Innovación Educativa

Elvira Amador Domínguez comenzó su trayectoria docente en el año 2019 con colaboraciones en las asignaturas de Inteligencia Artificial (perteneciente al Grado de Ingeniería Informática), y de Deep Learning para el Procesamiento de Lenguaje Natural (perteneciente al Máster Universitario de Inteligencia Artificial). Desde septiembre de 2023, es Profesora Ayudante Doctora en la ETSISI, impartiendo las asignaturas de Ingeniería de Requisitos y Modelado y Verificación y Validación, ambas pertenecientes al Grado de Ingeniería del Software.

Desde 2023, ha participado en diferentes Proyectos de Innovación Educativa, algunos como coordinadora y otros como equipo de trabajo, enmarcados en su filosofía docente: hacer del aprendizaje algo dinámico y convertir al alumno en parte activa de la experiencia académica. Ha dirigido el proyecto GAVI para incluir la gamificación en Verificación y Validación. Forma parte del Grupo de Innovación Educativa GIETEMA y fue galardonada con el Premio a la Excelencia Docente Emergente de la UPM en 2025.

Cuando estudiaba en la ETSISI, antes denominada EUI, empecé a impartir clases particulares de matemáticas y física a estudiantes de bachillerato y quedé prendado del mundo de la enseñanza. Tras terminar la carrera (bueno, siendo sincero, mientras terminaba la carrera) empecé a trabajar como informático por las mañanas y por las tardes disfrutaba enseñando materias que iban desde la Programación hasta los Fundamentos de Computadores en academias universitarias y, posteriormente, en centros universitarios. Hace siete años empecé a trabajar en la ETSISI y actualmente imparto las asignaturas de Fundamentos de Ingeniería del Software y Administración y Gestión de Bases de Datos. Mi filosofía siempre ha sido que aprender debe ser una actividad práctica, divertida, significativa e incluso memorable. Con este objetivo, he diseñado y aplicado metodologías innovadoras apoyadas frecuentemente en tecnologías emergentes, como videojuegos educativos, aplicaciones de realidad virtual, escape rooms, aprendizaje basado en LEGO, concursos de memes y, últimamente, también herramientas de Inteligencia Artificial. Estas iniciativas buscan favorecer un aprendizaje divertido y duradero, así como acercar al estudiantado a contextos profesionales reales, fomentando competencias clave como la comunicación y el trabajo en equipo. He participado y coordinado decenas de proyectos de innovación educativa que me han permitido consolidar esta línea de trabajo y fruto de este trabajo recibí el Premio de Innovación Educativa de la UPM en 2022 y recientemente el Grupo de Innovación Educativa GIETEMA que tengo el gusto de coordinar ha sido galardonado también por la UPM.

Fernando Ortega es profesor en la ETSI de Sistemas Informáticos desde septiembre de 2018, especializado principalmente en Inteligencia Artificial y Bases de Datos, asignatura que coordina actualmente. Su metodología se centra en el "learning by doing", priorizando las actividades prácticas y la resolución de retos para motivar al alumnado.

Integra elementos de innovación educativa como competiciones tipo Kahoot y sistemas de recompensas. Además, impulsa iniciativas extracurriculares como el concurso de programación CodeBoost, diseñado para potenciar las habilidades técnicas de los estudiantes.

Con nueve años de experiencia docente, Jorge se especializa en desarrollo móvil y en entorno servidor. Su curiosidad por el funcionamiento interno de las tecnologías es lo que intenta transmitir en el aula. Ha organizado pruebas como las Madrid Skills y proyectos Erasmus+.

Forma parte del grupo GIETEMA, donde coordina iniciativas como CodeBoost y proyectos de Aprendizaje-Servicio para centros de secundaria. Su reto actual es impulsar la adopción del Aprendizaje Basado en Retos (ABR) dentro de la Escuela.

Especialista en ciencia de datos, su enfoque docente sitúa al estudiante en el centro mediante metodologías basadas en retos y proyectos reales. Ha coordinado proyectos de innovación educativa en la UPM y colaborado en la enseñanza de ciencia para niños de altas capacidades.

Actualmente es co-investigador principal del proyecto ASCENT, que transfiere la metodología CATALYST del MIT al contexto español, culminando con la presentación de proyectos de estudiantes de la UPM en el MIT.