Perfil (CV) del personal docente investigador

Artículos

• Esteban, Luis Mariano; Borque-Fernando, Ángel; Escorihuela, Maria Etelvina; Esteban-Escaño, Javier; Abascal, Jose María; Servian, Pol; Morote, Juan. Integrating radiological and clinical data for clinically significant prostate cancer detection with machine learning techniques. SCIENTIFIC REPORTS (NATURE PUBLISHING GROUP). 2025. DOI: 10.1038/s41598-025-88297-6
  
  
• Esteban Escaño, Luis Mariano; Escorihuela-Sahún, María Etelvina; Sanz, Gerardo; Muñoz Rivero, Marta Viridiana; Borque Fernando, Ángel. Características bioestadísticas de un buen biomarcador en Oncología. ARCHIVOS ESPAÑOLES DE UROLOGIA. 2022
  
  
• Carús Ribalaygua, Luis; Escorihuela Sahún, María. Epidemiology of feature-specific injuries sustained by skiers in a snowark. WILDERNESS & ENVIRONMENTAL MEDICINE. 2016. DOI: 10.1016/j.wem.2016.05.001
  
  
• Carús, L.;Escorihuela, M. Feature-specific ski injuries in snow parks. ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION. 2016. DOI: 10.1016/j.aap.2016.06.023
  
  

Capítulos

• Experiencia de ayuda al aprendizaje mediante Moddle 2 en la asignatura de Estadística I del Grado en ADE en la Facultad de Empresa y Gestión Pública. Escorihuela Sahún, María Etelvina; Asín Lafuente, Jesús. LA DIFUSIÓN DE LA INNOVACIÓN DOCENTE: RETOS Y REFLEXIONES. 2018
  
  

Contratos

• CONVENIO DE COLABORACIÓN ENTRE LA DIPUTACIÓN PROVINCIAL DE ZARAGOZA, EL GOBIERNO DE ARAGÓN Y LA UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA PARA EL DESARROLLO DE UN PROYECTO DE PRODUCCIÓN Y DIFUSIÓN DE ESTADÍSTICA LOCAL (2015). 01/01/15 - 31/12/15
  
  
• CONVENIO DE COLABORACIÓN ENTRE LA DIPUTACIÓN PROVINCIAL DE ZARAGOZA, EL GOBIERNO DE ARAGÓN Y LA UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA PARA EL DESARROLLO DE UN PROYECTO DE PRODUCCIÓN Y DIFUSIÓN DE ESTADÍSTICA LOCAL PARA EL AÑO 2014. 01/01/14 - 31/12/14
  
  

Proyectos de Innovación Docente

• Análisis de datos reales relacionados con los ODS. Acciones de aprendizaje transversal en el aula. 01/03/23 - 17/06/24
  
  
• Diagnóstico temprano de abandono en titulaciones: análisis de correlación entre resultados en primer parcial y nota final del curso. 01/03/23 - 17/06/24
  
  
• Implantación de DIGCOMP en Centro Universitario. 01/03/23 - 17/06/24
  
  
• Propuesta cooperativa de trabajo para estudiantes de Ingeniería de Datos UZ , CESI Engineer-IT-Computer Science e Ingeniería y Ciencia de Datos URJC en minería de datos aplicada. 01/03/23 - 17/06/24
  
  

Dirección de proyectos fin de grado

• Sistema de visualización de datos para impulsar la mejora continua en el sector automoción. EUPLA. Sobresaliente. 10/06/24
  
  
• Estudio de una línea de montaje de parachoques. EUPLA. Aprobado. 21/06/23
  
  

Investigaciones anteriores

• Contratada laboral temporal, LB. Proyecto 2013/0386. Universidad de Zaragoza. 13/01/14 - 31/12/15
  
  
• Funcionaria interina CI Universidad de Zaragoza. 01/09/13 - 31/10/13
  
  
• Contratada laboral temporal, LC. Proyecto 228-121. Universidad de Zaragoza. 01/01/12 - 02/03/13
  
  
• Contratada laboral temporal, LB. Proyecto 2009/0017. Universidad de Zaragoza. 09/03/09 - 31/12/11
  
  

Participaciones en congresos

• XVII Jornadas de Innovación Docente e Investigación Educativa Universidad de Zaragoza. Participativo - Póster. Zaragoza. 17/01/25
  
  
• VI Workshop online sobre Investigación en Emprendimiento. Participativo - Ponencia oral (comunicación oral). ¿Tienen los universitarios aragoneses competencias en emprendimiento y liderazgo? Una instantánea a través de Power BI. Zaragoza. 30/11/23
  
  
• 44 th Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics. Participativo - Póster. CLINICAL UTILITY CURVE: A NEW PROPOSAL TO ANALYZE THE UTILITY OF PREDICTIVEMODELS. Milan. 27/08/23
  
  

Organizaciones de actividades de I+D+i

• Preguntas, respuestas, acciones ante el cambio climático desde la comunidad universitaria. 24/10/23 - 24/10/23
  
  

Otros méritos

• Implantación de DIGCOMP en Centro Universitario. Las Competencias Digitales se trabajan, de forma más o menos intensa, en las diferentes actividades realizadas durante cualquier grado universitario, pero no se visibilizan explícitamente, al igual que ocurre con otras competencias transversales. En este proyecto, se desea crear un Mapa que evidencie el trabajo y adquisición de las Competencias Digitales en las diferentes asignaturas de los Grados que se imparten en la Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia (EUPLA). Como marco de referencia, se va a utilizar el Marco europeo de Competencia Digital DIGCOMP 2.1, que se estructura en 5 áreas, con 21 competencias. Tiene como origen un PIIDUZ_1 (Programa de Incentivación de la Innovación Docente en la UZ) realizado en 2021. 19/06/24
  
  
• Análisis de datos reales relacionados con los ODS. Acciones de aprendizaje transversal en el aula. Como preparación al mundo laboral de los alumnos de la asignatura de visualización de datos, se propone un proyecto de análisis de datos reales. Se plantea como un programa de actividades orientadas a identificar los pasos necesarios para un análisis de datos en cuanto a la gestión de la información y el manejo de las herramientas adecuadas, fruto de los resultados de aprendizaje. El programa se basa en la metodología de aprendizaje basada en problemas, en el marco de los ODS con los que la Universidad de Zaragoza está comprometida, mediante la adquisición de competencias transversales. Comprende dos proyectos con departamentos de la Universidad de Zaragoza, uno con la oficina de atención a la discapacidad (OUAD) y otro con el secretariado de sostenibilidad y Agenda 2030. En ambos programas se fomentarán las competencias de trabajo en equipo en entornos multidisciplinares, así como el análisis y resolución de problemas adaptando la solución a situaciones imprevistas a las que tendrán que proponer soluciones innovadoras. En los dos ámbitos en los que se va a desarrollar este trabajo se está potenciando entre los alumnos la reducción de las desigualdades (ODS 10), la Igualdad de género (ODS 5) y la salud y el bienestar (ODS3) de los miembro de la comunidad universitaria. Considerando el impacto positivo en los alumnos, el propósito de este proyecto es continuar con esta actividad evaluable con diferentes orígenes de datos. 19/06/24
  
  
• Propuesta cooperativa de trabajo para estudiantes de Ingeniería de Datos UZ , CESI Engineer-IT-Computer Science e Ingeniería y Ciencia de Datos URJC en minería de datos aplicada. El trabajo cooperativo entre alumnos de diversas universidades es una herramienta de motivación que refuerza los contenidos impartidos en clase y sobre todo ayuda a la asimilación de las competencias asignadas a las materias. En este proyecto se pretende llevar a cabo el estudio de un caso práctico en minería de datos con la colaboración de estudiantes de la Universidad de Zaragoza, CESI y Universidad Rey Juan Carlos. Son estudiantes de Ingeniería y Ciencia de Datos, Ingeniería Biomédica e Informática. El caso práctico es un reto que tiene aplicación en los servicios de Obstetricia y Ginecología de cualquier hospital. Se generarán datos sintéticos a partir de una muestra de pesos fetales obtenidos por ecografía de 9585 embarazos. Dichos datos se depurarán, modelizarán y validarán analizando su capacidad de predicción de pesos bajos o grandes para la edad gestacional (percentil de peso inferior a 10 o superior 90 respectivamente). También se generarán Apps para su uso práctico. Para conseguir el reto se crearán grupos de trabajo que colaborarán de forma cooperativa entre las universidades y que presentarán los resultados en una jornada final. 19/06/24
  
  
• Diagnóstico temprano de abandono en titulaciones: análisis de correlación entre los resultados en primer parcial y nota final de curso. En las titulaciones del ámbito de la ingeniería, especialmente en los primeros cursos del grado, se produce un porcentaje de abandono temprano por parte del alumnado. Durante el curso 0 y en las primeras reuniones del curso con los estudiantes se incide en el trabajo continuado y la necesidad de una asimilación de contenidos y adquisición de competencias gradual. En la Escuela Politécnica de La Almunia la evaluación continua es un proceso normalizado, de forma que en un primer mes del curso ya se conocen calificaciones sobre las asignaturas. En este proyecto se quiere definir un marcador de fracaso temprano, que podía ser las notas de los primeros ejercicios de evaluación continua, normalmente la nota del primer parcial. Para analizar la utilidad de este marcador, se van a recoger las notas del primer parcial y final de todas las asignaturas, con el propósito de analizar la correlación entre ambos marcadores, y el porcentaje de concordancia entre fracaso temprano y fracaso al final del curso. 19/06/24
  
  

UNIZAR teaching of the last six courses

• Estadística. Graduado en Ingeniería de Organización Industrial (modalidad virtual). During academic year 2025-26
  
  
• Estadística. Graduado en Ingeniería Civil. From the 2024-25 course to the 2025-26 course
  
  
• Visualización de datos. Graduado en Ingeniería de Datos en Procesos Industriales. From the 2023-24 course to the 2025-26 course
  
  
• Probabilidad y estadística. Graduado en Ingeniería de Datos en Procesos Industriales. From the 2022-23 course to the 2025-26 course
  
  
• Ciclo de vida de datos. Graduado en Ingeniería de Datos en Procesos Industriales. From the 2021-22 course to the 2025-26 course
  
  
• Estadística. Graduado en Ingeniería Mecatrónica. From the 2021-22 course to the 2024-25 course
  
  
• Estadística. Graduado en Ingeniería de Organización Industrial. From the 2021-22 course to the 2024-25 course
  
  
• Estadística. Programa conjunto en Ingeniería Mecatrónica-Ingeniería de Organización Industrial. From the 2021-22 course to the 2024-25 course
  
  
• Matemática aplicada a la edificación I. Graduado en Arquitectura Técnica. From the 2021-22 course to the 2023-24 course
  
  
• Matemática aplicada a la ingeniería I. Graduado en Ingeniería Civil. From the 2021-22 course to the 2023-24 course
  
  
• Estadística I. Graduado en Economía. During academic year 2020-21
  
  
• Estadística II. Graduado en Economía. During academic year 2020-21
  
  

Docencia no UNIZAR

• Power bi. Análisis de daos con Power BI. Grupo G9 15/04/2024 - 06/05/2024