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Escuelas públicas en España

La educación en España está regulada por la Ley Orgánica 8/2013, de 9 de diciembre, para la mejora de la calidad educativa (LOMCE) que amplía el artículo 27 de la Constitución Española de 1978[1] El sistema educativo español es obligatorio y gratuito para todos los niños de entre 6 y 16 años y está sostenido por el gobierno nacional junto con los gobiernos de cada una de las 17 comunidades autónomas del país.

En España, la educación primaria y la secundaria se consideran educación básica (obligatoria). Se trata de Primaria (6-12 años), que es el equivalente español de la escuela primaria y el primer año de la escuela media, y Secundaria (12-16 años), que sería una mezcla de los dos últimos años de la escuela media y los dos primeros años de la escuela secundaria en Estados Unidos.

En 2020-21, España cuenta con 9.909.886 alumnos. El grupo más numeroso corresponde a la educación primaria, con 4.654.727 alumnos, seguido de la educación secundaria, con 2.730.036, y los universitarios, con 1.633.358. El grupo más pequeño es el de la formación profesional, con 887.710 alumnos[4].

Centros de enseñanza secundaria en España

Recibir educación en España es cada vez más popular. Las principales razones para ello son la compra de inmuebles y el traslado a Marbella, la oportunidad de obtener una educación europea de buena calidad, el coste razonable de la educación universitaria o privada, etc.

El nivel de la educación en España ha mejorado mucho en los últimos 20 años gracias al aumento del gasto y a las reformas educativas. La última encuesta OCDE/PISA sobre el nivel educativo de los adolescentes de 15 años en 70 países mostró que el rendimiento de España en matemáticas, lectura y ciencias está ligeramente por encima de la media de la OCDE.

Basada en la Ley Orgánica de Educación, la educación en España es obligatoria para los niños (residentes) de 6 a 16 años, con 6 años de educación primaria y 4 años de educación secundaria obligatoria (ESO), al final de los cuales se recibe un Certificado de Estudios.

Una vez terminada la escolaridad obligatoria, el alumno puede seguir estudiando en la escuela secundaria (los últimos 2 años se llaman Bachillerato) o pasar a un centro de formación profesional de grado medio. Los que terminan el Bachillerato o la Formación Profesional de grado superior pueden ser admitidos en una universidad española.

Escuelas primarias en España

Efecto predictivo diferencial de las conductas de autorregulación y de la combinación de conductas de autorregulación y de regulación externa sobre las disfunciones ejecutivas y las dificultades de regulación de las emociones, en estudiantes universitarios

De todo lo anterior se infiere la necesidad de (1) investigar la relación entre los diferentes constructos utilizados en referencia a la autorregulación, constructos que se dan en diferentes niveles de análisis psicológico; (2) definir con precisión dichas relaciones, así como los efectos sumatorios o interactivos de las diferentes variables implicadas, para identificar con mayor precisión los factores contextuales de la función ejecutiva (FE).

La evolución de la investigación sobre autorregulación conductual ha dado lugar a diferentes tipos y subtipos de constructos psicológicos que buscan explicar este tipo de comportamiento en un determinado dominio de investigación (de la Fuente et al., 2019a,b).

En un enfoque complementario, la investigación ha establecido la autorregulación como una habilidad meta-conductual esencial, que guía el proceso de aprendizaje (de la Fuente, 2017). La autorregulación es, pues, entrenable, y es exclusiva del ser humano. La relación bidireccional entre las FE y la autorregulación (AR) se ha establecido en diferentes contextos, como en el nivel de desarrollo infantil (Finders et al., 2021), la conducta alimentaria (Hawkins et al., 2021) y el esfuerzo persistente (Barkley, 2021). Algunos modelos de EF se han centrado incluso en la autorregulación (Granziera et al., 2021).

Cómo van los estudiantes a la escuela en España

ResumenCon el frenético crecimiento de los conjuntos de datos de alta dimensión en diferentes dominios biomédicos, existe una necesidad urgente de desarrollar métodos predictivos capaces de lidiar con esta complejidad. La selección de características es una estrategia relevante en el aprendizaje automático para abordar este reto. Introducimos un nuevo algoritmo de selección de características para la regresión lineal llamado BOSO (Bilevel Optimization Selector Operator). Llevamos a cabo una comparativa de BOSO con los principales algoritmos de la literatura, encontrando una precisión superior para la selección de características en conjuntos de datos de alta dimensión. Se presenta una prueba de concepto de BOSO para predecir la sensibilidad a los fármacos en el cáncer. Se lleva a cabo un análisis detallado para el metotrexato, un fármaco bien estudiado que se dirige al metabolismo del cáncer.

Presentamos BOSO (Bilevel Optimization Selector Operator), un método novedoso para realizar la selección de características en modelos de regresión lineal. En el aprendizaje automático, la selección de características consiste en identificar el subconjunto de variables de entrada (características) que se asocian correctamente con la variable de respuesta que se pretende predecir. Una adecuada selección de características es particularmente relevante para conjuntos de datos de alta dimensión, comúnmente encontrados en cuestiones de investigación biomédica que se basan en datos -ómicos, por ejemplo, modelos de predicción de sensibilidad, resistencia o toxicidad de medicamentos, construcción de redes de regulación de genes, selección de biomarcadores o estudios de asociación. La necesidad de la selección de características se acentúa en muchos de estos complejos problemas, ya que el número de características es mayor que el número de muestras, lo que hace más difícil obtener modelos predictivos precisos y generales. En este contexto, mostramos que los modelos derivados por BOSO combinan mejor la precisión y la simplicidad que los enfoques que compiten en la literatura. La relevancia de BOSO se ilustra en la predicción de la sensibilidad a los fármacos de las líneas celulares de cáncer, utilizando los datos de RNA-seq y las pruebas de detección de fármacos de la base de datos GDSC (Genomics of Drug Sensitivity in Cancer). BOSO obtiene modelos de regresión lineal con un nivel de precisión similar, pero con un número sustancialmente menor de características, lo que simplifica la interpretación y validación de los modelos de predicción.

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