Investigación

La principal área de investigación del laboratorio Gradient es la tecnología educativa. Su misión es proveer de herramientas y métodos eficientes para mejorar la educación en tantos aspectos y formas como sea posible. En su página web se puede encontrar información acerca de sus miembros, publicaciones, aplicaciones, conferencias, artículos, etc. Las líneas de investigación de Gradient incluyen:

  • Aprendizaje apoyado por tecnología
  • Tutores inteligentes
  • MOOCs y SPOCs
  • Realidad virtual y aumentada
  • Realidad mixta
  • Entornos de aprendizaje inteligentes
  • Sistemas de aprendizaje multisensoriales
  • Entornos virtuales 3D multiusuario para el aprendizaje
  • Analítica del aprendizaje
  • Adaptación de los entornos de aprendizaje
  • Educación híbrida
  • Aprendizaje basado en la simulación
  • Aprendizaje colaborativo apoyado por ordenador
  • Inteligencia ambiental para el aprendizaje
  • Aprendizaje mediante tecnologías móviles
Grupo Emergente: RAISE (Research in AI to Support Education)
El objetivo de los investigadores del grupo emergente RAISE es contribuir al desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial para la mejora de los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Coordinador del grupo emergente: Prof. Dr. Carlos Alario Hoyos
Coordinador del laboratorio: Prof. Dr. Carlos Delgado Kloos

El objetivo de los investigadores del grupo Pervasive Computing Laboratory es contribuir al desarrollo de la Computación Ubicua, ayudando en la adopción e integración de la creciente variedad de dispositivos portátiles que están convirtiéndose en parte de nuestra vida diaria. Nos alineamos con la visión de Mark Weiser del futuro de la informática: soluciones a problemas de los usuarios que son invisibles a la vista.


Las actividades del Laboratorio de Análisis de Datos y Aspectos Computacionales de la Elección Social (DAComSoC) están centradas en investigar en diversas áreas relacionadas con el análisis de datos y en aspectos computacionales de la elección social. En concreto, el Laboratorio de Análisis de Datos y Aspectos Computacionales de la Elección Social tiene experiencia en los siguientes campos:

  • Análisis de datos de redes sociales
  • Elecciones sin listas de candidatos
  • Análisis de datos para tecnología educativa
  • Extracción de información de texto

Coordinador del grupo: Prof. Dr. Luis Sánchez Fernández

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