https://hdl.handle.net/20.500.12766/1 Tue, 02 Jun 2026 20:43:54 GMT 2026-06-02T20:43:54Z https://hdl.handle.net/20.500.12766/890 Fractional Integration Analysis of Rare Earth Material Price Dynamics for Mechanical System Design and Sustainable Manufacturing Monge, Manuel; Aracil Jordá, Jorge; Infante, Juan Rare earth elements (REEs) are strategic resources essential for defense mechanical systems, digital industries, and clean energy technologies. This study examines the persistence and long-term dynamics of REE prices from September 2012 to May 2022 using the ARFIMA mechanical model, which captures both short- and long-memory behavior. Additionally, descriptive statistics and fractional integration analysis are employed to evaluate distributional characteristics and interrelationships among REE prices. The descriptive findings reveal notable heterogeneity across elements, with neodymium, praseodymium, terbium, and dysprosium exhibiting higher mean values, greater volatility, and positive skewness, indicating higher sensitivity to market shocks. The ARFIMA results show that most REE prices are fractionally integrated and mean-reverting, suggesting that shocks are largely transitory. However, neodymium, praseodymium, terbium, and dysprosium display high persistence and near unit-root behavior, implying that shocks may have permanent effects. These findings highlight the importance of critical REEs for supply chain resilience, risk management, and sustainable energy transition policies. Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12766/890 2026-05-05T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12766/889 Conclusiones y perspectivas de futuro Barceló Cerdá, María Luisa; Rodríguez Gómez, Inmaculada El manual profundiza en una línea de investigación de gran interés centrada en la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como una herramienta con un notable potencial transformador en la educación superior. Su objetivo es ofrecer una visión integradora que no solo sintetice las principales investigaciones existentes, sino que también analice sus implicaciones prácticas, los retos éticos asociados y las oportunidades estratégicas que se abren para las instituciones de edu cación superior. En este marco, la IAG se presenta como un eje trans versal capaz de redefinir procesos, roles y metodologías, lo que exige una reflexión rigurosa sobre su impacto en la calidad educativa y en la sostenibilidad institucional. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12766/889 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12766/888 Ética del diseño de prompts en contextos educativos Díaz Pino, Alejandra Alexia; Moral Moreno, Luis La Unión Europea tiene como objetivo posicionarse como líder en el uso responsable de la inteligencia artificial (IA). De acuerdo con la Declaración Europea sobre los Derechos y Principios Digitales para la Década Digital (2023), las personas constituyen el núcleo de la trans formación digital de la Unión Europea, lo que conlleva reconocer la ne cesidad de potenciar la innovación y el crecimiento económico, pero no a cualquier precio, pues siempre debe prevalecer el respeto de sus derechos fundamentales. Así pues, los sistemas basados en IA tienen un carácter dinámico y complejo que genera nuevos usos y oportunidades para la enseñanza y el aprendizaje, pero también desafíos. Con el auge de estos sistemas se multiplican cuestiones éticas relacionadas con el acceso a la informa ción, el concepto de autoría, la concepción de inteligencia y aprendi zaje, la adopción de decisiones, la libertad de expresión, las relaciones sociales, la equidad o la sostenibilidad ambiental, ente otras. Esto obliga a partir de una mirada flexible y hoy, más que nunca, ser aprendices a lo largo de la vida Es urgente promover un uso responsable de la IA en entornos educa tivos, lo que exige conocer sus posibilidades pedagógicas o funcionales, identificar riesgos e implementar medidas que permitan minimizar los. Para avanzar en esta dirección, resulta esencial ofrecer recursos que lo posibiliten, siendo este el objetivo que guía este capítulo. En concreto, se aborda el diseño de prompts y análisis de los resultados generados por IA desde una perspectiva ética amplia que incluye análisis, supervisión, transparencia, formación y marcos regulatorios claros y flexibles. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12766/888 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12766/886 Diseño de prompts personalizados Marqués Donoso, Albert; Zambrana Tevar, Claustro A lo largo de este manual se han expuesto numerosos ejemplos de prompts ya preparados, pensados para resolver tareas concretas en el contexto universitario. Sin embargo, el verdadero potencial de la inte ligencia artificial en la práctica docente no se limita a copiar y pegar esos modelos. Lo más valioso es que el profesorado sea capaz de crear sus propios prompts, ajustados a sus asignaturas, a su estilo y a lo que realmente necesita en su día a día. Diseñar un prompt no consiste solo en escribir una orden cualquiera. En realidad, implica establecer una conversación eficaz con una he rramienta inteligente, sabiendo cómo formular la petición para obtener respuestas claras, útiles y alineadas con nuestros objetivos. No basta con improvisar: hace falta algo de técnica y un poco de práctica. Por eso, este capítulo propone dar un paso más: pasar de usar prompts ya hechos a diseñarlos con criterio propio. El objetivo es ofrecer una guía sencilla y accesible para que cualquier docente pueda diseñar prompts eficaces por sí mismo. Para ello, se explicará cómo construir un prompt desde cero, a partir de cinco elementos clave: el rol que se asigna al modelo, el objetivo de la tarea, el contexto en el que se trabaja, el formato esperado de la respuesta y las posibles advertencias o matices que conviene indicar. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12766/886 2026-01-01T00:00:00Z