La principal área de investigación del laboratorio Gradient es la tecnología educativa. Su misión es proveer de herramientas y métodos eficientes para mejorar la educación en tantos aspectos y formas como sea posible. En su página web se puede encontrar información acerca de sus miembros, publicaciones, aplicaciones, conferencias, artículos, etc. Las líneas de investigación de Gradient incluyen:
- Aprendizaje apoyado por tecnología
- Tutores inteligentes
- MOOCs y SPOCs
- Realidad virtual y aumentada
- Realidad mixta
- Entornos de aprendizaje inteligentes
- Sistemas de aprendizaje multisensoriales
- Entornos virtuales 3D multiusuario para el aprendizaje
- Analítica del aprendizaje
- Adaptación de los entornos de aprendizaje
- Educación híbrida
- Aprendizaje basado en la simulación
- Aprendizaje colaborativo apoyado por ordenador
- Inteligencia ambiental para el aprendizaje
- Aprendizaje mediante tecnologías móviles
El objetivo de los investigadores del grupo emergente RAISE es contribuir al desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial para la mejora de los procesos de enseñanza y aprendizaje.
El objetivo de los investigadores del grupo Pervasive Computing Laboratory es contribuir al desarrollo de la Computación Ubicua, ayudando en la adopción e integración de la creciente variedad de dispositivos portátiles que están convirtiéndose en parte de nuestra vida diaria. Nos alineamos con la visión de Mark Weiser del futuro de la informática: soluciones a problemas de los usuarios que son invisibles a la vista.
Coordinadores del laboratorio: Profª. Drª. Florina Almenarez Mendoza, Profª. Drª. Celeste Campo Vázquez, Prof. Dr. Daniel Díaz Sánchez, Prof. Dr. Carlos García Rubio
Las actividades del Laboratorio de Análisis de Datos y Aspectos Computacionales de la Elección Social (DAComSoC) están centradas en investigar en diversas áreas relacionadas con el análisis de datos y en aspectos computacionales de la elección social. En concreto, el Laboratorio de Análisis de Datos y Aspectos Computacionales de la Elección Social tiene experiencia en los siguientes campos:
- Análisis de datos de redes sociales
- Elecciones sin listas de candidatos
- Análisis de datos para tecnología educativa
- Extracción de información de texto
Coordinador del laboratorio: Prof. Dr. Luis Sánchez Fernández