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Las superficies multicontacto mejoran el aprendizaje de las matemáticas

Las tecnologías multicontacto tienen una superficie táctil, donde varias personas pueden interactuar con sus manos, y permiten crear entornos colaborativos.

Un estudio de la Universidad Rey Juan Carlos, publicado en la revista científica International Journal of Human-Computer Studies, ha analizado la asimilación de conocimientos matemáticos en estudiantes de 3º y 5º de Primaria a través de la utilización de mesas multicontacto.

Además, el trabajo ha llevado a cabo una comparativa entre dos metodologías (interacción por turnos o consenso) para observar cómo influyen en el desarrollo de habilidades de comunicación o sociabilización

El equipo científico ha demostrado que la mesa multicontacto es un elemento tecnológico que favorece la creación de equipos de trabajo efectivos. Asimismo, entre las dos metodologías empleadas han observado que la de consenso fomenta el desarrollo de procesos de sociabilización y discusión y despierta interés en los estudiantes.

Con los datos obtenidos, los investigadores señalan que será interesante seguir estudiando este tipo de metodologías aplicadas a esta tecnología y comprobar si los grupos que usan la modalidad de consenso en una mesa multicontacto logran más conocimientos que los que siguen aprendiendo de forma tradicional.

Fuente:

https://www.urjc.es/todas-las-noticias-de-actualidad/5251-las-superficies-multicontacto-mejoran-el-aprendizaje-de-las-matematicas

Matemáticos de la Universidad Rey Juan Carlos elaboran un sistema predictivo de propagación del coronavirus

Un equipo científico del Technological Institute for Data, Complex Networks & Cybersecurity (DCNC Sciences) de la Universidad Rey Juan Carlos está realizando una aportación matemática de predicción de propagación del COVID-19 para el Comité Español de Matemáticas (CEMat).

Se puede ver en el siguiente enlace:

https://www.dcncsciences.com/predictor-covid-19/

El modelo está basado en un sistema de ecuaciones diferenciales y desagregado por Comunidades Autónomas que incluye varios experimentos de acotación y optimización de parámetros, así como un análisis comparativo entre el modelo agregado de todo el país y el separado por comunidades autónomas.

El sistema está siendo bastante fiable, porque combina ecuaciones diferenciales con técnicas de ajuste funcional y elementos de data science. Ha habido días en los que la diferencia entre la predicción y el dato real final ha sido de dos o seis personas.

El sistema funciona en dos fases. Dentro del modelo SEIR (Susceptibles, Expuestos, Infectados y Recuperados), se eligen parámetros que pueden variar en un rango, variamos muchos de estos parámetros, a través de operaciones matemáticas y los que más se parecen a la realidad se utilizan para hacer las predicciones.

En la elaboración del modelo colaboran Regino Criado, David Aleja y Miguel Romance.

Fuente:

https://www.urjc.es/todas-las-noticias-de-actualidad/5171-matematicos-de-la-urjc-elaboran-un-sistema-predictivo-de-propagacion-de-la-pandemia

Un modelo matemático ayuda a las aerolíneas a competir con trenes de alta velocidad

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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y del Massachusetts Institute of Technology (MIT) han elaborado un modelo matemático que analiza la competencia entre líneas aéreas y el ferrocarril de alta velocidad. Estima la distribución modal de la demanda de pasajeros, elabora la asignación de la flota de aviones y genera los horarios de los vuelos.

Las líneas aéreas y el tren de alta velocidad están compitiendo cada vez más. El tren de alta velocidad se suele ver como un modo más seguro y más cómodo de viajar, lo que genera una redistribución de pasajeros entre alternativas aéreas y ferroviarias.

En el núcleo del enfoque hay un modelo integrado de optimización que incluye la planificación de frecuencias de los vuelos, el desarrollo aproximado del horario, la asignación de la flota y el comportamiento de los pasajeros en la elección del modo de viaje.

Los resultados de validación muestran una clara concordancia entre las soluciones del modelo y la realidad y su utilidad para predecir los impactos de la entrada futura del ferrocarril de alta velocidad en nuevos mercados. El marco de modelización propuesto es útil desde la perspectiva de los operadores de líneas aéreas, pues les permite planificar mejor su actividad frente a otros competidores mediante el ajuste de horarios, flotas y tarifas.

Leer más:

http://www.agenciasinc.es/Noticias/Un-modelo-matematico-ayuda-a-las-aerolineas-a-competir-con-trenes-de-alta-velocidad

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