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Las soluciones actuales de reparto de comida a domicilio se basan generalmente en la existencia de una empresa que centraliza las órdenes de reparto y las asigna a un cuerpo de repartidores, según diversos parámetros. Esta empresa se encarga además de las relaciones con las empresas de servicio y en algunos casos proporcionan al cliente un sitio web desde donde realizar pedidos. Este trabajo pretende estudiar la implementación de un sistema descentralizado que permita a los repartidores autogestionar el servicio de reparto sin necesidad de intermediarios entre las empresas de servicio, los clientes y ellos mismos.

Desde hace 8 años, el grado de Ingeniería Multimedia imparte el 4º curso utilizando Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) e integrando a todas las asignaturas en él. El programa ha tenido mucho éxito, pero siempre ha acusado un problema, la evaluación. Al tratarse de un trabajo en grupo altamente colaborativo, que integra a todas las asignaturas del curso y que durante los dos semestres trabaja en un único gran proyecto, es muy difícil discernir el trabajo real realizado por cada componente del equipo, produciéndose descompensaciones o incluso malas prácticas. Durante años, se ha tratado de adoptar medidas para paliar esta situación, pero persisten algunas disfunciones. Para solucionarlo, hemos diseñado e implantado una metodología de coevaluación, alineada con la gestión del programa ABP y que persigue dos objetivos: procurar un reparto de nota asociado con el esfuerzo individual realizado, basado en información objetiva y cuantificable, junto con una evaluación formativa y sumativa justa; y desarrollar las habilidades blandas imprescindibles hoy en día en entornos de trabajo colaborativos. En este artículo presentamos la herramienta de coevaluación desarrollada, la valoración realizada sobre la herramienta por las/os participantes en la experiencia y exalumnos de años anteriores, y los resultados obtenidos hasta la fecha. Esta herramienta se alinea perfectamente con la metodología docente. La herramienta hace partícipe al alumnado de su propia evaluación, pero también le hace más consciente de su trabajo frente al grupo. A través de ella, el profesorado puede conocer desde el principio si alguien no está trabajando adecuadamente, y además ese mismo estudiante también lo puede ver, lo que permite activar medidas correctivas y no sufrir las consecuencias al final, cuando se tensiona el grupo y los resultados ya no pueden recuperarse. La herramienta permite generar una evaluación continua real, iteración tras iteración, que el alumnado podrá utilizar como indicador d

En esta memoria se describe el proyecto de desarrollo de una metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) en su octava edición (curso 2020/21) para el itinerario de Creación y Entretenimiento digital del cuarto curso del Grado en Ingeniería Multimedia de la Escuela Politécnica Superior. La Red 4979 es el resultado de la consolidación de los realizados en los cursos anteriores, desde el curso 2013/14 hasta la actualidad (identificadores 3013, 3133, 3426, 3663, 4002, 4307 y 4606). En esta octava edición, el proyecto ha tenido como objetivo principal diseñar, implementar y evaluar algunas acciones educativas innovadoras respecto a la evaluación de los proyectos ABP. De esta forma, el objetivo de este proyecto es conseguir una evaluación multimodal, que valore todas las facetas que conforman una metodología como ésta: contenidos y objetivos, presentaciones de los proyectos, funcionamiento del grupo, resultado final del proyecto, … Para conseguir este objetivo tendrán que transcurrir algunos cursos en los que se irá trabajando en la implantación sucesiva de cambios puntuales y en la evaluación de sus resultados. En este trabajo se explica la primera aproximación realizada, y como resultados del proyecto se presentan una guía de buenas prácticas de evaluación y la valoración del alumnado.

La evaluación de las tareas en problemas de síntesis de sonido constituye un reto dada la naturaleza acústica de la salida, forzando generalmente a un proceso de corrección manual con las desventajas de subjetividad y cansancio que ello conlleva. En este trabajo proponemos un modelo que sea capaz de evaluar este tipo de problemas de manera automática y así apoyar al docente en esta tarea con la finalidad de que pueda destinar ese tiempo a otro tipo de tareas docentes con más impacto en el proceso de enseñanza-aprendizaje del alumno. La propuesta se basa en modelos de aprendizaje neuronal profundo, concretamente las llamadas Redes Siamesas, los cuales permiten medir la similitud entre dos elementos de entrada. En nuestro caso, en base a un grupo de datos etiquetados como correctos e incorrectos, el modelo nos permite estimar a qué tipo de elemento se asemejan más las diferentes entregas de los alumnos. Los resultados obtenidos con una serie de escenarios simulados en base a entregas de estudiantes de la asignatura Síntesis Digital de Sonido del Grado en Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación validan la propuesta realizada en todos los casos propuestos.

A día de hoy, en el panorama del desarrollo de videojuegos existe un problema. Las herramientas pensadas para la implementación de sonido en el código presentan una serie de dificultades para el programador: O bien la herramienta es relativamente sencilla, pero requiere de una aplicación de alto nivel que exige conocimientos de diseño sonoro para utilizarse, o bien consiste en una aplicación que trate el audio a un nivel más bajo que exija conocimientos de teoría de señales y computación de audio. Sumando a todo esto que el motor que diseñe el programador tendrá que gestionar los recursos y la memoria por su cuenta, el programador se encuentra con varias trabas que aumenta la curva de aprendizaje y tiempo de desarrollo al que se enfrenta. Este trabajo consiste en el estudio de la problemática de los motores de sonido en el estado actual del desarrollo de videojuegos y el posterior desarrollo de un motor de sonido propio que sea ligero y funcional, que pueda servir para la mayoría de casos tanto de forma práctica para proyectos multimedia, como de forma didáctica en aplicaciones interactivas aplicables en el ámbito de la enseñanza, encargándose totalmente del manejo del audio, su posicionamiento en un espacio acústico 3d y su manejo en memoria, proporcionando al programador una herramienta fácil de usar, con funcionalidades básicas y que gestiona sus propios recursos quitando preocupaciones al programador.

Optical music recognition is a research field whose efforts have been mainly focused, due to the difficulties involved in its processes, on document and image recognition. However, there is a final step after the recognition phase that has not been properly addressed or discussed, and which is relevant to obtaining a standard digital score from the recognition process: the step of encoding data into a standard file format. In this paper, we address this task by proposing and evaluating the feasibility of using machine translation techniques, using statistical approaches and neural systems, to automatically convert the results of graphical encoding recognition into a standard semantic format, which can be exported as a digital score. We also discuss the implications, challenges and details to be taken into account when applying machine translation techniques to music languages, which are very different from natural human languages. This needs to be addressed prior to performing experiments and has not been reported in previous works. We also describe and detail experimental results, and conclude that applying machine translation techniques is a suitable solution for this task, as they have proven to obtain robust results.

En esta memoria se describe el proyecto realizado de desarrollo de una metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) en su séptima edición (curso 2019/20) para el itinerario de Creación y Entretenimiento digital del cuarto curso del Grado en Ingeniería Multimedia de la Escuela Politécnica Superior. Este proyecto es el resultado de la consolidación de los realizados en los cursos anteriores, desde el curso 2013/14 hasta la actualidad (identificadores 3013, 3133, 3426, 3663, 4002 y 4307). En esta séptima edición, el proyecto ha tenido como objetivo principal la organización y seguimiento de las presentaciones que realizan los grupos ABP para exponer el estado del progreso en el desarrollo de sus videojuegos durante el curso. En la planificación inicial se programaron tres presentaciones, de las que dos se han visto bastante afectadas por la declaración del estado de alarma en el país, pasando de realizarse de forma presencial a hacerlo mediante vídeos y videoconferencia. En esta memoria se explica cómo se ha realizado esta adaptación, y como resultados del proyecto se presentan los vídeos de dichas presentaciones y el análisis de la valoración de éstas por parte del alumnado.

En esta memoria se describe el proyecto realizado de desarrollo de una metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) en su sexta edición (curso 2018/19) para el itinerario de Creación y Entretenimiento digital del cuarto curso del Grado en Ingeniería Multimedia de la Escuela Politécnica Superior. Este proyecto es el resultado de la consolidación de los realizados en los cursos anteriores, desde el curso 2013/14 hasta la actualidad (identificadores 3013, 3133, 3426, 3663 y 4002). El proyecto ha tenido como objetivo principal la obtención de un producto final (videojuego) completo y jugable como resultado de la aplicación de la metodología ABP en Multimedia que se aplica a las 7 asignaturas que conforman este itinerario. Este producto final es la consecuencia de la estructura en fases que permite desarrollar un videojuego de forma similar a como se realiza actualmente en el sector. Como resultados del proyecto se presentan en primer lugar los videojuegos desarrollados en el curso 2018/19 por los estudiantes organizados en grupos de trabajo. Después, el análisis de los resultados de valoración de los estudiantes y profesorado respecto a la metodología comparados con los de cursos anteriores.

In this research, we study how to classify of handwritten music symbols in early music manuscripts written in white Mensural notation, a common notation system used since the fourteenth century and until the Renaissance. The field of Optical Music Recognition researches how to automate the reading of musical scores to transcribe its content to a structured digital format such as MIDI. When dealing with music manuscripts, the traditional workflow establishes two separate stages of detection and classification of musical symbols. In the classification stage, most of the research focuses on detecting musical symbols, without taking into account that a musical note is defined in two components: glyph and its position with respect to the staff. Our purpose will consist of the design and implementation of architectures in the field of Deep Learning, using Convolutional Neural Networks (CNNs) as well as its evaluation and comparison to determine which model provides the best performance in terms of efficiency and precision for its implementation in an interactive scenario.

Automatic music composition is an area of research widely studied nowadays and many approaches have been proposed for this problem. This work is based on an existing project developed by the GRFIA which uses genetic programming for generating music melodies without human supervision. The project utilises a general-purpose library which is in charge of the genetic programming logic. The task of supervising the melodies is accomplished by a set of machine learning algorithms that are trained using a corpus of songs in order to select the best melodies generated. This final degree project develops a new library which replaces the one used by the original project. This new library implements some of the logic of genetic programming but the part in charge of selecting the best individuals has been developed using the multi-objective optimization algorithm NSGA-III. On the other hand, this project extends the binary tree structure used by the software. The current data model is able to store melodic and rhythm information and the proposed model is able to store harmonic information too. This change improves the way new melodies are generated. Finally, a comparative has been made using performance data and the overall score of the melodies generated. The result of the analysis is positive, but it has slightly improved in comparison to the original project. Even though, the two main goals, developing a new library and extending the model, have been successfully completed.