[en] Scientific studies have shown that teaching professionals have higher vulnerability to suffering from mental disorders, especially those related to emotional disturbances. Also, different authors have pointed out the lack of programs meant to give them effective strategies to deal with that kind of situations. Given the fact that previous scientific literature shows that Mindfulness has been integrated into structured programs with positive results regarding the decrease of a wide range of psychopathological symptoms and the improvement of neuropsychological performance, one goal of this thesis is to study the effects of a program based on the practice of Mindfulness as an alternative way of prevention in mental health issues among teaching staff. The randomized controlled study was carried out with two groups; a control and an experimental group; and in two stages of evaluation; pre and post-training. The training program showed a high potential of improvement in a group of psychological, neuropsychological and emotional variables related to well-being and to the ability of emotional regulation among the teachers. However, only the more robust effects involved any difference among the groups, specifically in the ability to observe and in the short-term memory. A second objective of this thesis is the research of a more objective methodology to evaluate the emotional state and their changes after the use of programs like the one previously mentioned. Therefore, a second sample was exposed to audiovisual stimuli which had previously been validated subjectively. During the viewing, the participants' facial expression was recorded and evaluated through an artificial neural network according to the categorical classification of basic emotions. The results showed the ability of those stimuli to induce complex emotions or even mixed with joint activation and deactivation patterns as well as the capability to evaluate the facial expression in an automatized way as analytical methodology.

[es] Estudios científicos han mostrado que la población docente presenta una elevada vulnerabilidad a padecer trastornos mentales, especialmente los relacionados con alteraciones emocionales. Además, diferentes autores han puesto de manifiesto la carencia de programas destinados a dotarlos de estrategias efectivas para hacer frente a esta situación. Dado que la literatura científica previa muestra que Mindfulness ha sido integrado en programas estructurados con resultados positivos en la reducción de un amplio abanico de sintomatología psicopatológica y mejora del rendimiento neuropsicológico, esta tesis se propone como objetivo estudiar los efectos de un programa basado en su práctica como alternativa de actuación en prevención en salud mental para docentes. Se realizó un estudio aleatorizado controlado con dos grupos, uno control y otro experimental y dos momentos de evaluación, uno pre y otro post-entrenamiento. El programa de entrenamiento mostró un amplio potencial de mejora en un conjunto de variables psicológicas, neuropsicológicas y emocionales relacionadas con el bienestar y la capacidad de regulación emocional de los docentes. Sin embargo, solamente los efectos más robustos implicaron diferencias entre grupos siendo estos en la capacidad de observación y la memoria a corto plazo. Un segundo objetivo de la presente tesis es la investigación de una metodología más objetiva de evaluación de los estados emocionales y sus cambios tras la aplicación de programas como el anterior. Con esta finalidad una segunda muestra fue expuesta a estímulos audiovisuales previamente validados de forma subjetiva. Durante el visionado, se registró su expresión facial emocional y se evaluó mediante una red neuronal artificial según la clasificación categorial de las emociones básicas. Los resultados mostraron la capacidad de estos estímulos para inducir emociones complejas e incluso mixtas con patrones de activación y desactivación conjuntos así como la posibilidad de evaluar la expresión facial emocional de forma automatizada como metodología de análisis.