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The purpose of this research was to evaluate the use of a Virtual Learning Environments (VLEs) evaluation instrument, specifically the DELES (Distance Education Learning Environments Survey) for the European Inclusive Education Project called "LOVEDISTANCE" (Learning Optimization and Academic Inclusion Via Equitable Distance Teaching and Learning). The initial assumption is that the instrument may be useful, but it is outdated and not necessarily focused on the objectives of the LOVEDISTANCE project, in particular that of Inclusive Education. The academic exercise was carried out at Levinsky University, in Tel Aviv, Israel, and the analysis of the information was done with a quantitative- qualitative approach, where in a first part the measure of consensus among experts was used to measure the statistical reliability of the experts' answers, and then an analysis of variance (ANOVA) was performed to determine if there were significant differences between the groups' means; subsequently, a detailed qualitative analysis of the observations was carried out based on three axes of analysis: considerations of the research exercise, profile of the researchers, and analysis of each scale of the instrument. Some of the most relevant conclusions were that the instrument is, for the most part, useful for the purposes of the LOVEDISTANCE project, but it needs improvement with regard to the following scales: relevance of learning to the learner, instructor support, and measurement of learner autonomy., Esta investigación tuvo por objetivo valorar la utilización de un Instrumento para la evaluación de Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA), específicamente el DELES (Distance Education Learning Environments Survey) para el Proyecto Europeo de Educación Inclusiva denominado LOVEDISTANCE (Learning Optimization and Academic Inclusion Via Equitative Distance Teaching and Learning). El supuesto inicial es que el instrumento puede ser útil, pero está desactualizado y no necesariamente enfocado a los objetivos del proyecto LOVEDISTANCE, en particular al de Educación Inclusiva. El ejercicio académico se llevó a cabo en la Universidad de Levinsky, en Tel Aviv, Israel, y el análisis de la información se hizo con un enfoque cuanti-cualitativo, donde se utilizó, en una primera parte, la medida del consenso entre expertos para medir la fiabilidad estadística de las respuestas de los expertos, y después se realizó un análisis de la varianza (ANOVA) para determinar si existían diferencias significativas entre las medias de los grupos; posteriormente, se hizo un análisis cualitativo pormenorizado de las observaciones a partir de tres ejes de análisis: consideraciones del ejercicio investigativo, perfil de los investigadores y análisis de cada escala del instrumento. Algunas de las conclusiones más relevantes fueron que el instrumento es, en su mayoría, útil para los propósitos del proyecto LOVEDISTANCE, pero precisa mejoras en lo referido a las siguientes escalas: relevancia del aprendizaje para el alumno, apoyo por parte del instructor y la medición en la autonomía del estudiante.

The purpose of this research article was to perform a classification based on neural networks to predict the level of satisfaction of a sample of graduates, corresponding to different graduate programs in the health area of a Latin American educational institution under an e-learning methodology. To this end, a Likert scale questionnaire model was instrumented which, after being validated, had a reliability of 0.791. Likewise, the average global satisfaction index of the graduates was 2.66/4, witha better score in the section on logistics of materials and in the management and technical support of the virtual campus, while the lowest scores referred to aspects related to extra-center communication and the facilities offered by the institution for the improvement of the participant's economic and social context. Finally, the probabilistic classification and prediction algorithm of the neural network obtained an accuracy of 96.8%, indicating an excellent degree of model fit. The methodology followed and the rigor in determining the validity and reliability of the instrument, as well as the subsequent analysis of the results, endorsed by the review of the documented information, suggest that the instrument can be applied to other multidisciplinary programs for decision making with guarantees in the educational field., El propósito de este artículo de investigación fue realizar una clasificación basada en redes neuronales, para pronosticar el nivel de satisfacción de una muestra de egresados, correspondiente a diferentes programas de posgrado del área de salud de una institución educativa latinoamericana bajo una metodología e-learning. Con este fin, se instrumentalizó un modelo en un cuestionario de escala de Likert que, tras ser validado, resultó con una confiabilidad de 0.791. Asimismo, el índice global medio de satisfacción de los egresados fue de 2.66/4, observando una mejor puntuación en el apartado de logística de materiales y en el manejo y soporte técnico del campus virtual, mientras que las puntuaciones más bajas se refirieron a aspectos relacionados con la comunicación extra-centro y las facilidades ofrecidas por la institución para la mejora del contexto económico y social del participante. Finalmente, el algoritmo de clasificación y predicción probabilística de la red neuronal obtuvo una precisión del 96.8%, lo que indicó un excelente grado de ajuste del modelo. La metodología seguida y el rigor en la determinación de la validez y confiabilidad del instrumento, así como el posterior análisis de resultados, refrendado con la revisión de la información documentada, hace presuponer la aplicación del instrumento a otros programas multidisciplinares para la toma de decisiones con garantías en el ámbito educativo.

El presente proyecto de innovación educativa ha servido para generar material audiovisual compatible con dispositivos electrónicos para el aprendizaje de fisiología de una manera sencilla y accesible. Es la continuación de un proyecto del curso 2020-21, en el que se generó un material con las prácticas que se realizan con un programa de registros fisiológicos. En esta ocasión, se procedió a la grabación de los procedimientos experimentales de las asignaturas de Fisiología del Grado en Veterinaria y del Grado en CyTA y se han incluido en un formato presentación, en el que se exponen los conocimientos básicos de la práctica, los objetivos, el material y métodos, el procedimiento experimental en vídeo con explicaciones y finalmente la recogida de datos y la interpretación de los resultados. Así, se reduce el número de animales a utilizar en las prácticas porque no es necesario volver a hacer el procedimiento en el animal y el estudiante puede aprender a su ritmo y visualizar la presentación tantas veces como necesite para su aprendizaje, antes, durante y después de la práctica. Se ha contado con un amplio equipo en el que han participado PDI del departamento de Fisiología y de Producción Animal, PAS y estudiantes de grado y posgrado, de modo que la experiencia de todos ellos ha aportado un enfoque multidisciplinar, muy adecuado para la viabilidad del proyecto. El producto generado es un material duradero en el tiempo, que seguirá poniéndose a disposición de los estudiantes en cursos venideros.

Coronavirus Disease-19 (COVID-19) symptoms range from mild to severe illness; the cause for this differential response to infection remains unknown. Unravelling the immune mechanisms acting at different levels of the colonization process might be key to understand these differences. We carried out a multi-tissue (nasal, buccal and blood; n = 156) gene expression analysis of immune-related genes from patients affected by different COVID-19 severities, and healthy controls through the nCounter technology. Mild and asymptomatic cases showed a powerful innate antiviral response in nasal epithelium, characterized by activation of interferon (IFN) pathway and downstream cascades, successfully controlling the infection at local level. In contrast, weak macrophage/monocyte driven innate antiviral response and lack of IFN signalling activity were present in severe cases. Consequently, oral mucosa from severe patients showed signals of viral activity, cell arresting and viral dissemination to the lower respiratory tract, which ultimately could explain the exacerbated innate immune response and impaired adaptative immune responses observed at systemic level. Results from saliva transcriptome suggest that the buccal cavity might play a key role in SARS-CoV-2 infection and dissemination in patients with worse prognosis. Co-expression network analysis adds further support to these findings, by detecting modules specifically correlated with severity involved in the abovementioned biological routes; this analysis also provides new candidate genes that might be tested as biomarkers in future studies. We also found tissue specific severity-related signatures mainly represented by genes involved in the innate immune system and cytokine/chemokine signalling. Local immune response could be key to determine the course of the systemic response and thus COVID-19 severity. Our findings provide a framework to investigate severity host gene biomarkers and pathways that might be relevant to di