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This Master’s dissertation focuses on the use of digital collaborative narrative as a tool for students’ skills development within the Spanish as a Foreign Language classroom. The research was based upon adult learners in an informal teaching context. The results displayed that the construction of a collaborative story using digital tools can be helpful for the development of the linguistic competence in the language classroom. Furthermore, it has been shown that working in cooperative groups has a meaningful impact on motivation and students’ involvement. Finally, the results highlighted that it also facilitates peer-to-peer learning and helps students to develop metalinguistic skills. El presente trabajo de fin de máster se centra en el uso de la narración digital colaborativa como herramienta para el desarrollo de competencias en la clase de ELE. La investigación se llevó a cabo en un grupo de estudiantes adultos en un contexto de enseñanza no formal. Los resultados obtenidos muestran que la creación de una historia de manera colaborativa y empleando herramientas digitales puede ser de ayuda en el desarrollo de la competencia lingüística en la clase de español como lengua extranjera. Por otro lado, el trabajo en grupos cooperativos tiene un impacto significativo para la motivación e implicación de los estudiantes, propiciando el aprendizaje entre pares y ayudándolos a desarrollar habilidades metalingüísticas.

Food poisoning is a major Health Care issue. Health training and health information activities are two mechanisms available for preventing these illnesses. The purpose of this study is to evaluate if families and teachers would improve their knowledge using information and communication technologies as information tools. For this, a mobile application and a web space have been created in which relevant information has been described. Las toxiinfecciones por consumo de alimentos contaminados son un importante problema de Salud Pública. La formación y la información en materia sanitaria son uno de los mecanismos disponibles para prevenir estas enfermedades. El objetivo de este estudio es evaluar si familias y docentes mejoran sus conocimientos utilizando, como herramientas de información, las nuevas tecnologías de la información y comunicación. Para ello se ha creado una aplicación móvil y un espacio web en el que se ha vertido información relevante al respecto.

Se utilizan algoritmos genéticos para diseñar sistemas borrosos recurrentes destinados a formar parte de un sistema de reconocimiento de patrones. El problema investigado es la aplicación de los sistemas borrosos recurrentes en la clasificación de series de datos. Los sistemas borrosos recurrentes empleados son máquinas finitas de estados borrosas. Los algoritmos genéticos ajustan los parámetros de estas máquinas. En concreto, se han utilizado los algoritmos genéticos en el contexto de los sistemas clasificadores, y se han implementado dos algoritmos distintos bajo esta filosofía de sistemas: un algoritmo tipo Pittsburgh y un algoritmo tipo Michigan. Se han realizado una gran variedad de experimentos de validación donde el objetivo es comprobar la capacidad de clasificación de la máquina finita de estados borrosa encontrada con algoritmos de búsqueda tipo Pittsburgh o tipo Michigan sobre series de datos procedentes de modelos ocultos de Markov. Estos resultados de clasificación se han comparado con los resultados de un algoritmo de referencia ya establecido para estos sistemas: el algoritmo de Baum-Welch. Estos experimentos demostraron la capacidad de aprendizaje y la capacidad de clasificación de los sistemas desarrollados. Por último, se realizó una aplicación práctica en la que se aplica la metodología propuesta sobre la clasificación de series de datos reales. En concreto, se intenta caracterizar núcleos celulares de imágenes médicas de citologías para su posterior clasificación en dos categorías: sano/patológico. Para tal fin, se contó con la colaboración de un experto del dominio. Se realizaron diversos experimentos sobre distintos tipos de citologías: citologías de tejido de mama, citologías peritoneales y citologías de pleura. La característica bajo estudio que se extrae de los núcleos que se desea clasificar es la distribución de cromatina en los mismos. Se diseño una medida original, sencilla y específica que recoge esta información relativa a la naturaleza del núcleo. Esta medida es una serie de datos que constituye la entrada al sistema clasificador borroso propuesto. Tras analizar los resultados de clasificación obtenidos se pudo comprobar la validez de la medida escogida así como la validez de la metodología propuesta. Además, se realizó una comparativa de resultados con otros sistemas de clasificación, como por ejemplo, métodos borrosos de clustering y redes neuronales. Esta compartiva refleja que el sistema borroso propuesto presenta una mayor capacidad de generalización. Por último, comentar que se realizó una evaluación de todos estos clasificadores bajo el punto de vista del diagnóstico médico con el análisis ROC. En todos los casos estudiados, las curvas ROC para los clasificadores borrosos resultaron ser mejores.