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    • Agosto 2021
    Proyecto Adjudicado

    Junto con la editorial Tirant lo Blanch participamos en la licitación de la adjudicación de la actualización de Textos Legales
    Investigador/a ResponsableInvestigador/a Responsable
      • Agosto 2021
      Proyecto Adjudicado

      Junto con la editorial Tirant lo Blanch participamos en la licitación de la adjudicación de la actualización de Textos Legales
      Investigador/a ResponsableInvestigador/a Responsable
        • Agosto 2021
        • - Octubre 2021
        Proyecto Adjudicado

        Junto con la editorial Tirant lo Blanch participamos en la licitación de la adjudicación de la actualización de Textos Legales
        Co-Investigador/aInvestigador/a Responsable
          • Julio 2021
          Proyecto En Ejecución

          En este proyecto, se busca general nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo de recursos hídricos en la sexta región.
          Co-Investigador/a
            • Julio 2021
            Proyecto En Ejecución

            En este proyecto, se busca general nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo de recursos hídricos en la sexta región.
            Co-Investigador/a
            • Julio 2021
            Proyecto En Ejecución

            En este proyecto, se busca general nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo de recursos hídricos en la sexta región.
            Co-Investigador/a
              • Julio 2021
              • - Julio 2023
              Proyecto En Ejecución

              En este proyecto, se busca general nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo de recursos hídricos en la sexta región.
              Co-Investigador/a
                • Marzo 2021
                Proyecto En Ejecución

                Aun cuando no hay una cifra oficial que los cuantifique, los niños y niñas con Trastornos del Espectro Autista (TEA) constituyen un grupo importante de personas que requieren y demandan formación escolar, la cual debe ser, naturalmente, de igual calidad que para el resto de los estudiantes. Esta condición neurológica y de desarrollo es reconocida dentro de algunas políticas transversales en educación, como la LGE (Ley 20.370), que declara asegurar la equidad en el sistema educativo, el Decreto 170 para aquello relacionado con el proceso de identificación y asignación de recursos del estado para estudiantes con Necesidades Educativas Especiales, el Decreto 83 referido a las adecuaciones curriculares, y el Diseño Universal del Aprendizaje (DUA), que propende al desarrollo curricular atendiendo prácticas inclusivas. Adicionalmente, el Ministerio de Educación ha implementado una serie de manuales y lineamientos específicos sobre TEA, tanto para padres y madres, como para educadores y educadoras. A pesar de todo lo anterior, los testimonios y opiniones de las agrupaciones dan cuenta que, para efectos prácticos, aún hay escasos avances en esta integración, la cual se ve complicada además por una serie de estereotipos sociales propios del desconocimiento sobre este trastorno, que asume una capacidad matemática superior a priori, y otros mitos que afectan la convivencia e integración de estos niños y niñas en las comunidades educativas. Dentro de lo específicamente relacionado con la Matemática, dentro de los principales problemas para el trabajo matemático con niños y niñas con TEA está el aspecto de la comunicación verbal, además del déficit observado en funciones ejecutivas, las que pueden manifestarse a través de problemas de memoria y/o planificación/organización, memoria de trabajo, flexibilidad mental, atención y autocontrol. Así, el presente proyecto apunta como objetivo, el fortalecimiento de las habilidades matemáticas de niños y niñas con TEA. El diseño será realizado bajo un enfoque preferentemente cuantitativo, orientado al nivel preescolar y primer ciclo básico.
                Investigador/a Responsable
                • Enero 2021
                • - Enero 2024
                Proyecto En Ejecución

                Data driven computational intelligence (CI) techniques have gained a principal role in the analysis and interpretation of sensor signals such as optical cameras, LiDAR, wearable inertial sensors, wearable physiological sensors including electroencephalographic (EEG) recorders, and a wide variety of medical imaging devices. Currently, deep learning approaches are the artificial intelligence (AI) mainstream providing solutions to the entire spectrum of AI problems. We are specifically interested in developments related to deep reinforcement learning for decision making and control, and generative adversarial networks, graph neural networks, and semantic deep networks as promising paradigms for the analysis and interpretation of synchronized multisensor signals that arise in the focus domain of application, which is the correlated analysis and interpretation of the neural activity and the behavioral observation of humans and animal models. A field that could be identified as computational neuroethology. In short we aim to measure quantitatively the body motion to assess the external behavioral traits, in synchrony with the neural activity measurement. We benefit from recent developments wearable wireless connected electroencephalograms (EEG), and Inertial measurement systems (IMS), as well as accurate close range LiDAR cameras. The project will be devoted to the development of technological solutions for the realization of experimental measurements, and deep learning based computational tools for data analysis. We will collaborate with working team members in the design and construction of experimental arenas. Advanced computational methods will be applied to data analysis obtained from animal models which have been developed by the scientific community to assess quantitatively the effect of drugs or cognitive experiments. Actual experimental work is envisaged to be carried out (or has already been carried out) by external collaborators under the supervision of corresponding ethical committees. Animal model data will be provided by MI Carreño from University of Montreal, U Liberal of the UPV/EHU, R Angulo from Universidad OHiggings (Chile). We will develop human neuroethological prototypes that can be applied to aid the refined and differential diagnosis of some behavioral syndromes, such as the autistic spectrum condition, some neurodegenerative conditions (Alzheimers disease, Parkinsons Disease), and the aging process in general. In the current COVID-19 pandemic this approach would be helpful to assess the behavioral impact of the neural damages that the coronavirus appears to inflict to some subjects. Furthermore, we will explore neuro-ethologically enhanced human-robot interaction, where the robotic counterpart will take into account behavioral and neural cues to modulate the interaction in order to minimize stress and maximize safety. We will collaborate with A Lekova of IR-BAS Bulgaria on the impact of robot interaction with children with communication disorders. Works on human-robot interaction will be inspired by T Hashimoto (JAIST) and H Wagatsuma (Kyutech) from Japan. Finally, we will consider the neuroethological observation of human social interactions in unstructured environments and mediated by game playing. This tool will be help in the analysis of increasingly prevalent social behavior disorders.
                Co-Investigador/a
                • Noviembre 2020
                Proyecto Finalizado

                La cuarentena es una medida de respuesta ante brotes de síndrome respiratorio agudo grave. Permanecer en cuarentena implica mantenerse en un lugar, a veces aislado de otras personas, con exposición a información negativa en los medios y con alta incertidumbre respecto a su duración. Existen varias consecuencias negativas en la salud mental de las personas producto de las medidas de cuarentena (Brooks y cols., 2020; Iasevoli y cols., 2020). Por ejemplo, la gente que ha pasado por cuarentenas demuestra síntomas de trastornos de ansiedad y depresión; así mismo, algunas condiciones como la duración de la cuarentena incrementan la prevalencia de síntomas (Hawryluck y cols., 2004). Además, las noticias e información sobre la cuarentena son un factor de estrés que pueden aumentar los niveles de ansiedad de la población (Brooks y cols., 2020). Considerando estos efectos, es relevante examinar si el confinamiento y las noticias de la pandemia afectan la ansiedad y el rendimiento en tareas de aprendizaje.
                Co-Investigador/a