Descargar Buena Práctica
Dónde estamos
Ampliación Edif. Rectorado
Campus de Móstoles
Calle Tulipán s/n.
28933 Móstoles. Madrid
cied@urjc.es
Esta práctica expone la metodología docente empleada en la asignatura Señales y Sistemas del Grado en Ingeniería Aeroespacial en Vehículos Aeroespaciales, basada en la integración de elementos tecnológicos como tabletas electrónicas, y otras herramientas y aplicaciones digitales útiles para la enseñanza, que tratan de romper la barrera de distanciamiento, impuesta por el virus SARS-CoV-2, entre docentes y estudiantes.
Justificación
¿Por qué lo hacemos?
La labor tradicional de las escuelas y facultades universitarias ha roto con todos los esquemas establecidos hasta el momento como consecuencia de la pandemia del COVID-19. Esto ha provocado que numerosos estudiantes se vean especialmente afectados por la falta de recursos y sus respectivas situaciones personales. En muchos casos, imposibilitando la conectividad síncrona en los horarios establecidos de las asignaturas, que permitirían seguir el temario, y fracasando en cierta medida, el intento de trasladar el procedimiento empleado de forma presencial a la actividad en remoto.
Desarrollo
Objetivos
- Facilitar material audiovisual para seguir el temario.
- Proporcionar material auxiliar de apoyo en formato de texto.
- Brindar un conjunto de problemas y prácticas con los que afianzar los conceptos vistos en teoría.
- Transmitir la cercanía y disponibilidad del docente para cuanto apoyo se necesite.
Equipo docente
Laura Cornejo Bueno
Ingeniera de Telecomunicación y Doctora en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad de Alcalá. Es Profesora Ayudante Doctor del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Rey Juan Carlos. Durante su actividad docente ha impartido diversas asignaturas vinculadas al área de conocimiento de Teoría de la Señal (Grado en Ingeniería de Telecomunicación, Grado en Ingeniería Aeroespacial, etc.). Su labor de investigación, centrada en algoritmos de aprendizaje máquina y su aplicación a problemas en energías renovables, así como problemas en meteorología o climatología, se ha traducido en 15 artículos indexados en JCR, 11 de ellos en el primer cuartil y los otros cuatro en el segundo cuartil de sus categorías del SCI de JCR, y en 8 artículos en Congresos Internacionales, y dos en Congresos Nacionales.
Luca Martino
Obtuvo su licenciatura en Ingeniería Eléctrica, en el Politecnico de Milano, en 2006, y el doctorado por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en 2011. Fue investigador postdoctoral en la Univ. de Helsinki (UH), Univ. de Sao Paulo (USP) y en la Univ. de Valencia (UV). Desde enero de 2019, es profesor ayudante doctor en la Univ. Rey Juan Carlos (URJC), donde actualmente está en un “tenure track” en espera de estabilización (habiendo obtenido la certificación ANECA de Prof. Titular en mayo de 2019). Su investigación se centra en la inferencia Bayesiana, específicamente en problemas de filtrado, suavizado y regresión. Actualmente, ha publicado más de 47 artículos en revistas JCR y 48 publicaciones en congresos internacionales.