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La evaluación de los trabajos fin de estudios
(Grupo GRIAL, 2026-04-08) García-Peñalvo, Francisco José
Participación en la mesa redonda “La evaluación de los Trabajos fin de Estudios en Psicología”, de 1,5 horas de duración, en la “Jornada para la reflexión sobre la innovación docente en Trabajos fin de Estudios en tiempos de la Inteligencia Artificial”, celebrada el 8 de abril de 2026 en el Salón de Actos de la Facultad de Psicología de la Universidad de Sevilla. La irrupción de la inteligencia artificial (IA), y en particular de la IA generativa, obliga a replantear la evaluación de los trabajos de fin de estudios (TFE). Se parte de una idea general: la universidad debe reflexionar sobre cómo cambian los conocimientos, habilidades, competencias y valores en la era de la IA, porque ya no basta con evaluar únicamente el producto final, sino que también es necesario considerar cómo se ha construido. Tras introducir la diferencia entre inteligencia artificial e IA generativa, se subraya que esta última no posee conocimiento real ni criterio propio; puede inventar información, depende del contexto que se le proporciona y siempre requiere supervisión humana. Estas limitaciones hacen inviable la aceptación acrítica de sus resultados en contextos académicos de alto impacto, como los TFE. La presentación organiza el uso de la IA en educación en tres escenarios: apoyo responsable, colaboración guiada y cocreación con una declaración de uso reforzada. En el caso de los TFE, se defiende claramente este tercer escenario, ya que se trata de productos de alto impacto, para los cuales deben exigirse evidencias de autoría, comprensión y rigor. De ahí se derivan controles concretos: declaración de uso de IA, registro de prompts y de versiones del trabajo, verificación de fuentes, revisión humana previa a la calificación y atención a sesgos e inequidades. La idea central es que, cuando aumenta el impacto, también debe aumentar el rigor documental. Se proponen cinco criterios de evaluación de un TFE: autoría y trazabilidad, comprensión real del trabajo, rigor metodológico, capacidad crítica ante la IA y transparencia académica. Con ello, la evaluación deja de centrarse exclusivamente en el documento final y pasa a incorporar el proceso, la capacidad de justificación y la visibilidad del uso de herramientas de IA. Este planteamiento se apoya, además, en principios de alfabetización crítica y en marcos éticos y regulatorios, como los de la UNESCO, SAFE, el AI Act y el manifiesto Safe AI in Education. A nivel práctico, se concretan seis reglas de uso responsable: minimizar el uso de datos personales, respetar la propiedad intelectual, verificar la información, explicitar cuándo se admite la IA, revisar sesgos y mantener siempre el control humano. Finalmente, se propone avanzar hacia una inteligencia híbrida en educación, entendida como la colaboración entre la inteligencia natural y la inteligencia artificial, siempre bajo control humano, con supervisión experta, diálogo permanente y transparencia. En ese marco, la IA no sustituye el juicio académico, sino que obliga a hacerlo más explícito, más riguroso y más formativo.
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EL DESARROLLO DE LA COOPERACIÓN BIBLIOTECARIA EN COLOMBIA
(Programa de Doctorado Formación en la Sociedad del Conocimiento, 2026-04-09) Quintero Peña, Julieth Andrea
EL DESARROLLO DE LA COOPERACIÓN BIBLIOTECARIA EN COLOMBIA JULIETH ANDREA QUINTERO PEÑA DIRECTORES: NATALIA ARROYO VAZQUEZ MARIA TERESA MÚNERA TORRES PLAN DE INVESTIGACIÓN PROGRAMA DE DOCTORADO FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO UNIVERSIDAD DE SALAMANCA 24 DE MARZO DE 2026
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Introducción a la IA de forma práctica
(Grupo GRIAL, 2026-03-24) García-Peñalvo, Francisco José
Seminario “Introducción a la IA de forma práctica” orientado al personal del Servicio de Empleo y Emprendimiento (SIPPE) de la Universidad de Salamanca, de 4 horas de duración, impartido el 24 de marzo de 2026. El seminario está diseñado como un espacio de actualización, reflexión y capacitación práctica, orientado al personal del Servicio de Empleo y Emprendimiento (SIPPE) de la Universidad de Salamanca, con el objetivo de explorar el impacto de la inteligencia artificial generativa en los servicios universitarios de orientación profesional, de empleabilidad y de apoyo al emprendimiento. La sesión combina una aproximación conceptual con una orientación claramente aplicada. En una primera parte, se introduce el contexto actual de transformación digital impulsado por la inteligencia artificial, prestando especial atención a cómo estas tecnologías están redefiniendo los procesos de búsqueda de empleo, selección de talento, desarrollo profesional y creación de proyectos emprendedores. Se abordan las principales herramientas de inteligencia artificial generativa, sus capacidades y limitaciones, así como los cambios que estas están generando en el mercado laboral y en las competencias demandadas. Posteriormente, el seminario se centra en el análisis de casos de uso específicos en el ámbito de los servicios universitarios. Se exploran aplicaciones concretas como la mejora de la orientación profesional personalizada, la optimización de la elaboración de currículos y cartas de presentación, la simulación de entrevistas de trabajo, el análisis de ofertas laborales y el apoyo a la ideación y al desarrollo de proyectos emprendedores. Este enfoque permite identificar oportunidades reales para integrar la inteligencia artificial en las actividades del SIPPE. Un eje fundamental del seminario es la dimensión ética y crítica del uso de estas tecnologías. Se reflexiona sobre cuestiones como la fiabilidad de los sistemas, los sesgos algorítmicos, la privacidad de los datos y el papel del profesional como mediador experto en un entorno cada vez más automatizado. Finalmente, la sesión adopta un enfoque práctico mediante dinámicas participativas y demostraciones en directo, en las que los asistentes experimentan con distintas herramientas y diseñan posibles aplicaciones adaptadas a su contexto de trabajo. El seminario concluye con la identificación de estrategias de implementación progresiva, orientadas a mejorar la calidad y eficiencia de los servicios ofrecidos, reforzando al mismo tiempo el papel del SIPPE como agente clave en la empleabilidad y el emprendimiento universitario.
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Recursos docentes de la asignatura Procesos y Métodos de Modelado para la Ingeniería Web y Web Semántica. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso 2025-2026
(Grupo GRIAL, 2026-03-18) García-Peñalvo, Francisco José
Recursos docentes de la asignatura Procesos y Métodos de Modelado para la Ingeniería Web y Web Semántica. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso 2025-2026
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The Role of Data Science in Electronic Health Records: How Medical Decision Making can be improved based on a Comprehensive Electronic Medical Record?
(Grupo GRIAL, 2026-03-10) Azadi, Ali
Despite the integration of modern technologies in medical applications, a significant gap remains in achieving high-level interaction between medical staff, physicians, and the systems they utilize. This gap often results in inefficiencies, user frustration, medical errors, and, in some cases, compromised patient safety, highlighting the critical need for improved system design. To address this issue, this thesis examines the impact of user interaction with these systems in medical settings, with a focus on the crucial role of Human-Computer Interaction (HCI) elements. A comprehensive systematic literature review (SLR) was conducted to identify and categorize HCI elements applicable within Clinical Decision Support System (CDSS) environments, emphasizing the necessity for Electronic Medical Records (EMRs) to be designed with these elements in mind, as they serve as the primary data source for CDSS. The current thesis extracted and categorized various HCI evaluation methods from existing studies based on their technical characteristics, providing a structured guideline for future investigations. Furthermore, the thesis details the impact of each HCI element on CDSS functionality, distinguishing between positive contributions and negative factors (termed "HCI barriers") that hinder effective interaction. Solutions to these barriers are also discussed in a dedicated chapter. Fundamentally, this thesis introduces a pivotal bridge between HCI principles and the critical domains of medical data management and quality. This foundational work has already led to the publication of three peer-reviewed scientific papers in prestigious journals, demonstrating its significant contribution to the field. Moreover, the benefits of integrating these HCI elements into other interconnected medical platforms, such as Personal Health Records (PHRs), were articulated. A novel cyclical EMR model is proposed that restructures patient data into distinct treatment cycles, thereby aligning digital records with the iterative nature of clinical workflows. This model enhances several critical HCI elements (including interface clarity, individuality, explainability, and user satisfaction) while improving data analysis and decision support accuracy. Empirical evaluations based on the proposed model reveal that structured data categorization and cyclebased data entry enhance the transparency and explainability of CDSS outputs, contributing to improved system usability and interpretability. Ultimately, this thesis presents a scientific framework that bridges the gap between HCI and medical data management, offering both theoretical insights and practical contributions to medical informatics. The significance of these contributions is further demonstrated by the publication of four peer-reviewed papers in prestigious journals, establishing a robust foundation for advancing CDSS development and user-centered system design in future research.