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El presente artículo trata de la excelencia del profesorado universitario, que puede ser aprendida. Para la caracterización de un profesor como excelente, se han seguido los resultados de la investigación coordinada por Bain en dos docenas de universidades de EEUU. El artículo presenta los siguientes apartados: la descripción del procedimiento de Bain para detectar la excelencia en los profesores universitarios y en qué consiste tal excelencia; qué concepción tienen los mejores profesores universitarios del aprendizaje y de la docencia; cómo se relacionan con los alumnos; cómo promueven la investigación y la promoción profesional de sus discípulos; y la excelencia del profesor universitario en la España de hoy. Como trasfondo de la reflexión filosófica sobre la excelencia en el profesor universitario, se prácticas del profesor Ibáñez-Martín, que ha hecho de la excelencia universitaria uno de los ejes de su ejercicio profesional. Descriptores: • Aprendizaje

En este artículo se defiende la idea de que el aprendizaje es, más allá de una interiorización de funciones y contenidos, una aportación libre. Inspirándose en una visión clásica del ser humano que toma como paradigma al mito heroico, y en la renovación del pensamiento antropológico llevada a cabo por Leonardo Polo, el autor desarrolla una antropología de la educación según la cual la humanidad es, a parte de una naturaleza, una tarea de aprendizaje que debe ser protagonizada por cada persona. Esta tarea supone la manifestación de la libertad a través de las limitaciones y posibilidades que ofrecen tanto la naturaleza como la sociedad, de modo que, desde este punto de vista, ser humano y aprender a serlo coinciden. Así considerado, el concepto clásico de humanitas se entiende como la dependencia de la naturaleza humana respecto a la libertad, y el aprendizaje se nos revela como una aportación insustituible que permite a la mujer y al hombre reafirmar libremente su condición humana. Javier Pérez Guerrero Descriptores: • Aprendizaje

En este artículo se defiende la idea de que el aprendizaje es, más allá de una interiorización de funciones y contenidos, una aportación libre. Inspirándose en una visión clásica del ser humano que toma como paradigma al mito heroico, y en la renovación del pensamiento antropológico llevada a cabo por Leonardo Polo, el autor desarrolla una antropología de la educación según la cual la humanidad es, a parte de una naturaleza, una tarea de aprendizaje que debe ser protagonizada por cada persona. Esta tarea supone la manifestación de la libertad a través de las limitaciones y posibilidades que ofrecen tanto la naturaleza como la sociedad, de modo que, desde este punto de vista, ser humano y aprender a serlo coinciden. Así considerado, el concepto clásico de humanitas se entiende como la dependencia de la naturaleza humana respecto a la libertad, y el aprendizaje se nos revela como una aportación insustituible que permite a la mujer y al hombre reafirmar libremente su condición humana. Javier Pérez Guerrero Descriptores: • Aprendizaje

Designing learning environments to incorporate active learning pedagogies is difficult as definitions are often contested and intertwined. This article seeks to determine whether classification of active learning pedagogies (i.e., project-based, problem-based, inquiry-based, case-based, and discovery-based), through theoretical and practical lenses, could function as a useful tool for researchers and practitioners in comparing pedagogies. This article classified five active learning pedagogies based on six constructivist elements. The comparison was completed through a comparative analysis and a content analysis informed by a systematic literature review. The findings were that learner-centeredness is a primary goal of all pedagogies; however, there is a strong dissonance between each pedagogy’s theoretical underpinnings and implementation realities. This dissonance complicates differentiating active learning pedagogies and classification as a comparative tool has proved to have limited usefulness.

The technology-supported education systems seamlessly integrated throughout the globe in response to the challenges posed by the Covid-19 pandemic. The swift developments of the digital tools with Artificial Intelligence (AI) support are also readily diffused among the educational communities. This research paper investigates the synergistic impact of digital literacy, the incorporation of AI tools, and Peer Supported Collaborative Learning (PSCL) on the learning perceptions of university students. The research aims to discern the implications of these technological and social facets on students' attitudes towards AI assisted learning process. Structured questionnaire-based survey among the University students were done for this descriptive research. 409 responses collected were analysed with SPSS, Excel and Process Macro. It is found that the students’ Digital Literacy, Use of AI tools and PSCL on AI assisted learning were positively correlated. The partial mediatory path through the PSCL and AI tool usage has a significant positive influence on students learning process. The insights gathered from this study can inform educators, policymakers, and institutions on optimizing the amalgamation of digital literacy, AI tools and PSCL to enhance the contemporary learning environment. As universities navigate the digital age, this research provides a nuanced understanding of the dynamics shaping students' perceptions, offering valuable insights into the multifaceted aspects of AI influencing the educational landscape

Machine learning is currently emerging as one of the most rapidly advancing technologies, with a recent upward trend in its use for process automation across industrial processes. The objective of this study was to conduct a bibliometric analysis to identify research trends in machine learning. The Scopus database was used to identify scientific production. Bibliometric indicators of visibility, impact, and concurrence were analyzed. The analysis of 7,335 documents, involving 22,383 authors, showed a growth rate of 20.86% from 1988 to early 2024. Three dominant research trends were identified: the first based on machine learning applications in industrial processes, the second referring to the human factor and artificial intelligence, and the third related to convolutional neural networks. El machine learning es una de las tecnologías en auge actualmente, en los últimos años se ha observado una tendencia en su uso en la industria para la automatización de procesos. El objetivo de este estudio fue desarrollar un estudio bibliométrico para identificar las tendencias de investigación sobre machine learning en la industrialización. Se utilizó la base de datos Scopus para la identificación de la producción científica. Se analizaron indicadores bibliométricos de visibilidad, impacto y concurrencia. El análisis a partir de 7335 documentos, con la participación de 22383 autores, evidenció un crecimiento con una tasa de 20.86% en el intervalo de tiempo desde 1988 hasta inicios de 2024. Se identificaron tendencias dominantes al tema de investigación: la primera basada en la industria y el machine learning la segunda referida al factor humano y la inteligencia artificial, y la tercera relacionada con las redes neuronales convolucionales.

Identidad y aprendizaje de estudiantes de psicopedagogía. Análisis en un contexto b-learning en didáctica de la matemáticaEsta investigación tiene como objetivo caracterizar el aprendizaje del conocimiento profesional del psicopedagogo en un entorno b-learning construido alrededor del análisis de casos sobre la enseñanza de las matemáticas. Los resultados indican que los procesos de interacción en los debates en-línea utilizando el lenguaje escrito ayudaron a instrumentalizar la información teórica durante la resolución de problemas profesionales, y por tanto el aprendizaje generado en estos entornos. Además, las formas de participación en los debates pueden ser explicadas por la existencia de dos identidades distintas entre los estudiantes de psicopedagogía con y sin experiencia docente lo que condicionó los procesos interactivos y el aprendizaje. Descriptores: • Aprendizaje • identidad

La aceleración de los cambios en la sociedad actual amenaza con producir un gran desfase humano. Para prevenirlo es necesario diseñar proyectos educativos innovadores de formación permanente, en los que se han de integrar los adelantos tecnológicos. La evaluación de las tecnologías es necesaria para conocer los efectos positivos y negativos que pueden aportar a la educación. El problema no es decidir si las tecnologías son educativas o no, sino conocer sus ventajas e inconvenientes para potenciar las primeras y controlar los segundos, al servicio de modelos educativos valiosos Descriptores: • Aprendizaje • Desarrollo humano

La Educación es una de las artes más nobles de la vida humana, porque trabaja con lo más noble que hay sobre la tierra: las personas. Pero no se puede apreciar lo que la educación tiene de arte, hasta que no se alcanza una convicción íntima: educar es también un milagro. Este «arte milagroso» puede describirse como la capacidad del docente de despertar las potencialidades latentes en el educando para que éste pueda apreciar los bienes invisibles y poner orden en su sistema de preferencias. En este artículo se tratan de estas cuestiones, y de las tres grandes áreas que deben cultivarse en el arte educativo: las áreas de la verdad, la bondad y la belleza. Juan Descriptores: • Aprendizaje • educación

Parkinson's disease (PD) is the second most prevalent neurodegenerative disorder in old age. It is characterized by symptoms such as resting tremor, rigidity, and gait disturbances. It also affects the natural production of speech, causing tremors of the voice and imprecise pronunciation, among others. Given the prevalence of speech disorders in PD, analyzing an individual's speech provides a non-invasive, cost-effective means for detection and monitoring. The objective of this paper was to take advantage of the potential of deep learning, specifically a pre-trained convolutional neural network and a multitasking approach, to classify speech recordings from PD patients and healthy controls (HC) from spectral representations. The proposed multitask analysis methodology aimed to evaluate the effectiveness of pre-trained ResNet models, fine-tuned on Spanish, Italian, and German speech databases, for both single-task and multitask classification approaches. The results indicated that multitask learning, which includes additional tasks such as vowel and sex classification, enhances the model's performance compared to monotask learning by taking advantage of shared representations across related tasks. The multitask approach showed an improvement of up to 5% in classification accuracy and the inclusion of the intermediate models for fine-tuning produced up to 10% better classification accuracy with respect to the implemented baseline. In conclusion, this work contributes to the growing body of literature demonstrating the viability of deep learning methods for non-invasive PD detection and highlights the advantages of multitask learning for pathological speech classification. La enfermedad de Parkinson (EP) es el segundo trastorno neurodegenerativo más prevalente en la vejez. Se caracteriza por síntomas como temblor en reposo, rigidez y alteraciones de la marcha. También afecta a la producción natural del habla, causando temblor de voz y pronunciación imprecisa. Dada la prevalencia de los trastornos del habla en la EP, el análisis del habla de un individuo proporciona un medio no invasivo y económico para su detección y monitorización. El objetivo de este trabajo consistió en aprovechar el potencial del aprendizaje profundo, específicamente una red neuronal convolucional pre entrenada y un enfoque multitarea, para clasificar grabaciones del habla de pacientes con EP y controles sanos (HC) utilizando representaciones espectrales. La metodología de análisis multitarea propuesta consistió en evaluar la eficacia de los modelos ResNet pre entrenados, afinados en bases de datos en español, italiano y alemán, tanto para enfoques de clasificación de una sola tarea como multitarea. Los resultados indicaron que el aprendizaje multitarea, que incluye tareas adicionales como la clasificación de vocales y la clasificación de sexos, mejora el rendimiento del modelo en comparación con el aprendizaje monotarea al aprovechar las representaciones compartidas entre tareas relacionadas. El enfoque multitarea mostró una mejora de hasta el 5 % en la tasa de acierto de la clasificación, y la inclusión de los modelos intermedios para el ajuste fino produjo una mejora de hasta el 10 % con respecto al modelo baseline implementado. Finalmente, se concluye que este trabajo contribuye al creciente cuerpo de literatura que demuestra la viabilidad de los métodos de aprendizaje profundo para la detección no invasiva de la EP y destaca las ventajas del aprendizaje multitarea para la clasificación patológica del habla.