(2025) Lvova, Yulia; Muñoz Basols, Javier; Lengua Española, Lingüística y Teoría de la Literatura
Este trabajo explora la percepción sobre el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en la enseñanza del español como lengua extranjera o segunda (LE/L2) en el contexto de la certificación de español. En particular, se examinan las oportunidades que esta tecnología proporciona para mejorar la competencia lingüística de los aprendientes, así como el papel fundamental que la interacción con herramientas potenciadas por IA juega en el fomento de la autonomía del aprendiente y en la obtención de feedback. Para el estudio, se diseñaron 3 actividades con diferentes tipos de interacción con IA: 1) aprendiente ↔ IA (mediada por el docente), 2) aprendiente ↔ aprendiente (mediada por IA) y 3) aprendiente ↔ IA, centradas en la elaboración de cartas formales para la preparación del examen DELE de nivel B2. La implementación de las actividades se llevó a cabo tanto de manera presencial como de forma virtual. A través de los cuestionarios diseñadas específicamente para medir la percepción de 21 aprendientes y 12 docentes rusohablantes, se evaluó la efectividad y la receptividad en el uso de la IA para la preparación de los exámenes de certificación. Los resultados indican una valoración positiva del uso de la IA en la preparación de exámenes de español por ambos grupos, principalmente, por el carácter novedoso de su uso, capacidad de ofrecer correcciones y el feedback, la posibilidad del fomento de la autonomía de aprendizaje. No obstante, se identificaron retos relacionados con el uso de la IA como la elaboración de prompts o instrucciones, la calidad de la retroalimentación obtenida y, en el caso de los estudiantes rusohablantes, limitaciones tecnológicas en relación con la accesibilidad a la herramienta utilizada (ChatGPT).
(Elsevier, 2026) Omoyele, Olalekan; Hoffmann, Maximilian; Weinand, Jann Michael; Larrañeta, Miguel; Linßen, Jochen; Stolten, Detlef; Ingeniería Energética; Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España
The limited intra-hour variability of globally available hourly renewable energy system data leads to inaccuracies in the modeling of renewable energy systems. While sub-hourly data can improve model accuracy, such data are not globally available. The existing approaches to increase the temporal resolution of solar irradiance often rely on site specific measurements or complex models, limiting global scalability. This work, therefore, presents a methodology to increase the temporal resolution of the global horizontal irradiance from 1 h to 1 min using non-dimensional irradiance and parameters matching based on daily irradiance characteristics for arbitrary locations. The methodology is validated using statistical methods and energy system optimization. The hourly annual normalized root mean square error and Kolmogorov-Smirnov Integral range from 5 to 7 % and 0.1–0.7, respectively, for different locations consisting of varying weather conditions. The energy system optimization results of the synthetic data demonstrate superiority in terms of cost and feasibility relative to the average hourly resolution data. The use of synthetic minute resolution data significantly improves the design accuracy of dynamic components such as inverters and storage systems. The globally applicable method, based on Köppen-Geiger classification coverage, will enable more reliable energy systems modeling in the future.
(Springer, 2025-02-05) Rodríguez Iglesias, Miguel; Calvo Henríquez, Christian; Martín Jiménez, Daniel; García-Lliberós, Ainhoa; Maza Solano, Juan Manuel; Moreno Luna, Ramón; Izquierdo Domínguez, Adriana; Martínez Capoccioni, Gabriel; Alobid, Isam; Cirugía; Universidad de Sevilla
Purpose of Review: Chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) is a debilitating inflammatory condition that significantly impacts quality of life. Despite treatment advances, recurrence is common, prompting the exploration of novel therapies such as monoclonal antibodies targeting the type 2 immune response, notably dupilumab. This research aims to evaluate the real-world evidence (RWE) of dupilumab in treating severe CRSwNP, comparing sinonasal outcomes to those observed in randomized clinical trials.
Recent Findings: Significant improvements were noted, with the average SNOT-22 score reduction being 37.2 points post-dupilumab treatment. The nasal polyp size (NPS) showed an average decrease of 3.6 points. The analysis highlighted the practical effectiveness of dupilumab, emphasizing its benefit over conventional therapies in reducing NPS and improving nasal symptoms.
Summary: The findings advocate for the integration of dupilumab into standard treatment protocols for severe CRSwNP, providing a robust alternative that could potentially reduce the high recurrence rates associated with current management strategies. This study underscores the utility of RWE in assessing the effectiveness of new medical treatments, suggesting that dupilumab offers substantial real-world benefits for patients suffering from this challenging condition.
