Durante los últimos años he seguido varias líneas de investigación. Todas tienen en núcleo común: el uso de de técnicas computacionales y de inteligencia artificial en la modelización de parámetros físicos y biológicos.

Machine learning para modelizar el aprendizaje de los estudiantes

He desarrollado varios enfoques novedosos basados en Machine Learning para analizar el comportamiento de los estudiantes en un curso. Estos modelos son capaces de predecir si un estudiante completará con éxito un curso o si lo abandonará.

Metodos avanzados de computación aplicados en biología

En esta línea -abierta en la actualidad- intento aplicar distintas algoritmos y técnicas de inteligencia artificial en la resolución y simulación de modelos de interés biológico.

Uso de computación Grid y datos de satélite para el desarrollo de un sistema de vigilancia medioambiental global

Esta línea de investigación la desarrollé durante los tres años que estuve trabajando en el European Space Research Institute de la Agencia Espacial Europea. En este tiempo me dediqué a desarrollar aplicaciones GRID para el procesamiento de imágenes por satélite con el objetivo de monitorizar fenómenos a nivel planetario.

 

2020-2021

• Complementos de Formación en Informática en el Máster de Profesorado
• Medicina Computacional en el Máster en Investigación Traslacional y Medicina Personalizada
• Modelos de Computación en el Grado de Informática
• Informática aplicada a Odontología en el Grado de Odontología

Una de mis mayores pasiones es la enseñanza universitaria. Todos los cursos dedico parte de mi tiempo a mejorar mi formación docente en ciencia e ingeniería.

También me interesa el desarrollo de innovaciones docentes y su posterior difusión. Las innovaciones en las que me centro son aplicaciones en condiciones reales real de metodologías docentes de eficacia contrastada.

Un ejemplo de innovación docente

Uso de herramientas de corrección automática en las asignaturas de introducción a las programación.

El objetivo de este proyecto es introducir una herramienta de corrección automática –CodeRunner– en las asignaturas de introducción a la programación. Este tipo de herramientas proporciona al estudiante información sobre la corrección de su trabajo en el momento que lo entrega. Varios estudios indican que su uso mejora el aprendizaje y la experiencia de los estudiantes.

 

También me interesa el estudio de los fundamentos del conocimiento científico y a la relación entre ciencia, tecnología y sociedad. En los últimos dos siglos la ciencia y la tecnología nos han proporcionado capacidades que en el pasado eran inimaginables. Estos avances tienen un impacto tanto en la sociedad como en el medio ambiente, impacto que debería ser analizado.

Filosofía de la Ciencia y la Tecnología

Mis temas de interés en filosofía de la ciencia se pueden resumir en dos preguntas:

– ¿Por qué resultan de tanta utilidad los resultados de la investigación científica?
– ¿Qué nos dice la ciencia sobre la realidad que nos rodea?

Ciencia, Tecnología y Sociedad

En los últimos años ha empezado a surgir una visión más crítica de las consecuencias de los últimos avances en ciencia y tecnología. Como consecuencia ha surgido un movimiento que pretende estudiar el papel de la ciencia y la tecnología en la sociedad. Mi interés se centra en el problema de las dos culturas tal como fue descrito por C. P. Snow (1956).

 

Las asignaturas de programación suponen un auténtico desafío ya que muchos estudiantes tienen dificultades cuando aprenden a programar. La computación física introduce los conceptos de la programación en el mundo real para que el alumno interaccione con ellos, facilitando así el aprendizaje del estudiante.

Hemos desarrollado un conjunto de recursos docentes basados en la computación física para la enseñanza de la programación en ciencias e ingeniería. Estos módulos -basados en la placa Arduino- constan de un conjunto de demostraciones para ser utilizadas en clase de teoría y varios módulos para ser utilizados por los alumnos en el laboratorio.

Hemos utilizado estos módulos docentes en cursos de programación para estudiantes de ciencias e ingeniería. Los resultados que hemos obtenido han sido muy buenos: un mayor número de estudiantes aprendió a programar y los estudiantes disfrutaron más programando.

 

Puesto
Profesor Contratado Doctor Universidad de Granada

Datos de contacto
marubio@ugr.es
Mecenas Building Office 3
Telephone: +34958240466

Dirección
Departamento de Ciencias de la Computación e IA
ETSIIT
C/ Periodista Daniel Saucedo Aranda s/n
18071 – Granada.
España/Spain

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En la actualidad soy profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Mi docencia está relacionada con modelos de computación e inteligencia artificial. También imparto docencia sobre el uso de herramientas informáticas en las ciencias de la salud.

Mi investigación trata sobre el uso de técnicas computacionales -Machine Learning- para el análisis de conjuntos de datos masivos en el ámbito de la ciencia y la medicina. El último proyecto en el que colaboro pretende utilizar técnicas de inteligencia artificial para mejorar el análisis y procesamiento del aprendizaje de los estudiantes, también conocido como Learning Analytics.

Entre mis aficiones están la lectura, viajar y toda actividad que implique estar en contacto con la naturaleza. Las más habituales son el senderismo, el alpinismo, el esquí de travesía y el submarinismo.

Mis primeros pasos en el campo de la investigación fueron en el entorno de la Energía Solar en la Plataforma Solar de Almería. También he trabajado en la Universidad de California en su Laboratorio de Tecnología Espacial y en la Agencia Espacial Europea, en su centro de desarrollo de software en Frascati.

Llevado por una insaciable curiosidad mi carrera académica ha sido muy diversa, abarcando ámbitos muy distintos. He completado las titulaciones de Física, Matemáticas, Empresariales, Económicas e Ingeniería Informática.