Orientación familiar para el fortalecer del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la escuela de educación básica fiscal “blanca garcía plaza de arias” en Guayaquil
Tesis Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español RESUMEN Cuando se produce una interferencia en el aprendizaje, los estudiantes reciben atención educativa acordes a sus potencialidades y necesidades, donde las familias son los principales agentes sociales que requieren de conocimiento sobre esas dificultades de sus representando. Por ende, deben recibir orientaciones, tanto verbales como escritas de los docentes. No obstante, en la Escuela de Educación Básica Fiscal “Blanca García Plaza de Arias” ubicada en la ciudad de Guayaquil, donde se ha observado que las familias se dirigen a los docentes de aula en busca de apoyo para obtener información sobre las necesidades educativas especiales (NEE), de trípticos, guías u otros documentos que contengan información sobre las dificultades de aprendizaje, sin recibir respuestas positivas. Es por ello que, el objetivo de este estudio es diseñar una guía de orientación familiar para el fortalecimiento del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la mencionada institución. Para ello se utilizó el enfoque cuantitativo, y se aplicó una encuesta a diez familias que tienen hijos con dificultades de aprendizaje. Se obtuvo como resultado que casi nunca (75%) los docentes le suministran información sobre las NEE, el 50% manifestó que casi nunca se promueven talleres para orientar a los padres, asimismo, el 75% dice que sus conocimientos sobre que tienen pocos conocimientos sobre las NEE. También se logró conocer que entre las NEE se encuentran los trastornos de conductas. Este resultado permitió ampliar la visión del problema; lo que generó los conocimientos necesarios para el diseño de la guía. La guía se diseñó en dos partes; Parte I: NEE abarca los conceptos, tanto de las específicas como las no específicas y actividades que los padres pueden desarrollar en el hogar. Parte II: dirigida a los trastornos de conductas, con sus respectivas definiciones y actividades, para llevarse a efecto en los hogares en conjunto con la comunidad y la escuela. Las orientaciones pedagógicas que se aportan en la guía, está enfoca en mejoras educativas que permitirán la actualización de metodologías y actividades, que pueden ser utilizadas por docentes y las familias, ya que son flexibles y constituyen un contexto de aprendizaje. De allí que, una buena utilización de orientaciones pedagógicas admitirá que se dé solución o minimice los problemas del aprendizaje de los escolares con NEE, por cuanto se aborda desde la escuela y el hogar, generando una sinergia entre ambas organizaciones que, trae como beneficios mejorar, mediante el desarrollo de habilidades y destrezas en los estudiantes su aprendizaje. Lo que cual beneficia a la institución, por cuanto cuenta con una guía que puede ser utilizada durante todo el año escolar y optimiza la participación de familia en el proceso educativo; a los docentes, serán partícipes de una reestructuración en la planificación en la atención de los escolares con NEE, gestionarán la integración de la familia a las actividades pedagógicas y mejorarán la comunicación con ellos. Y, las familias, porque se dará respuestas a sus inquietudes sobre las NEE y cómo abordarlas. metadata Alay Gonzalez, Denny Uberlinda mail dennysalay@hotmail.com (2022) Orientación familiar para el fortalecer del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la escuela de educación básica fiscal “blanca garcía plaza de arias” en Guayaquil. Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
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RESUMEN Cuando se produce una interferencia en el aprendizaje, los estudiantes reciben atención educativa acordes a sus potencialidades y necesidades, donde las familias son los principales agentes sociales que requieren de conocimiento sobre esas dificultades de sus representando. Por ende, deben recibir orientaciones, tanto verbales como escritas de los docentes. No obstante, en la Escuela de Educación Básica Fiscal “Blanca García Plaza de Arias” ubicada en la ciudad de Guayaquil, donde se ha observado que las familias se dirigen a los docentes de aula en busca de apoyo para obtener información sobre las necesidades educativas especiales (NEE), de trípticos, guías u otros documentos que contengan información sobre las dificultades de aprendizaje, sin recibir respuestas positivas. Es por ello que, el objetivo de este estudio es diseñar una guía de orientación familiar para el fortalecimiento del proceso educativo en niños con necesidades educativas especiales en la mencionada institución. Para ello se utilizó el enfoque cuantitativo, y se aplicó una encuesta a diez familias que tienen hijos con dificultades de aprendizaje. Se obtuvo como resultado que casi nunca (75%) los docentes le suministran información sobre las NEE, el 50% manifestó que casi nunca se promueven talleres para orientar a los padres, asimismo, el 75% dice que sus conocimientos sobre que tienen pocos conocimientos sobre las NEE. También se logró conocer que entre las NEE se encuentran los trastornos de conductas. Este resultado permitió ampliar la visión del problema; lo que generó los conocimientos necesarios para el diseño de la guía. La guía se diseñó en dos partes; Parte I: NEE abarca los conceptos, tanto de las específicas como las no específicas y actividades que los padres pueden desarrollar en el hogar. Parte II: dirigida a los trastornos de conductas, con sus respectivas definiciones y actividades, para llevarse a efecto en los hogares en conjunto con la comunidad y la escuela. Las orientaciones pedagógicas que se aportan en la guía, está enfoca en mejoras educativas que permitirán la actualización de metodologías y actividades, que pueden ser utilizadas por docentes y las familias, ya que son flexibles y constituyen un contexto de aprendizaje. De allí que, una buena utilización de orientaciones pedagógicas admitirá que se dé solución o minimice los problemas del aprendizaje de los escolares con NEE, por cuanto se aborda desde la escuela y el hogar, generando una sinergia entre ambas organizaciones que, trae como beneficios mejorar, mediante el desarrollo de habilidades y destrezas en los estudiantes su aprendizaje. Lo que cual beneficia a la institución, por cuanto cuenta con una guía que puede ser utilizada durante todo el año escolar y optimiza la participación de familia en el proceso educativo; a los docentes, serán partícipes de una reestructuración en la planificación en la atención de los escolares con NEE, gestionarán la integración de la familia a las actividades pedagógicas y mejorarán la comunicación con ellos. Y, las familias, porque se dará respuestas a sus inquietudes sobre las NEE y cómo abordarlas.
| Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Conceptos clave: Orientación familiar,Necesidades Educativas Especiales, Educación Inclusiva,Trastorno de conducta,Dificultades de aprendizaje. |
| Clasificación temática: | Materias > Psicología |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster |
| Depositado: | 30 Oct 2023 23:30 |
| Ultima Modificación: | 30 Oct 2023 23:30 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/1280 |
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The main aim of this study was to analyse the influence of e-learning training on the acquisition of competences in basketball coaches in Cantabria. The current landscape of basketball coach training shows an increasing demand for innovative training models and emerging pedagogies, including e-learning-based methodologies. The study sample consisted of fifty students from these courses, all above 16 years of age (36 males, 14 females). Among them, 16% resided outside the autonomous community of Cantabria, 10% resided more than 50 km from the city of Santander, 36% between 10 and 50 km, 14% less than 10 km, and 24% resided within Santander city. Data were collected through a Google Forms survey distributed by the Cantabrian Basketball Federation to training course students. Participation was voluntary and anonymous. The survey, consisting of 56 questions, was validated by two sports and health doctors and two senior basketball coaches. The collected data were processed and analysed using Microsoft® Excel version 16.74, and the results were expressed in percentages. The analysis revealed that 24.60% of the students trained through the e-learning methodology considered themselves fully qualified as basketball coaches, contrasting with 10.98% of those trained via traditional face-to-face methodology. The results of the study provide insights into important characteristics that can be adjusted and improved within the investigated educational process. Moreover, the study concludes that e-learning training effectively qualifies basketball coaches in Cantabria.
Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es, Javier Jorge mail , Kamil Giglio mail ,
Alemany Iturriaga
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Driving while drowsy poses significant risks, including reduced cognitive function and the potential for accidents, which can lead to severe consequences such as trauma, economic losses, injuries, or death. The use of artificial intelligence can enable effective detection of driver drowsiness, helping to prevent accidents and enhance driver performance. This research aims to address the crucial need for real-time and accurate drowsiness detection to mitigate the impact of fatigue-related accidents. Leveraging ultra-wideband radar data collected over five minutes, the dataset was segmented into one-minute chunks and transformed into grayscale images. Spatial features are retrieved from the images using a two-dimensional Convolutional Neural Network. Following that, these features were used to train and test multiple machine learning classifiers. The ensemble classifier RF-XGB-SVM, which combines Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine using a hard voting criterion, performed admirably with an accuracy of 96.6%. Additionally, the proposed approach was validated with a robust k-fold score of 97% and a standard deviation of 0.018, demonstrating significant results. The dataset is augmented using Generative Adversarial Networks, resulting in improved accuracies for all models. Among them, the RF-XGB-SVM model outperformed the rest with an accuracy score of 99.58%.
Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Ambreen Akmal mail , Muhammad Iqbal mail , Adil Ali Saleem mail , Muhammad Amjad Raza mail , Kainat Zafar mail , Aqsa Zaib mail , Sandra Dudley mail , Jon Arambarri mail jon.arambarri@uneatlantico.es, Ángel Gabriel Kuc Castilla mail , Furqan Rustam mail ,
Siddiqui
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In the last decades, the world population and demand for any kind of product have grown exponentially. The rhythm of production to satisfy the request of the population has become unsustainable and the concept of the linear economy, introduced after the Industrial Revolution, has been replaced by a new economic approach, the circular economy. In this new economic model, the concept of “the end of life” is substituted by the concept of restoration, providing a new life to many industrial wastes. Leaves are a by-product of several agricultural cultivations. In recent years, the scientific interest regarding leaf biochemical composition grew, recording that plant leaves may be considered an alternative source of bioactive substances. Plant leaves’ main bioactive compounds are similar to those in fruits, i.e., phenolic acids and esters, flavonols, anthocyanins, and procyanidins. Bioactive compounds can positively influence human health; in fact, it is no coincidence that the leaves were used by our ancestors as a natural remedy for various pathological conditions. Therefore, leaves can be exploited to manufacture many products in food (e.g., being incorporated in food formulations as natural antioxidants, or used to create edible coatings or films for food packaging), cosmetic and pharmaceutical industries (e.g., promising ingredients in anti-aging cosmetics such as oils, serums, dermatological creams, bath gels, and other products). This review focuses on the leaves’ main bioactive compounds and their beneficial health effects, indicating their applications until today to enhance them as a harvesting by-product and highlight their possible reuse for new potential healthy products.
Lucia Regolo mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Yasmany Armas Diaz mail , Bruno Mezzetti mail , Maria Elexpuru Zabaleta mail maria.elexpuru@uneatlantico.es, Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es, Kilian Tutusaus mail kilian.tutusaus@uneatlantico.es, Luca Mazzoni mail ,
Regolo
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Efficient deep learning-based approach for malaria detection using red blood cell smears
Malaria is an extremely malignant disease and is caused by the bites of infected female mosquitoes. This disease is not only infectious among humans, but among animals as well. Malaria causes mild symptoms like fever, headache, sweating and vomiting, and muscle discomfort; severe symptoms include coma, seizures, and kidney failure. The timely identification of malaria parasites is a challenging and chaotic endeavor for health staff. An expert technician examines the schematic blood smears of infected red blood cells through a microscope. The conventional methods for identifying malaria are not efficient. Machine learning approaches are effective for simple classification challenges but not for complex tasks. Furthermore, machine learning involves rigorous feature engineering to train the model and detect patterns in the features. On the other hand, deep learning works well with complex tasks and automatically extracts low and high-level features from the images to detect disease. In this paper, EfficientNet, a deep learning-based approach for detecting Malaria, is proposed that uses red blood cell images. Experiments are carried out and performance comparison is made with pre-trained deep learning models. In addition, k-fold cross-validation is also used to substantiate the results of the proposed approach. Experiments show that the proposed approach is 97.57% accurate in detecting Malaria from red blood cell images and can be beneficial practically for medical healthcare staff.
Muhammad Mujahid mail , Furqan Rustam mail , Rahman Shafique mail , Elizabeth Caro Montero mail elizabeth.caro@uneatlantico.es, Eduardo René Silva Alvarado mail eduardo.silva@funiber.org, Isabel de la Torre Diez mail , Imran Ashraf mail ,
Mujahid
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In contemporary society, depression has emerged as a prominent mental disorder that exhibits exponential growth and exerts a substantial influence on premature mortality. Although numerous research applied machine learning methods to forecast signs of depression. Nevertheless, only a limited number of research have taken into account the severity level as a multiclass variable. Besides, maintaining the equality of data distribution among all the classes rarely happens in practical communities. So, the inevitable class imbalance for multiple variables is considered a substantial challenge in this domain. Furthermore, this research emphasizes the significance of addressing class imbalance issues in the context of multiple classes. We introduced a new approach Feature group partitioning (FGP) in the data preprocessing phase which effectively reduces the dimensionality of features to a minimum. This study utilized synthetic oversampling techniques, specifically Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN), for class balancing. The dataset used in this research was collected from university students by administering the Burn Depression Checklist (BDC). For methodological modifications, we implemented heterogeneous ensemble learning stacking, homogeneous ensemble bagging, and five distinct supervised machine learning algorithms. The issue of overfitting was mitigated by evaluating the accuracy of the training, validation, and testing datasets. To justify the effectiveness of the prediction models, balanced accuracy, sensitivity, specificity, precision, and f1-score indices are used. Overall, comprehensive analysis demonstrates the discrimination between the Conventional Depression Screening (CDS) and FGP approach. In summary, the results show that the stacking classifier for FGP with SMOTE approach yields the highest balanced accuracy, with a rate of 92.81%. The empirical evidence has demonstrated that the FGP approach, when combined with the SMOTE, able to produce better performance in predicting the severity of depression. Most importantly the optimization of the training time of the FGP approach for all of the classifiers is a significant achievement of this research.
Tumpa Rani Shaha mail , Momotaz Begum mail , Jia Uddin mail , Vanessa Yélamos Torres mail vanessa.yelamos@funiber.org, Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail , Md. Abdus Samad mail ,
Shaha