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En el presente Trabajo Fin de Máster se expone una propuesta didáctica para la enseñanza del concepto de función, formas de representación y características generales en el curso 3º de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) en la asignatura “Matemáticas orientadas a las Enseñanzas Académicas”. En primer lugar, se ofrece una contextualización del objeto matemático dentro del currículo oficial vigente en el curso escolar 2021-2022 recogido en la ORDEN ECD/489/2016, de 26 de mayo del 2016. Asimismo, se realiza un recorrido por el origen y la evolución histórica del concepto de función, llegando hasta el estado actual de la enseñanza-aprendizaje de mano del análisis de tres libros de texto de editoriales ampliamente extendidas en los institutos españoles. El estudio de las dificultades y los errores asociados a los procesos de enseñanza-aprendizaje nos permitirá diseñar una propuesta didáctica que tenga como núcleo la razón de ser de las funciones y ponga de manifiesto su importancia para la formación de los estudiantes frente a los retos de la sociedad actual: la capacidad de modelizar fenómenos físicos y de la vida cotidiana para la obtención de información, realización de predicciones y toma de decisiones. La propuesta recoge los diferentes campos de problemas, técnicas y tecnologías a tratar, así como las actividades a trabajar durante el transcurso de la unidad didáctica, la metodología para su implementación en el aula, la secuenciación y la evaluación.

La detección de eventos poco probables, tales como la desintegración doble beta sin neutrinos o partículas más allá del Modelo Estándar candidatas a materia oscura como los WIMPs, requiere el uso de detectores de bajo fondo. Con el objetivo de reducir la presencia del fondo causado por los rayos cósmicos y la radiación superficial, los experimentos que buscan detectar este tipo de eventos raros suelen situarse en laboratorios subterráneos. No obstante, incluso a cientos de metros de profundidad existe una fuente de radiación difícil de eliminar: el radón (Rn). La contaminación producida por este elemento, tanto ambiental como superficial, supone un reto para la mejora de la sensibilidad alcanzable en experimentos de bajo fondo.El objetivo de este trabajo es diseñar un detector de partículas alfa de alta sensibilidad que permita identificar la presencia de Rn y su progenie depositados sobre superficies de materiales. Por un lado, nos centraremos en el estudio del comportamiento que tendría un prototipo inicial del detector utilizando el entorno de simulación REST. Por el otro, seguiremos el proceso de puesta a punto del detector en el laboratorio y valoraremos los primeros resultados experimentales. Finalmente, abordaremos las posibles futuras modificaciones y analizaremos las conclusiones extraíbles de las pruebas realizadas.

En la actualidad, son indiscutibles los beneficios que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) puede aportar en la resolución de los problemas cada más complejos que presenta el desarrollo de nuevas tecnologías físicas. En este trabajo se busca introducir a los conceptos básicos sobre los que se sustentan los algoritmos de aprendizaje automático, poniendo especial énfasis en las estructuras de redes neuronales y su aplicación en problemas de nanofotónica tomando como referencia el modelo mínimo de la EOT (Extraordinary Optical Transmission).