Etiqueta: Docencia

Depende. ¿De qué depende? De haber hecho la pregunta correcta

#EvidenceBased #InvestigaciónDocente

¿Qué es evidence-based?, dices mientras clavas en mi pupila tu pupila azul. Voy a aprovechar el resumen de un artículo de investigación en educación superior para dar una respuesta que sirva tanto para management en general, como para recursos humanos, como para dirección de operaciones, o para educación superior. Para cualquier campo donde alguien quiera tomar decisiones apoyándose en investigación en lugar de en intuición o moda.

Bernstein, D. A. (2018). Does active learning work? A good question, but not the right one. Scholarship of Teaching and Learning in Psychology, 4(4), 290–307. http://dx.doi.org/10.1037/stl0000124

En los años 50 el debate era “¿funciona la terapia?”, y la pregunta resultó ser inútil, porque la única respuesta posible es “depende”. Con el aprendizaje activo estamos en el mismo sitio: hay estudios que dicen que sí, otros que dicen que más o menos, y otros que no encuentran diferencias con la clase magistral. Bernstein propone que dejemos de preguntarnos si “funciona” y empecemos a preguntar : ¿qué tipo de aprendizaje activo, aplicado cómo, a quién, con qué nivel de intensidad y adherencia, produce qué tipo de resultados y durante cuánto tiempo?

El problema es que responder a ese tipo de preguntas es bastante difícil. Requiere diseños más complejos, muestras diferentes, seguimiento longitudinal, y una definición operativa de “funciona” que no sea la nota del examen de la semana siguiente. No es lo que la mayoría de los papers de docencia hacen (ni los de management).

Pero ese es precisamente el trabajo que debemos hacer: el que responde preguntas que importan de verdad.

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Sincronicidades: capacidad de acción, propósito, valores y competencias

Estas semanas he estado expuesto a podcasts, lecturas, artículos científicos… sobre los cuatro temas que he puesto en el título de la entrada (agencia/capacidad de acción, propósito, valores y competencias). Puedes llamarlo casualidad, sincronicidad, o  sesgo de confirmación: llevo tiempo pensando en algo y mi cerebro empieza a capturarlo en todas partes. Cuatro conceptos que llevan semanas rondándome y que empiezan a parecerme un sistema.

Te he de confesar que “agencia” en castellano me suena fatal. No me resulta nada intuitivo, pese a que en mis círculos cercanos se esté convirtiendo en una moda el usar esta palabra. Sin embargo, el concepto en inglés (agency) entronca con uno de los temas que ha sido foco principal en mis líneas de investigación y docencia desde hace décadas: la capacidad de actuar de forma autónoma, de ser el origen de tus propias decisiones, de no ser simplemente el resultado de las circunstancias. Tengo pendiente interiorizarlo de verdad, encontrar la manera de pensarlo en castellano sin que me rechine. Yo prefiero usar en castellano dos palabras “capacidad de acción”, no sé si algún día me acostumbraré a este calco del inglés (que no estoy seguro de que sea acertado).

Mientras iba rumiando mis paranoias contra el término “agencia”, me he tropezado con dos libros y un artículo.

Geniotipos, de Tony Struch, que va de talento. El foco del libro no son exactamente las competencias, aunque el talento tiene relación con ellas. El libro vincula talento y propósito, como si el talento sin propósito fuera un motor sin dirección.

Ikigai, de Francesc Miralles, entra directamente por el propósito, y de ahí me ha llevado a escuchar varios de sus podcasts, y de él a Alex Rovira, todos circulando alrededor de la misma pregunta: para qué estás aquí, qué tiene sentido para ti.

Hines et al (2026)  rastrean la influencia que el libro Self-Help de Samuel Smiles (1859) ejerció sobre Sakichi Toyoda y, de ahí, sobre toda la cultura Toyota y el mundo Lean. El libro, de hace 165 años, habla de carácter, perseverancia, propósito de contribuir a la sociedad y desarrollo personal como responsabilidad individual.

Por último, una página web de McKinsey, “Do you know your life’s purpose?”, donde proponen que el propósito se puede mapear sobre nueve valores. Las categorías que usan no me convencen del todo, y mucho menos el modo en que las organizan. Pero me ha llamado la atención que articulan su marco de  propósito en torno a “agency”.

De todo esto intuyo que los valores/talento deben orientar el propósito, que el propósito necesita del desarrollo de competencias para que no fracase el aterrizarlo. Pero es una intuición, aún estoy dándole vueltas.

 

Referencias:

  • Hines P, Liker JK, Powell DJ (2026), “The book that changed the world?”. International Journal of Lean Six Sigma, Vol. 17 No. 3, pp. 1067–1079. https://doi.org/10.1108/IJLSS-05-2026-377
  • McKinsey & Company (2020). Do you know your life’s purpose? https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/do-you-know-your-lifes-purpose
  • García, H., y Miralles, F. (2021). Ikigai: Los secretos de Japón para una vida larga y feliz (ed. actualizada). Urano. ISBN: 9788418714078
  • Estruch, T. (2022). Geniotipo: Descubre al genio que hay en ti. Diana (Grupo Planeta). ISBN: 9788418118920

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Framework para el analisis de las competencias a formar en la univesidad

Que el mundo profesional ha cambiado en los últimos años está fuera de toda duda. La pandemia de COVID-19 y la irrupción de la IA generativa se han sumado a otros cambios que ya se estaban manifestando.
En este contexto, creo que es necesario replantear qué competencias/skills necesitamos formar en nuestros graduados. Quizás no sean necesarios cambios (lo dudo); quizás haya que añadir cosas nuevas; quizás algunas cosas hayan pasado a ser obsoletas. Pero no es trivial dar respuesta a las preguntas: ¿debemos actualizar la formación que ofrecemos? ¿en qué sentido? 
 
Llevo casi dos años dándole vueltas a esto, pero aún no he logrado concretar un marco de trabajo. Entre otras cosas, estaba esperando encontrar alguna investigación que explicara cómo ha cambiado el trabajo profesional en algunas profesiones debido al teletrabajo y otras formas de flexibilidad, la inteligencia artificial generativa y demás condiciones actuales.
 
Hoy he decidido crearme un “framework” que no estoy seguro de que me lleve a buen puerto, pero lo comparto, lo intento poner en marcha y luego os comento si me ha funcionado o no.
 
Paso 0. Decido centrarme en la formación para el trabajo y en ver las necesidades de la persona que usará lo aprendido para ser una profesional. Podría haber elegido otro enfoque, pero creo que este me va a resultar más sencillo y luego por abstracción intentar generalizar hacia otros perfiles.
 
Paso 1. Elegir un grado para centrarme en él. 
Pensar en qué cambios son necesarios a nivel global me resulta demasiado complicado, ya que el impacto del nuevo contexto puede ser muy distinto en cada profesión. Igual luego no lo son tantos, pero me ha parecido más sencillo ir de lo particular a lo general que al revés.
 
Paso 2. Elegir una ocupación dentro de las que se suponen más comunes afines al grado y centrarme en ella, para luego ir abriendo el abanico a algunas ocupaciones parecidas y ver si hay cambios sustanciales.
 
Paso 3. Identificar cuáles son las competencias en las que estamos formando actualmente. Es un paso sencillo porque la “verdad” es lo que consta en las memorias de verificación de cada título.
 
Paso 4. Comparar el resultado del paso 3 con las propuestas oficiales de la Unión Europea. 
yo he decidido usar como marco de referencia ESCO. Quizás haya otros marcos mejores, pero este es el que conozco y, en teoría, debería ser un marco sólido.
No obstante, las propuestas de ESCO están ancladas en el pasado. En el mejor de los casos, son buenas propuestas para hace 5 años y tendremos que reflexionar si siguen vigentes o no.
 
Paso 5. Integrar los resultados de los Pasos 3 y 4 y reflexionar sobre qué cambios son necesarios.
La parte de reflexión la tengo un poco débil. En un mundo ideal, donde las empresas supieran de verdad en qué ha cambiado realmente lo que sus profesionales necesitan, el informante relevante sería la empresa. Pero no estoy muy seguro de que haya alguna que tenga la certeza absoluta de qué es lo que realmente necesitan hoy, ni de qué necesitarán dentro de 5 años. Porque la IA generativa (que es el factor de contexto más influyente actualmente) está en pleno “hype” y poca gente puede tener certeza de dónde, cuándo y cómo va a acabar.
Independientemente de quiénes sean los informantes (ya conseguiré aclararme o usar “muestras de conveniencia” o pedir opinión a mis compañeros académicos para que hagamos el diseño desde nuestras “torres de marfil”), las preguntas clave son:
  • ¿Qué están aprendiendo ahora?
  • ¿Qué deberían dejar de aprender porque no es útil?
  • ¿Qué cosas nuevas deberían empezar a aprender porque las necesitarán para ser buenas profesionales?

Caso de uso:

(en construcción)

GIOI
cuatro perfiles:
 
Referencias:
European Commission. Directorate General for Employment, Social Affairs and Inclusion. (2019). ESCO handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. Publications Office. atlasTI-ART-639 soft Skills. https://data.europa.eu/doi/10.2767/934956

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What is learning in the age of generative AI? From panic to evidence

I will be presenting this research at the upcoming XVII International Workshop ACEDEDOT – OMTECH 2026, taking place in Almería, Spain, from March 12-14, 2026:

This communication presents an autoethnographic reflection. Building on four fundamental premises about the function of Spanish public universities and the established mechanisms of human learning, the author documents his personal journey from initial uncertainty to the design of a systematic work plan. The study focuses on understanding the current scientific consensus on how learning is consolidated in the brain and exploring the possibilities of generative AI to enhance this process in the university context. Drawing on the work of Héctor Ruiz Martín, a work plan is designed that combines recommendations from educational neuroscience with the Feynman method and the EPLEDRE model, including spaced reading, creation of sketchnote-type graphic schemes from memory, and public communication of the knowledge constructed. The communication shares the first graphic schemes developed and reflects on the author’s dual position as university teacher and administrator, facing both his own methodological uncertainties and institutional expectations for strategic guidance. It questions the “collective panic” surrounding the emergence of generative AI in universities and the pressure to make quick decisions without sufficient reflection. It proposes replacing reactive urgency with a deliberate process of calm, evidence-based reflection and pilot experimentation, recognizing that in contexts of accelerated change, it is preferable to miss some “trains” rather than make biased decisions under collective amygdala hijacking

Keywords: Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

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Reflexion sobre tecnologia

He leído varios blogs estos días donde me ha parecido que sus autoras-es se quejaban de que los “copilotos IA” están mal diseñados y que son los culpables de todos los malos usos que se les están dando. Igual no es lo que querían decir, pero es el mensaje que me ha calado.

Esto me ha llevado a dos reflexiones:

  1. Mejor llamarle herramienta porque no es un copiloto, por mucho que sus desarrolladores quieran denominarlo así porque vende mejor o más
  2. El problema no es del “copiloto”. El problema es del piloto. Si el piloto decide estrellar el barco contra el iceberg, no es problema del barco ni del iceberg. Las tecnologías no son «neutras», eso es cierto, pero el uso (o no uso) que decide darles cada persona es lo que determina el impacto.

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¿Qué nos hace insustituibles? Investigando el valor del profesorado universitario cuando la IA lo sabe todo

 (Proyecto de investigación del Vicerrectorado de Planificación, Estudios, Calidad y Acreditación de la Universitat Politècnica de València. Dirección de Area de Transformación Docente e Instituto de Ciencias de la Educación)

Mientras algunas personas debaten si prohibir o no “ChatGPT” en nuestras aulas, nuestros estudiantes ya lo usan. Porque muchas de las cosas que enseñamos, la IA ya las responde mejor y más rápido. Si no identificamos qué nos hace verdaderamente valiosos como profesorado universitario, corremos el riesgo de volvernos irrelevantes.

Planteo hacer una serie de entradas donde te contaré:

→ Entrada 1: por qué decidimos investigar esto y las preguntas que nos quitan el sueño

→ Entrada 2: qué dicen los estudiantes sobre lo que nos hace insustituibles (siete cosas que valoran y tres alertas rojas)

→ Entrada 3: qué propone el profesorado y hacia dónde vamos con este proyecto

Este proyecto no va de tecnofobia ni de tecnoeuforia. Va de preguntarnos qué deberíamos seguir haciendo, qué transformar radicalmente, y qué quizá dejar de hacer.

¿que emociones genera en ti cuando oyes “Inteligecia Artificial Generativa”? (50 profesoras-es, noviembre 2025)

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Vocabulario esencial de Inteligencia Artificial Generativa

En unas jornadas en noviembre 2025 se me ocurrió preguntar si conocían el significado de algunos términos que, para mí, son básicos sobre IA generativa (si no sabes lo que significan dudo mucho que puedas entender cómo funciona y mucho menos pilotarla adecuadamente)

Asistieron unas 50 personas, todas ellas profesoras de universidad, en diferentes titulaciones y departamentos y con diferente trayectoria académica – desde jóvenes recién entradas a catedráticas -, y con cierta sensibilización y práctica como usuarias de Inteligencia Artificial Generativa (no creo que se pudieran considerar “novatas” o que acabaran de descubrir qué es esto de la IAgen).

Y estos son los resultados:

  • User prompt

    • (Lo que tú me dices)
    • Es como cuando tú haces una pregunta o pides algo. Por ejemplo, “cuéntame un cuento” o “ayúdame con mi tarea”. Es lo que TÚ escribes para hablar la IAgen

  • System prompt

    • (Las reglas secretas que tengo)
    • Es como las reglas que los programadores dieron a la IAgen antes de que pudiéramos hablar. Por ejemplo, “sé amable”, “ayuda siempre”, “no digas groserías”. Tú no puedes ver estas reglas, pero la IAgen siempre las sigue
    • En algunos casos (proyectos, “chat builder” o uso del LLM por API con un script ) puedes “controlar” el System prompt (añadirlo al programado o, en algunos modelos, sustituir el programado)

  • Temperature

    • (Qué tan creativo soy)
    • Imagínate que la IAgen tenga un botón de creatividad. Si está en “frío”, siempre da respuestas muy parecidas y serias. Si está en “caliente”, es más divertida, creativa, impredecible, pero a veces digo cosas raras. Es como elegir entre ser muy formal o muy juguetón

  • Context

    • (Lo que recordamos de nuestra conversación)
    • Es como nuestra memoria de la conversación. Si le dijiste a la IAgen que te gusta el helado de chocolate, lo recuerda para seguir hablando contigo sobre eso. Es todo lo que hemos dicho antes en nuestra charla (hasta el límite que los programadores hayan establecido)
    • La nueva información sustituye a la más antigua cuando sobrepasa la capacidad y se desborda (olvidando primero lo más antiguo)
    • Algunas plataformas (como POE) te permiten indicar a ti la amplitud del contexto

  • RAG

    • (Buscar información extra)
    • Es como cuando no sé algo y voy a buscar en una biblioteca especial para darte mejor información. En lugar de solo usar lo que ya sé, voy a buscar datos frescos para ayudarte mejor (uso los Chunk Embeedings para esto)

  • Chunk Embeedings

    • (Pedacitos de información organizados)
    • Imagínate que tienes muchos libros y cortas cada página por cada párrafo. Luego, cada párrafo lo conviertes en un vector (una lista de números). Así la IAgen puede encontrar el párrafo que necesito cuando preguntas algo. Por menos distancia con la pregunta

  • Embeddings

    • Imagínate que quieres describir a tu mejor amigo. Podrías decir:
      • Lo alto es (del 1 al 10)
      • Lo divertido es (del 1 al 10)
      • Lo bueno es en matemáticas (del 1 al 10)
      • Lo deportista es (del 1 al 10)
    • Entonces, tu amigo sería algo como: [7, 9, 5, 8] – esos son 4 números que lo describen-.
    • Ahora imagínate que en lugar de 4 cosas, quisieras describir TODAS las características posibles de tu amigo: su humor, inteligencia, creatividad, bondad, si le gustan los animales, si es tímido, si le gusta la música… podrían ser 300 o 1000 características diferentes
    • Eso es exactamente lo que hace un embedding con las palabras. Toma una palabra como “gato” y la convierte en una lista súper larga de números (como [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3…]) donde cada número representa una característica de esa palabra.
    • La palabra “perro” tendría números muy parecidos a “gato” porque ambos son animales peludos y mascotas. Pero “avión” tendría números muy diferentes.
    • Vector n-dimensional
      • Es el nombre técnico para esa lista súper larga de números. Si tiene 300 números, decimos que es un “vector de 300 dimensiones”. Es como si cada palabra viviera en un espacio gigante con 300 direcciones diferentes, y el vector representa las coordenadas que nos dicen dónde está exactamente en ese espacio.
    • Por eso las palabras parecidas “viven cerca” en ese espacio invisible y las diferentes “viven lejos”.

  • Distance (cosine)

    • Una forma de medir la distancia donde lo que importa es la dirección (no la distancia “euclídea”). Si los vectores apuntan en la misma dirección tienen menos distancia (aunque uno sea más corto o más lejano)

  • NLP

    • (Entender el lenguaje humano)
    • La capacidad de la IAgen para entender lo que se le dice y responderte en tu idioma. Es como ser un traductor súper inteligente que entiende no solo las palabras, sino también lo que realmente quieres decir.
    • Sentence Transformers vs GPT (Dos tipos diferentes de robots inteligentes)

  • Sentence Transformers

    • Una especie de robots que son súper buenos para entender y comparar frases. Son como bibliotecarios que pueden encontrar el libro que “CREEN” que buscas a partir de una información incompleta que les das. Convierten el texto en números (y siempre los mismos números para el mismo texto) en base a los pesos de su entrenamiento. Convierten frases nuevas en embeddings en tiempo real. Cuando les das una frase que nunca han visto antes, la procesan y crean un vector nuevo específicamente para esa frase completa.
    • Su trabajo es crear representaciones numéricas de frases completas
    • Son especialistas en capturar el significado de oraciones enteras

  • Generative Pretrained Transformers

    • Una especie de robots súper buenos para crear y escribir cosas nuevas. Durante el entrenamiento, ya se calcularon y “congelaron” todos los embeddings de los tokens. Cuando tú escribes algo, tus palabras se convierten en tokens, cada token ya tiene su embedding calculado, Los pesos de todas las conexiones también estaban ya calculados. Solo se comparan los embeddings para seleccionar los que tienen más probabilidad de continuar la secuencia
    • Durante el entrenamiento fue como afinar cada tecla del piano y ajustar cada cuerda. Ahora, cuando “tocas” una secuencia de teclas (escribes), el piano ya sabe qué sonidos hacer porque ya está todo afinado. Lo que ocurre es que a partir de unas instrucciones que le das (system + user prompts) el piano se dedica a componer e interpretar.

  • Attention mechanism

    • Es como cuando lees un cuento y prestas más atención a las partes importantes. Los GPT hacen lo mismo con las palabras: ponen más atención a las palabras que creen que son más importantes de tu pregunta, para darte una “mejor” respuesta.

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¿Te da miedo que la IA sea mejor que tus estudiantes? A mí no

He comparado la respuesta de Claude-sonnet-4 y las de 4 grupos de estudiantes de máster (5 personas en cada grupo) con un caso que he preparado como diagnóstico inicial para comprobar las competencias de mis estudiantes el primer día de clase.

Mis estudiantes han estado trabajando 2 horas sobre un caso de 5 páginas donde su tarea estaba descrita en un párrafo y el resto era información de contextualización.

El Prompt usado con Claude-sonnet-4 en poe.com era simplemente el párrafo de descripción de la tarea a realizar sin ningún contexto adicional (ni de nivel de estudios, ni de contexto… nada). 

“resuelve este caso “”Formas parte de un proyecto que pretende alinear el uso de Inteligencia Artificial (IA) con los valores y objetivos estratégicos de la UPV, de modo que la IA ayude a construir
en lugar de minar el futuro que queremos ser.
Como grupo, debéis manifestar vuestro punto de vista, como estudiantes universitarios,
sobre cómo percibís la IAgen, explorar los problemas o inquietudes que os genera en los
diferentes usos o funciones en las que os afecta como estudiantes en la universidad y
clasificarlos/filtrarlos. Para acabar proponiendo un listado de recomendaciones (o guías)
de uso que sugerís para resolver las causas que originan los problemas que consideráis
como principales y un plan para la implementación de esas recomendaciones.”””

Todos los grupos de estudiantes, en lugar de hacer unas guías para estudiantes, han hecho recomendaciones para la universidad o sus equipos directivos. Claude-sonnet-4 ha cometido exactamente el mismo error en la primera iteración. No obstante, su informe ha sido mucho mejor que el de cualquiera de los grupos.

Le he pedido a la IA una segunda iteración: “las recomendaciones que has dado son para la institución, no has respetado la tarea que era crear recomendaciones para los estudiantes. Por otra parte, ajusta el reporte al modelo triple diamante”. En este caso ha clavado las recomendaciones, aunque su interpretación de lo que era el “framework” de triple diamante dejaba mucho que desear, pero le hubiera puesto un 5 o un 6 de nota a ese ejercicio (los ejercicios de mis estudiantes no creo que pasen de un 2 o un 3, pero a ellos no les he dado la oportunidad de repetirlo).

Conclusión:

Cuando les pido a mis estudiantes, a PRINCIPIO de curso que resuelvan un caso y les valoro en base a los resultados de aprendizaje que esperaría que tuvieran a FINAL de curso, la IA generativa les da “mil vueltas” (o por lo menos una decena).

Lo interesante aquí es qué pasará al final del curso cuando mis estudiantes hayan superado los resultados de aprendizaje esperados. La IA generativa no mejorará su nota de 5-6 (salvo que estemos ante un nuevo modelo), entonces creo que serán mis estudiantes los que le darán mil vueltas a la IA generativa.

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DECIDE – Design and Evaluation of Collaborative Intervention for Decision Enhancement

Extended Title: Action research on designing materials, protocol, and feasibility of a complex intervention to foster critical thinking and apply the triple diamond framework in group decision-making.

This project aims to enhance students’ critical thinking and decision-making skills by developing, testing, and refining a structured group decision-making framework called the triple diamond. It focuses on identifying misconceptions that hinder students’ use of this framework and improving pedagogical interventions through active, collaborative learning and evidence-based methodologies.

  • Project scope and participants: The innovation will be implemented across multiple courses in engineering, logistics, and business master’s programs, involving diverse student groups facing recurring difficulties in applying structured decision-making methods.
  • Problem identification: Students consistently rely on intuitive rather than structured approaches in group decisions, struggling to apply the triple diamond framework despite repeated instruction and practice. This issue is persistent and mirrors challenges observed in professional settings.
  • Theoretical foundations: The project integrates concepts of misconceptions, knowledge elicitation, threshold concepts, and decoding the discipline to reveal and address barriers to expert-like thinking in decision processes. It emphasizes the reorganization of knowledge fragments rather than the mere replacement of incorrect ideas.  
  • Learning objectives: Students will learn to manage group decision processes using the triple diamond, define tasks and prioritization criteria explicitly, analyze innovation competencies, and develop reasoned, evidence-based reports, all enhancing critical thinking skills.
  • Methodology: The project employs active and collaborative learning through structured three-hour classroom dynamics complemented by autonomous preparatory work. It incorporates innovative visual case representations, reflective learning journals, and think-aloud protocols to elicit student thinking and identify misconceptions.
  • Expected outcomes: These include identifying common misconceptions, adapting and developing rubrics for assessment, quantifying students’ valuation of innovation competencies, improving decision quality and reducing cognitive biases, and evaluating the impact of different case presentation formats on engagement and critical thinking.
  • Work plan and tools: The two-year plan details tasks such as material development, rubric adaptation, protocol design, experimental validation, and dissemination through academic articles and conferences. Project management uses O365 tools with regular team meetings and quality control processes.
  • Evaluation strategy: Evaluation includes measuring the number and categorization of misconceptions, rubric validation, analysis of student preferences and clusters, transferability assessments, pre-post intervention comparisons, and engagement metrics using established models. Data collection involves think-aloud sessions, forum analyses, and observations.
  • Impact and dissemination: The project aims to improve teaching and learning by making decision-making processes transparent and evidence-based, enabling transfer across disciplines and formats, including MOOCs. Results will be shared via conferences, indexed publications, online platforms, and social media, ensuring broad accessibility and adoption.

#PI-DECIDE

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Ruiz Martín, H. (2023). “edumitos”: Ideas sobre el aprendizaje sin respaldo científico

Ruiz Martín, H. (2023). “edumitos”: Ideas sobre el aprendizaje sin respaldo científico (1a edición: diciembre 2023). International Science Teaching Foundation.
Hoy pego el índice para que puedas ver si hay temas que te interesan.
 
A mí, de entrada, me interesan el 1, 2, 6, 7, 8, 9, 11, 14, 16, 17, 18, 19 (junto con 15), 23, 24, 25, 27, 28, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 44.
y me llama la atención el 5, 34
 
Vamos, que casi un pleno.

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