publicidad y Relaciones Públicas “Publicidad Interactiva”.
Investigación – Acción (I-A) = Universidad + Empresa
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
Este modelo de aprendizaje se fundamenta en que los alumnos, a través de la coordinación y la supervisión de un docente, realizan un trabajo teórico-práctico para un problema real que plantea una empresa.
En este modelo de aprendizaje, los roles se dividen en tres partes:
- El docente que es quien coordina las partes y organiza el trabajo según los ítems teóricos que deben ser alcanzados por cada grupo de alumnos.
- Los alumnos comprometidos ante el docente en la parte teórica y con la empresa en las observaciones relativas a la industria.
- La empresa que participa activamente en este proceso de aprendizaje atendiendo dudas de los alumnos y ajustándose a los contenidos teóricos impartidos por el docente.
Desarrollo
Objetivos
- Primer objetivo: fomentar el desarrollo el ingenio y la creatividad.
- Segundo objetivo: trabajar a partir de un problema/caso real que se debe solucionar mediante la realización de una campaña de publicidad digital.
- Tercer objetivo: trabajar en equipo.
- Cuarto objetivo: desarrollar la comunicación escrita y la comunicación oral.
- Quinto objetivo: conjugar las acciones comunicaciones digitales junto con las convencionales.
- Sexto objetivo: simular una relación cliente/profesional.
Equipo docente
Esther Martínez Pastor
Empecé estudiando Publicidad y Relaciones Públicas (UCM, 1998) y simultaneé la carrera de Derecho (UNED, 2006). La formación interdisciplinar me permitió realizar mi tesis doctoral (UCM, 2004) sobre la regulación de los formatos publicitario en Internet. Sobre este tema he seguido investigando, además de temas relacionados con los menores, la inmigración y la publicidad. Actualmente soy Profesora Contratada Doctor en la Facultad de Ciencias de la Comunicación e imparto las asignaturas de Publicidad interactiva, Fundamentos de la Publicidad y Procesos de la comunicación en Publicidad, Relaciones Públicas y Comunicación Audiovisual.
Publicado en
Banco de Buenas Prácticas Docentes
Etiquetado como
Viernes, 23 Mayo 2014 13:50
Metodologías activas para Educación Artística y Plástica
Se emplean diferentes metodologías activas para llevar a cabo las prácticas que abrazan las distintos objetivos y contenidos que el currículo de Educación Infantil contemple para el Lenguaje Plástico. Todo ello respaldado por un proyecto transversal: el mercado.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
Es preciso aplicar la creatividad en el proceso de enseñanza, covirtiendo el hecho de aprender en un acto motivador y divertido.
En nuestro caso, cada práctica permite estudiar el diseño e implementación de cada técnica, mientras que en la última práctica de la asignatura se estudia cada técnica solamente desde el punto de vista de su resultado, resaltando su carácter de técnica exacta (es decir, óptima) o inexacta (es decir, subóptima). La última práctica es distinta porque su objetivo principal no es desarrollar un algoritmo sino comparar los algoritmos desarrollados en prácticas anteriores.
Desarrollo
Objetivos
El principal objetivo de este proceso se centra en que aprender a través de metodologías activas en la universidad es posible, enseñar asignaturas relacionándolas unas con otras y evaluando competencias de forma global es viable, y conseguir una visión conjunta de los conocimientos por parte de los alumnos es factible.
Resultados
Metodología de Análisis
Se emplean diversas metodologías:
- Inteligencias Múltiples
- Educación Personalizada
- Número de alumnos
- Aprendizaje por Descubrimiento
- Aprendizaje Cooperativo
- Aprendizaje Servicio
- Aprendizaje Basado en Proyectos
El tema elegido para el proyecto es “El Mercado”
Loading...
Equipo docente
Irene Ros Martín
Comenzó sus estudios de Arquitectura Técnica en el año 2000. Muy pronto se dio cuenta de que su verdadera vocación era la enseñanza. Antes de terminar la carrera comenzó a trabajar de Aparejadora, puesto que tenía claro que antes de enseñar había que aprender. De manera simultánea, continuó su formación cursando un Máster en Rehabilitación, la adaptación al Grado de Ingeniería de Edificación y el que supondría su puerta al mundo de la docencia: el Máster en Formación de Profesorado. Desde su terminación, en el año 2012, es profesora de la Universidad Rey Juan Carlos y escribe su tesis doctoral, la cual une sus dos grandes pasiones: Arquitectura y Educación.
Irene aprende y enseña todos los días, y defiende con hechos un cambio metodológico imprescindible para la sociedad actual. Porque otra forma de aprender es posible.
Publicado en
Artes y Humanidades
Etiquetado como
Lunes, 11 Mayo 2015 12:27
Experimentación con algoritmos - herramientas informáticas y evaluación de dificultades de los alumnos
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
Uno de los resultados del trabajo aquí presentado es la identificación de dificultades y malas concepciones de los alumnos sobre algoritmos de optimización. La experiencia presentada propone una organización precisa de las prácticas, consistente en pedir a los alumnos la resolución del mismo problema mediante distintas técnicas de diseño. De esta forma, los alumnos no tienen que esforzarse en comprender un nuevo problema con cada práctica, facilitando que se concentren en la técnica de diseño correspondiente. Además, disponen de un intervalo de tiempo razonable para recopilar un conjunto de algoritmos diferentes.
En nuestro caso, cada práctica permite estudiar el diseño e implementación de cada técnica, mientras que en la última práctica de la asignatura se estudia cada técnica solamente desde el punto de vista de su resultado, resaltando su carácter de técnica exacta (es decir, óptima) o inexacta (es decir, subóptima). La última práctica es distinta porque su objetivo principal no es desarrollar un algoritmo sino comparar los algoritmos desarrollados en prácticas anteriores.
Desarrollo
Objetivos
El objetivo principal de la actividad didáctica propuesta es:
“Mejorar la comprensión de las técnicas de diseño de algoritmos de optimización más comunes mediante la experimentación.”
Los objetivos parciales de la realización de la actividad son:
- Diseñar y evaluar una organización adecuada de las prácticas de la asignatura.
- Evaluar la usabilidad de OptimEx.
- Evaluar la comprensión por los alumnos de las diferencias entre técnicas de diseño de algoritmos de optimización que permiten obtener soluciones óptimas y subóptimas.
Organización de las prácticas
Los alumnos debían realizar cinco prácticas obligatorias y cuatro trabajos optativos de profundización sobre algunas partes del temario. Las prácticas fueron:
- Reimplementación de un algoritmo voraz.
- Desarrollo de un algoritmo de vuelta atrás y otro de ramificación y poda.
- Eliminación de redundancia en un algoritmo con recursividad múltiple.
- Desarrollo de un algoritmo de programación dinámica.
- Desarrollo de un algoritmo heurístico y comparación con algoritmos exactos.
La práctica 5 es la más interesante ya que cierra la asignatura dando una visión global de la misma, por lo que a continuación nos centramos en ella. El enunciado de la práctica repetía la especificación del problema de selección de actividades ponderadas, ya conocido por los alumnos. A los alumnos se les exigía que utilizaran OptimEx para comparar la optimidad de al menos 3 algoritmos. Se les proporcionaba un algoritmo voraz basado en orden creciente de duración. Un segundo algoritmo debían tomarlo los alumnos de su práctica 1 y adaptarlo al nuevo problema. Por último, podían tomar otros algoritmos desarrollados en las prácticas 2 y 4. Suponiendo que los algoritmos estuvieran correctamente desarrollados, la respuesta esperada era que los algoritmos de vuelta atrás, ramificación y poda o programación dinámica eran óptimos mientras que los algoritmos voraces, no.
La práctica podía hacerse individualmente o en parejas. La sesión presencial duró 2 horas.
Materiales
Los alumnos se podían descargar del campus virtual el material necesario:
- Enunciado de la práctica.
- Herramienta interactiva OptimEx y una pequeña guía de usuario (de 2 páginas).
- Parte de los materiales necesarios para la experimentación: una clase Java con un algoritmo voraz y un fichero con 100 datos de entrada.
La memoria de la práctica debía entregarse en el plazo de una semana y debía tener la siguiente estructura:
- Identificación de la técnica de diseño y código de los algoritmos utilizados.
- Tabla con los resultados de la experimentación.
- Conclusiones.
A los alumnos del grupo presencial también se les entregó al final de la sesión de prácticas un cuestionario de usabilidad sobre la herramienta OptimEx. Su cumplimentación era voluntaria y anónima.
La herramienta interactiva OptimEx
OptimEx es el acrónimo de “OPTIMization EXperimentation”. El objetivo de OptimEx es permitir al alumno experimentar con distintos algoritmos para un mismo problema de optimización, comparándolos y determinando su optimidad o suboptimidad. En este último caso, también se calcula su desviación respecto a la solución óptima. OptimEx permite experimentar con cualquier algoritmo codificado en Java, siempre que los algoritmos a comparar estén codificados en una sola clase y que su cabecera sólo contenga tipos de datos predefinidos.
Resultados
Metodología de Análisis
Los aspectos analizados finalmente fueron: errores y dificultades de los alumnos, actitudes y autoconocimiento, y malas concepciones sobre la materia (algoritmos de optimización).
Loading...
Equipo docente
J. Ángel Velázquez
Licenciado en Informática (1985) y Doctor en Informática (1990) por la Universidad Politécnica de Madrid, España. Ha sido profesor desde 1985 en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid. En 1997 se incorporó a la Universidad Rey Juan Carlos. Actualmente está adscrito a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, siendo Catedrático de Universidad y director del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Es autor de más de un centenar de publicaciones nacionales e internacionales en libros, revistas y congresos. Sus áreas de investigación son innovación docente en programación, software educativo para la enseñanza de la programación y visualización del software. El Prof. Velázquez es miembro de IEEE Computer Society, IEEE Education Society, ACM y ACM SIGCSE. Actualmente es Presidente de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE), sociedad científica integrada en la Confederación de Sociedades Científicas de España (COSCE).
Publicado en
Ingenierías y Arquitectura
Etiquetado como