Resumen. Sistemas Tutores de Entrenamiento, representación del conocimiento, generación de explicaciones y estrategias de explicación.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Resumen. Sistemas Tutores de Entrenamiento, representación del conocimiento, generación de explicaciones y estrategias de explicación."

Transcripción

1 Explicaciones en Sistemas Tutores de Entrenamiento: Representación del Dominio y Estrategias de Explicación J. A. Vadillo Zorita, A. Díaz de Ilarraza, I. Fernández, J. Gutiérrez e J. A. Elorriaga Departamento de Lenguajes y Sistemas Informaticos Universidad del País Vasco España Resumen En este artículo se aborda el problema de la generación de explicaciones bien estructuradas y adaptadas a los tipos de usuarios en Sistemas Tutores de Entrenamiento (ITTs: Intelligent Tutoring systems for Training). En la primera parte del artículo se propondrá cómo organizar y representar un dominio multi-modelo que integre varios tipos de conocimiento para generar diferentes explicaciones. Nuestra propuesta consiste en integrar conocimiento conceptual, estructural y de comportamiento en la representación del dominio. La segunda parte del artículo se centrará en la generación de explicaciones a partir de la representación del dominio. Se presentará el conjunto de estrategias de explicación definidas para cada uno de los tipos de interacción entre el sistema y el alumno. En este sentido se distinguen tres tipos de explicaciones: explicaciones generadas por iniciativa del Sistema Tutor, explicaciones generadas para responder a preguntas del alumno y explicaciones generadas como respuesta a operaciones ejecutadas por el alumno sobre el Sistema (recuperación de errores). Por último, se describirá cómo se integra nuestro método de generación de explicaciones en una arquitectura clásica de Sistemas Tutores. A lo largo del artículo se mostrarán algunos ejemplos de su aplicación en un prototipo real: SANTURCEDEM, un sistema de entrenamiento para la central térmica de Santurce (Vizcaya). Palabras Clave Sistemas Tutores de Entrenamiento, representación del conocimiento, generación de explicaciones y estrategias de explicación. 1. Introducción Recientemente, dentro del área de los Sistemas Tutores Inteligentes (ITSs: Intelligent Tutoring Systems), se ha abordado el problema de la generación de explicaciones, sin duda alguna, debido a que la adecuación de las explicaciones que genera el sistema da una medida de su efectividad y aceptación para su uso real. En la década de los 70, la generación de explicaciones se basaba en la descripción de las reglas de inferencia utilizadas para resolver el problema (explicaciones basadas en el sistema [Valley, 92] ). Algunos ejemplos que ilustran este tipo de explicaciones son MYCIN y NEOMYCIN donde las explicaciones son trazas compiladas dentro de las reglas de inferencia. Si los sistemas tratan de enseñar dominios complejos, por ejemplo sistemas físicos, la utilización de reglas para representar el sistema es ineficiente y se necesita una representación explícita además de los mecanismos de inferencia o simulación del mismo. Hablamos entonces de explicaciones basadas en el dominio, STEAMER [Holland et al., 84] y RBT [Woolf et al., 86] son dos sistemas de estas características. STEAMER asiste en la instrucción de ingeniería de propulsión, dando facilidades gráficas para explicar cambios en las variables del sistema y RBT es un sistema capaz de dar explicaciones acerca del funcionamiento de una caldera. Sin embargo, estos sistemas abordan el problema desde una perspectiva limitada, las explicaciones generadas dependen fuertemente del dominio y no tienen una estructura clara. La aparición de paradigmas cualitativos y modelos causales para representación y simulación, sin duda alguna, ha sido una contribución fundamental para la investigación en este área [Forbus, 84] y [DeKleer et al., 84]. En particular, nuestro trabajo se centra en incrementar la funcionalidad de los Sistemas Tutores de Entrenamiento (ITTs: Intelligent Tutoring Systems for Training) incluyendo la generación de explicaciones adaptadas a cada alumno en particular. En este artículo realizaremos una propuesta para la generación de explicaciones estructuradas a partir de una representación multimodelo del dominio y técnicas de simulación cualitativa. Además, describiremos nuestro modelo de generación de explicaciones en el cual se consideran de forma separada la

2 estructura o formato de la explicación y el contenido o enfoque de la misma. La estructura y el contenido son decididos dinámicamente en función de varios aspectos como el tipo de alumno, el estado en curso de la sesión y la historia de la misma y en base a un conjunto general de estrategias operativas (cuyo objetivo es guiar al alumno) y didácticas (cuyo objetivo es facilitar su aprendizaje). Etas estrategias deberán refinarse, para llegar a la obtención de la explicación. En este sentido, se distinguen tres tipos de explicaciones: explicaciones generadas por iniciativa del Sistema Tutor, explicaciones generadas para responder a preguntas del alumno y explicaciones generadas como respuesta a operaciones ejecutadas por el alumno sobre el Sistema (recuperación de errores). Por último, este artículo describirá la integración de nuestro método de generación de explicaciones en una arquitectura genérica de ITTs desarrollada por [Gutiérrez, 94] y los resultados obtenidos en un prototipo real SANTURCEDEM, un sistema de entrenamiento para la central térmica de Santurce (Vizcaya). 2. Representación del conocimiento Las interacciones de tutorización en un sistema de entrenamiento que simula procesos físicos complejos deben incluir explicaciones que describan el comportamiento de los componentes y los proceso físicos del sistema. En este sentido, [White & Frederiksen, 1986] comparten esta opinión: " En primer lugar, los estudiantes necesitan definiciones de los conceptos del sistema, mas adelante necesitan una explicación causal del comportamiento del sistema." Las explicaciones de comportamiento requieren la representación de modelos complejos o profundos en cooperación con los modelos conceptuales clásicos. Siguiendo esta idea, proponemos una representación del conocimiento del sistema formada por la coexistencia de múltiples modelos capaces de proporcionar diferentes puntos de vista del mismo con el objetivo de generar distintos tipos de explicaciones. Hemos identificado tres vistas diferentes del dominio: Vista conceptual: Agrupa todas las descripciones de los conceptos del sistema (componentes, procesos, procedimientos,...), y las relaciones entre ellos. Vista estructural: Indica cómo está organizado el sistema mediante la descripción de los componentes que lo constituyen y las conexiones físicas entre ellos. Vista de comportamiento: Agrupa las descripciones de comportamiento de las diferentes partes del sistema. Muestra cómo trabajan lo componentes en función de sus procesos asociados. Según hemos comentado anteriormente, nuestro trabajo se centra en Sistemas Tutores de Entrenamiento (ITTs). Estos sistemas, tratan dominios que implican la modelización de procesos físicos y conocimiento procedural en el cual, aspectos de comportamiento, resultan cruciales. La representación del conocimiento por tanto resulta compleja necesitándose un modelo de las operaciones de entrenamiento integrado en un modelo del sistema físico. Además, es importante considerar desde un punto de vista pedagógico la forma en la cual todo este conocimiento debe estar organizado. Fig. 1 Representación del conocimiento y vistas de explicaciones en ITTs

3 La representación de ambos, el conocimiento del sistema y el conocimiento de operación además del conocimiento pedagógico serán presentados a continuación. Un ejemplo, el sistema de turbina de una central térmica servirá para ilustrar nuestra propuesta Conocimiento del dominio Conocimiento del Sistema En esta sección, describiremos los conceptos relevantes y los atributos identificados con el objetivo de representar el Conocimiento del Sistema. La integración de las vistas descritas previamente también será considerada en este punto. El término "Conocimiento del Sistema" se refiere a la estructura, comportamiento e información general de los conceptos teóricos que deben ser considerados en un sistema físico. La clase, Concepto Teórico (fig. 2a) define la información general que debe ser considerada. Los conceptos teóricos se clasifican en constituyentes estructurales (fig. 2b) y procesos físicos (fig. 2e). Los constituyente estructurales, a su vez, pueden ser objetos pertenecientes a las clases: Sistema, Subsistema (fig. 2c) y Componente (fig. 2d). {Concepto-Teórico Vista Estructural: Superclase: <Concepto> Subclase: < Constituyente Estructural> / <Proceso Físico> Entrada: < Lista de parámetros de entrada> Salida: < Lista de parámetros de salida> Vista Conceptual: Nombre: < Símbolo > Inf. Básica::< Lista de referencias > Funcionalidad: <Texto> Ejemplo: <Texto> Propiedades: <Texto>} (2a) {Constituyente-Estructural Vista Estructural: Superclase: <Concepto Teórico> Subclase: <Sistema/Subsistema>/ <Componente> VIsta Comportamiento: Procesos-Físicos <Lista de instancias de procesos físicos relacionados con el constituyente estructural>} (2b) {Sistema-Subsistema Vista Estructural: Superclase:<Constituyente Estructural> Instancias: <Instancias de Sistema- Subsistema> Compuesto-por: <Lista de nombres de conceptos >}

4 (2c) {Componente Vista Estructural Superclase: <Constituyente Estructural> Instancias:<Instancias de Componentes> Vista Conceptual: Parámetros-Locales: <Parámetros internos del componente> Vista Comportamiento Modelo-Causal: <Restricciones de causalidad que representan su comportamiento>} (2d) {Proceso-Físico Vista Estructural : Superclase: <Concepto Teórico> Instancias:<Instancias de Proceso-Físico> Vista Conceptual: Atención-a <Lista Parámetros> Vista Comportamiento: Evento- Simulación :<Mensaje> Modelo-Causal: <Relaciones entre los parámetros que intervienen en el proceso> Variables- Relacionadas: <Lista de (variable,componente, valores- límite)>} (2e) Fig. 2 Representación del conocimiento del sistema La modelización del comportamiento del sistema se realiza siguiendo los paradigmas basados en componentes [DeKleer et al., 84] y en procesos [Forbus, 84]. Para cada componente se define un modelo causal relativo a su comportamiento. El método seguido para obtener el modelo causal se describirá en la sección 3.

5 Cada constituyente estructural está implicado en diferentes procesos, la modelización de los procesos físicos y sus relaciones con los componentes estructurales ha sido también considerada en nuestra representación con el principal objetivo de dar soporte a cuestiones relacionadas con diagnóstico y predicción. La conexión del modelo causal con el módulo de simulación se realiza a través del atributo Evento-Simulación, consistente en un mensaje indicando las acciones realizadas sobre el sistema para que se propaguen por el simulador al resto del sistema. Otra información relevante la constituyen los parámetros del sistema relacionados con el proceso y sus valores límite. Esta información sirve de base para generar explicaciones relativas a aspectos de seguridad del sistema. En las figuras que representan las diferentes clases puede verse cómo las diferentes vistas del sistema (conceptual, estructural y comportamiento) se han caracterizado por los correspondientes atributos Conocimiento de operación El conocimiento de operación se refiere a la estructura, comportamiento e información conceptual acerca de los objetos de entrenamiento de un sistema físico (fig. 3a). En nuestra representación los objetos de entrenamiento son procedimientos. Un procedimiento (fig. 3b) se define como una secuencia de pasos que deben ser ejecutados por el operador en la sala de control del sistema. Un paso (fig. 3c) es una acción concreta a ser ejecutada sobre constituyentes del sistema. Se han definido dos tipos de pasos: continuos y discretos. Los pasos discretos son ejecutados secuencialmente, uno detrás de otro, mientras que los continuos deben ser repetidos periódicamente para mantener una evolución constante de algunas variables relevantes del sistema. La clase Paso almacena información específica relativa a la naturaleza del paso y conecta el conocimiento de operación con los conceptos del sistema involucrados en el mismo (por ejemplo, componentes y procesos físicos). {Concepto-Entrenamiento Vista Estructural Superclase: <Concepto> Subclase: <Procedimiento / Paso> Vista Conceptual Nombre: <Símbolo> Nivel-Abstracción: <1..5> Propósito: <Texto> Atención-a: <Lista de parámetros> } (3a) {Procedimiento Vista Estructural: Superclase: Concepto-Entrenamiento Instancias: <Instancias de Procedimiento> Modelo Procedural: <Secuencia de pasos discretos> <Conjunto de pasos continuos> } (3b) {Paso Vista estructural: Superclase: Concepto-Entrenamiento Intancias: <Instancias de Pasos> Vista Conceptual:

6 Crítico?:<Si / No> Tipo: <Discreto/Continuo> Precondiciones: <Condiciones antes de su ejecución> Postcondiciones: <Condiciones después de su ejecución> Vista Comportamiento Procesos-Físicos-asociados: <Lista de Procesos Físicos > } (3c) Fig. 3 Representación del Conocimiento de Operación 2.2. Conocimiento pedagógico En este tipo de sistemas, los conceptos del dominio, tanto teóricos como de entrenamiento, deben ser representados pero esto no es suficiente, además de estar representados adecuadamente han de organizarse de una manera pedagógica que ayude en el proceso de enseñanza de los mismos. Es necesario tener en cuenta aspectos relativos al orden en que deben ser presentados al alumno y las relaciones de comparación entre ellos. Las relaciones pedagógicas también son importantes de cara a la generación de explicaciones debido a que ayudan en la elaboración de contenidos que expresen similitudes y diferencias entre conceptos, información considerada de gran interés en tareas de aprendizaje [Cawsey, 93]. Veamos a continuación el conjunto de relaciones pedagógicas propuestas para un ITT: Prerrequisito: Un concepto C1 es un prerrequisito de otro concepto C2 si el estudiante debe conocer C1 antes que C2. Siguiente: Esta relación especifica el orden en el que los conceptos deben ser enseñados. Es-un-pre: Relación de especialización de un concepto. Es-un-post: Relación de generalización entre conceptos. Abstracción: C1 es una abstracción de C2 si ambos conceptos describen la misma noción pero C1 lo hace a un nivel mas concreto. Similar: Relaciona un concepto con los conceptos similares a él. Opuesto: Relaciona un concepto con los conceptos opuestos a él. En nuestro modelo los procedimientos y el propio sistema han sido descritos mediante diferentes niveles de abstracción que se presentan al alumno de acuerdo con su conocimiento y práctica en la ejecución de los mismos. Las explicaciones serán también adaptadas al nivel de abstracción en el que se está operando. La información pedagógica se describe con mas detalle en [Gutiérrez, 94] Un ejemplo: el sistema de turbina de una central térmica La figura 4 muestra la organización de los conceptos del dominio relacionados con el sistema de turbina de una central térmica. En este gráfico pueden verse los conceptos teóricos y los conceptos de entrenamiento y la relación entre ambos conceptos a través de los procesos físicos. Además, se muestran ejemplos de relaciones pedagógicas que como puede apreciarse se aplican a los dos tipos de conceptos. El sistema de turbina está compuesto por tres subsistemas: la turbina de alta presión, la turbina de presión media y la turbina de baja presión. En este ejemplo nos centraremos en el primero. La turbina de alta presión está formada a su vez

7 por tres componentes: la válvula de control, caja de vapor y turbina y tiene asociados dos procesos: Incrementar el flujo de vapor y decrementar el flujo de vapor. Cada componente tiene asociados varios procesos, por ejemplo sobre la válvula de control se describen dos procesos: Abrir Válvula y Cerrar Válvula. Fig. 4 Conceptos asociados al sistema de turbina y sus relaciones Con el objetivo de ilustrar los atributos comentados en los apartados anteriores, la figura 5 describe el componente Válvula de Control (fig. 5a) y uno de sus procesos, Abrir válvula (fig. 5b). { CV1 {Instancia componente} Vista estructural: Superclase: Constituyente Estructural Entrada :((Presión, Calentador), (Densidad, Calentador)), Salida: ((Flujo-Vapor, Caja-Vapor) ) ) Vista conceptual: Nombre : Válvula-Control Inf.Básica : ([ McDonald et al. 93.],...) Funcionalidad : "Controlar el flujo de vapor(fv) de la turbina" Ejemplo: <Fichero-CV1> Propiedades: (0<= Area-Válvula <= 10) Parámetros locales: (Area-Válvula) Vista comportamiento: Modelo-Causal : (M-(Area-Válvula,Presión), M+ (Presión,FV), M+(Densidad, FV) ) Procesos Físicos:

8 (Abrir VC, Cerrar VC) } (5a) {OCV{Instancia Proceso Físico} Vista estructural: Superclase: Concepto Teórico Entrada : ((Area-Válvula, VC)) Salida: ((Presión, VC)) Vista conceptual: Nombre : Abrir-VC Funcionalidad : "Controlar la presión en la turbina." Ejemplo : <Fichero-OCV> Propiedades : (0<= Area- Válvula <= 10) Atención-a: (Presión) Evento-Simulación: (Propagar,Area-Válvula,Inc) Vista comportamiento: Modelo causal : ( M-(Area-Válvula, Presión) ) Variables relacionadas: ( (Presión, VC, [0, 100]), ( Area-Válvula, VC, [0,10]) ) } (5b) Fig. 5 Ejemplos de instancias de conceptos 3. Modelo de Explicaciones en Itts En esta sección se muestra un modelo para la generación de explicaciones estructuradas por un Sistema Tutor de Entrenamiento. Nuestro modelo está basado en la decisión separada del formato de la explicación y del enfoque que tendrá su contenido. El formato de la explicación consistirá en la definición de su estructura obtenida a partir de un conjunto de estrategias de explicación tras un proceso de planificación. Por tanto, la definición del formato de la explicación vendrá dada por una secuencia ordenada de estrategias de explicación a la que llamaremos plan. Por otra parte, será necesario determinar el enfoque o punto de vista que vamos a potenciar con su contenido, éste dependerá de la situación particular para la cual una explicación es requerida. En este capítulo presentaremos en primer lugar las estrategias generales tomadas como partida en la obtención del formato y del enfoque. A continuación, abordaremos la obtención del plan según los tipos de interacción identificados para un sistema de estas características, mostrando diferentes situaciones y ejemplos Estrategias de tutorización En un sistema de estas características el núcleo principal es el Tutor. Este, deberá decidir y guiar el proceso de enseñanza y adiestramiento de cada alumno en particular. Este proceso de enseñanza y adiestramiento requiere una contínua interacción entre el Tutor y el alumno en base a conseguir los objetivos marcados. En este sentido las explicaciones dadas por el tutor son de una gran importancia debido a que su adecuación marcará el éxito en la consecución del objetivo primordial, que el alumno aprenda. Nuestra experiencia en el campo de los Tutores Inteligentes nos ha llevado a

9 identificar un conjunto de actividades que debe proporcionar un Sistema Tutor. Estas actividades las llamamos estrategias instruccionales y las dividimos en estrategias operativas (para guiar del alumno) y estrategias didácticas (para conseguir los objetivos). Se han identificado cuatro grupos de estrategias operativas: (1) Contextuar al alumno. Se debe informar al alumno de las actividades que va a realizar así como de las que está realizando, diferentes estrategias para contextuar al alumno son : Presentar una sesión, Informar de una acción, Resumen del estado de la sesión.. (2) Motivar al alumno. Una estimulación del interés del alumno en aprender es eficiente. Esta estimulación se consigue felicitándole o animándole. (3) Guiar la actuación del alumno. Se utilizan para conducir la actuación del alumno sobre todo en ejercicios prácticos. Diferentes formas para guiar al alumno son dar pistas, aconsejar o incluso prevenir de posibles errores. (4) Captar la atención del alumno. Se utiliza para mantener la atención del alumno en el proceso de instrucción. Las estrategias didácticas propuestas son las siguientes: (1) Presentar conocimiento del dominio. Se debe dar una formación tanto a nivel teórico como practico del dominio de aplicación del sistema. Para ello, se proponen diferentes actividades: Explicar conceptos, Mostrar operación experta y Proponer ejercicios prácticos. (2) Evaluar el conocimiento adquirido. Esta estrategia se utiliza para comprobar el conocimiento adquirido. Las actividades a realizar son: Evaluar un test y Evaluar un ejercicio práctico. (3) Tratamiento de errores. El objetivo de estas estrategias es aportar el conocimiento que se considera deficiente y provoca que el alumno cometa errores. Estas estrategias serán comentadas con más detalle en el apartado 3.3. Dependiendo del contexto de la interacción las estrategias se refinan en diferentes tipos de subestrategias, este refinamiento será comentado en el apartado Enfoque de una explicación El enfoque que se quiere dar a una explicación determina el contenido de la misma. La aplicación de las estrategias anteriores requiere extraer información del modelo del dominio relativa al concepto o conceptos involucrados. En primer lugar se puede hacer una clasificación basándonos en si la explicación contiene únicamente información relativa a un concepto (intra-conceptual) o relativa a varios conceptos (inter-conceptual). Para ilustrar esta clasificación vamos a utilizar el ejemplo anterior: el sistema de turbina. Podemos decidir explicar la funcionalidad de la válvula de control con un enfoque intra-conceptual: "la funcionalidad de la válvula de control es controlar el flujo de vapor que entra a la turbina", o bien con un enfoque inter-conceptual: " la válvula de control como la caja de vapor controlan el flujo de vapor de entrada a la turbina". En este sentido, el conocimiento pedagógico (sección 2.2) proporciona la información necesaria para establecer las relaciones entre los conceptos en el segundo tipo de enfoque. La tabla 1 recoge las diferentes estrategias para cada uno de los tipos anteriormente mencionados. Las explicaciones intra-conceptuales describen los atributos asociados a un concepto como su funcionalidad o su comportamiento, también se puede mostrar un ejemplo para ilustrar un concepto. Las explicaciones inter-conceptuales pueden comparar dos o más conceptos en función de sus analogías o sus diferencias, se puede establecer un juicio acerca de la adecuación de un concepto para un propósito, clasificar un concepto en términos de un concepto más general, describir los conceptos en los que se descompone o incluso describir un concepto en términos de sus abstracciones.

10 Tabla 1 Estrategias para el enfoque de la explicación 3.3. Obtención de la estructura de la explicación En este apartado se explica el proceso de planificación que se realiza para la obtención del plan de explicación. La elección del plan está en primer lugar condicionada al tipo de explicación que se quiere mostrar al alumno. Basándonos en supuestos de tutorización humana distinguimos tres tipos de explicaciones: Explicaciones generadas por iniciativa del Tutor. El Tutor como tarea principal de aprendizaje debe dar explicaciones acerca del Dominio, realizar el seguimiento, etc. Explicaciones solicitadas por el alumno. El alumno directamente puede, para aclarar conceptos, solicitar información de diferente naturaleza. Explicaciones para la recuperación de errores. El alumno indirectamente provoca la reacción del tutor si comete errores durante la realización de ejercicios. En segundo lugar el plan se seleccionará de acuerdo con las características particulares del estado de aprendizaje y comportamiento del alumno y el estado en curso de la sesión. Para cada tipo de explicación se establece un conjunto de reglas que en sus precondiciones reflejan los aspectos anteriormente citados. El formato general de estas reglas se muestra en la figura 6. SI {Estado de la sesión} Estado-es X Y {Características del alumno} Tipo-alumno es Y Y {Historia de la sesión} La aptitud del alumno para el estado X es Z ENTONCES Añadir Estrategia-X al Plan. Fig. 6 Regla general para la obtención del plan Explicaciones por iniciativa del Tutor Tomando como referencia las estrategias generales y la propuesta realizada en [Breuker, 90], un plan relativo a las explicaciones generadas por iniciativa del Tutor seguirá el siguiente formato: Plan del Tutor > Contextuar, Presentar Conocimiento, Evaluar Conocimiento. Presentar Conocimiento > [Introducción], [Explicar concepto / Mostrar Operación], [Conclusión]. Introducción > Contextuar / Motivar / Captar atención. Conclusión > [Guiar], [Proponer ejercicio]. Evaluar Conocimiento > (Evaluar test / Evaluar Ejercicio), Motivar. Contextuar > Presentar Sesión / Informar Acción / Repasar Sesión. Esta gramática está definida tomando como referencia un método clásico de enseñanza basado principalmente en tres objetivos: Dar información nueva al alumno, Consolidar la información mediante ejercicios y Evaluar el conocimiento adquirido. Mientras los dos últimos corresponden a patrones más estándares, el primero debe presentar un abanico de posibilidades según los diferentes aspectos considerados en la representación del dominio. Según nuestra propuesta de organización y representación del Dominio es posible proporcionar diferentes tipos de información al estudiante: conceptual (funcionalidad, precondiciones,...), estructural (componentes de un sistema, pasos de un procedimiento ) y de

11 comportamiento ( como trabaja un sistema, predicción, diagnóstico). Desde otro punto de vista y atendiendo al proceso de obtención de la información, ésta puede ser clasificada en estática y dinámica. La información estática puede ser obtenida directamente a partir del conocimiento del dominio y el conocimiento pedagógico y cubre los aspectos estructurales y conceptuales mostrados en la sección 2. La información dinámica está relacionada con el comportamiento del sistema, siendo necesario un proceso de inferencia para obtenerla. Esta información se utiliza para generar explicaciones sobre cambios temporales del dominio ocurridos como consecuencia de la realización de acciones. Para describir el comportamiento hemos optado por explicaciones de causalidad, las cuales muestran las relaciones causa-efecto entre los parámetros de un componente o los que intervienen en un proceso. Hay varios métodos experimentales para obtener explicaciones de comportamiento [Kuipers, 87], podemos utilizar un modelo cualitativo y simularlo, tras una interpretación de los resultados se generan las explicaciones. Una segunda posibilidad, que ha sido considerada en nuestro sistema, consiste en obtener a partir del modelo cualitativo (o cuantitativo, o ambos) una abstracción o modelo causal del mismo definido en términos de relaciones de monotonía crecientes (M+) o decrecientes (M-). La elección se ha tomado considerando que, según nuestro punto de vista, las explicaciones de comportamiento son más naturales si se obtienen a partir de modelos causales. Además, los modelos causales tienen varias ventajas respecto a otros modelos: (1) capturan la información relevante del sistema de una manera más breve y (2) el proceso de obtención puede descubrir aspectos de comportamientos no considerados anteriormente. Para obtener el modelo causal necesitamos conocer los parámetros relevantes y cómo se relacionan entre sí (modelo cualitativo) y utilizando un método similar al propuesto en [Iwasaki et al., 86] se puede obtener un grafo ordenado que represente las relaciones de causalidad del sistema. Explicaciones explícitamente solicitadas Antes de describir el formato o estructura de este tipo de explicaciones es necesario determinar la la funcionalidad de un sistema de estas características. Nos ha parecido conveniente tomar como referencia la clasificación propuesta en [Breuker, 90] y extenderla según nuestra experiencia [Gutiérrez et al., 94]. La clasificación es la siguiente: Elaboración. Preguntas relacionadas con los atributos del dominio: descripción de un concepto, su funcionalidad o valor de sus parámetros, son algunos ejemplos de este tipo de cuestiones. Evaluación. El alumno puede preguntar por las causas que han producido un estado del sistema. Por ejemplo, Por qué ha subido la presión? Exploración. El alumno puede realizar predicciones del estado del sistema considerando algunas hipótesis iniciales. Por ejemplo, Qué ocurre sí abro la válvula de control? Provisión. La intención del alumno es conseguir un plan de acción para conseguir una tarea. Por ejemplo, Cómo puedo incrementar el flujo de vapor de la turbina?. Control de la sesión. El alumno puede dormir, reanudar o finalizar una sesión. Entrenamiento. Puede solicitar la realización de actividades de entrenamiento como repetir un paso o repetir un ejercicio. El plan de la explicación obtenida como respuesta a las cuestiones anteriores, basándonos en las estrategias generales (ver 3.1), seguirá el siguiente formato: Plan de respuesta > Contextuar, Información requerida, [Confirmar]. Información requerida > Presentar Conocimiento / Resumen de la sesión. Contextuar > Presentar Sesión / Informar Acción / Repasar Sesión. Igual que en el caso anterior, la información requerida puede ser estática (elaboración) o dinámica (evaluación, exploración y provisión). En ambos casos se trata de presentar conocimiento, bien explicando un concepto o mostrando una operación (ver explicaciones por iniciativa del Tutor). Si se requiere una operación de control, la explicación consistirá en un resumen de la sesión en curso. Los requerimientos de entrenamiento consistirán básicamente en

12 presentar conocimiento operacional, procedimientos y pasos. Previamente es necesario introducir la respuesta y optativamente se puede dar alguna pista o consejo relativo al concepto en cuestión. La figura 7 muestra un ejemplo de la explicación generada para un requerimiento de exploración o predicción. En este caso el plan seleccionado ha sido el siguiente: {Informar Acción, Presentar Conocimiento: {Explicar Concepto (enfoque: describir comportamiento),guiar }, Confirmar >. La petición de información se refiere a una instancia de la clase Paso, concretamente Abrir-Válvula. Esta instancia a través del atributo Procesos-Físicos-Relacionados se liga con el proceso físico que describe las consecuencias del paso. Simulando el modelo a partir del evento de simulación se obtiene la información necesaria para obtener la explicación. Fig. 7 Respuesta a un requerimiento de exploración Explicaciones de recuperación de errores El plan en este caso es establecido en tres fases: (1) seleccionar una estrategia para describir el error, (2) seleccionar una estrategia de corrección y (3) seleccionar una estrategia de remedio [Vadillo et al., 93]. Para describir un error se utiliza la estrategia Informar Acción, la cual ha sido refinada en las estrategias Avisar Error, Describir Superficialmente o Describir Profundamente. La corrección consiste en darle la información del dominio que se considera necesaria para que pueda deducir por que ha cometido el error y así subsanarlo por sí mismo (Presentar Conocimiento, ver tipos de explicaciones anteriores). La estrategia de remedio puede ser una de las siguientes estrategias: Repetir Ejercicio, Repetir acción(paso), Mostrar Solución, Proponer Ejercicio Similar, siendo conveniente motivarle en estas circunstancias. La gramática general es la siguiente: Plan Recuperación > Describir Error, Corregir Error, Recuperar Error. Describir > Avisar / Descripción superficial / Descripción profunda. Corregir > Presentar Conocimiento. Recuperar > ( Repetir Ejercicio / Repetir Paso / Mostrar Solución / Proponer Ejercicio ), [Motivar]. Para mostrar un ejemplo de este tipo de explicaciones supongamos que el alumno se encuentra entrenando un procedimiento de subida de carga y en un momento determinado abre la válvula de la turbina. Esta acción atenta contra la seguridad del sistema y por tanto se considera errónea. El planificador decide el siguiente Plan de recuperación: {Descripción Superficial, Presentar Conocimiento : { Mostrar Operación ( enfoque: comportamiento) }, Mostrar Solución }. En este caso se debe generar un diagnóstico de las causas que motivaron el error y explicarlo en términos causales utilizando el modelo del proceso. La explicación resultante se muestra en la figura 8.

13 Fig. 8 Ejemplo de explicación de recuperación 4. Arquitectura En este capítulo se hará una breve descripción de la integración de nuestro método en el sistema INTZA [Gutiérrez, 94] : un Sistema Tutor Inteligente para Entrenamiento en Entornos Industriales, el cual utiliza una arquitectura clásica basada en cuatro componentes: Tutor. Es el componente que diseña, organiza y controla el proceso de instrucción teórico y practico. Modelo del Dominio. Incluye y organiza el conocimiento del dominio a ser enseñado. Una propuesta de su contenido y organización ha sido descrita en el capítulo 2. Modelo del Alumno. Representa los progresos del alumno en el aprendizaje del dominio y las características particulares del alumno. La información almacenada tiene una clara influencia en la elección de las estrategias de explicación y en el contenido de la misma [Díaz de Ilarraza et al., 92]. Interfaz. Determina la vía de comunicación del Sistema con el exterior. La generación de explicaciones ha servido para aumentar la funcionalidad del Tutor en los aspectos comentados anteriormente: generar explicaciones adaptadas al alumno y la sesión en curso. Los principales módulos considerados han sido el gestor del alumno y el módulo didáctico Gestor del alumno Es el encargado de analizar y evaluar las interacciones del alumno con el tutor consistentes en la realización de acciones sobre el sistema y las solicitudes de objetivos. El Intérprete de las Acciones del Alumno (IAA) realiza un diagnóstico de los posibles errores cometidos por el alumno. El Identificador de Objetivos del Alumno (IOA) es el encargado de identificar los objetivos propios del alumno a partir de las intervenciones recogidas por el Interfaz. Se ha realizado un estudio de los diferentes tipos de objetivos del alumno en base a resultados experimentales (ver sección 3.3.) y estos se han incluido de forma explícita en el Interfaz por medio de menús Módulo didáctico El módulo didáctico decide dinámicamente el plan de la sesión (Instructor) y hace que se ejecute (Ejecutor). Posee la capacidad de replanificar una determinada sesión bien para subsanar posibles errores o bien por intervenciones del alumno que requieren la inclusión de nuevas explicaciones o ejercicios prácticos (Supervisor). El Instructor es el encargado de decidir y guiar el proceso de enseñanza del alumno, marcando los objetivos a cumplirse en cada sesión (plan del Tutor). El Supervisor tiene la función de replanificar la sesión de entrenamiento si se producen situaciones que lo requieran, esto es, la detección de errores y las peticiones del alumno. En este sentido se incluyen dos módulos de planificación que son los encargados de obtener los planes que adecúan la sesión a las situaciones ocurridas, estos módulos son el TREA

14 (Tratamiento de las Respuestas Evaluables del Alumno), encargado de obtener el plan de recuperación y el TOA (Tratamiento de los Objetivos del Alumno), el cual obtiene el plan de respuesta. El funcionamiento de ambos módulos está basado en reglas que siguen el formato general (fig. 6). El Ejecutor generara la información que en última instancia se va a mostrar al alumno (textos, gráficos, escenarios de operación ). Los planes de explicación deciden, tal y como se comentó, la estructura y el enfoque de las explicaciones (el esqueleto). Ahora bien, es necesario dar contenido a la explicación siendo el módulo encargado de esta tarea el Generador de Contenido. La implementación de este módulo está actualmente en desarrollo y para ello nos basamos en la implementación de instancias de estrategias de explicación [Vadillo et al., 93] y un conjunto de reglas que selecciona dichas instancias. Estas instancias incluyen un patrón de comunicación que puede ser un esquema de texto, un gráfico o incluso voz. Además incluye un procedimiento para completar el patrón con información del alumno si fuera necesario. 5. Conclusiones Este trabajo muestra cómo el uso de representaciones multi-modelo del dominio y la utilización de técnicas cualitativas son de gran interés en la generación de explicaciones en ITTs. Se ha realizado una propuesta de representación del conocimiento que integra diferentes aspectos del sistema: conceptual, estructural y aspectos de comportamiento conjuntamente con sus relaciones o información pedagógica. Por otra parte, dada la importancia de explicar el comportamiento de un sistema, especialmente si éste es un sistema físico, se ha realizado una propuesta de modelización del comportamiento basada en modelos causales de componentes y procesos físicos. Respecto a la obtención de las explicaciones, basada inicialmente en la determinación de su estructura y su enfoque y posteriormente en la generación del contenido se ha descrito para los tres tipos de situaciones que requieren diferentes tipos de explicaciones: intervención del Tutor, petición del alumno y recuperación de errores. Por último indicar que nuestro método de generación de explicaciones ha sido integrado en un Sistema Tutor de Entrenamiento genérico: INTZA, para la realización de un prototipo El Sistema Santurcedem : Sistema de entrenamiento para la central térmica de Santurce (Vizcaya). 6. Bibliografía [1] [Breuker, 90]: Breuker, J. EUROHELP Developing Intelligent Help Systems: EC Copenage, Amsterdam, Manchester, Leeds. [2] [Cawsey, 93]: Cawsey, A. "User Modelling in Interactive Explanations". In User Modelling and User- Adapted Interaction 3: ,1993. [3] [DeKleer et al., 84]: DeKleer, J.H., Brown, J.S. "Qualitative reasoning about physical systems". Artificial Intelligence, 24(1-3). [4] [Díaz de Illarraza et al., 92]: Diaz-Illarraza, A., Elorriaga J.A., Fernandez-Castro, I., Gutierrez, J., Vadillo, J.A. "User Modeling and Architecture in Industrial ITSs". In Frasson, C., Gauthier, G., McCalla, G.I. (Eds)Intelligent Tutoring Systems. (ITS-92). pp Springer-Verlag. [5] [Forbus, 84]: Forbus, K.D. Qualitative process theory. Artificial Intelligence, 24(1-3), [6] [Gutiérrez 94]: Gutierrez, J., " INTZA: un Sistema Tutor Inteligente para Entrenamiento en Entornos Industriales". Tesis Doctoral, Facultad de Informática (UPV/EHU). [7] [Gutiérrez et al., 94]: Gutierrez, J, Fernandez-Castro, I., Diaz-Illarraza, A.,Vadillo, J.A., Elorriaga J.A. "Analysis, Treatment and Evaluation of Trainee s Interactions in a Training Tutor". Proceedings of CALISCE 94. Paris (France) 1994 [8] [Holland et al., 84]: Holland,J D, Hutchins, E L, Weitzman, L. "STEAMER: an interactive inspectable simulation-based training systems. The AI magazine.. [9] [Iwasaki et al., 86]: Iwasaki, Y, Simon, H A. "Causality in device behavior". Artificial Intelligence, vol 29 pp

15 [10] [Kuipers, 86]: Kuipers, B J. "Qualitative Simulation". Artificial Intelligence, vol.29 pp ,1986. [11] [McDonald et al., 70]: McDonald J.P., Kwatny H.G., Spare J.H., "A Nonlinear Model for Reheat Boiler-Turbine-Generator Systems". Phidalelphia Electric Co. Research Division Raport Nº 196 (1970). [12] [Sokolnicki, 91]: Sokolnicki, T. "Towards knowledge-based tutors: a survey and appraisal of Intelligent Tutoring Systems". In The Knowledge Engineering Review, Vol 6:2, 59-95, [13] [Valley, 92] : Valley, K. "Explanation, Exploration, and Learning: The Use of Expert System Shell in Education." Journal of AI in Education, (3), [14] [Vadillo et al., 93]: Vadillo J.A., Diaz-Illarraza A., Elorriaga J.A., Fernandez-Castro I,.Gutierrez J. "Explanations for Recovery Errors in ITTs: A general architecture.". Proceedings of PEG 93. Edinburgh (Scotland) (1993). [15] [White & Frederiksen, 1986]: White B.Y., Frederiksen J.R. "Intelligent tutoring system based on qualitative model evolutions" Proceedings of the Fifth National Conference on Artificial Intelligence, pp , Philadelphia, August (1986) [16] [Woolf et al., 86]: Woolf, B., Blegen, D., Jansen, J., and Verloop, A. "Teaching a complex industrial process". Proocedings of the AAAI-86, Philadelphia.

DISEÑO DE UN CURSO INTERACTIVO Y ADAPTATIVO DE PROCESADORES DE LENGUAJES

DISEÑO DE UN CURSO INTERACTIVO Y ADAPTATIVO DE PROCESADORES DE LENGUAJES Alfonseca, M., Carro, R.M., Pulido, E. and Rodríguez, P. (2000): Diseño de un curso interactivo y adaptativo de procesadores de lenguajes. Proceedings of JENUI 2000: VI Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria

Más detalles

Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado

Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado 1. Introducción Unified Modeling Languaje Fuente: Booch- Jacobson-Rumbauch y diversos sitios Internet, entre otros:

Más detalles

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión.

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión. DIAGRAMA DE RELACIONES 1.- INTRODUCCIÓN Este documento describe los pasos del proceso de construcción e interpretación de una de las herramientas más potentes para el análisis de problemas y situaciones

Más detalles

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente En este capítulo definimos los requisitos del modelo para un sistema centrado en la mejora de la calidad del código fuente.

Más detalles

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN Principios y criterios para la evaluación del ciclo de vida de desarrollo de sistemas Se pueden enunciar algunos principios para desarrollar

Más detalles

Diseño del Sistema de Información

Diseño del Sistema de Información Diseño del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS...2 ACTIVIDAD DSI 1: DEFINICIÓN DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA...7 Tarea DSI 1.1: Definición de Niveles de Arquitectura...9 Tarea DSI 1.2:

Más detalles

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación. II MODELOS y HERRAMIENTAS UML. II.2 UML: Modelado de casos de uso

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación. II MODELOS y HERRAMIENTAS UML. II.2 UML: Modelado de casos de uso PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación II MODELOS y HERRAMIENTAS UML 1 1 Modelado de casos de uso (I) Un caso de uso es una técnica de modelado usada para describir lo que debería hacer

Más detalles

Análisis del Sistema de Información

Análisis del Sistema de Información Análisis del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD ASI 1: DEFINICIÓN DEL SISTEMA... 6 Tarea ASI 1.1: Determinación del Alcance del Sistema... 6 Tarea ASI 1.2: Identificación

Más detalles

Fundamentos del diseño 3ª edición (2002)

Fundamentos del diseño 3ª edición (2002) Unidades temáticas de Ingeniería del Software Fundamentos del diseño 3ª edición (2002) Facultad de Informática necesidad del diseño Las actividades de diseño afectan al éxito de la realización del software

Más detalles

Inicio de MO Inicio de MD Inicio de MF. Documento de Análisis. Base de datos de las especificaciones OMT. MO, MD, MF Detallados. Librería de Clases

Inicio de MO Inicio de MD Inicio de MF. Documento de Análisis. Base de datos de las especificaciones OMT. MO, MD, MF Detallados. Librería de Clases 3.2 TÉCNICA DE MODELADO DE OBJETOS (OMT) (JAMES RUMBAUGH). 3.2.1 Introducción. En este documento se trata tanto el OMT-1 como el OMT-2, el primero contenido en el Libro Modelado y Diseño Orientado (Metodología

Más detalles

forma de entrenar a la nuerona en su aprendizaje.

forma de entrenar a la nuerona en su aprendizaje. Sistemas expertos e Inteligencia Artificial,Guía5 1 Facultad : Ingeniería Escuela : Computación Asignatura: Sistemas expertos e Inteligencia Artificial Tema: SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO. Objetivo

Más detalles

CONSTRUCCION DE SISTEMAS EXPERTOS

CONSTRUCCION DE SISTEMAS EXPERTOS CONSTRUCCION DE SISTEMAS EXPERTOS TECNICAS DE EDUCCION DEL CONOCIMIENTO Dr. Ramón GARCIA MARTINEZ GRAFOS ARQUETÍPICOS En muchos dominios de conocimiento, puede reconocerse una estructura de representación

Más detalles

Ingeniería de Software

Ingeniería de Software Ingeniería de Software MSDN Ingeniería de Software...1 Ingeniería del Software_/_ Ingeniería y Programación...1 Análisis de Requerimientos...2 Especificación...3 Diseño...4 Desarrollo en Equipo...5 Mantenimiento...6

Más detalles

Modelado Avanzado con Casos de Uso. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática

Modelado Avanzado con Casos de Uso. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática Modelado Avanzado con Casos de Uso Especificación Gráfica de Casos de Uso Una simple secuencia de acciones no puede describir adecuadamente la riqueza de situaciones que se pueden presentar en un caso

Más detalles

Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión?

Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión? Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión? Luis Daniel Hernández Molinero Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones Facultad de Informática Universidad

Más detalles

Diseño del Sistema de Información

Diseño del Sistema de Información Diseño del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD DSI 1: DEFINICIÓN DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA... 7 Tarea DSI 1.1: Definición de Niveles de Arquitectura... 9 Tarea DSI

Más detalles

Resumen. 1. Introducción. 2. Objetivos

Resumen. 1. Introducción. 2. Objetivos Propuesta para la Asignatura Sistemas Industriales en las Titulaciones de Informática F.A. Pujol, F.J. Ferrández, J.L. Sánchez, J. M. García Chamizo Dept. de Tecnología Informática y Computación Universidad

Más detalles

CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA

CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA PROGRAMACIÓN DIDACTICA ANUAL Parte específica del módulo: 0485. Programación Departamento de Familia Profesional de Informática Curso: 2014-15

Más detalles

Arquitectura de Aplicaciones

Arquitectura de Aplicaciones 1 Capítulo 13: Arquitectura de aplicaciones. - Sommerville Contenidos del capítulo 13.1 Sistemas de procesamiento de datos 13.2 Sistemas de procesamiento de transacciones 13.3 Sistemas de procesamiento

Más detalles

Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project

Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project Práctica 2 Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project E n esta práctica vamos a introducirnos en la Planificación y Control de Proyectos de Software mediante herramientas informáticas

Más detalles

PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo:

PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo: PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo: Aplicación para Control de una Integración de S.I. 2º Ciclo Ingeniería Informática Curso 2011-2012 Consultor : Fatos Xhafa Autor : Miguel Angel Pineda Cruz

Más detalles

El Mapa de Procesos y Análisis de Procesos Clave Área Temática: Calidad

El Mapa de Procesos y Análisis de Procesos Clave Área Temática: Calidad Proyecto fin de Master Hito 2 Ejercicio Nº 2 El Mapa de Procesos y Análisis de Procesos Clave Área Temática: Calidad Enunciado teórico El Mapa de Procesos Un proceso es un conjunto de actividades y recursos

Más detalles

Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta

Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta (Business Process Management, BPM). La Gerencia de los Procesos del Negocio: Se define como: "integración

Más detalles

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Página 1 de 17 CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC303_3 Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Competencia

Más detalles

Mantenimiento del Software

Mantenimiento del Software Mantenimiento del Software S4 Francisco Ruiz, Macario Polo Grupo Alarcos Dep. de Informática ESCUELA SUPERIOR DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA http://alarcos.inf-cr.uclm.es/doc/mso/ Ciudad

Más detalles

Programación orientada a

Programación orientada a Programación orientada a objetos con Java Pedro Corcuera Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Objetivos Presentar los conceptos de la programación

Más detalles

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R índice Módulo A Unidad didáctica 1: Introducción a las Bases de Datos Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos 3 19 Módulo B Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo

Más detalles

Sistema de Enseñanza con Tests Adaptados al Nivel de Conocimiento de los Alumnos

Sistema de Enseñanza con Tests Adaptados al Nivel de Conocimiento de los Alumnos Sistema de Enseñanza con Tests Adaptados al Nivel de Conocimiento de los Alumnos Estefanía Martín Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de Madrid, 28049 Madrid, España estefania.martin@uam.es

Más detalles

PDF created with pdffactory Pro trial version www.pdffactory.com

PDF created with pdffactory Pro trial version www.pdffactory.com Universidad de Los Andes Facultad de Humanidades y Educación Escuela de Educación Departamento de Educación Física Cátedra Didáctica de la Educación Física RESUMEN DE LA TAXONOMIA DE LOS OBJETIVOS DE LA

Más detalles

PROGRAMACIÓ DIDÁCTICA: Secuanciación, Temporalización y Unidades Didácticas

PROGRAMACIÓ DIDÁCTICA: Secuanciación, Temporalización y Unidades Didácticas Departamento de Informática PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA Curso 11-12 1 CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN I.E.S. NERVIÓN Departamento de Informática CICLO FORMATIVO: TÉCNICO SUPERIOR EN DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA.

Más detalles

CAPÍTULO 3. AMBIENTES DE ENSEÑANZA ASISTIDOS POR COMPUTADORA

CAPÍTULO 3. AMBIENTES DE ENSEÑANZA ASISTIDOS POR COMPUTADORA CAPÍTULO 3. AMBIENTES DE ENSEÑANZA ASISTIDOS POR COMPUTADORA 3.1 CAI (Computer Assisted Instruction). La enseñanza asistida por computadora consiste en tecnologías de la información que permiten al estudiante

Más detalles

Implantación de Aplicaciones Web Fecha: 20-09-13

Implantación de Aplicaciones Web Fecha: 20-09-13 Página 1 de 24 RESUMEN DE LA PROGRAMACIÓN ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS EN RED CURSO AC. 2012 / 2013 ÁREA / MATERIA / MÓDULO PROFESIONAL Implantación de Aplicaciones Web (84 horas 4 horas semanales)

Más detalles

Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia

Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia Principios Describen las características particulares de una educación matemática de calidad Igualdad Currículo Enseñanza Aprendizaje Evaluación Tecnología La

Más detalles

Departamento de Informática y Automática INGENIERÍA DEL SOFTWARE PARTE I: TEST EXAMEN FINAL

Departamento de Informática y Automática INGENIERÍA DEL SOFTWARE PARTE I: TEST EXAMEN FINAL Departamento de Informática y Automática INGENIERÍA DEL SOFTWARE PARTE I: TEST EXAMEN FINAL DNI Apellidos y nombre 1. Cuál de las siguientes afirmaciones no es una causa de los problemas del software?

Más detalles

4 o Ingeniería Informática

4 o Ingeniería Informática Esquema del tema 1. Introducción 4 o Ingeniería Informática II26 Procesadores de lenguaje Estructura de los compiladores e intérpretes 2. Etapas del proceso de traducción 3. La interpretación 4. La arquitectura

Más detalles

ESTUDIO DE ASPECTOS COGNITIVOS EN AGENTES VIRTUALES : Agentes Pedagógicos como Tutores Virtuales

ESTUDIO DE ASPECTOS COGNITIVOS EN AGENTES VIRTUALES : Agentes Pedagógicos como Tutores Virtuales ESTUDIO DE ASPECTOS COGNITIVOS EN AGENTES VIRTUALES : Agentes Pedagógicos como Tutores Virtuales Carmen Barrera Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software, Facultad de

Más detalles

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Universidade

Más detalles

LABORATORIO MULTIMEDIA DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑAL USANDO EL TMS320C3X DSP STARTER KIT

LABORATORIO MULTIMEDIA DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑAL USANDO EL TMS320C3X DSP STARTER KIT LABORATORIO MULTIMEDIA DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑAL USANDO EL TMS320C3X DSP STARTER KIT Javier Lillo, Sergio Gallardo, Sergio Toral, Federico Barrero Universidad de Sevilla. sgallardo@gte.esi.us.es

Más detalles

EJ-DSI. Ejemplo - Diseño del Sistema de Información

EJ-DSI. Ejemplo - Diseño del Sistema de Información EJ-DSI Ejemplo - Diseño del Sistema de Información 1 Estructura DSI 1 Definición de la Arquitectura del Sistema DSI 2 Diseño de la arquitectura de soporte DSI 3 Diseño de Casos de Uso Reales DSI 4 Diseño

Más detalles

Es de aplicación a todas aquellas situaciones en las que se necesita desplegar un objetivo para obtener una visión clara de cómo debe ser alcanzado.

Es de aplicación a todas aquellas situaciones en las que se necesita desplegar un objetivo para obtener una visión clara de cómo debe ser alcanzado. DIAGRAMA DE AÁRBOL 1.- INTRODUCCIÓN Este documento describe el proceso de construcción de un Diagrama de Árbol, mediante el cual se dispone de una metodología simple y sistemática para la identificación

Más detalles

Introducción. Ciclo de vida de los Sistemas de Información. Diseño Conceptual

Introducción. Ciclo de vida de los Sistemas de Información. Diseño Conceptual Introducción Algunas de las personas que trabajan con SGBD relacionales parecen preguntarse porqué deberían preocuparse del diseño de las bases de datos que utilizan. Después de todo, la mayoría de los

Más detalles

Introducción a los Tipos Abstractos de Datos

Introducción a los Tipos Abstractos de Datos Página 1 de 8 Introducción a los Tipos Abstractos de Datos Introducción: Concepto de abstracción Abstracción funcional y abstracción de datos Construcción de tipos abstractos de datos Especificación de

Más detalles

Gestión y Desarrollo de Requisitos en Proyectos Software

Gestión y Desarrollo de Requisitos en Proyectos Software Gestión y Desarrollo de Requisitos en Proyectos Software Ponente: María Jesús Anciano Martín Objetivo Objetivo Definir un conjunto articulado y bien balanceado de métodos para el flujo de trabajo de Ingeniería

Más detalles

MANUAL DE GESTIÓN DE PROCESOS

MANUAL DE GESTIÓN DE PROCESOS MANUAL DE GESTIÓN DE PROCESOS SISTEMA DE GESTIÓN DE CALIDAD UPV Octubre 2011 Versión 1 Elaborado por: Aprobado el 31 de octubre por: Servicio de Evaluación, Planificación y Calidad Gerencia UPV INDICE

Más detalles

Actividad ASI 1: Definición del Sistema

Actividad ASI 1: Definición del Sistema Actividad ASI 1: Definición del Sistema Descripción del sistema, delimitando su alcance Establecimiento de interfaces con otros sistemas Identificación de usuarios representativos ASI 1.1 Determinación

Más detalles

Sistemas Tutoriales Inteligentes Aplicados a Dominios de la Ingeniería

Sistemas Tutoriales Inteligentes Aplicados a Dominios de la Ingeniería Sistemas Tutoriales Inteligentes Aplicados a Dominios de la Ingeniería C.R. Huapaya 1, G.M. Arona 1 y F.A. Lizarralde 1 (1) Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Juan B. Justo

Más detalles

PROCESO DE INNOVACIÓN EN LA ENSEÑANZA DE LA GESTIÓN DE EQUIPOS INDUSTRIALES EN INGENIERÍA

PROCESO DE INNOVACIÓN EN LA ENSEÑANZA DE LA GESTIÓN DE EQUIPOS INDUSTRIALES EN INGENIERÍA PON-C-22 PROCESO DE INNOVACIÓN EN LA ENSEÑANZA DE LA GESTIÓN DE EQUIPOS INDUSTRIALES EN INGENIERÍA A. García Sánchez (1), M. Ortega Mier (2), E. Ponce Cueto (3) Dpto. de Ingeniería de Organización, Administración

Más detalles

ASI. Análisis del Sistema de Información

ASI. Análisis del Sistema de Información ASI Análisis del Sistema de Información 1 ASI Análisis del Sistema de Información Introducción Objetivo Obtención de una especificación detallada del Sistema Información a través de: Catálogo de Requisitos

Más detalles

MATEMÁTICAS ESO EVALUACIÓN: CRITERIOS E INSTRUMENTOS CURSO 2014-2015 Colegio B. V. María (Irlandesas) Castilleja de la Cuesta (Sevilla) Página 1 de 7

MATEMÁTICAS ESO EVALUACIÓN: CRITERIOS E INSTRUMENTOS CURSO 2014-2015 Colegio B. V. María (Irlandesas) Castilleja de la Cuesta (Sevilla) Página 1 de 7 Página 1 de 7 1 CRITERIOS DE EVALUACIÓN 1.1 SECUENCIA POR CURSOS DE LOS CRITERIOS DE EVALUACION PRIMER CURSO 1. Utilizar números naturales y enteros y fracciones y decimales sencillos, sus operaciones

Más detalles

PROGRAMA DE FORMACIÓN A DISTANCIA

PROGRAMA DE FORMACIÓN A DISTANCIA PROGRAMA DE FORMACIÓN A DISTANCIA CURSO DE COMPETENCIAS EDUCATIVAS PARA EL AULA Presentación El desarrollo del concepto de competencia viene directamente ligado a una serie de reflexiones en torno al currículo,

Más detalles

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos Unidad 1 Introducción a los conceptos de Bases de Datos 1.1 Definición de Base de Datos Dato: Conjunto de caracteres con algún significado, pueden ser numéricos, alfabéticos, o alfanuméricos. Información:

Más detalles

FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos

FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos En un mercado laboral en constante evolución, la formación continua de los profesionales debe ser una de sus prioridades. En Galejobs somos conscientes

Más detalles

1. Cuál es el objetivo del proceso de Análisis del Sistema de Información? del sistema. a. 10. b. 12. c. 9. d. 11. Análisis

1. Cuál es el objetivo del proceso de Análisis del Sistema de Información? del sistema. a. 10. b. 12. c. 9. d. 11. Análisis 1. Cuál es el objetivo del proceso de del Sistema de Información? a. La obtención de una especificación detallada del sistema de información que satisfaga las necesidades de información de los usuarios

Más detalles

BASES DE DATOS. Ivon Tarazona Oriana Gomez

BASES DE DATOS. Ivon Tarazona Oriana Gomez BASES DE DATOS Ivon Tarazona Oriana Gomez Introducción Introducción Ventajas e (Unified Modeling Language) Es un lenguaje usado para especificar, visualizar y documentar los diferentes aspectos relativos

Más detalles

Gestión de Proyectos A Guide to the Project Management Body of Knowledge (Pmbok Guide) Profesor Guillermo E. Badillo Astudillo

Gestión de Proyectos A Guide to the Project Management Body of Knowledge (Pmbok Guide) Profesor Guillermo E. Badillo Astudillo Gestión de Proyectos A Guide to the Project Management Body of Knowledge (Pmbok Guide) Profesor Guillermo E. Badillo Astudillo Todas las slides siguientes están tomadas de la guía de los fundamentos para

Más detalles

Un modelo de proceso es una representación abstracta de un proceso. Presenta una descripción de un proceso desde una perspectiva particular.

Un modelo de proceso es una representación abstracta de un proceso. Presenta una descripción de un proceso desde una perspectiva particular. El proceso software Un conjunto estructurado de actividades y resultados asociados que conducen a la creación de un producto de software Especificación: Definir la funcionalidad y las restricciones en

Más detalles

PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA (Curso 2011-2012) MÓDULO SECTOR DE LA ACTIVIDAD FISICA Y EL DEPORTE EN ANDALUCIA. Carlos Salazar Martínez.

PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA (Curso 2011-2012) MÓDULO SECTOR DE LA ACTIVIDAD FISICA Y EL DEPORTE EN ANDALUCIA. Carlos Salazar Martínez. PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA (Curso 2011-2012) 1 MÓDULO SECTOR DE LA ACTIVIDAD FISICA Y EL DEPORTE EN ANDALUCIA DEPARTAMENTO PROFESORES/AS ACTIVIDADES FISICAS Y DEPORTIVAS Carlos Salazar Martínez. Primer curso.

Más detalles

Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática

Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática Metodología Evolutiva Incremental Mediante Prototipo y Técnicas Orientada a Objeto (MEI/P-OO)

Más detalles

La Necesidad de Modelar. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática

La Necesidad de Modelar. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática La Necesidad de Modelar Analogía Arquitectónica Tiene sentido poner ladrillos sin hacer antes los planos? El modelo, los planos, ayuda a afrontar la complejidad del proyecto. Cuál es el lenguaje adecuado

Más detalles

Oferta tecnológica: Herramienta software y método para modelar aplicaciones web independientes de dispositivo

Oferta tecnológica: Herramienta software y método para modelar aplicaciones web independientes de dispositivo Oferta tecnológica: Herramienta software y método para modelar aplicaciones web independientes de dispositivo Oferta tecnológica: Herramienta software y método para modelar aplicaciones web independientes

Más detalles

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 6. Actualización

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 6. Actualización Página 1 de 19 CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC303_3 Versión 6 Situación Contraste externo Actualización

Más detalles

Bases de Datos Tema 4 Modelo Entidad/Interrelación (ERM de Chen)

Bases de Datos Tema 4 Modelo Entidad/Interrelación (ERM de Chen) Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos E.T.S. Ingeniería Informática. Universidad de Sevilla Avda Reina Mercedes s/n. 402 Sevilla Tlf/Fax 954 557 39 E-mail lsi@lsi.us.es Web www.lsi.us.es E.T.S.

Más detalles

CAPÍTULO VII Pruebas de usabilidad y su medición 1. La muestra

CAPÍTULO VII Pruebas de usabilidad y su medición 1. La muestra CAPÍTULO VII Pruebas de usabilidad y su medición 1. La muestra La muestra que se ocupará para realizar la prueba de usabilidad, permite delimitar a un grupo de estudiantes que ya han cursado el segundo

Más detalles

ADMINISTRACIÓN Y PROGRAMACIÓN EN SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES Y DE GESTIÓN DE RELACIONES CON CLIENTES CUALIFICACIÓN PROFESIONAL

ADMINISTRACIÓN Y PROGRAMACIÓN EN SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES Y DE GESTIÓN DE RELACIONES CON CLIENTES CUALIFICACIÓN PROFESIONAL Página 1 de 23 CUALIFICACIÓN PROFESIONAL Familia Profesional Nivel 3 Código IFC363_3 Versión 5 Situación RD 1701/2007 Actualización ADMINISTRACIÓN Y PROGRAMACIÓN EN SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS

Más detalles

EL PROCESO DE ADQUISICIÓN N DE LA HABILIDAD MOTRIZ. Lilyan Vega Ramírez

EL PROCESO DE ADQUISICIÓN N DE LA HABILIDAD MOTRIZ. Lilyan Vega Ramírez EL PROCESO DE ADQUISICIÓN N DE LA HABILIDAD MOTRIZ Lilyan Vega Ramírez EL PROCESO DE ADQUISICIÓN N DE LA HABILIDAD MOTRIZ Con el paso del tiempo y las prácticas los alumnos van consiguiendo grados diferentes

Más detalles

INGENIERÍA DEL SOFTWARE

INGENIERÍA DEL SOFTWARE INGENIERÍA DEL SOFTWARE Sesión No. 2 Nombre: Procesos de ingeniería del software INGENIERÍA DEL SOFTWARE 1 Contextualización La ingeniería de software actualmente es muy importante, pues con los avances

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS Introducción a los Sistemas Expertos 1 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN. EVOLUCIÓN HISTÓRICA 2. DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS DE LOS SE. 3. TIPOS Y

Más detalles

Capítulo 11. Conclusiones y trabajo futuro

Capítulo 11. Conclusiones y trabajo futuro Capítulo 11. Conclusiones y trabajo futuro En esta tesis ha realizado un entorno de desarrollo Web que proporciona herramientas para la mejora de la calidad del código de los desarrolladores. Para conseguir

Más detalles

Ejemplo: agencia de viajes por internet

Ejemplo: agencia de viajes por internet Introducción Modelado de casos de uso Propósito y definición Casos de uso y extracción de requisitos Carácter hipotético de los casos de uso El modelo de casos de uso Notación. Actores y casos de uso.

Más detalles

Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento

Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Sistemas Basados en el Conocimiento Grado en Ingeniería Informática 1 Referencias Ingeniería del Conocimiento. A. Gómez, N. Juristo, C. Montes,

Más detalles

Pedro Rosa Ferrero Grupo ETRA. 16th IRF World Meeting Lisboa 2010

Pedro Rosa Ferrero Grupo ETRA. 16th IRF World Meeting Lisboa 2010 APLICACIÓN DE SIMULACIÓN DE ESCENARIOS PARA LA FORMACIÓN DE OPERADORES Pedro Rosa Ferrero Grupo ETRA 16th IRF World Meeting Lisboa 2010 Contenido de la presentación EL CONTEXTO DE LA SEGURIDAD EN LOS TÚNELES

Más detalles

Diseño orientado a los objetos

Diseño orientado a los objetos Diseño orientado a los objetos El Diseño Orientado a los Objetos (DOO) crea una representación del problema del mundo real y la hace corresponder con el ámbito de la solución, que es el software. A diferencia

Más detalles

Capitulo III. Diseño del Sistema.

Capitulo III. Diseño del Sistema. Capitulo III. Diseño del Sistema. Para el desarrollo del sistema en la presente tesis se utilizo el paradigma orientado a objetos utilizando el lenguaje Java en su versión 1.2. Por medio de este lenguaje

Más detalles

ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS

ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS CUALIFICACIÓN PROFESIONAL ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS NIVEL DE CUALIFICACIÓN: 3 ÁREA COMPETENCIAL: INFORMATICA ÍNDICE 1. ESPECIFICACIÓN DE COMPETENCIA...3 1.1. COMPETENCIA GENERAL...3 1.2.

Más detalles

Desarrollo de SBC. cbea (LSI - FIB) Sistemas Basados en el Conocimiento IA - Curso 2008/2009 1 / 41

Desarrollo de SBC. cbea (LSI - FIB) Sistemas Basados en el Conocimiento IA - Curso 2008/2009 1 / 41 Desarrollo de SBC Ingeniería de los SBC Desarrollo de SBC El punto más importante del desarrollo de SBC es la extracción del conocimiento Requiere la interacción entre el Ingeniero del Conocimiento y el

Más detalles

Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1

Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1 Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1 J.Pérez 1, J.A.Carsí 1, I.Ramos 1, V.Anaya 1, J.Silva 1, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación Universidad

Más detalles

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning 2009 Laboratorio de Investigación de Software Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Titulo del Proyecto Software de Simulación

Más detalles

CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización

CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Página 1 de 16 CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC304_3 Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Competencia

Más detalles

INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA

INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA Guía Módulo IV Grado en Pedagogía DONOSTIA l SAN SEBASTIAN Módulo IV: INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA Guía del módulo INDICE COMPETENCIAS A DESARROLLAR Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE EN EL MODULO IV...

Más detalles

Objeto del informe. ALUMNO 1 Página: 1

Objeto del informe. ALUMNO 1 Página: 1 Nombre: ALUMNO 1 Centro: NOMBRE DEL COLEGIO Curso: 5º E. PRIMARIA Responsable: RESPONSABLE Localidad: LOCALIDAD Fecha: 21 / julio / 2015 Objeto del informe El presente informe recoge la evaluación psicológica

Más detalles

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2 Programa de Capacitación y Certificación. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2 Contenido PERFIL DE UN ESPECIALISTA EN BASES DE DATOS.... 3 6231. MANTENIENDO UNA BASE DE DATOS DE SQL SERVER 2008

Más detalles

Componentes de los SBC

Componentes de los SBC Componentes de los SBC Componentes de los SBC Queremos construir sistemas con ciertas características: Resolución de problemas a partir de información simbólica Resolución mediante razonamiento y métodos

Más detalles

DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA

DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA Resumen AUTORIA CARLOS CABALLERO GONZÁLEZ TEMATICA INFORMÁTICA ETAPA ESO-BACHILLERATO-CFGM(ESI,ASI,DSI) Se describe la revolución que supuso la incursión

Más detalles

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología La metodología para el desarrollo de software es un modo sistemático de realizar, gestionar y administrar un proyecto

Más detalles

PROYECTO DE DESARROLLO E IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE PARA ELIPSOS INTERNACIONAL S.A.

PROYECTO DE DESARROLLO E IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE PARA ELIPSOS INTERNACIONAL S.A. PROYECTO DE DESARROLLO E IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE PARA ELIPSOS INTERNACIONAL S.A. Dirección de Sistemas de Información Madrid, mayo 2014 PCT B.I. ELIPSOS 1 CONTENIDO 1. OBJETIVO

Más detalles

14401 Dirección Comercial

14401 Dirección Comercial 14401 Dirección Comercial Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas, 3er curso Universidad Pública de Navarra 1. Introducción 1.1 Breve descripción de la asignatura En las 90 horas lectivas

Más detalles

Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura

Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura Página 1 de 23 Índice del Documento 1.- Introducción... Página 4 2.- Propuesta

Más detalles

P1 Elaboración de un plan de proyecto utilizando MS Project G3

P1 Elaboración de un plan de proyecto utilizando MS Project G3 UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA ESCUELA SUPERIOR DE INFORMÁTICA P1 Elaboración de un plan de proyecto utilizando MS Project G3 José Luís Espinosa Aranda Noelia Vállez Enano Manuel Ramón Guerrero Álvarez

Más detalles

ANÁLISIS Y DISEÑO DE UN PORTAL DE VENTA DE LIBROS EDUCATIVOS

ANÁLISIS Y DISEÑO DE UN PORTAL DE VENTA DE LIBROS EDUCATIVOS INGENIERIA DE SOFTWARE Trabajo Final de Carrera ANÁLISIS Y DISEÑO DE UN PORTAL DE VENTA DE LIBROS EDUCATIVOS Jordi Cid Rodríguez - ETIG - Consultor: José Antonio Raya Martos Septiembre 2011 Objetivo El

Más detalles

LISTA DE MEJORAS PARA MEJORAR LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN

LISTA DE MEJORAS PARA MEJORAR LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN LISTA DE MEJORAS PARA MEJORAR LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN Después de realizar la evaluación inicial se han detectado deficiencias en los procesos de reutilización del código, por lo que se van a integrar

Más detalles

Introducción En este apartado se va a proporcionar una apreciación global del SRS.

Introducción En este apartado se va a proporcionar una apreciación global del SRS. INTRODUCCIÓN Se pretende desarrollar una aplicación web para la gestión de un restaurante que ofrece espectáculos en fechas determinadas con el fin de poner en práctica los principios de planificación

Más detalles

LA UNIDAD DIDÁCTICA COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR. PROCESOS SANITARIOS MÁSTER UNIVERSITARIO EN PROFESORADO DE ESO Y BACHILLERATO, FP

LA UNIDAD DIDÁCTICA COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR. PROCESOS SANITARIOS MÁSTER UNIVERSITARIO EN PROFESORADO DE ESO Y BACHILLERATO, FP MÁSTER UNIVERSITARIO EN PROFESORADO DE ESO Y BACHILLERATO, FP YENSEÑANZADEIDIOMAS COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR. PROCESOS SANITARIOS LA UNIDAD DIDÁCTICA Elena Talero Barrientos Depto. de Farmacología

Más detalles

Un Sistema Inteligente para el Aprendizaje de Fundamentos de Programación Orientada a Objetos

Un Sistema Inteligente para el Aprendizaje de Fundamentos de Programación Orientada a Objetos Un Sistema Inteligente para el Aprendizaje de Fundamentos de Programación Orientada a Objetos Jaime Gálvez-Cordero, Félix Gómez-Cordero, Eduardo Guzmán, Ricardo Conejo Departamento de Lenguajes y Ciencias

Más detalles

Innovación e Investigación educativa en la especialidad. Periodo de impartición 2C Tipo/Carácter. amartine@infor.uva.es

Innovación e Investigación educativa en la especialidad. Periodo de impartición 2C Tipo/Carácter. amartine@infor.uva.es Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación Plan Investigación educativa en el ámbito de la Tecnología e Informática Innovación e Investigación educativa en la especialidad Específico

Más detalles

ANTEPROYECTO DE TESIS DE MASTER

ANTEPROYECTO DE TESIS DE MASTER ANTEPROYECTO DE TESIS DE MASTER 1. Maestrando: Ing. Alejandro Hossian 2. Tema: Sistema Experto en Seleccion de Estrategias Instruccionales 3. Breve descripción del problema: La instrucción puede ser vista

Más detalles

CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS

CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Justificación Esta investigación está motivada por el interés en lograr una mejor comprensión del papel que desempeña la creatividad dentro

Más detalles

LA FORMACIÓN EN LAS ORGANIZACIONES

LA FORMACIÓN EN LAS ORGANIZACIONES LA FORMACIÓN EN LAS ORGANIZACIONES Gestión de Recursos Humanos 1. Introducción: la formación en las organizaciones. Funciones de la formación. Objetivos de la formación. Modelo general de formación. 2.

Más detalles

METODOLOGÍA PARA ORGANIZAR, RECUPERAR Y COMPARTIR

METODOLOGÍA PARA ORGANIZAR, RECUPERAR Y COMPARTIR METODOLOGÍA PARA ORGANIZAR, RECUPERAR Y COMPARTIR RECURSOS DE INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO EN UN CENTRO I+D+I EN LA PLATAFORMA SURICATA Marrero, S.R; Nelson, J.C; Galán, M; Ocón, A.; Rubio, E. sonia@cicei.com;

Más detalles

CONSEJERIA DE EDUCACIÓN, FORMACIÓN Y EMPLEO

CONSEJERIA DE EDUCACIÓN, FORMACIÓN Y EMPLEO CONSEJERIA DE EDUCACIÓN, FORMACIÓN Y EMPLEO RESOLUCIÓN DE 23 DE MARZO DE 2010, DE LA DIRECCIÓN GENERAL DE PROMOCIÓN, ORDENACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA, POR LA QUE SE DICTAN INSTRUCCIONES PARA LA GESTIÓN

Más detalles

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación. II MODELOS y HERRAMIENTAS UML. II.1 UML: Introducción

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación. II MODELOS y HERRAMIENTAS UML. II.1 UML: Introducción PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Master de Computación II MODELOS y HERRAMIENTAS UML 1 1 Técnica de modelado de objetos (I) El modelado orientado a objetos es una técnica de especificación semiformal para

Más detalles