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La finalidad de este TFM es implementar un sistema de generación de ironía multimodal utilizando modelos de generación de subtítulos de imágenes y librerías de minería de textos en Python. El objetivo principal es, dada una imagen, generar una frase irónica relacionada con esa imagen.

Generative Artificial Intelligence has grown exponentially as a result of Large Language Models (LLMs). This has been possible because of the impressive performance of deep learning methods created within the field of Natural Language Processing (NLP) and its subfield Natural Language Generation (NLG), which is the focus of this paper. Within the growing LLM family are the popular GPT-4, Bard and more specifically, tools such as ChatGPT have become a benchmark for other LLMs when solving most of the tasks involved in NLG research. This scenario poses new questions about the next steps for NLG and how the field can adapt and evolve to deal with new challenges in the era of LLMs. To address this, the present paper conducts a review of a representative sample of surveys recently published in NLG. By doing so, we aim to provide the scientific community with a research roadmap to identify which NLG aspects are still not suitably addressed by LLMs, as well as suggest future lines of research that should be addressed going forward.

The present study focuses on the linguistic phenomenon of misgendering directed at the transgender and gender non-conforming (TGNC) community present on the X platform. Misgendering involves the use of incorrect pronouns, names or gendered language when referring to a TGNC individual and is a form of microaggression that reinforces gender binarism. Despite growing awareness of this phenomenon, it remains a persistent form of discrimination that perpetuates negative stereotypes and exclusion from society. Therefore, it is crucial not only to understand and address misgendering, but also to analyse its impact on discrimination within online discourse towards the TGNC community. To achieve this, a representative sample of 400 tweets targeting two TGNC individuals is compiled, applying an annotation scheme to classify the polarity of each tweet and instances of misgendering, and then comparing the manual annotations with those of an automatic sentiment detection system. The analysis focuses on the context and frequency of intentional misgendering, using word lists and concordances to examine the data. The results confirm that intentional misgendering perpetuates discrimination, tends to co-occur with other forms of aggression, and is not effectively identified by automatic sentiment detection systems. Finally, the study highlights the need for improved automatic detection systems to better identify and address misgendering in online discourse and provides potentially useful tools, such as annotation guidelines and annotated corpora, for future research.

Language produced by Public Administrations has crucial implications in citizens’ lives. However, its syntactic complexity and the use of legal jargon, among other factors, make it difficult to be understood for laypeople and certain target audiences. The NLP task of Automatic Text Simplification (ATS) can help to the necessary simplification of this technical language. For that purpose, specialized parallel datasets of complex-simple pairs need to be developed for the training of these ATS systems. In this position paper, an on-going project is presented, whose main objectives are (a) to extensively analyze the syntactical, lexical, and discursive features of the language of English-speaking ombudsmen, as samples of public administrative language, with special attention to those characteristics that pose a threat to comprehension, and (b) to develop the OmbudsCorpus, a parallel corpus of complex-simple supra-sentential fragments from ombudsmen’s case reports that have been manually simplified by professionals and annotated with standardized simplification operations. This research endeavor aims to provide a deeper understanding of the simplification process and to enhance the training of ATS systems specialized in administrative texts.

En este capítulo se presenta un modelo general para la anotación multinivel de corpora de texto literario. Por multinivel se hace referencia a la combinación, en un mismo corpus, de información de diferentes niveles de descripción lingüística o literaria, desde datos relacionados con palabras o sílabas, hasta cuestiones temáticas, textuales o pragmáticas. El objetivo final de un corpus de estas características es fijar un posible análisis literario, por lo que se considera como una edición digital enriquecida. Se defienden cuatro características que un corpus de texto literario debe cumplir: interoperabilidad, perspectivismo, unidad y claridad/sencillez. Se da cuenta de los principales problemas de formalización en un corpus multinivel de este tipo: la combinación de diferentes formalismos de representación y, en el caso de XML, el problema de un anidamiento incorrecto. Finalmente se propone un modelo para un corpus de poesía del Siglo de Oro., This paper presents a general model for the multilevel annotation of a literary corpus. Multilevel refers to the combination of information from different linguistic or literary levels in the same corpus: from word related data to thematic, textual or pragmatic questions. The objective is to fix a possible literary analysis. To be considered an enriched digital edition, an annotated corpus must meet four characteristics: interoperability, perspectivism, unity and clarity/simplicity. The main formalization problems are discussed: the combination of different representation formalisms and, in the case of XML, the improper nesting. Finally, a model for a corpus of poetry from the Spanish Golden-Age is proposed.

Esta tesis se centra en la generación y secuenciación de listas de lectura automáticas para usuarios no expertos que buscan adentrarse en nuevos campos de conocimiento. Se abordan preguntas fundamentales como “¿Dónde debería empezar un usuario no experto cuando se introduce a un nuevo tema?”, y “¿Por dónde debería continuar su lectura después de cada documento?”. Para responder a estas cuestiones, se propone un modelo que evalúa y secuencia las lecturas considerando las relaciones de prerrequisito entre los documentos y poniendo especial énfasis en las características intrínsecas de los documentos, como la coherencia, la legibilidad, el contenido textual y la polaridad. La tarea de secuenciación de documentos se formula como un problema de optimización combinatoria que busca encontrar el conjunto óptimo de caminos de lectura que maximicen la efectividad del aprendizaje. Los contenidos de los documentos se representan mediante modelado de tópicos y modelos basados en Transformer. Estas representaciones se combinan con algoritmos genéticos y de colonia de hormigas para generar secuencias óptimas de lectura que consideren la relevancia y las relaciones entre los documentos. La validación de los enfoques propuestos se realiza mediante experimentos empíricos que respaldan la eficacia del modelo propuesto en entornos de aprendizaje abiertos y no supervisados. Los resultados demuestran que la representación de documentos y la generación de secuencias de lectura basadas en las características intrínsecas de los documentos pueden ser efectivas para proporcionar recomendaciones de lectura personalizadas y significativas. Aunque cada enfoque tiene sus ventajas y desventajas, el estudio subraya la relevancia de considerar tanto la generalidad como la relevancia temática de los documentos en la generación de listas de lectura.

The “Conscious Natural Text Generation” project (CORTEX, grant ref. PID2021-123956OB-I00) investigates how Natural Language Generation (NLG) architectures can be improved so that they can exploit external and commonsense knowledge, and integrate it in a controllable manner (i.e., determining what knowledge to include and how to include it) when generating new text. Our main scientific objective is, therefore, to investigate and propose novel NLG architectures that integrate different types of knowledge to automatically produce reliable, truthful and quality texts, whose information complies with the principles of objectivity and plurality, thereby minimizing bias or manipulated content. The new generation of NLG systems obtained from CORTEX will significantly improve the semantic quality of the generated text, preventing, among other phenomena, the inclusion of invented facts that do not match reality (i.e., hallucination).

The last decade has witnessed a remarkable advancement in the field of Artificial Intelligence, particularly in Natural Language Processing (NLP) and Natural Language Generation (NLG), which has been made possible by the development and enhancement of Deep Learning techniques and Large Language Models (LLMs). Nowadays, ChatGPT is one of the most widely known and used, an advanced AI tool designed to understand and generate human-like text based on a vast amount of data. In this work we put forward an innovative proposal for higher education which involves the use of ChatGPT-3 as a supervised tool in the classroom which will be mostly employed by students and not by teachers, in order to foster their linguistic skills by means of transforming the automatically generated written text into an oral presentation to be delivered in front of the class. Our ultimate goal is not to determine whether the student has made fraudulent use of GPT, but rather to leverage all the advantages that it can offer to improve the teaching and learning process of a foreign language within the CLIL framework.

El presente proyecto propone al alumnado universitario una estrategia docente basada en el Aprendizaje Basado en Juegos (ABJ), y evalúa su eficacia para incrementar la motivación y promover el desarrollo de habilidades y la adquisición de conocimientos. En la enseñanza superior de la Historia apenas existen experiencias de aprendizaje basadas en la creación de videojuegos. En la de la Ingeniería Multimedia, sí, pero los videojuegos desarrollados por el estudiantado suelen descuidar las narrativas, en favor de las mecánicas. Gamnatóric tiene como objetivos: tutelar el desarrollo de videojuegos narrativos por parte del alumnado de los dos citados grados; utilizar juegos narrativos ya creados en actividades prácticas; desarrollar un videojuego narrativo de base histórica para su utilización docente; y evaluar las actividades realizadas. El proyecto ha sido desarrollado en tres fases: diseño, implementación y evaluación. En la primera, planificamos las actividades prácticas de creación y uso de videojuegos, y especificamos las líneas maestras del videojuego creado por el equipo. En la segunda, pusimos en marcha las actividades de creación y uso de videojuegos, y desarrollamos nuestro juego utilizando herramientas como Twine, Moodle y Google Sheet. Y en la tercera, realizamos una encuesta con Google Forms y entrevistas personales. Los participantes en el proyecto han sido estudiantes de diversos cursos de los dos citados Grados. Durante el desarrollo de la iniciativa fueron creados 113 juegos narrativos, evaluados positivamente por los docentes. Además, el alumnado valoró también positivamente la experiencia de crear un videojuego didáctico de este tipo. 69 estudiantes aprendieron con juegos narrativos creados por el profesorado y consideraron positiva la experiencia. Y los tres alumnos participantes en la creación del juego, junto a los docentes del proyecto, también valoraron muy positivamente la experiencia de aprendizaje. Por tanto, los resultados de la iniciativa pu

Ren'Py es un motor de novela visual libre que permite crear historias interactivas complejas mediante un lenguaje de script. Una de sus características más potentes es que permite usar código en Python para añadir opciones más complejas a los juegos. Aprovechando esta posibilidad, la finalidad de este TFG es desarrollar una historia interactiva usando el motor de Ren'Py y utilizando librerías de inteligencia artificial de Python para dotar a los personajes del juego y a la historia de más dinamismo.

Los métodos ágiles son útiles para desarrollar proyectos con alto grado de incertidumbre y/o volatilidad. Permiten reducir costes de producción (económicos y humanos) al ofrecer una propuesta de investigación sobre el desarrollo de bajo coste de implementación. Esto permite explorar y validar las distintas hipótesis y líneas de desarrollo del proyecto antes de invertir esfuerzos o recursos en ellas. La implementación de propuestas didácticas no está exenta de incertidumbres y su puesta en marcha debe responder a unos ciclos muy estrictos a la vez que el grado de responsabilidad del docente sobre el resultado es alto. Por ello, la aplicación de métodos ágiles resulta conveniente. Las prácticas docentes, por su arraigo entre las propuestas didácticas universitarias y por su alto grado de utilización, están especialmente indicadas para aplicar estos procedimientos de diseño ágiles. La tematización de las prácticas docentes, es decir, su orientación hacia la resolución de un problema práctico de orden real existente en el entorno social del alumno, permitirá profundizar en el carácter útil de la práctica realizada ya que está dirigido a mejorar la empleabilidad del alumno tras su realización. Esto se puede traducir en un mayor poder motivacional para la práctica. En el caso de esta propuesta de trabajo, la tematización será sobre el problema del calentamiento global y el cambio climático y, en especial, sobre la cuestión de la descarbonización o sustitución de combustibles fósiles por energías renovables. Sin embargo, introducir una tematización de este tipo en una práctica docente orientada a dotar al alumno de unas habilidades profesionales, a priori, genéricas, puede diluir el objetivo final de la misma. Se introduce un grado de complejidad que puede resultar en que la tematización pierda el valor motivacional e incluso que reduzca el valor de la práctica como método de adquisición de la habilidad profesional específica. Por ello es preciso trabajar en el diseño de l

This paper presents a new approach to retrieve and further integrate tabular datasets (collections of rows and columns) using union and join operations. In this work, both processes were carried out using a similarity measure based on contextual word embeddings, which allows finding semantically similar tables and overcome the recall problem of lexical approaches based on string similarity. This work is the first attempt to use contextual word embeddings in the whole pipeline of table search and integration, including for the first time their use in the join operation. A comprehensive analysis of their performance was carried out on both retrieving and integrating tabular datasets, comparing them with context-free models. Column headings and cell values were used as contextual information and their impact on each task was evaluated. The results revealed that contextual models significantly outperform context-free models and a traditional weighting schema in ad hoc table retrieval. In the data integration task, contextual models also improved the results on union operation compared to context-free approaches.

Los sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA) están cobrando gran protagonismo en la sociedad actual, no solo a nivel científico o industrial, sino en el día a día de las personas. Una de las barreras que existen a la implantación de la IA en la sociedad es el bajo grado de formación que, aún hoy, existe acerca de las verdaderas bondades y riesgos de esta tecnología, y cómo puede afectar nuestro quehacer diario. Creemos que es necesario insertar este debate en las aulas universitarias, con el fin de incrementar el nivel de conciencia y formación de los profesionales del futuro. El presente trabajo trata de identificar cuáles son las principales carencias y sesgos, relacionados con el ámbito de la IA, que existen, tanto a nivel de conceptos básicos como de aplicación, entre el alumnado universitario. Para ello se ha llevado a cabo un estudio en diferentes titulaciones y cursos de la Universidad de Alicante (UA) y la Universidad Católica de Murcia (UCAM). Este estudio pretende servir de punto de partida para establecer los principales aspectos de la IA que se deberían estudiar en las aulas universitarias para superar las limitaciones identificadas entre el alumnado y mejorar la docencia en esta área.

Durante los dos últimos cursos académicos, el estado de alarma creado por la expansión del COVID-19 ha provocado cambios sustanciales en el modo de concebir la enseñanza y el aprendizaje en la enseñanza superior. El diseño de cursos en línea se ha convertido en un instrumento esencial en las enseñanzas de grado y posgrado. Esta Red se ha concebido con un objetivo meramente práctico: el diseño de los contenidos de un curso masivo y abierto en línea (MOOC) como herramienta docente complementaria para dos asignaturas de máster universitario: Lingüística Forense (38608) en el Máster en Inglés y Español para Fines Específicos, y Técnicas de Identificación: Acústica, Imagen y Lingüística Forense (43310) en el Máster en Investigación Criminal y Ciencias Forenses. En concreto, los contenidos que en esta Red se han elegido para la realización del MOOC son las técnicas de identificación de la autoría de textos escritos (Ainsworth & Juola, 2019, 1161-1189; Grieve, 2007, 251-270; Stamatatos, 2008, 538-556). La identificación de autor (Ehrhardt, 2018, 169-200; Fobbe, 2020, 93-114, 2001; Solan, 2013, 551-576; van Halteren, 2021); es un área de especialización de la lingüística forense (como ciencia forense), disciplina que estudia el lenguaje como evidencia o en la evidencia (Guillén-Nieto & Stein, 2021).

En este informe científico se identifican los principales retos científicos en los cuales está enmarcado el grupo de investigación en procesamiento del lenguaje y sistemas de información (GPLSI) de la Universidad de Alicante (UA). El objetivo de este informe es establecer un plan de investigación basado en la experiencia y participación en proyectos de investigación, y subrayar los principales retos de futuro que nos permitan definir nuevos proyectos de investigación y desarrollo en los próximos años. La Generación Automática de Lenguaje Natural (GLN) es una tarea compleja que se apoya en numerosos recursos y herramientas del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). La GLN comienza a dar resultados satisfactorios, al menos para ciertos dominios y objetivos, como se puede ver de los resultados obtenidos por parte del GPLSI. No obstante, requiere un importante esfuerzo investigador. En este artículo planteamos, desde la perspectiva que da la investigación realizada hasta ahora en grupo de investigación Procesamiento Natural y Sistemas de Información (GPLSI), futuras líneas de investigación en GLN, incorporando diferentes disciplinas y metas.

A new approach to narrative abstractive summarization (NATSUM) is presented in this paper. NATSUM is centered on generating a narrative chronologically ordered summary about a target entity from several news documents related to the same topic. To achieve this, first, our system creates a cross-document timeline where a time point contains all the event mentions that refer to the same event. This timeline is enriched with all the arguments of the events that are extracted from different documents. Secondly, using natural language generation techniques, one sentence for each event is produced using the arguments involved in the event. Specifically, a hybrid surface realization approach is used, based on over-generation and ranking techniques. The evaluation demonstrates that NATSUM performed better than extractive summarization approaches and competitive abstractive baselines, improving the F1-measure at least by 50%, when a real scenario is simulated.

Educational Data Mining (EDM) is a research field that focuses on the application of data mining, machine learning, and statistical methods to detect patterns in large collections of educational data. Different machine learning techniques have been applied in this field over the years, but it has been recently that Deep Learning has gained increasing attention in the educational domain. Deep Learning is a machine learning method based on neural network architectures with multiple layers of processing units, which has been successfully applied to a broad set of problems in the areas of image recognition and natural language processing. This paper surveys the research carried out in Deep Learning techniques applied to EDM, from its origins to the present day. The main goals of this study are to identify the EDM tasks that have benefited from Deep Learning and those that are pending to be explored, to describe the main datasets used, to provide an overview of the key concepts, main architectures, and configurations of Deep Learning and its applications to EDM, and to discuss current state-of-the-art and future directions on this area of research.

En este trabajo se plantea la necesidad de combinar el análisis llamado «distante» (análisis panorámico de gran cantidad de texto literario) con el análisis profundo (análisis en detalle de diferentes aspectos lingüísticos o literarios). Para ello se propone la creación de amplios corpus literarios de referencia en los que, aprovechando los actuales avances en procesamiento del lenguaje natural, la información implícita del texto (tanto de tipo lingüístico como literario) esté marcada de manera explícita y formal. La propuesta se concreta en el diseño y desarrollo de un corpus piloto de la poesía lírica del Siglo de Oro que incluye poemas con diferentes modelos métrico-estróficos (sonetos, romances, liras, églogas, etc.) así como diversidad de autores. Actualmente consta de más de 52.000 versos anotados con información lingüística (palabras, lemas, categorías gramaticales y morfología) y literaria (tipo de poema o estrofa y métrica). Si bien la anotación general del corpus ha sido realizada de manera automática, un 10% de esa anotación (5069 versos) ha sido revisada, validada o, en su caso, corregida por expertos. Este 10%, en tanto que Gold Standard, es ya un primer paso tanto para el análisis distante y profundo de la poesía castellana como para el desarrollo de sistemas de procesamiento del lenguaje natural específicos para el texto literario y poético., This paper shows the necessity of combine the distant reading of literary texts (panoramic analysis of a great amount of texts) with «deep» reading (close analysis in detail of implicit linguistic or literary aspects of texts). With this objective, the development of large annotated corpora of literary texts is proposed. Taking advantage of recent developments of Natural Language Processing, the linguistic and literary implicit information could be annotated semi-automatically. In order to show the viability of this proposal, a pilot corpus of Golden-Age Spanish poetry is presented. The corpus is made-up of different types of poems (sonnets, romances, eclogues, etc.) and several poets. Nowadays it has more than 52,000 lines annotated at metrical and morphological level: metrical patterns of each line, and the lemma, part of speech and morphological information of each word. The annotation was developed automatically. 5,069 lines has been revised manually and emended (if necessary). This Gold Standard is the first step both for a distant and deep literary analysis of Golden-Age Spanish poetry and for the development of poetry-specific models of Natural Language Processing.

This paper analyzes the application of LDA topic modeling to a corpus of poetry. First, it explains how the most coherent LDA-topics have been established by running several tests and automatically evaluating the coherence of the resulting LDA-topics. Results show, on one hand, that when dealing with a corpus of poetry, lemmatization is not advisable because several poetic features are lost in the process; and, on the other hand, that a standard LDA algorithm is better than a specific version of LDA for short texts (LF-LDA). The resulting LDA-topics have then been manually analyzed in order to define the relation between word topics and poems. The analysis shows that there are mainly two kinds of semantic relations: an LDA-topic could represent the subject or theme of the poem, but it could also represent a poetic motif. All these analyses have been undertaken on a large corpus of Golden Age Spanish sonnets. Finally, the paper shows the most relevant themes and motifs in this corpus such as “love,” “religion,” “heroics,” “moral,” or “mockery” on one hand, and “rhyme,” “marine,” “music,” or “painting” on the other hand.

In this article an automatic scansion model for fixed-metre Spanish poetry is presented. It is a hybrid model that combines hand-made rules with probabilistic information. Through the set of rules, the model is able to extract the syllabic structure of each word, to classify them as stressed or unstressed and to resolve metrical phenomena such as synaloephas or diaereses. The article is mainly focused on the metrical ambiguities produced by synaloephas: verse lines from which it is possible to derive two or more metrical patterns. This metrical ambiguity is resolved through probabilities, assuming a relation between high probabilities and metricality. The system has been evaluated through more than 1,000 lines extracted from a corpus of Golden-Age Spanish sonnets. An accuracy of 95% has been achieved, resulting in not only considerable progress if we compare it to previous proposals, but also in an adequate way of performing the task when compared to human performance.

This paper focuses on the contribution of temporal relations inference and distributional semantic models to the event ordering task. Our system automatically builds ordered timelines of events from different written texts in English by performing first temporal clustering and then semantic clustering. In order to determine temporal compatibility, an inference from the temporal relationships between events –automatically extracted from a Temporal Information Processing system– is applied. Regarding semantic compatibility between events, we analyze two different distributional semantic models: LDA Topic modeling and Word2Vec word embeddings. Both semantic models together with the temporal inference have been evaluated within the framework of SemEval 2015 Task 4 Track B. Experiments show that, using both models, the current State of the Art is improved, showing significant advance in the Cross-Document Event Ordering task., Este artículo se centra en estudiar la contribución que la inferencia de relaciones temporales y los modelos semánticos distribucionales hacen a la tarea de ordenación de eventos. Nuestro sistema construye automáticamente líneas de tiempo con eventos extraídos de diferentes documentos escritos en inglés. Para ello realiza primero una agrupación temporal y posteriormente una agrupación semántica. Para determinar la compatibilidad temporal se realiza una inferencia sobre las relaciones temporales entre los eventos extraídos de un sistema automático de procesamiento de información temporal. Para la compatibilidad semántica entre eventos hemos analizado dos modelos semánticos distribucionales distintos: LDA Topic Modeling y Word2Vec Word Embeddings. Ambos modelos semánticos junto con la inferencia temporal han sido evaluados bajo el marco de evaluación de SemEval 2015 Task 4 Track B. Los experimentos muestran que, usando ambos modelos se mejora el estado del arte actual, implicando un avance importante en la tarea de ordenación de eventos multidocumento.

Con el fin de desarrollar un sistema de prevención del suicidio en la red, se ha compilado y anotado un corpus piloto de mensajes de ideación suicida extraídos de las redes sociales. Los textos se han obtenido tanto de la Web como de la Deep Web, y se han seleccionado textos escritos tanto en español como en inglés. Para caracterizar semánticamente cada mensaje, éstos han sido anotados según su relación con el fenómeno suicida (pro-suicida, instigador, anti-suicidio, etc.). El proceso de compilación del corpus asegura la representatividad de los textos y la anotación consistente entre anotaciones., In order to develop suicide prevention systems in the network, a pilot corpus of suicide thoughts was compiled and annotated. It was extracted from social networks. Texts has been obtained both from the Web and Deep Web. The selected written texts are in Spanish and English. Therefore, to characterize semantically each message, these have been annotated according to suicide relationship. The corpus compilation process ensures the representativeness of the texts and the consistent annotation between annotations.

En este trabajo se desarrolla un análisis de los principales tipos de endecasílabos utilizados en los sonetos del Siglo de Oro. Como novedad, aplicamos un método de análisis macro o distante, mediante el análisis computacional de un corpus de más de setenta mil (70.000) versos. A partir de un modelo formal de patrón métrico, analizamos los tipos de patrones métricos más frecuentes y su evolución histórica. Los resultados, sin ser aún concluyentes, sí muestran las principales preferencias métricas de los diferentes autores y cómo varían a lo largo de los siglos XVI y XVII., In this paper an analysis of the hendecasyllable meter in the Golden Age Spanish sonnets is presented. A macroanalysis or (computer-based) “distant reading” approach is applied to a corpus of more than 70 000 hendecasyllables. Based on a formal definition of metrical pattern, I analyze the most frequent metrical patterns and their historical development. Results are not entirely conclusive, but they show the main authors’ metrical preferences and their evolution during 16th and 17th Centuries.

Este trabajo sintetiza los resultados alcanzados en la “Red de investigación sobre la docencia de las TIC en los estudios de Filología Española”. La comparación y reflexión de las asignaturas de los planes de estudio de Filología Española en las que se explican las TIC para el proceso de enseñanza/aprendizaje de la lengua y la literatura ha permitido solucionar las coincidencias encontradas a través del establecimiento de niveles de profundización o ámbitos de actuación. Además, los cambios realizados responden a varios grados de profundidad: en algunos casos se han matizado ciertos aspectos, en otros se han marcado cambios para evitar coincidencias puntuales y, finalmente, en algún caso concreto se han llevado a cabo remodelaciones internas para resolver solapamientos manifiestos. En definitiva, se ha conseguido una visión global de cómo se abordan las TIC en estos estudios para que el profesorado tenga la seguridad de que está tratando los contenidos, recursos y aplicaciones más adecuados al nivel de especialización de su asignatura y para que el alumnado que las cursa no repita contenidos y avance progresivamente en la adquisición de las habilidades en el uso de las TIC.