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- PublicationOpen AccessEducación crítica en tiempos de descontrol digital. Formación para familias de niños y niñas menores de 12 años sobre el uso de los medios digitales en el entorno familiar(2026-06-26) Hernández Guillén, Alfonso; Cascales Martínez, Antonia; Gomariz Vicente, María Ángeles; Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación; Facultades de la UMUEste programa formativo, dirigido a familias de menores de Educación Primaria, tratará de dotar, de forma directa, a los familiares cercanos, de recursos, conocimientos y herramientas para llevar a cabo una educación digital rica y positiva para sus hijos, hijas y menores cercanos. Para ello, se ofrecerán por un lado una serie de contenidos teóricos, de forma que los participantes conozcan los riesgos y beneficios asociados al uso de los medios digitales de los menores y, por otro lado, conozcan diferentes estrategias y acciones a llevar a cabo para favorecer un uso positivo. Para acompañar dichos contenidos teóricos, se han planteado una serie de intervenciones prácticas para dar dinamismo a las sesiones y para dar a los participantes la oportunidad de compartir ideas y experiencias que complementen lo ofrecido de forma teórica. Por otro lado, durante las sesiones los participantes desarrollarán, con el acompañamiento del formador, un plan digital familiar para aplicar en el hogar, de forma que todo lo tratado en el programa tenga una aplicación práctica real.
- PublicationOpen AccessEU Policies on AI's Impact on Media and Creative Industries. An In-Depth Policy Report(2026) Aguado, Juan Miguel; Schädel, Nicolai; Martínez Martínez, Inmaculada José; ComunicaciónBetween 2019 and 2026 the European Union assembled the world's most ambitious regulatory architecture for artificial intelligence (AI) in media and creative industries, built around twelve principal instruments — the AI Act, DSA, DMA, Data Act, Data Governance Act, GDPR, EMFA, AVMSD, DSM Directive, TTPA, Platform Work Directive and revised Product Liability Directive — intersecting with sector-specific codes (the GPAI Code of Practice, the Code on Marking and Labelling of AI-Generated Content, the Disinformation Code integrated into the DSA, the Creative Europe programme and the Apply AI Strategy / GenAI4EU). Yet density does not equal coherence. Mapping this framework across seven media and creative ecosystems — news, advertising, audiovisual, music, radio and podcast, video games and content creators / UGC — through a template covering policy objective, legal status, sectoral relevance, ecosystem implications, stakeholder impact and foreseeable consequences, three structural findings emerge. First, the framework is binding and operational, but its enforcement architecture (AI Office, EBDS, EDPB, EBMS, ERGA, EDMO, EUIPO and national authorities) is fragmented and partially deferred by the November 2025 Digital Omnibus simplification package, whose trilogue stalled on 28 April 2026. Second, the framework is sectorally uneven: copyright and data protection are addressed in depth, while labour, infrastructural and cultural-diversity dimensions remain under-regulated, and music, news and audiovisual rightsholders enjoy stronger procedural protections than UGC creators, podcasters or independent game developers. Third, the most consequential 2025–2026 frontier — applying the DSM Directive's text-and-data-mining (TDM) opt-out to generative AI training, mediated by Article 53 of the AI Act, the GPAI Code, EUIPO's Copyright Knowledge Centre and the European Parliament's resolution of 10 March 2026 — remains technically unresolved, with direct consequences for the seven ecosystems and for non-European creators whose works appear in EU-trained corpora. Together, these findings show that generative AI re-centralises power around foundation-model and platform infrastructures, and that ecosystem-level governance will require consistent enforcement, an interoperable copyright infrastructure (machine-readable opt-outs, provenance standards, collective licensing), labour safeguards adapted to atypical creative work, and a substantially better-resourced cultural policy able to sustain linguistic and editorial diversity under conditions of synthetic abundance
- PublicationOpen AccessMemoria del I Foro Universitario de Salud y Medio Ambiente LAB: suelos contaminados por metales pesados y salud(Universidad de Murcia, 2018) Oscar E Tarragó; Ortega García, Juan Antonio; Juan Antonio Ortega García; Ortega García, Juan Antonio; Cirugía, Pediatría y Obstetricia y Ginecología; Facultades de la UMU::Facultad de MedicinaMemoria institucional del I Foro Universitario de Salud y Medio Ambiente LAB: suelos contaminados por metales pesados y salud, celebrado en la Región de Murcia en junio de 2018 en el marco de las actividades académicas y de transferencia vinculadas a la salud medioambiental pediátrica. El foro fue concebido como un espacio universitario de diálogo entre profesionales sanitarios, investigadores, responsables de salud pública y medio ambiente, representantes políticos, tejido social y comunidades afectadas por suelos contaminados. La actividad contó con la participación del Dr. Óscar E. Tarragó, experto internacional en medicina ambiental del CDC/ATSDR, e incluyó sesiones clínicas hospitalarias, reuniones científicas con investigadores del IMIB-Universidad de Murcia y la Universidad Politécnica de Cartagena, encuentros con responsables institucionales y colectivos ciudadanos, visitas técnicas a comunidades de la Sierra Minera y una conferencia-coloquio dirigida a profesionales sanitarios. La memoria recoge los objetivos, actividades, participantes, conclusiones y propuestas del foro. Entre sus conclusiones destaca la necesidad de reconocer que no existe un nivel seguro de plomo en población infantil, fortalecer los sistemas de control y prevención de la exposición a metales pesados, impulsar redes de trabajo en Atención Primaria y consolidar unidades de referencia en metales pesados y salud infantil. El documento constituye una evidencia de transferencia universitaria y de respuesta clínica-comunitaria ante riesgos ambientales que afectan a la infancia.
- PublicationOpen AccessCuestionario sobre Inteligencia Artificial y Educación Inclusiva basada en el Diseño Universal para el Aprendizaje (AI4IE-UDL)(2026-05-18) Cascales Martínez, Antonia; Vespasiani, Ludovico; Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación; Facultades de la UMU::Facultad de EducaciónEl objetivo de esta herramienta es conocer la percepción y la experiencia de los docentes sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede contribuir a promover una enseñanza más inclusiva y adaptada a la diversidad de los estudiantes. El estudio tiene finalidades exclusivamente orientadas al conocimiento y la investigación, y está dirigido a docentes no universitarios, independientemente de su puesto, del tipo de contrato y de la asignatura impartida. La participación consiste en completar un cuestionario anónimo que requiere unos 15 minutos. No existen respuestas correctas o incorrectas: sus respuestas reflejarán su punto de vista y su experiencia profesional. El cuestionario recopila exclusivamente información útil para la investigación, incluyendo datos sociodemográficos y profesionales generales (por ejemplo, edad, género, años de docencia, frecuencia con la que utiliza la tecnología, etc.), las opiniones de los docentes sobre el impacto de la IA para fomentar entornos de aprendizaje más inclusivos y personalizados, la frecuencia con la que se integra la IA en las actividades didácticas utilizando los principios del DUA y la satisfacción de los docentes respecto al uso de la IA. No se recopilarán datos personales identificativos como el nombre, los apellidos o la fecha de nacimiento, ni otras categorías especiales de datos personales. Todos los datos serán tratados de conformidad con el Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), el D. Lgs. 196/2003 y sus posteriores modificaciones. La participación es completamente voluntaria, no conlleva riesgos ni molestias significativas y puede interrumpirse en cualquier momento sin ninguna consecuencia ni obligación de justificación. Al seleccionar la opción de consentimiento, usted declara haber leído y comprendido la información proporcionada, tener la posibilidad de solicitar aclaraciones a través de los contactos indicados, ser consciente de que la participación se realiza a través de un cuestionario en línea anónimo y aceptar participar voluntariamente en la investigación.
- PublicationOpen AccessAn optimization-based approach to ranking aggregation with weak order outputs(2026) Aledo, Juan A.; Landete, Mercedes; Domínguez Sánchez, Concepción; Jaime Alcántara, Juan de Dios; Estadística e Investigación Operativa; Facultades de la UMU::Facultad de MatemáticasRank aggregation problems combine individual orderings of a common set of items into a consensus ranking reflecting collective preferences. This paper introduces a general Integer Linear Programming (ILP) framework to model and solve aggregation problems whose solutions are weak orders (bucket orders). The framework provides a flexible and tractable architecture that incorporates structural and normative constraints required in practice. Within this setting, we develop several ILP formulations embedding additional structural requirements on the consensus bucket order, including a fixed number of buckets, predefined bucket sizes, top-$k$ constraints, and group-based fairness conditions. The formulations are modular and adaptable to different aggregation contexts. A particularly relevant case is the Optimal Bucket Order Problem (OBOP), for which we present the first exact mixed-integer linear programming formulation. We evaluate the models through computational experiments, comparing optimal solutions with the heuristics of Aledo et al.\ (2018) and assessing scalability on benchmark instances from the PrefLib library. Finally, we present a real-world case study on Spanish universities, where the proposed models aggregate competing rankings under structural and fairness constraints.