Revista Iberoamericana de Tecnologías del/da Aprendizaje/Aprendizagem

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1 Revista Iberoamericana de Tecnologías del/da Aprendizaje/Aprendizagem (Latin-American Learning Technologies Journal) Una publicación de la Sociedad de la Educación del IEEE Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE A publication of the IEEE Education Society AGO VOL. 4 ÚMERO/ UMBER 3 (ISS ) Editorial (en español) Martín Llamas y Manuel Castro Editorial (en português).... Martín Llamas y Manuel Castro i ii ARTÍCULOS SELECCIO ADOS /ARTIGOS SELECIO ADOS SIIE2008 Editores Invitados: J. Ángel Velázquez Iturbide y Francisco José García Peñalvo Presentación J. Ángel Velázquez Iturbide y Francisco José García Peñalvo 171 Procesamiento de Documentos XML Dirigido por Lenguajes en Entornos de E-Learning Antonio Sarasa-Cabezuelo, José-Luis Sierra-Rodríguez, y Alfredo Fernández-Valmayor 175 DidaktosOnLine: uma ferramenta para a construção social do conhecimento Francislê eri de Souza e António Moreira 184 Diseño de videojuegos colaborativos y educativos centrado en la Jugabilidad atalia Padilla Zea, José Luís González Sánchez, Francisco L. Gutiérrez, Marcelino J. Cabrera, Patricia Paderewski 191 Generador Sistema de Creación de Comunicadores Personalizados para la Integración......Álvaro Fernández, José Luís González Sánchez, Luz Mª Roldán, Mª José Rodríguez-Fórtiz, Mª Visitación Hurtado-Torres, uria Medina-Medina 199 Formação de Licenciados em Computação no Brasil - Desenvolvimento e Utilização do ROBOKIT..... Marcia Elena Jochims Kniphoff da Cruz, Werner Haetinger, Fabiano Horn 206 Asistentes Interactivos para el Aprendizaje de Algoritmos Voraces J. Ángel Velázquez Iturbide, Carlos A. Lázaro Carrascosa, e Isidoro Hernán Losada 213 (Continúa en la Contraportada...)

2 IEEE-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/rita) CO SEJO/CO SELHO EDITORIAL Presidente (Editor Jefe): Martín Llamas Nistal, Universidad de Vigo, España Vicepresidente (Coeditor): Manuel Castro Gil, UNED, España Miembros: Melany M. Ciampi, COPEC, Brasil Javier Quezada Andrade, ITESM, México Carlos Vaz do Carvalho, INESP, Portugal Edmundo Tovar, UPM, España Secretaría: Pedro Pimenta, Universidade do Minho, Portugal Francisco Mur, UNED, España COMITÉ CIE TÍFICO Alfredo Fernández Valmayor, Universidad Complutense de Madrid, España Antonio J. López Martín, Universidad Estatal de Nuevo Méjico, USA Antonio J. Méndez, Universidad de Coimbra, Portugal António Vieira de Castro, ISEP, Oporto, Portugal Arturo Molina, ITESM, México Baltasar Fernández, Universidad Complutense de Madrid, España Carlos Delgado, Universidad Carlos III de Madrid, España Carlos M. Tobar Toledo, PUC-Campinas, Brasil Claudio da Rocha Brito, COPEC, Brasil Daniel Burgos, Universidad Abierta de Holanda, Holanda Fernando Pescador, UPM, España Francisco Arcega, Universidad de Zaragoza, España Francisco Azcondo, Universidad de Cantabria, España Francisco Jurado, Universidad de Jaen, España Gustavo Rossi, Universidad Nacional de la Plata, Argentina Héctor Morelos, ITESM, México Hugo E. Hernández Figueroa, Universidad de Campinas, Brasil Ignacio Aedo, Universidad Carlos III de Madrid, España Inmaculada Plaza, Universidad de Zaragoza, España Jaime Muñoz Arteaga, Universidad Autónoma de Aguascalientes, México Jaime Sánchez, Universidad de Chile, Chile Javier Pulido, ITESM, México J. Ángel Velázquez Iturbide, Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España José Bravo, Universidad de Castilla La Mancha, España José Carpio, UNED, España José Palazzo M. De Oliveira, UFGRS, Brasil José Valdeni de Lima, UFGRS, Brasil Juan Quemada, UPM, España Juan Carlos Burguillo Rial, Universidad de Vigo, España J. Fernando Naveda Villanueva, Universidad de Minnesota, USA Juan M. Santos Gago, Universidad de Vigo, España Luca Botturi, Universidad de Lugano, Suiza Luis Anido, Universidad de Vigo, España Luis Jaime Neri Vitela, ITESM, México Manuel Caeiro Rodríguez, Universidad de Vigo, España Manuel Fernández Iglesias, Universidad de Vigo, España Manuel Lama Penín, Universidad de Santiago de Compostela, España Manuel Ortega, Universidad de Castilla La Mancha, España M. Felisa Verdejo, UNED, España Maria José Patrício Marcelino, Universidad de Coimbra, Portugal Mateo Aboy, Instituto de Tecnología de Oregón, USA Miguel Angel Sicilia Urbán, Universidad de Alcalá, España Miguel Rodríguez Artacho, UNED, España Óscar Martínez Bonastre, Universidad Miguel Hernández de Elche, España Paloma Díaz, Universidad Carlos III de Madrid, España Paulo Días, Universidade do Minho, Portugal Rocael Hernández, Universidad Galileo, Guatema Rosa M. Vicari, UFGRS, Brasil Regina Motz, Universidad de La República, Uruguay Samuel Cruz-Lara, Université Nancy 2, Francia Víctor H. Casanova, Universidad de Brasilia, Brasil Vitor Duarte Teodoro, Universidade Nova de Lisboa, Portugal Vladimir Zakharov, Universidade Estatal Técnica MADI, Moscú, Rusia Xabiel García pañeda, Universidad de Oviedo, España Yannis Dimitriadis, Universidad de Valladolid, España DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

3 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago i Editorial Martín Llamas, Senior member, IEEE, y Manuel Castro, Fellow, IEEE Como ya comentamos en el anterior número de Febrero de 2009, hemos cambiado la frecuencia de aparición de nuestra revista IEEE-RITA de la inicial semestral a la definitiva trimestral, reservando en principio los números de Febrero y Agosto para números especiales, y Mayo y Noviembre para números normales. Y cómo no!: aunque esta sea la regla general, puede haber excepciones, y así en el pasado número de Mayo de 2009, tuvimos la primera al tener la selección de los mejores artículos del ICALT2008 en lengua española y portuguesa. En el presente número vamos a presentar una selección de los mejores artículos de los congresos SIIE2008 y CITA2009. El alcance de cada congreso así como los artículos seleccionados están descritos en las respectivas presentaciones hechas por los editores invitados: José Ángel Velázquez Iturbide y Francisco José García Peñalvo para la selección del Martín Llamas Nistal es Ingeniero de Telecomunicación (1986) y Doctor Ingeniero de Telecomunicación (1994), ambos títulos por la Universidad Politécnica de Madrid. Desde 1987 es profesor en la ETSI de Telecomunicación de Vigo (de la que fue subdirector en el período ); actualmente es profesor titular en el Departamento de Ingeniería Telemática de esa misma Universidad. Ha dirigido varios proyectos de investigación en el área de Telemática y es autor o co-autor de más de 200 publicaciones en revistas, capítulos de libros y congresos nacionales e internacionales. Desde Diciembre de 1998 a Septiembre de 2003 fue Director del Área de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universidad de Vigo. Miembro de ATI, de ACM, Senior Member del IEEE y miembro del Comité de Administración de la Sociedad de Educación del IEEE. Desde Abril de 2008 es Chairman del Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE. SIIE2008, y Xabiel García Pañeda y Álvaro Rendón Gallón para la selección de CITA2009. Así mismo queremos comunicar que hemos empezado los trámites para la inclusión de IEEE-RITA en el IEEE Xplorer, la obtención del DOI (Digital Object Identifier) y que, una vez conseguidos, empezaremos los trámites para la inclusión de IEEE-RITA en el JCR (Journal Citation Report). Creemos que con la inclusión en este prestigioso Índice, culminaríamos la tarea de conseguir que IEEE-RITA sea la herramienta de difusión de la investigación y experiencias dentro del ámbito de la Sociedad de la Educación en Iberoamérica que nos planteamos al principio. A partir de ahí sólo resta seguir animando a la comunidad científica a hacer uso de ella, para que realmente sea el vehículo de difusión científico que todos queremos que sea. Manuel Castro Gil es Doctor Ingeniero Industrial y Catedrático de Universidad. Ha sido Vicerrector de Nuevas Tecnologías de la UNED, así como Subdirector de Ordenación Académica y de Investigación en la Escuela de Ingenieros Industriales de la UNED, y Director del Centro de Servicios Informáticos de la UNED, siendo actualmente Director de Departamento. Ha participado en numerosos proyectos de investigación como investigador, coordinador y director y ha publicado artículos técnicos en revistas y congresos, tanto nacionales e internacionales. Ha publicado igualmente diversos libros y material multimedia dentro de sus líneas de investigación y docencia, tanto en temas de innovación educativa, docencia e investigación. Es Fellow del IEEE así como miembro del Comité de Administración de la Sociedad de Educación del IEEE y Fundador y Pasado-Presidente del Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE.

4 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago ii Editorial Martín Llamas, Senior member, IEEE, e Manuel Castro, Fellow, IEEE (Traduzido por Carlos Vaz de Carvalho) Como já comentamos no número anterior de Fevereiro de 2009, alteramos a frequência da nossa revista IEEE-RITA passando de um modelo semestral ao definitivo trimestral, reservando em princípio os números de Fevereiro e Agosto para números especiais e Maio e Novembro para números normais. No entanto, embora esta seja a regra geral, pode haver excepções, e assim no número de Maio de 2009, tivemos a primeira ao ter a selecção dos melhores artigos do ICALT2008 em língua espanhola e portuguesa. Neste número vamos apresentar uma selecção dos melhores artigos dos congressos SIIE2008 e CITA2009. O alcance de cada congresso assim como os artigos seleccionados estão descritos nas respectivas apresentações feitas pelos editores convidados: José Ángel Velázquez Iturbide e Francisco José García Peñalvo Martín Llamas Nistal é Engenheiro de Telecomunicações (1986) e Doutor Engenheiro de Telecomunicações (1994), pela Universidad Politécnica de Madrid. Desde 1987 é professor na ETSI de Telecomunicación de Vigo (da que foi subdirector no período ); actualmente é professor titular no Departamento de Engenharia Telemática dessa mesma Universidade. Dirigiu vários projectos de investigação na área da Telemática e é autor ou co-autor de mais de 200 publicações em revistas, capítulos de livros e congressos nacionais e internacionais. Desde Dezembro de 1998 a Setembro de 2003 foi Director da Área de Tecnologias da Informação e Comunicação da Universidad de Vigo. Membro de ATI, de ACM, Senior Member do IEEE e membro do Comité de Administração da Sociedade de Educação do IEEE. Desde Abril de 2008 é Chairman do Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do IEEE. para a selecção do SIIE2008 e Xabiel García Pañeda e Álvaro Rendón Gallón para a selecção de CITA2009. Queremos ainda comunicar que iniciamos os trámites para a inclusão de IEEE-RITA no IEEE Xplorer, a obtenção do DOI (Digital Object Identifier). Uma vez conseguidos, iniciaremos os trámites para a inclusão de IEEE-RITA no JCR (Journal Citation Report). Cremos que com a inclusão neste prestigioso Índice, culminaríamos a tarefa de conseguir que IEEE-RITA seja a ferramenta de difusão da investigação e de experiências no âmbito da Sociedade da Educação em Iberoamerica a que nos propusemos no início. A partir daí só resta seguir animando a comunidade científica a fazer uso dela, para que realmente seja o veículo de difusão científico que todos queremos que seja. Manuel Castro Gil é Doutor Engenheiro Industrial e Catedrático de Universidade. Foi Vice-reitor de Novas Tecnologias da UNED, assim como Subdirector de Ordenação Académica e de Investigação na Escuela de Ingenieros Industriales da UNED, e Director do Centro de Serviços Informáticos da UNED, sendo actualmente Director de Departamento. Participou em numerosos projectos de investigação como investigador, coordenador e director e publicou em revistas e congressos, tanto nacionais como internacionais. Publicou igualmente diversos livros e material multimédia dentro das suas linhas de investigação e docência. É Fellow do IEEE e membro do Comité de Administração da Sociedade de Educação do IEEE.

5 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Informática Educativa y Educación en Informática J. Ángel Velázquez Iturbide, Member, IEEE, y Francisco José García Peñalvo Editores Invitados Title Computing in Education and Computing Education Abstract This invited editorial is an introduction to the special issue of selected papers of SIIE 08, the X International Symposium on Computers in Education, held in Salamanca, Spain, in October The articles selected deal with a number of issues on Computers and Education. This editorial consists of two parts. First, it gives an overview of the history of the SIIE symposium. Second, it introduces the six articles, classified into two groups: Computers in Education, and Education in Computing. Index Terms Educational technology, computers & education. E I. INTRODUCCIÓN STE número especial contiene una selección de seis comunicaciones presentadas en SIIE 08, el X Simposio Internacional de Informática Educativa (http://siie08.usal.es/). Las comunicaciones seleccionadas tienen un perfil conforme con IEEE-RITA, orientado a la educación en ingeniería o al uso de la ingeniería para la educación, en este caso con el papel destacado de una ingeniería concreta, la Informática. SIIE es un foro internacional para la presentación y debate de los últimos avances en el uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la educación. También pretende ser un punto de encuentro destacado entre investigadores, técnicos, representantes institucionales o empresariales y profesores que desean compartir sus puntos de vista, su conocimiento y su experiencia. El Simposio goza de una larga tradición y reconocido prestigio en Iberoamérica, y es actualmente una obligada referencia en el área de la Informática Educativa. La primera edición del SIIE se celebró en 1999 en Aveiro, Portugal. Desde entonces, se celebra alternativamente en España y Portugal. Las ediciones celebradas en España fueron J. Ángel Velázquez Iturbide pertenece al Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos I, Universidad Rey Juan Carlos, C/ Tulipán s/n, Móstoles 28933, Madrid, España (autor de contacto, Tel.: ; Fax: ; Francisco José García Peñalvo pertenece al Departamento de Informática y Automática, Universidad de Salamanca, Facultad de Ciencias, Plaza de los Caídos s/n, Salamanca, España ( DOI (Digital Object Identifier) Pendiente. organizadas por la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa, ADIE, y una universidad local. Desde esta última edición, SIIE incorpora como organizador al Capítulo Español de la Sociedad de la Educación del IEEE (http://www.ieec.uned.es/es/). A. X Simposio Internacional de Informática Educativa, SIIE 08 SIIE 08 (http://siie08.usal.es/) se celebró en Salamanca, España, los días 1-3 de Octubre de El organizador local fue la Universidad de Salamanca. En esta edición se recibieron 165 propuestas, que se sometieron a un proceso de revisión por dos miembros del Comité de Programa (a veces, tres o cuatro) o por revisores adicionales propuestos por aquéllos. Se aceptó un total de 69 envíos como comunicaciones y 20 como pósters [1]. Por tanto, ha quedado garantizado un alto nivel de calidad en las propuestas aceptadas, similar al de otros congresos prestigiosos. La tasa de aceptación fue del 42% para las comunicaciones, y del 54% si también contamos los pósters. Las contribuciones aceptadas cubrieron una gran variedad de temas, repartidas en 21 sesiones de comunicaciones y 2 sesiones de pósters. Los autores de las contribuciones aceptadas han procedido de 12 países: España, Portugal, Brasil, Colombia, Chile, Méjico, Alemania, Argentina, Costa Rica, Cuba, Italia, Uruguay y Venezuela. Estamos especialmente satisfechos de destacar la consolidación de la investigación en Informática Educativa en varios países iberoamericanos, con más de una contribución en el programa del Simposio. Como en las ediciones anteriores del Simposio, se organizaron sesiones plenarias con conferenciantes invitados de renombre internacional. Queremos agradecer a los profesores Claudio Dondi (de Scienter y Presidente de EFQUEL) y a Gorka Palacio (de la Universidad del País Vasco, España) por haber aceptado nuestra invitación para compartir su conocimiento y experiencia en las áreas en las que son conocidos expertos. La tarea de difusión de las novedades presentadas no acabó con el cierre del Simposio. Se han realizado varias selecciones de las mejores comunicaciones para ser publicadas en números monográficos de revistas. Aquí presentamos una selección de seis comunicaciones que comparten un interés en la educación en ingeniería o en el uso de la ingeniería para la educación. La

6 172 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago selección se hizo a partir de las puntuaciones obtenidas en el proceso de revisión y de su adecuación a la temática de la revista IEEE-RITA. II. LOS ARTÍCULOS Presentamos en esta sección los seis artículos seleccionados, agrupados en dos categorías complementarias de la Informática Educativa y educación de la (Ingeniería) Informática. La catalogación de un artículo en una de estas categorías depende del énfasis dado en el propio artículo. Los de la categoría primera inciden en la tecnología, que puede aplicarse a cualquier disciplina, mientras que los segundos usan tecnología informática, pero para la formación específica en Ingeniería Informática. A. Informática Educativa El término Informática Educativa es muy amplio, ya que cubre cualquier técnica hardware o software aplicada a la educación. No es, por tanto, de extrañar que el espectro de tecnologías presentadas sea muy dispar. Sarasa Cabezuelo, Sierra Rodríguez y Fernández-Valmayor son los autores de Procesamiento de documentos XML dirigido por lenguajes en entornos de e-learning. Su artículo describe un entorno de procesamiento de XML, llamado XLOP y basado en gramáticas de atributos. Su objetivo es sistematizar el procesamiento de documentos XML en entornos de e-learning. Los autores describen el lenguaje de especificación y el flujo de trabajo de XLOP. Dada una especificación de un lenguaje, XLOP genera un procesador de XML en Java con dos capas diferenciadas: sintáctica y de lógica específica de la aplicación. En el artículo también se muestra su aplicación a dos casos concretos. El artículo DidaktosOnLine: uma ferramenta para a construção social do conhecimento tiene como autores a Néri de Souza y Moreira. El trabajo se enmarca en DidaktosOnLine, que es un sistema hipermedia con funciones propios de la Web 2.0 y diseñado según la llamada teoría de flexibilidad cognitiva para el aprendizaje de materias complejas. En el artículo se presenta una evaluación de su uso con estudiantes reales. Se describen las características de la evaluación y se presentan los resultados, centrados principalmente en las dificultades encontradas por los estudiantes. El artículo de Padilla Zea y otros autores Diseño de videojuegos colaborativos y educativos centrados en la usabilidad presenta pautas de diseño de videojuegos educativos y colaborativos. En el artículo se presenta el concepto de jugabilidad, los atributos que la caracterizan y las facetas o puntos de vista desde los que puede estudiarse. También incluye una guía que ayuda al diseñador a alcanzar varios componentes del aprendizaje colaborativo mediante videojuegos. Las aportaciones anteriores se ilustran mediante extractos del videojuego infantil Leoncio y sus amigos, que tiene como objetivo el aprendizaje de las vocales. Fernández y otros autores presentan el artículo Generador sistema de generación de comunicadores personalizados para la integración. El trabajo se centra en la Plataforma un sistema cuyo objetivo es ayudar a niños con problemas de comunicación en el centro escolar. La plataforma consta de un generador y de comunicadores. Un generador es un sistema de creación de comunicadores. Un comunicador es un sistema de ayuda a la comunicación, que puede implementarse en varios dispositivos. El artículo describe los distintos elementos del generador y el modelo hipermedia resultante, definido como una jerarquía de varios niveles de naturaleza distinta. Por último, los autores resumen la experiencia de uso de B. Educación en la Informática La Informática Educativa puede aplicarse a cualquier disciplina y por tanto también a la propia Ingeniería Informática. Los dos artículos incluidos se centran en la enseñanza de robótica y de algoritmos. Los autores de Formação de licenciados em computação no Brasil desenvolvimento e utilização do ROBOKIT son Jochims Kniphoff da Cruz, Haetinger y Horn. En el marco de la enseñanza universitaria de Ingeniería Informática, describen el proyecto ROBOKIT, concebido para que sus estudiantes puedan realizar prácticas en colegios de familiarización con la Informática. El artículo presenta el proceso de desarrollo de ROBOKIT, lo describe desde un punto de vista técnico y expone varias experiencias de uso. El artículo de Velázquez Iturbide, Lázaro Carrascosa y Hernán Losada Asistentes interactivos para el aprendizaje de algoritmos voraces presenta varios ayudantes interactivos para que los estudiantes de Ingeniería Informática experimenten durante el aprendizaje de la técnica de algoritmos voraces. El artículo comienza identificando los objetivos educativos de los ayudantes educativos para después describirlos. Se dedica especial atención a los aspectos de análisis, evaluación y visualización de resultados de los algoritmos, así como a su uso para experimentación interactiva. También se presentan los resultados de sesiones de evaluación en los que se ha medido su usabilidad y eficacia educativa. En concreto, los resultados de las evaluaciones de usabilidad han sido muy útiles para mejorar los ayudantes y conseguir herramientas robustas y usables de software. AGRADECIMIENTOS Queremos agradecer al editor de la revista, Martín Llamas Nistal, la oportunidad de difundir una parte destacada de las contribuciones de SIIE 08 entre la comunidad ingenieril iberoamericana. Este trabajo se ha financiado en parte con los proyectos TIN E/TSI y TIN /TSI del Ministerio de Ciencia e Innovación de España. REFERENCIAS [1] J. Á. Velázquez-Iturbide, F. J. García-Peñalvo, y A. B. Gil-González (eds.), X Simposio Internacional de Informática Educativa. Salamanca, España: Ediciones Universidad de Salamanca, 2008.

7 VELÁZQUEZ ITÚRBIDE Y GARCÍA PEÑALVO: INFORMÁTICA EDUCATIVA Y EDUCACIÓN EN J. Ángel Velázquez Iturbide es Licenciado en Informática (1985) y Doctor en Informática (1990) por la Universidad Politécnica de Madrid, España. Ha sido profesor desde 1985 en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid. En 1997 se incorporó a la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente es Catedrático de Universidad y director del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo para la enseñanza de la programación, visualización del software, visualización de la información, e interacción persona-ordenador. El Dr. Velázquez es miembro de IEEE Computer Society, ACM y ACM SIGCSE. También es secretario de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE) y vocal de la Junta Directiva de la Asociación Interacción Persona-Ordenador (AIPO). Francisco José García Peñalvo es Licenciado en Informática (1994) por la Universidad de Valladolid y Doctor en Informática (2000) por la Universidad de Salamanca, España, universidad en la que actualmente es Profesor Titular y Vicerrector de Innovación Tecnológica. Es director del GRupo de investigación en InterAcción y elearning (GRIAL), donde confluyen líneas de investigación interdisciplinares en las áreas del elearning, la Interacción Persona-Ordenador y la Ingeniería del Software. Es miembro de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE) y de la Asociación Interacción Persona- Ordenador (AIPO).

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9 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Procesamiento de Documentos XML Dirigido por Lenguajes en Entornos de E-Learning Antonio Sarasa-Cabezuelo, José-Luis Sierra-Rodríguez, y Alfredo Fernández-Valmayor Title Language-Oriented Processing of XML Documents in e-learning Environments Abstract This paper proposes the use of attribute grammars in order to systematize the processing of XML documents in e-learning environments. For this purpose, it presents XLOP (XML Language-Oriented Processing), an XML processing environment based on this technique. It also illustrates how XLOP is used in two different e-learning contexts: languagedriven production of educational applications, and processing of metadata documents for reusable learning objects. Index Terms XML processing, Socratic Tutorial, Learning Objects, Metadata, Attribute Grammar X I. INTRODUCTION ML es el formato de representación e intercambio básico utilizado en la práctica totalidad de los escenarios de e-learning. Como ejemplo representativo de la importancia que cobra XML en el dominio de e-learning puede examinarse cualquiera de los actuales esfuerzos estandarizadores, donde, aparte de proponerse modelos de información para representar aspectos relevantes de los sistemas e-learning (e.g., evaluaciones, diseños educativos, o perfiles de estudiante), también se proponen vinculaciones de dichos modelos con vocabularios XML específicos [5]. Por lo tanto, la implantación práctica de cualquier solución e-learning implicará, desde el punto de vista tecnológico, una fuerte componente de procesamiento de documentación XML. De esta forma, el disponer de mecanismos que faciliten el desarrollo de dicha componente de procesamiento se convierte en un factor clave de dicha implantación. XLOP (XML Language-Oriented Processing) es un entorno que utiliza gramáticas de atributos para describir cómo procesar documentos XML marcados con un determinado vocabulario. Las gramáticas de atributos son un formalismo declarativo ampliamente utilizado en la descripción de la sintaxis, las restricciones contextuales (semántica estática), y A.Sarasa es miembro del Departamento de Sistemas Informáticos y Computación de la Universidad Complutense de Madrid. J.L.Sierra y A.Fernández-Valmayor son miembros del Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial de la Universidad Complutense de Madrid. DOI (Digital Object Identifier) Pendiente la traducción de los lenguajes informáticos [8][9]. De esta forma, XLOP sigue un paradigma dirigido por lenguajes en el desarrollo de los programas de procesamiento de documentos XML [3]. De acuerdo con este paradigma, dichos programas se entienden como procesadores de lenguaje, y el proceso de desarrollo en sí se entiende como el proceso de construcción y mantenimiento de dichos procesadores. De hecho, utilizando XLOP es posible generar automáticamente tales procesadores a partir de especificaciones de alto nivel expresadas como gramáticas de atributos. XLOP se ha diseñado para ser integrado con Java. Efectivamente, las funciones semánticas que se utilizan en las gramáticas de atributos XLOP se implementan como métodos en Java. De esta forma, XLOP ofrece una flexibilidad comparable a la de los marcos de procesamiento genéricos para XML (e.g., SAX, DOM, StAX, etc.) [3], y, al mismo tiempo, un nivel de usabilidad comparable al de enfoques específicos (e.g., los ofrecidos por lenguajes de transformación como XSLT) [3]. De hecho, XLOP permite estructurar las aplicaciones de proceso de XML en dos capas perfectamente diferenciadas: - Una capa de lógica específica de la aplicación, que incluye la maquinaria necesaria para soportar la funcionalidad de dicha aplicación (e.g., un marco de aplicación para la representación interna de un tutor inteligente, o un conjunto de clases para el procesamiento de metadatos). - Una capa lingüística de procesamiento XML dirigido por la sintaxis. Esta capa se especifica como una gramática de atributos, especificación que se traduce automáticamente a una implementación ejecutable mediante un generador XLOP. La conexión entre ambas capas se realiza mediante una clase semántica, que implementa en Java las funciones semánticas utilizadas en la gramática de atributos XLOP, y que media entre las dos capas anteriores. De esta forma, el modelo de desarrollo dirigido por lenguajes de XLOP propugna la separación explícita de estas dos capas, así como facilita el desarrollo y el mantenimiento de la capa lingüística, ya que ésta se especifica a un nivel mucho más alto que el conseguido con una implementación directa en Java o en cualquier otro lenguaje de programación. De hecho, el formalismo de las gramáticas de atributos es también de más

10 176 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago SpecXLOP::= {Regla}+ Regla ::= oterminal ::= { ElementoSintactico }* '{' { Ecuacion }* '}' ElementoSintactico ::= oterminal #pcdata ElementoXML ElementoXML ::= EtiquetaApertura { ElementoSintactico }* EtiquetaCierre EtiquetaElmVacio Ecuacion ::= ReferenciaAtributo '=' ExpresionSemantica ExpresionSemantica ::= Funcion '(' (ExpresionSemantica {, ExpresionSemantica }*)? ')' ReferenciaAtributo ReferenciaAtributo ::= Atributo of ( oterminal #pcdata EtiquetaApertura) ( '(' umeroocurrencia ')' )? alto nivel que una descripción basada en esquemas de traducción [1], del tipo de los soportados por otros enfoques al procesamiento de XML dirigido por lenguajes (e.g., ANTXR [19], un entorno construido sobre la herramienta ANTLR, y RelaxNGCC [7], una extensión del lenguaje de esquema documental RelaxNG utilizada para especificar esquemas de traducción y que permite la generación automática de traductores recursivos descendentes [1]). En este artículo se describe el entorno XLOP, haciendo énfasis en su lenguaje de especificación, así como en su aplicación al procesamiento de XML en entornos de e-learning. Para ello, en la sección II se comienza describiendo el entorno en sí. En la sección III se ejemplifica el uso del entorno en el desarrollo de un traductor para <e-tutor>, un sistema para la producción de tutoriales socráticos. En la sección IV se ejemplifica su uso en la comprobación de restricciones sobre documentos de metadatos en Chasqui, un sistema para la creación de repositorios de objetos de aprendizaje en dominios especializados. Por último, en la sección V se resumen las conclusiones obtenidas, así como se esbozan algunas líneas de trabajo futuro. Este trabajo es una versión extendida de [11]. A. Gramáticas de Atributos II. EL ENTORNO XLOP XLOP se basa en el formalismo de las gramáticas de atributos. Este formalismo fue propuesto por Donald E. Knuth a finales de los sesenta como un mecanismo para añadir semántica a los lenguajes incontextuales [8][9]. Una gramática de atributos consta de: - Una gramática incontextual que caracteriza la sintaxis estructural del lenguaje mediante un conjunto de reglas sintácticas o producciones. - Un conjunto de atributos semánticos añadidos a los símbolos de la citada gramática. Estos atributos pueden ser de dos tipos: atributos sintetizados y atributos heredados. Los atributos toman valores en los nodos de los árboles sintácticos impuestos por la gramática incontextual sobre las sentencias. Los valores de los atributos sintetizados representan la semántica de los fragmentos de sentencia que penden de los nodos, mientras que los de los atributos heredados representan información de contexto. Los atributos sintetizados en un nodo se computan a partir de los sintetizados de sus hijos y de los propios atributos heredados del nodo. Por su Figura 1. Sintaxis del lenguaje de especificación de XLOP. parte, los atributos heredados se computan a partir de los sintetizados de los hermanos y de los heredados del padre. - Un conjunto de ecuaciones semánticas para cada producción. Estas ecuaciones indican cómo computar los valores de los atributos sintetizados de la cabeza y de los atributos heredados de los símbolos del cuerpo. Para ello aplican funciones semánticas sobre los atributos utilizados en dicho cómputo. El axioma de la gramática también puede tener atributos heredados. Así mismo, los terminales también pueden tener atributos sintetizados, que se denominan atributos léxicos. Los valores de estos atributos se fijarán externamente (e.g., los atributos léxicos se fijarán durante el análisis léxico). Durante la preparación de una gramática de atributos no es necesario especificar explícitamente en qué orden tienen que aplicarse las ecuaciones semánticas para encontrar los valores de los atributos en los árboles sintácticos (es decir, para evaluar dichos atributos). De esta forma, las gramáticas de atributos son mecanismos descriptivos de más alto nivel que los esquemas de traducción soportados por las herramientas típicas de construcción de procesadores de lenguaje (e.g., JavaCC, ANTLR, YACC, o CUP), en los que sí es necesario explicitar el orden de ejecución de las acciones semánticas. Por el contrario, en una gramática de atributos el orden de evaluación se deriva de las dependencias entre los atributos introducidas por las ecuaciones semánticas. El método de evaluación en sí puede ser estático o dinámico. Los métodos estáticos analizan la gramática durante la generación del evaluador para encontrar un orden de evaluación que funciona para cualquier sentencia. Por su parte, los métodos dinámicos deciden el orden de evaluación para cada sentencia particular. En XLOP se adopta un método de evaluación dinámica, ya que los métodos dinámicos aceptan una clase más amplia de gramáticas de atributos que los estáticos, aún a consta de una ligera pérdida de eficiencia. B. El Lenguaje de Especificación de XLOP El lenguaje de especificación de XLOP es un metalenguaje para describir gramáticas de atributos para lenguajes de marcado definidos mediante XML. La Figura 1 muestra la sintaxis de este lenguaje. La gramática incontextual subyacente a una especificación XLOP representa la estructura lógica de un tipo de documentos XML (los detalles de más bajo nivel relativos a la estructura física del documento se ignoran, ya que estos serán tratados por entornos de análisis de XML convencionales [3]).

11 SARASA-CABEZUELO et al.: PROCESAMIENTO DE DOCS. XML DIRIGIDO POR LENGUAJES 177 Como puede observarse en la Figura 1, las gramáticas XLOP pueden incluir los siguientes tipos de símbolos terminales: - El símbolo #pcdata. Este símbolo denota un fragmento de contenido textual en el documento procesado. - Etiquetas de apertura (e.g., <Tutorial>) y de cierre (e.g., </Tutorial>). Estas etiquetas dependerán del lenguaje particular que se está procesando, y deberán, así mismo, ser convenientemente anidadas. Así mismo, las gramáticas XLOP pueden contener los símbolos no terminales que se consideren necesarios para representar de manera apropiada el resto de la estructura lógica del lenguaje de marcado a procesar. En lo que se refiere a los atributos léxicos, el símbolo #pcdata soporta únicamente un atributo léxico: text. El valor de este atributo será el contenido textual particular representado por el símbolo. Las etiquetas de apertura pueden tener también atributos léxicos, que se denominarán atributos de elemento, y que se corresponderán con los atributos que se especifican explícitamente en los elementos del documento. Por último, los símbolos no terminales pueden tener atributos sintetizados y heredados arbitrarios. En XLOP no es preciso distinguir explícitamente qué atributos son los sintetizados y cuáles los heredados, sino que este hecho se infiere del uso de los mismos en las ecuaciones. Por último, obsérvese que en la referencia a los atributos, que se lleva a cabo utilizando una notación del tipo atributo of refsímbolo, es posible utilizar un número de orden a fin de desambiguar el símbolo concreto al que pertenece el atributo, cuando éste aparezca más de una vez en la producción. Finalmente, es importante notar que el lenguaje XLOP no proporciona mecanismos para definir las funciones semánticas utilizadas en las ecuaciones. Dichas funciones deberán ser definidas externamente, como métodos de la clase semántica. C. El Generador en XLOP XLOP incluye un generador que, tomando como entrada una gramática descrita en el lenguaje de especificación de XLOP, produce una implementación del procesador asociado escrita en CUP [2]. CUP es un sistema de generación de Especificación XLOP Implementación en CUP Implementación en Java Generador XLOP Generador CUP Documento XML a Procesar javac Implementación en JVM Procesador Clase semántica y entorno de ejecución XLOP traductores para Java que soporta gramáticas LALR(1), la clase de gramáticas más expresiva para la que es posible generar analizadores sintácticos compactos y eficientes. En la implementación CUP generada, la evaluación de atributos se java Figura 2. Cadena de generación en XLOP embebe en el proceso de análisis sintáctico mediante un mecanismo de ejecución retardada, según el cuál la evaluación de las ecuaciones semánticas se hace depender de la disponibilidad de valores para los atributos que intervienen en las expresiones semánticas correspondientes (véase [12] para más detalles del mecanismo). La ejecución de los procesadores generados requiere, además, la clase semántica que implementa las funciones semánticas, los componentes que conforman la lógica específica de la aplicación, y también una serie de clases de conveniencia que configuran el entorno de ejecución XLOP. Entre éstas últimas destaca la implementación de un analizador léxico genérico que transforma el recorrido de la estructura lógica de los documentos (en orden documental) en la secuencia de componentes léxicos esperada por el procesador generado. Este componente conecta con un marco estándar de análisis de documentos XML basado en SAX (un API para el procesamiento al vuelo de documentos XML) [3]. El componente en sí y la estrategia de interconexión con el parser SAX son análogos a los descritos en [10]. La Figura 2 resume la cadena de generación implementada en XLOP. III. PRODUCCIÓN DIRIGIDA POR LENGUAJES DE APLICACIONES EDUCATIVAS: <E-TUTOR> A. Generación de tutoriales con <e-tutor> En esta sección se ejemplifica el uso de XLOP en el desarrollo de una versión simplificada de <e-tutor> [13][14][16][17], un sistema para el desarrollo de tutores socráticos basado en los trabajos seminales de Alfred Bork y su equipo durante los ochenta [4]. Este tipo de sistemas fue muy popular durante las dos últimas décadas del siglo pasado, y, a pesar de las críticas recibidas acerca de su idoneidad pedagógica y de la dificultad de su producción y mantenimiento, aún hoy existe una comunidad muy activa trabajando en estos temas, así como iniciativas tan interesantes como las descritas en [20]. Así mismo, el funcionamiento de este tipo de sistemas está en la base de los mecanismos de adaptación de las últimas versiones de especificaciones e-learning tan relevantes como QTI [6]. En cualquier caso, el papel jugado por <e-tutor> no es tanto pedagógico como tecnológico, a fin de permitir experimentar con distintos métodos, técnicas y herramientas de producción y mantenimiento de aplicaciones e-learning (e.g., desarrollo Piensa en el nombre del país No! Esa es dónde los carnavales ;) No! Piensa en el nombre del país (1) Cuál es la capital de Brasil? Brasilia Río de Janeiro (1) (2) Otra (1) (2) Eso es! Vamos con otra pregunta No! La respuesta correcta es Brasilia Prueba con otra Figura 3. Fragmento de un tutorial socrático

12 178 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago <!ELEMENT Tutorial (Start,(Speech Question Answer Feedback)+, End)> <!ELEMENT Start EMPTY> <!ATTLIST Start next IDREF #REQUIRED> <!ELEMENT Speech (#PCDATA)> <!ATTLIST Speech id ID #IMPLIED next IDREF #REQUIRED> <!ELEMENT Question (#PCDATA)> <!ATTLIST Question id ID #REQUIRED> <!ELEMENT Answer (#PCDATA)> <!ATTLIST Answer id ID #REQUIRED forquestion IDREF #REQUIRED default (yes no) "yes"> <!ELEMENT Feedback EMPTY> <!ATTLIST Feedback counter NMTOKEN #REQUIRED foranswer IDREF #REQUIRED speech IDREF #REQUIRED> <!ELEMENT End EMPTY> <!ATTLIST End id ID #REQUIRED> Figura 4. DTD para el lenguaje de <e-tutor>. <Tutorial> <Start next="..."/>... <Question id="q1"> Cuál es la capital de Brasil</Question> <Answer id="a11" forquestion="q1"> Brasilia</Answer> <Answer id="a12" forquestion="q1"> Río de Janeiro</Answer> <Answer id="a13" forquestion="q1" default="yes"/> <Feedback counter="1" foranswer="a11" speech="s1"/> <Feedback counter="1" foranswer="a12" speech="s2"/> <Feedback counter="2" foranswer="a12" speech="s4"/> <Feedback counter="1" foranswer="a13" speech="s5"/> <Feedback counter="2" foranswer="a13" speech="s4"/> <Speech id="s1" next="..."> Eso es! Vamos con otra pregunta</speech> <Speech id="s2" next="s3"> No! Esa es dónde los carnavales ;)</Speech> <Speech id="s3" next="q1"> Piensa en el nombre del país...</speech> <Speech id="s4" next="s5"> No! La respuesta correcta es Brasilia</Speech> <Speech id="s5" next="..."> Prueba con otra...</speech> <Speech id="s6" next="q1"> No! Piensa en el nombre del país...</speech>... <End id="..."/> </Tutorial> Figura 5. Codificación XML del fragmento de tutorial de la Figura 3 documental, siguiendo un enfoque precursor de XLOP [17], desarrollo de aplicaciones web educativas dirigido por lenguajes [13][14], o prototipado rápido de lenguajes de modelado educativo [16]). <e-tutor> interpreta descripciones de tutoriales en los cuáles el estudiante se somete a problemas, para los cuáles construye soluciones a través de un diálogo socrático (maestro discípulo). El sistema analiza las respuestas del estudiante a las preguntas planteadas, proporciona al mismo una realimentación apropiada, y decide el próximo paso a llevar a cabo en el proceso de aprendizaje. La realimentación dada se puede adaptar a distintos itinerarios de aprendizaje. En el caso más general el proceso de adaptación podría depender de la historia completa de la interacción del estudiante con el sistema, aunque en <e-tutor> se adopta un mecanismo simple basado en contadores, al estilo de los trabajos de Bork. El sistema asocia contadores a cada posible respuesta de cada pregunta. Cada vez que el estudiante da una respuesta, incrementa el contador asociado. De esta forma, la realimentación y el siguiente paso a dar pueden depender del valor de dichos contadores. La Figura 3 muestra esquemáticamente un ejemplo de este tipo de tutorial. Las cajas con esquinas redondeadas representan puntos de respuesta, donde el alumno debe proporcionar una respuesta a la pregunta realizada. Dichos puntos de respuesta están conectados con potenciales respuestas, que se encierran en una caja compartimentada. Las cajas sombreadas representan las realimentaciones. El flujo de aprendizaje se representa mediante flechas. Las etiquetas numéricas en las flechas que unen compartimentos de respuestas con realimentaciones indican los valores que deben tomar los contadores para que las flechas sean aplicables. <e-tutor> incluye un lenguaje de marcado basado en XML para describir tutoriales como documentos XML, que, debidamente procesados, permiten ejecutar dichos tutoriales. La DTD de la Figura 4 muestra una versión simplificada de Speech next 0..1 Question speech Tutorial start * <<interface>> TElement for Answer for * feedback dicho lenguaje XML (la simplificación omite detalles estructurales y presentacionales irrelevantes; véase [17] para una versión más detallada). La Figura 5 muestra una representación XML del fragmento de tutorial de la Figura 3. A continuación se describe brevemente la refactorización de <e-tutor> utilizando XLOP. B. La Capa de Lógica Específica de la Aplicación La Figura 6 muestra las principales componentes (clases e interfaces) que configuran esta capa, así como sus interrelaciones. Estos componentes constituyen un marco de aplicación para la representación de tutoriales. Dado que en este artículo se está presentando una versión simplificada de * End Figura 6. Esbozo de la capa de lógica específica de la aplicación en <e-tutor>

13 SARASA-CABEZUELO et al.: PROCESAMIENTO DE DOCS. XML DIRIGIDO POR LENGUAJES 179 Tutorial ::= <Tutorial> <Start/> TElements <End/> </Tutorial> { finalunlinkedtutorialh of TElements = addstartandend(next of <Start>, id of <End>, unlinkedtutorial of TElements) tutorial of Tutorial = tutorial of TElements } TElements ::= TElements TElement { unlinkedtutorial of TElements(0) = addelement(element of TElement, unlinkedtutorial of TElements(1)) finalunlinkedtutorialh of TElements(1) = finalunlinkedtutorialh of TElements(0) tutorial of TElements(0) = link(element of TElement,tutorial of TElements(1)) } TElements ::= TElement { unlinkedtutorial of TElements = addelement(element of TElement,newTutorial()) tutorial of TElements(0) = link(element of TElement,finalUnlinkedTutorialh of TElements) } TElement ::= <Speech> #pcdata </Speech> { element of TElement = newspeech(id of <Speech>,next of <Speech>,text of #pcdata) } TElement ::= <Question> #pcdata </Question> { element of TElement = newquestion(id of <Question>,next of <Question>,text of #pcdata) } TElement ::= <Answer> #pcdata </Answer> { element of TElement = newanswer(id of <Answer>,forQuestion of <Answer>,default of <Answer>, text of #pcdata) } TElement ::= <Feedback/> { element of TElement = newfeedback(counter of <Feedback>,forAnswer of <Feedback>, speech of <Feedback>) } Figura 7. Especificación XLOP de la capa lingüística de <e-tutor>. <e-tutor>, este marco es una versión simplificada del más detallado descrito en [17]. C. La Capa Lingüística La capa lingüística queda definida por la especificación XLOP que se muestra en la Figura 7. Dicha capa lingüística traduce descripciones XML de tutoriales en instanciaciones del marco de aplicación de la Figura 6. La gramática incontextual subyacente representa el mismo lenguaje de marcas expresado por la DTD de la Figura 4. La diferencia es que esta gramática incontextual impone una estructura bien definida sobre los contenidos de los elementos (más concretamente, especifica la secuencia de elementos del tutorial mediante un no terminal TElements, y utiliza recursión a izquierdas en las producciones que definen dicho no terminal, ya que este tipo de recursión es tratada de forma muy eficiente por los analizadores LR subyacentes a la implementación de XLOP). Mientras que dicha estructura no es relevante a nivel de la validación genérica de un documento XML con respecto a su DTD o su esquema, la estructura en sí es fundamental para añadir significado al lenguaje. Por su parte, la traducción se concibe en dos etapas: una etapa de creación de los componentes del tutorial, y otra etapa de enlace de dichos componentes. De esta forma: - La etapa de creación se lleva a cabo asociando un atributo sintetizado unlinkedtutorial con TElements (la secuencia de elementos del tutorial). Este atributo se utiliza para construir un tutorial en el que los elementos aún no están conectados. Cada elemento en sí se sintetiza mediante un atributo element en TElement (categoría sintáctica que representa cada elemento individual). - La etapa de conexión supone propagar el tutorial no conectado a lo largo de la secuencia de elementos. Esto se consigue asociando un atributo heredado finalunlinkedtutorialh con TElements. Así mismo, esta etapa supone también sintetizar el tutorial final, conectando cada elemento al resto. Esto se consigue asociando un atributo sintetizado tutorial con public class TSemClass {... public Tutorial link(telement e,tutorial t) { String idnext = e.idnext(); if (idnext!= null) e.setnext(t.get(idnext)); return t; }... } Figura 8. Fragmento de la clase semántica para <e-tutor> que muestra la implementación de la función semántica link. TElements, así como con Tutorial (éste representará el tutorial finalmente construido). D. La Clase Semántica Por último, es necesario proporcionar la clase Java que implementa las funciones semánticas utilizadas en la especificación XLOP. En el caso de <e-tutor>, dichas funciones instanciarán clases del marco de aplicación, e invocarán a métodos sobre los objetos resultantes para conectar los mismos. La Figura 8 esboza un fragmento de dicha clase, en el que se detalla la implementación de la función semántica link. Nótese que, aunque desde un punto de vista estrictamente formal las funciones semánticas deberían estar libres de efectos laterales, en esta especificación particular los valores de los atributos de entrada a las funciones destructivas, como link, no volverán a utilizarse, lo que permite modificar destructivamente los valores (objetos Java) a los que se refieren. IV. PROCESAMIENTO DIRIGIDO POR LENGUAJES DE DOCUMENTOS DE METADATOS: CHASQUI A. Restricciones sobre metadatos en Chasqui En esta sección se ilustra el uso de XLOP para soportar un procesamiento no trivial de documentos de metadatos de objetos de aprendizaje en Chasqui. Chasqui es una plataforma

14 180 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago e-learning que ha evolucionado a partir de varios sistemas web utilizados en la virtualización de dos museos universitarios con fines educativos en la Universidad Complutense (Museo de Historia de la Informática García Santesmases y Museo de Arqueología y Etnología Antonio Ballesteros) [18]. Actualmente es un sistema independiente de dominios concretos y reutilizable en toda experiencia <!ELEMENT Items (Item+)> <!ELEMENT Item (Name,Value)> <!ELEMENT Name (#PCDATA)> <!ELEMENT Value (#PCDATA)> Figura 9. Lenguaje de marcado (simplificado) para los documentos de metadatos Chasqui. <Items> <Item> <Name>Descripción</Name> <Value>Informe sobre gramáticas l-atribuidas</value> </Item> <Item> <Name>Aspecto especificado</name> <Value>semántica</Value> </Item> <Item> <Name>Formalismo</Name> <Value>gramáticas de atributos</value> </Item> <Item> <Name>tipo de objeto</name> <Value>informe</Value> </Item> </Items> Figura 10. Un documento de metadatos. e-learning que involucre la creación y uso educativo de repositorios de objetos de aprendizaje. Los objetos de aprendizaje en Chasqui tienen asociados documentos XML de metadatos que describen la asignación de valores a ítems de metadatos 1 organizados jerárquicamente. Tales ítems no están predeterminados a priori, sino que se crean de manera colaborativa, conforme se añaden nuevos objetos al repositorio, en un enfoque próximo a las tendencias emergentes en etiquetado colaborativo en el contexto de los escenarios Web X.0 (véase [15] para más detalles). A fin de evitar detalles que nos aparten del principal propósito de este trabajo, en la discusión que sigue omitiremos la naturaleza jerárquica de los ítems de metadatos en Chasqui. De esta forma, la DTD que se muestra en la Figura 9 describe (una versión simplificada de) el lenguaje de marcado utilizado en Chasqui para estructurar los documentos de metadatos. De acuerdo con este lenguaje, cada ítem de metadatos posee un nombre (Name) y un valor (Value). Los documentos en sí son secuencias de estos ítems. La Figura 10 muestra un ejemplo de documento de metadatos. El carácter abierto y evolutivo de los metadatos en Chasqui hace necesario introducir algunos mecanismos de control a fin 1 En Chasqui los ítems de metadatos se denominan atributos. No obstante, en este trabajo evitaremos tal denominación para evitar confusiones. <!ENTITY % Constraint "(And Or Not Contains)"> <!ELEMENT And (%Constraint;,%Constraint;)> <!ELEMENT Or (%Constraint;,%Constraint;)> <!ELEMENT Not (%Constraint;)> <!ELEMENT Contains (It,Val)> <!ELEMENT It (#PCDATA)> <!ELEMENT Val (#PCDATA)> Figura 11. Lenguaje de marcado (simplificado) para las restricciones sobre metadatos. <Or> <Contains> <It>Descripción</It> <Val>gramática</Val> </Contains> <Contains> <It>Formalismo</It> <Val>gramática</Val> </Contains> </Or> Figura 12. Un ejemplo de restricción <Check> <Constraint>... </Constraint> <Items>... </Items> </Check> Figura 13. Esquema de la entrada al proceso de comprobación de restricciones. AssertionStore +addassertion(string i, String v) +boolean checkassertion(string i, String v) +boolean yields(string i, String v) EResul +boolean valueof() +SIterator newiterator() +int supportsize() SIterator +next() +String item() +String value() produces Figura 14. Lógica específica de la aplicación para la comprobación de restricciones en documentos de metadatos Chasqui. de garantizar la calidad y consistencia de los documentos de metadatos. Para tal fin, los instructores que lideran la construcción del repositorio de objetos de aprendizaje pueden imponer restricciones sobre los documentos asociados con los objetos que se añaden al repositorio. De esta forma, cuando los alumnos añadan nuevos objetos, el sistema podrá chequear dichas restricciones, así como avisar a dichos alumnos de las potenciales violaciones de las mismas. En Chasqui las restricciones que pueden formularse involucran un repertorio completo de asertos básicos, que pueden combinarse utilizando los operadores booleanos habituales (and, or y not). Por motivos de simplicidad, restringiremos nuestra discusión a asertos de tipo Contiene. Un aserto de tipo Contiene obliga a que cada ocurrencia de un ítem de metadatos dado contenga cierta cadena especificada en el aserto. En Chasqui las restricciones también se representan internamente utilizando un lenguaje de marcado basado en XML. La Figura 11 muestra la DTD de dicho lenguaje. La

15 SARASA-CABEZUELO et al.: PROCESAMIENTO DE DOCS. XML DIRIGIDO POR LENGUAJES 181 CheckDoc ::= <Check><Constraint>C</Constraint> Is</Check> { basicassertionsh of Is = basicassertions of C checkedbasicassertionsh of C = checkedbasicassertions of Is val of CheckDoc = val of C basicassertions of CheckDoc = checkedbasicassertions of Is} C ::= <And> C C </And> { basicassertions of C(0) = comb(basicassertions of C(1),basicAssertions of C(2)) checkedbasicassertionsh of C(1) = checkedbasicassertionsh of C(0) checkedbasicassertionsh of C(2) = checkedbasicassertionsh of C(0) val of C(0)= valofand(val of C(1),val of C(2),checkedBasicAssertionsh of C(0))} C ::= <Or> C C </Or> { basicassertions of C(0) = comb(basicassertions of C(1),basicAssertions of C(2)) checkedbasicassertionsh of C(1) = checkedbasicassertionsh of C(0) checkedbasicassertionsh of C(2) = checkedbasicassertionsh of C(0) val of C(0)= valofor(val of C(1),val of C(2),checkedBasicAssertionsh of C(0))} C ::= <Not> C </Not> { basicassertions of C(0) = basicassertions of C(1) checkedbasicassertionsh of C(1) = checkedbasicassertionsh of C(0) val of C(0) = valofnot(val of C(1))} C ::= <Contains> <Attr>#pcdata</Attr> <Val>#pcdata</Val> </Contains> { basicassertions of C = newcons(text of #pcdata(0),text of #pcdata(1)) val of C = valofc(text of #pcdata(0),text of #pcdata(1), checkedbasicassertionsh of C)} Is ::= <Items> IList</Items> { basicassertionsh of IList = basicassertionsh of Is checkedbasicassertions of Is = checkedbasicassertions of IList } IList ::= IList I { basicassertionsh of IList(1) = basicassertionsh of IList(0) checkedbasicassertions of IList(0) = check(checkedbasicassertions of IList(1),item of I,val of I) } IList ::= I { checkedbasicassertions of IList = check(basicassertionsh of IList, item of I,val of I) } I ::= <Item> <Name>#pcdata</Name> <Value>#pcdata</Value> </Item> { item of I = text of #pcdata(0) val of I = text of #pcdata(1) } Figura 15. Especificación XLOP de la capa lingüística para la comprobación de restricciones sobre metadatos en Chasqui. Figura 12, por su parte, muestra un ejemplo de restricción que fuerza a que el término gramática ocurra en todos los valores del ítem Descripción, o en todos los valores del ítem Formalismo. La Figura 13 muestra el tipo de entrada que recibe el servicio Chasqui que chequea las restricciones (un documento XML que agrupa bajo el elemento Check una restricción y un documento de metadatos Chasqui). B. La Capa de Lógica Específica de la Aplicación La Figura 14 esquematiza la lógica específica de la aplicación utilizada en la comprobación de restricciones sobre documentos de metadatos Chasqui. Dicha lógica específica incluye una clase para almacenar la información necesaria sobre los asertos básicos (AssertionStore), una segunda clase para contener los resultados de evaluación de las restricciones (EResul), y una tercera clase para iterar sobre tales resultados (SIterator). C. La Capa Lingüística La Figura 15 muestra la gramática de atributos XLOP que caracteriza el proceso de comprobación de restricciones sobre documentos de metadatos en Chasqui. La gramática incontextual subyacente representa la estructura del documento de tipo Check descrito anteriormente. De nuevo, y por los motivos a los que se ha hecho ya alusión en la sección III, se utiliza recursión a izquierdas para representar la secuencia de ítems en el documento de metadatos. En lo que respecta al procesamiento, éste se concibe en tres etapas diferentes: una primera etapa de recolección en la que se recolectan todos los asertos básicos, una segunda etapa de chequeo en la que se comprueba si dichos asertos básicos se satisfacen o se violan, y una última etapa de evaluación, en la que se comprueba la satisfacción o violación de la restricción en su totalidad. De esta forma: - La etapa de recolección se lleva a cabo sintetizando un atributo basicassertions que referirá al almacén de asertos (instancia de AssertionStore) utilizado para almacenar los asertos básicos referidos en la restricción. Este almacén se propaga por las estructuras asociadas al documento de metadatos utilizando un atributo heredado basicassertionsh. - La etapa de chequeo se lleva a cabo sintetizando un atributo checkedbasicassertion que hará referencia al almacén de asertos una vez que cada ítem de metadatos haya sido comprobado con respecto a los asertos básicos. El almacén resultante es realimentado de nuevo sobre la estructura de la restricción utilizando un atributo heredado checkedbasicassertionh. - En la etapa de evaluación se sintetiza un atributo val para la restricción. Este atributo contiene un valor de verdad asociado a la restricción y un conjunto de asertos básicos que justifican dicho valor denominado soporte (esta información se almacena en instancias de EResul). Para asertos básicos, el valor de verdad se obtiene consultando el almacén de asertos. En condiciones afectadas por el operador ot se complementa el valor de verdad de la condición y se mantiene el conjunto soporte de la condición. El valor de una condición And depende de los valores de sus argumentos: si ambos valores son

16 182 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago public class CheckingSemanticClass { private AssertionStore astore; public CheckingSemanticClass() { astore = new AssertionStore(); } public AssertionStore newcons(string i, String v) { astore.addassertion(i,v); return astore; } public AssertionStore comb(assertionstore a1, AssertionStore a2) { return astore; }... } Figura 16. Fragmento de la clase semántica para la comprobación de restricciones sobre metadatos en Chasqui. verdad, el valor final es verdad y el soporte es la unión de los soportes de los argumentos, y en caso contrario el valor de verdad es falso y el conjunto soporte es el conjunto más simple que justifica dicho valor. Por último el valor de una condición Or es el dual de una condición And. D. La Clase Semántica La Figura 16 muestra un fragmento de la clase semántica para el procesamiento descrito en esta sección. Obsérvese que la clase maneja internamente estado con el fin de mejorar la eficiencia del procesador finalmente generado. Efectivamente, la clase permite reutilizar el mismo almacén de asertos en todas las operaciones. Esta optimización no compromete, sin embargo, el carácter declarativo de dicha especificación. V. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO XLOP proporciona una abstracción dirigida por lenguajes que introduce dos capas bien diferenciadas en la construcción de componentes y/o aplicaciones e-learning que hacen un uso intensivo de documentación XML: una capa con la lógica específica de la aplicación, y una capa lingüística. La capa lingüística se especifica a alto nivel, como una gramática de atributos, y se conecta con la capa de la lógica específica mediante una clase semántica, que implementa las funciones semánticas utilizadas en la gramática. XLOP facilita el desarrollo y mantenimiento de las capas lingüísticas, ya que éstas se especifican a un grado muy alto de abstracción. Actualmente se están realizando distintas extensiones del lenguaje de especificación de XLOP (e.g., operadores definidos por el usuario, funciones semánticas no estrictas, capacidades de modularización, o tipado estático de las especificaciones). Como trabajo futuro se buscará la integración de XLOP con lenguajes para gramáticas documentales XML. Así mismo se desarrollará un entorno gráfico de depuración. Por último, se aplicará XLOP a experiencias e-learning adicionales. AGRADECIMIENTOS El grupo de investigación UCM y los proyectos TIN C04-01, TIN C02-01, y Santander/UCM PR34/ han financiado este trabajo. REFERENCIAS [1] Aho, A.V., Lam, M.S., Sethi, R., Ullman, J.D Compilers: principles, techniques and tools (second edition). Addison-Wesley [2] Appel, A.W Modern Compiler Implementation in Java. Cambridge Univ. Press [3] Birbeck, M et al Professional XML 2 nd Edition. WROX Press, Birminghan,UK [4] Bork, A Personal Computers for Education. Harper & Rows [5] Fernández-Manjón, B., Sierra, J.L., Moreno-Ger, P., Martínez-Ortiz, I. Uso de Estándares Aplicados a TIC en Educación. Informe Técnico 16, Centro Nacional de Información y Comunicación Educativa (CNICE), ares.cnice.mec.es/informes/16/ [6] IMS. IMS Question and Test Interoperability [7] Kawaguchi, K Flexible Data-Biding with RelaxNGCC. Extreme Markup Languages 2002, 4-9 Agosto, Montreal, Canada [8] Knuth, D. E Semantics of Context-free Languages. Math. Syst. Theory 2(2), Ver también Math. Syst. Theory 5(1), [9] Paaki, J Attribute Grammar Paradigms A High-Level Methodology in Language Implementation. ACM Comp. Surveys, 27(2), [10] Sarasa, A., Navarro, I., Sierra, J.L, Fernández-Valmayor, A Building a Syntax Directed Processing Environment for XML Documents by Combining SAX and JavaCC. 3rd Int. Workshop on XML Data Management Tools & Techniques. DEXA Sept., Turin, Italia [11] Sarasa, A., Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A Procesamiento de documentos XML dirigido por lenguajes en entornos de e-learning. SIIE 08, 1-3 Oct., Salamanca, España. [12] Sarasa, A., Temprado, B., Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A XML Language-Oriented Processing with XLOP. 5 th Int. Symp. on Web and Mobile Information Services. AINA Mayo, Bradford, UK [13] Sierra, J.L., Fernández-Manjón, B., Fernández-Valmayor, A Language-Driven Development of Web-Based Learning Applications. Advances in Web Based Learning - ICWL 2007, LNCS 4823, [14] Sierra, J.L., Fernández-Manjón, B., Fernández-Valmayor, A A Language-Driven Approach for the Design of Interactive Applications. Interacting with Computers 20(1), [15] Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A Tagging Learning Objects with Evolving Metadata Schema. ICALT Julio, Santander, España. [16] Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A., Fernández-Manjón, B How to Prototype an Educational Modeling Language. SIIE 07, Nov., Porto, Portugal. [17] Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A., Fernández-Manjón, B From Documents to Applications Using Markup Languages. IEEE Software 25(2), [18] Sierra, J.L., Fernández-Valmayor, A., Guinea, M., Hernánz, H From Research Resources to Virtual Objects: Process model and Virtualization Experiences. J. of Ed. Tech. & Society, 9(3), [19] Stanchfield, S., ANTXR: Easy XML Parsing based on The ANLR Parser Generator. Java Due.com, Hillcrest Comm. & FGM, Inc. javadude.com/tools/antxr/index.html [20] XTutor web site icampus.mit.edu/xtutor. Vis. 21 Abril 2008 Antonio Sarasa-Cabezuelo es Licenciado en Ciencias Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid (España), dónde actualmente ejerce como Profesor Colaborador. Coautor de más de 50 artículos publicados en actas de conferencias y revistas, colabora también con RED.ES y el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio de España en diversas iniciativas e-learning (especificación LOM-ES y proyecto AGREGA). Sus intereses investigadores incluyen la creación y despliegue de objetos educativos estandarizados, y el procesamiento de documentos XML dirigido por lenguajes, campo este último en el que está realizando su Tesis Doctoral.

17 SARASA-CABEZUELO et al.: PROCESAMIENTO DE DOCS. XML DIRIGIDO POR LENGUAJES José-Luis Sierra-Rodríguez es Doctor en Informática por la Universidad Complutense de Madrid (España), dónde actualmente ocupa una plaza de Profesor Titular de Universidad. El Dr. Sierra es coautor de más de 70 artículos de investigación publicados en revistas y actas de conferencias internacionales. Sus intereses investigadores incluyen la Ingeniería del Software orientada a lenguajes, los lenguajes de marcado y el desarrollo dirigido por lenguajes de Sistemas elearning. Alfredo Fernández-Valmayor es Doctor en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense de Madrid (España), y Profesor Titular de Universidad en dicha universidad, dónde también dirige el Campus Virtual de la institución. El Dr. Fernández-Valmayor es coautor de más de 70 artículos científicos publicados en revistas y actas de conferencias internacionales. Sus intereses investigadores se centran en los usos educativos de los lenguajes de marcado y en el desarrollo y autoría de materiales para sistemas de educación basados en web. 183

18 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago DidaktosOnLine: uma ferramenta para a construção social do conhecimento Francislê Neri de Souza e António Moreira Title DidaktosOnLine: a tool for the social construction of knowledge Abstract This paper proposes a reflection around the instruments and strategies developed within Educational Technology (ET) practical classes, with two groups of students at the University of Aveiro, Portugal. Students were asked to collaboratively develop educational materials based on Cognitive Flexibility Theory (CFT). DidaktosOnLine (DOL), which has Social Web characteristics (http://didaktos.ua.pt) and was developed by University of Aveiro researchers, offers an environment for social construction and interaction, rich in context dependent information, discussion and critical questioning. Results show that students in both groups adhered to DOL, working collaboratively, evidencing some difficulties in diverse domains, reported in this paper. Index Terms Web 2.0, elearning, DidaktosOnLine, Cognitive Flexibility Theory (CFT). S I. INTRODUÇÃO PIRO e colaboradores propuseram uma teoria de aprendizagem e de ensino que enfatiza a necessidade de trabalhar conhecimentos complexos e pouco-estruturados em contraste a conhecimentos simples e de domínios bemestruturados. A aprendizagem é encarada como um processo de reconstrução a partir da experiência e do ambiente onde se contextualiza, devendo este proporcionar ao aluno múltiplas interpretações [1, 2]. A Teoria da Flexibilidade Cognitiva (TFC) preocupa-se com a aquisição de nível avançado de conhecimento complexo e pouco-estruturado, como o comprovam vários estudos (por exemplo, [3-5] e sugere que se apresente a complexidade em pequenas unidades, sendo estas analisadas através de múltiplas perspectivas, que vão facultar uma melhor compreensão do assunto em análise. Caracteriza-se pela interacção de vários conceitos que são pertinentes na aplicação a um caso, sendo a combinação desses conceitos inconsistente em casos do mesmo tipo. Este domínio é tratado por Moreira et al. [6, 7] F. Neri de Souza, Departamento de Didáctica e Tecnologia Educativa, CIDTFF, Campus de Santiago, Universidade de Aveiro, Aveiro, Portugal ( A. Moreira, Departamento de Didáctica e Tecnologia Educativa, CIDTFF, Campus de Santiago, Universidade de Aveiro, Aveiro, Portugal ( DOI (Digital Object Identifier) Pendiente como um domínio holístico-integrativo do conhecimento. Este facto não é uma limitação da teoria, mas uma especificidade que até então nunca tinha sido proposta. Se pretendemos que os alunos usem de modo flexível o conhecimento, ele deve ser ensinado de uma forma flexível. Spiro et al. [8] consideram os sistemas hipertexto e hipermédia adequados e convenientes para implementar a teoria, uma vez que estes sistemas podem proporcionar múltiplas travessias de uma dada paisagem cognitiva e sua integração em múltiplos casos e mini-casos. De forma resumida, os pressupostos de base da TFC assentam nos princípios de que para se aprender num domínio de estruturação holístico-integrativa, isto é, num domínio pouco estruturado de nível avançado, detentor de complexidade, é necessário cruzar esse domínio (ou paisagem conceptual) a partir de pontos de vista diferenciados. Esse domínio, pelas suas características, deve ser representado por casos ilustrativos do mesmo, e estes, por sua vez, decompostos em unidades menores, cognitivamente manejáveis (minicasos), que tornem salientes as especificidades do domínio. Tal decomposição promoverá o desenvolvimento da flexibilidade cognitiva necessária à sua compreensão, evitando os enviesamentos redutores próprios da rigidez cognitiva, com especial relevo para a utilização de analogias múltiplas capazes de compreender toda a complexidade de um dado fenómeno. Isto é conseguido por recurso a Hipertextos de Flexibilidade Cognitiva que, por fomentarem um ensinoaprendizagem de acesso aleatório, permitem cruzamentos de uma dada paisagem conceptual mediante preceitos de revisitação dos mesmos conceitos a partir de um ponto de vista fundamentado na repetição não replicada do conhecimento. Quer isto dizer que, num dado momento, o mesmo conceito é visitado no âmbito de elementos contextuais diversos dos que o contextualizarão numa outra visita. Embora a TFC possa ser implementada em ambientes multimédia do tipo Web 1.0, mesmo que numa filosofia open source [9], é certamente em contextos Web 2.0 que as características de trabalho colaborativo flexível e distribuído poderão ser melhor aplicadas. Os sites considerados Web 2.0 ou Web Social permitem aos utilizadores fazer muito mais do que apenas aceder a informações em diferentes formatos ou em diferentes sequências; permitem desconstruir e construir socialmente os conteúdos desejados. Os utilizadores podem construir conhecimento de forma interactiva numa plataforma na rede de computadores, podem executar aplicações de software através de um browser vulgar, colocar os próprios dados em rede e exercer controlo sobre estes dados. Os sites Web 2.0 são

19 NERI DE SOUZA Y MOREIRA: DIDAKTOSONLINE: FERRAMENTA PARA CONSTRUÇÃO DO considerados por O Reilly [10] como aqueles que proporcionam um efeito de rede através de uma "arquitectura de participação", que encoraja o envolvimento activo dos seus utentes, em vez de os transformar em utilizadores passivos. O conceito de Web como plataforma de participação e interacção tem muitas das características que necessitamos para promover, em contexto educacional, a aprendizagem activa, colaborativa e rica em casos, mini-casos e travessias conceptuais. De acordo com diversos autores [10, 11] as características da Web 2.0 são as seguintes: participação activa do utilizador, rica em experiência, conteúdo dinâmico, meta dados, padrão Web, escalabilidade, abertura, liberdade e inteligência colectiva por meio de participação do utente. II. OBJECTIVOS E FERRAMENTAS WEB 2.0 DO ESTUDO Um ambiente distribuído é aquele em que os alunos podem desenvolver colaborativamente a desconstrução e a construção do conhecimento, e onde todos podem ter acesso ao trabalho. O factor portabilidade é crítico, pois a aprendizagem colaborativa exige não somente um ambiente distribuído, mas também multi-plataforma. Tal portabilidade é possível com a plataforma DidaktosOnLine (DOL) - [6, 7]. Os objectivos deste trabalho foram introduzir os conceitos subjacentes à TFC e incentivar o desenvolvimento de projectos através da utilização do DOL. Também procurámos compreender quais as principais dificuldades sentidas pelos estudantes nas vertentes teórica, prática e de trabalho de grupo. Considerando que Web 2.0, como reconhece O Reilly [10], não tem fronteiras rígidas, mas antes, um núcleo gravitacional onde os conceitos de Web Social são caracterizados, o DOL é uma plataforma Web 2.0 pelas razões que passamos a descrever. DIDAKTOS é um acrónimo para Didactic Instructional Design for the Acquisition of Knowledge and Transfer to Other Situations, desenvolvido por Moreira e colaboradores [6, 7], para utilização local. O DidaktosOnLine é um sistema de hipertexto de flexibilidade cognitiva inspirado nos pressupostos da Teoria da Flexibilidade Cognitiva e que dele derivou, em formato distribuído. Pode ser usado na desconstrução e construção de conteúdos de qualquer área disciplinar numa perspectiva holístico-integrativa. O DidaktosOnLine é uma open shell que permite aos utilizadores (professores e alunos), mediante a escolha prévia de um número específico de conteúdos (casos), dividi-los em pequenas unidades (mini-casos) que minimizem a sobrecarga cognitiva para o utilizador final (alunos). No entanto, os minicasos são conceptualmente ricos e detentores de complexidade. Outra funcionalidade do DidaktosOnLine é a possibilidade de inclusão de actividades no decorrer do estudo dos casos e dos mini-casos, tais como a formulação de perguntas ou a elaboração de uma explicação sobre determinado aspecto ou travessia conceptual. Na figura 1, apresentamos o aspecto geral do DidaktosOnLine e exemplos de mini-casos. A seguir apresentamos um Caso de um projecto desenvolvido no Centro Competência Nónio Século XXI da Fig. 1. Aspecto geral de um caso no DidaktosOnLine.

20 186 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Universidade de Aveiro, desenvolvido por Leonel Rocha, para alunos de Ciências do 8º ano de escolaridade (13-14 anos). Caso: O Dióxido de Carbono - O mau da fita. Descrição do caso: Devido ao Aquecimento Global, o Dióxido de Carbono é apelidado do "mau da fita". Será que é mesmo? O desenvolvimento deste caso é baseado no texto de Tomás de Montemor publicado no Notícias Magazine de 08.Set.2002 com o titulo "O Gás Indeciso" Mini-casos - O papel do Dióxido de Carbono... - Os irmãos Carbono feitos prisioneiros! - O plano de fuga do irmão "Carbono 1" - O "Carbono 2" torrando ao Sol... - Na paisagem queimada ainda restava como prisioneiro o "Carbono 3" - O "Carbono 1" levou um tiro e... Na Figura 2 apresentamos o Mini-caso Os irmãos Carbono feitos prisioneiros! Para uma descrição mais detalhada do sistema ver [7, 12]. III. DESCRIÇÃO DO ESTUDO Antes do início do semestre lectivo foi discutida com o professor da disciplina de Tecnologia Educativa a implementação de algumas estratégias para a utilização do DOL. A inovação na disciplina teve em conta um trabalho que procurava analisar os desafios de inserir a TFC em duas turmas de formação de professores (inicial e em serviço) do ano anterior [5]. Results show that the in-service group is more pro-active and committed to discussion of the theory and its application, showing higher levels of interaction between its members. Future implementations of the ET course under the same format will have to pay special attention to CFT jargon and associated concepts, offering strategies that may overcome these comprehension problems, and also the provision of a variety of good commented examples of the application of CFT, rendering it clearer for the students. A set of guidelines and a glossary are also instruments under construction, Área onde se podem disponibilizar recursos: Som, Vídeo, Imagem etc. Fig. 2. Mini-caso Os irmãos Carbono feitos prisioneiros!

21 NERI DE SOUZA Y MOREIRA: DIDAKTOSONLINE: FERRAMENTA PARA CONSTRUÇÃO DO along with an array of FAQ for the benefit of all using DidaktosOnLine [5]. Com base neste estudo prévio e no repensar dos objectivos de investigação utilizámos os seguintes instrumentos: 1. Uma plataforma LMS para a comunicação online (Blackboard). 2. Uma plataforma para o desenvolvimento de um projecto segundo a TFC (DidaktosOnLine DOL) 3. Uma ficha com conceitos fundamentais sobre a Teoria da Flexibilidade Cognitiva no contexto do DOL. 4. Uma ficha com perguntas genéricas auxiliares para ser usada nos momentos de questionamento por escrito. 5. Uma ficha com critérios para a desconstrução do conhecimento com base no incentivo ao questionamento e um exemplo de projecto desconstruído segundo a TFC. 6. Tutorial, manual e textos disponibilizados no Blackboard e no DOL. Todos estes instrumentos foram utilizados no contexto de diversas estratégias que procuravam incentivar os estudantes a desenvolverem produtos didácticos inovadores, a partir duma atitude reflexiva e crítica sobre o ensino e sobre a aprendizagem, devidamente fundamentadas em resultados da mais recente investigação nas áreas da didáctica da especialidade e da tecnologia educativa. Em geral as estratégias pretendiam ajudar os estudantes no desenvolvimento de competências, tais como: 1) Articulação e integração dos conhecimentos oriundos da investigação em didáctica e em tecnologia educativa no desenvolvimento e implementação de produtos didácticos; 2) Adopção de atitudes reflectidas, críticas e de questionamento, devidamente fundamentadas, face ao ensino e à aprendizagem, particularmente sobre os produtos didácticos de utilização em sala de aula que medeiam o processo; 3) Trabalho em equipa, partilhando esforços, resolvendo eventuais problemas, aceitando opiniões divergentes; 4) Reconhecimento do valor acrescentado da dimensão social na construção do conhecimento e, por conseguinte, na formação profissional, através da participação em fóruns de discussão; 5) Formulação de perguntas (adequadas a cada momento de ensino) e de modos de estimular a formulação perguntas (através de instrumentos e estratégias adequados) dos próprios alunos, visando promover atitudes de questionamento consequente. A disciplina de Tecnologia Educativa desencadeou-se em regime misto (b-learning), de acordo com o calendário das sessões presenciais distribuído, e acompanhado a distância, na plataforma Blackboard, nos períodos que permeavam as sessões presenciais. Nas sessões presenciais, as aulas desenrolaram-se no formato de debate colectivo, induzido por perguntas orientadoras (ficha de perguntas genéricas), propostas pelo docente, e/ou actividades desenvolvidas em grupo, seguidas de relato por um porta-voz e discussão (centrada nas perguntas dos colegas). Nas sessões não-presenciais, os alunos, em grupo ou em nome individual, na comunidade então criada, poderiam debater as perguntas formuladas (utilizando as perguntas genéricas ) emergentes em torno do trabalho que se encontram a desenvolver. O semestre lectivo foi desenvolvido em aproximadamente cinco fases de formação que apresentamos a seguir: 1ªFASE Teórico-prática. Sobre a Teoria da Flexibilidade Cognitiva (~3 sessões) 2ªFASE Teórico-prática. Fundamentos e exemplos do DidaktosOnLine (~2 sessões). 3ªFASE Prática. Exploração (individual e em grupo) de projectos no DOL (1 sessão). 4ªFASE Prática. Elaboração de um projecto em DOL (~6 sessões). 5ªFASE Prática. Apresentação oral dos projectos desenvolvidos em DOL (1 sessão). Os trabalhos desenvolvidos pelos estudantes pelas duas turmas envolvidas neste estudo foram objecto de uma avaliação contínua, de pendor formativo, e de uma avaliação final, somativa. A avaliação final foi o resultado da combinação entre a avaliação contínua e o cômputo sobre o projecto no DOL propriamente dito e a sua apresentação oral. A evolução das competências de questionamento ao longo do semestre foi também objecto de avaliação. Tanto a turma de formação inicial como a de formação em serviço trabalharam em grupos de 2 a 4 estudantes para desenvolver o seu projecto no DOL. As estudantes da formação inicial (todas do género feminino) desenvolveram projectos relacionados com temas ligados à sua licenciatura (1º CEB), tais como: Higiene pessoal, Alimentação, Educação Ambiental, Multiculturalidade, Meios de Comunicação e Transporte. Os estudantes da turma de formação em serviço desenvolveram projectos variados e transdisciplinares, aproveitando assim as diversas especialidades que cada grupo de professores leccionava, tais como: comportamentos de risco, a evolução dos computadores, o terramoto de Lisboa, distúrbios alimentares. IV. RESULTADOS No inicio do semestre lectivo foi aplicado um questionário a ambas as turmas com o objectivo de conhecer a opinião e expectativas dos estudantes sobre alguns aspectos da sua participação na disciplina de Tecnologia Educativa. Um segundo questionário semelhante ao primeiro foi aplicado no final do semestre com o objectivo de avaliar a opinião dos estudantes sobre os instrumentos, estratégias e dificuldades no desenvolvimento do projecto. Nestes questionários existiam questões de cariz mais quantitativo e questões abertas que exigiam análise de conteúdo. Também realizámos cinco entrevistas no final do semestre lectivo, 3 na turma de formação inicial e 2 na turma de formação em serviço. Uma importante fonte de dados foi as notas de campo do investigador, obtidas através de observação participante em todas as aulas das duas turmas. Também os relatórios finais,

22 188 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago tarefas e reflexões escritas pelos estudantes foram objecto de análise deste estudo. No entanto, neste artigo trataremos apenas de alguns dados relacionados com as expectativas e dificuldades dos estudantes de ambas as turmas na utilização do DOL e no trabalho em grupo. Para tratar os dados qualitativos contámos com o apoio do software para análise qualitativa NVivo7 e, para os aspectos mais quantitativos dos questionários, utilizámos o SPSS. Apresentaremos a seguir alguns dos resultados obtidos a partir dos dois questionários aplicados a ambas as turmas. Por uma questão de mais fácil designação chamaremos Turma 1 à turma de Formação Inicial (1º CEB), e Turma 2 à turma de Formação em Serviço. Na Tabela 1 apresentamos a opinião dos estudantes sobre as dificuldades encontradas na utilização do DOL. TABELA I SOBRE O DIDAKTOSONLINE (2º QUESTIONÁRIO) A B C D Turma 1 Turma 2 Discordo Sem Opinião Concordo ,6% 8,7% 21,7% % ,7% 17% 60,9% ,7% 26% 65,2% Sem Opinião 1 3,4% 4 14% 4 14% Discordo 22 75,9% 1 3,4% 5 17,2% 4 13,8% Concordo 6 20,7% 28 96,6% 20 69,0% 21 72,4% A - Tive muitas dificuldades em utilizar o DOL. B - Sei colocar imagens, vídeos e outros recursos no DOL. C- Sinto que aprendi a trabalhar com muitos outros softwares e recursos ao usar o DOL. D - As minhas maiores dificuldades centraram-se mais na aplicação da TFC do que na utilização do DOL. Em geral, mais de 70% dos estudantes de ambas as turmas atestaram que não tiveram dificuldade em utilizar o DOL, sabendo colocar os recursos que necessitavam (imagens, som, vídeo) na plataforma. Neste sentido, uma quantidade semelhante de estudantes concordaram que aprenderam a trabalhar com outros softwares e recursos ao usar o DOL. Numa outra parte deste questionário, todos os estudantes da Turma 2 (formação em serviço) consideraram serem capazes de aplicar as TIC nas suas práticas de ensino e 72% planeavam utilizar os projectos desenvolvidos no DOL com os seus futuros alunos. A última linha da Tabela 1 mostra que quase 70% dos estudantes confirmaram que as maiores dificuldades que tiveram foram sempre na aplicação da TFC e não na utilização do DOL. Para compreender melhor esta e outras dificuldades recorremos à análise de conteúdo de uma questão aberta do 1º e do 2º questionário. No questionário aplicado no início do semestre, perguntámos: Considerando as suas competências e conhecimentos actuais, onde prevê que sentirá maior dificuldade nesta disciplina: na parte teórica ou na parte prática? Porquê? Era suposto os alunos assinalarem com um a caixa correspondente. Na Tabela 2, a seguir, podemos perceber que os estudantes de ambas as turmas prevêem que suas dificuldades se centrarão na parte teórica da disciplina, uma vez que já utilizam os computadores e se sentem confiantes para executar novas tarefas na sua utilização prática. TABELA II PREVISÃO DE DIFICULDADES NA DISCIPLINA (1º QUESTIONÁRIO) Prática Teórica Ambas Não Sabe Turma 1 (N=34) 1 (3%) 20 (59%) 4(12%) 10 (29%) Turma 2 (N=33) 8 (24%) 18 (55%) 9(27%) 8(24%) Em muitos dos casos os estudantes assinalaram dificuldades com a parte prática ou teórica, mas acabaram por justificar por escrito que previam dificuldades em ambas as dimensões (prática e teórica). Nestes casos, as codificações foram feitas em mais de uma categoria, razão pela qual os valores percentuais totais são um pouco superiores a 100%. Surpreendentemente, no final do semestre, ao serem questionados onde efectivamente sentiram maior dificuldade na disciplina: na parte teórica ou na parte prática? e Porquê?, os estudantes da turma 1 (75%) afirmaram que foi na parte prática, enquanto que os estudantes da turma 2 continuaram, na sua maioria, a assinalarem a parte teórica da disciplina. TABELA III DIFICULDADES ENCONTRADAS NA DISCIPLINA (2º QUESTIONÁRIO) Prática Teórica Ambas Não Responde u Turma 1 (N=24) 18 (75%) (17%) Turma 2 (N=28) 7(25%) 21(75%) 3 (11%) 2 (7%) Considerando apenas aqueles que justificaram as suas respostas podemos verificar pela Tabela 4 que os estudantes prevêem dificuldades na parte teórica porque as suas preferências pessoais e estilo de estudo lhes favorecem a parte prática. São exemplos destas justificações: Porque ao longo do meu percurso escolar sempre tive mais facilidade em estudar as disciplinas mais práticas, pondo a parte teórica mais de parte (Turma 2 1º Questionário) Porque sei lidar melhor praticamente com o computador, ao invés de saber os seus componentes, conhecer os seus programas, entre outros (Turma 1 1º Questionário). TABELA IV TIPOS DE DIFICULDADES PREVISTAS (1º QUESTIONÁRIO) Turma 1 Turma 2 1 DidaktosOnLine Associação/Aplicação Preferência/Estilo Conceitos Informáticos TFC Disciplina 0 0 A concepção, revelada pela última citação, de lidar com os computadores como caixas negras, onde o que interessa é apenas o seu funcionamento prático, pode ser reconhecida na declaração de outros estudantes:

23 NERI DE SOUZA Y MOREIRA: DIDAKTOSONLINE: FERRAMENTA PARA CONSTRUÇÃO DO A prática já não é desconhecida. Trabalho com o computador todos os dias (Turma 1 1º Questionário) A parte teórica penso que é mais desinteressante, pois o nosso interesse pelos computadores é sempre em utilizá-los, ou seja, o nosso interesse é mais pela parte prática (Turma 1 1º Questionário). Alguns justificam que já são utilizadores de computadores há bastante tempo e, embora não tenham os conceitos informáticos bem claros, resolvem na prática os seus problemas de utilização dos computadores. A previsão de dificuldades com os conceitos informáticos pode ser percebida pelos seguintes exemplos: Os conceitos teóricos no que se refere à informática e às novas tecnologias da comunicação, são hoje em dia susceptíveis de algumas dificuldades (Turma 1 1º Questionário). Julgo que será na componente teórica que irei sentir maior dificuldade, uma vez que depois de assimilados e compreendidos os conteúdos, a passagem para a prática será mais fácil (Turma 2 1º Questionário). Investigando mais aprofundadamente a mudança de opinião dos estudantes sobre o foco das dificuldades, de teórica no início para prática no final do semestre lectivo, podemos encontrar na análise de conteúdo da questão aberta do 2º questionário as razões para tal mudança (ver tabela 5). TABELA V TIPOS DE DIFICULDADES ENCONTRADAS (2º QUESTIONÁRIO) Turma 1 Turma 2 1 DidaktosOnLine Associação/Aplicação Preferência/Estilo Conceitos Informáticos TFC Disciplina 0 5 Porque inicialmente foi difícil entender o objectivo do Didaktos (Turma 1 2º Questionário). Sobretudo devido às dificuldades sentidas na elaboração do projecto no Didaktos (Turma 1 2º Questionário). Pela dificuldade em articular o projecto DOL com a TFC (Turma 1 2º Questionário). Na parte teórica, porque era um assunto completamente novo e só consegui entender o Didaktos depois de ter trabalhado com muitos "Casos", "Mini-casos", "Temas", "Actividades" e "Sequências" (Turma 2 2º Questionário). Porque os ambientes informáticos (software) não constituem grande dificuldade para mim. No entanto, a lógica associada à aplicação foi um pouco difícil de assimilar durante algumas aulas (Turma 2 2º Questionário). Estas duas últimas citações foram escritas por estudantes de formação em serviço que assinalaram nas alternativas que sentiram dificuldade na parte teórica. Contudo, analisando as justificações para as mesmas questões, podemos perceber que tiveram na verdade dificuldade na aplicação prática dos conceitos da TFC no DOL. Assim, podemos ter mais uma confirmação, do ponto de vista metodológico, que os dados quantitativos podem ser melhor interpretados quando acompanhado por dados de cariz mais qualitativo. Na Tabela 6 apresentamos a opinião dos estudantes sobre a plataforma de comunicação Blackboard (BB). Embora o DOL tenha muitas das características da Web 2.0, não tem todas as ferramentas de comunicação de um LMS. Por essa razão, além do DOL utilizámos o BB, principalmente nos fóruns que proporcionavam discussões e questionamentos online. Os estudantes, em geral, consideraram que não tiveram dificuldades em utilizar o BB e quase metade deles admite que o BB proporcionou uma maior interacção entre os colegas do grupo, considerando que sem o BB a gestão da disciplina ficaria muito mais difícil. TABELA VI SOBRE A UTILIZAÇÃO DO BLACKBOARD (2º QUESTIONÁRIO) Turma 1 Turma 2 Sem Opinião 8 34,8% 2 8,7% 4 17,4% Sem Opinião 4 13,8% 10 34,5% 3 10,3% 5 17,2% A - Não tive dificuldades em utilizar o BB. B - Considero que o BB proporcionou maior interacção entre os meus colegas do grupo. C - Para mim o BB serviu apenas para obter os materiais da disciplina. D -. Considero que sem o BB a gestão da disciplina ficaria muito mais difícil. Particularmente, sobre a relação com os colegas no trabalho em grupos, observamos a partir da Tabela 7, que os estudantes de ambas as turmas gostaram de trabalhar com os colegas do grupo. TABELA VII SOBRE O TRABALHO EM GRUPO (2º QUESTIONÁRIO) Turma 1 Turma 2 Sem Opinião 3 13,0% 4 17,4% 3 13,0% 1 4,3% Sem Opinião 1 3,4% 6 20,7% 3 10,3% 3 10,3% A - Gostei de trabalhar com os meus colegas de grupo. B - No meu grupo de trabalho sugiram muitos problemas. C - Conseguimos dividir e articular bem o trabalho com os membros do grupo. D - Preferia ter feito o projecto no DOL sozinho(a). Discordo A 1 4,3% B 4 17,4% C 17 73,9% D 1 4,3% Concordo 22 95,7% 11 47,8% 4 17,4% 18 78,3% Discordo 6 20,7% 7 24,1% 10 34,5% 3 10,3% Concordo 19 65,5% 12 41,4% 16 55,2% 21 72,4% Discordo A 2 8,7% B 13 56,5% C 3 13,0% D 19 82,6% Concordo 18 78,3% 6 26,1% 17 73,9% 3 13,0% Discordo 1 3,4% 17 58,6% 3 10,3% 22 75,9% Concordo 27 93,1% 6 20,7% 23 79,3% 4 13,8% Embora alguns estudantes (~20%) admitam que surgiram problemas no grupo de trabalho, mostram que estes problemas foram superados porque admitem (~79%) que conseguiram dividir e articular bem o trabalho com os membros do grupo,

24 190 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago concluindo que não prefeririam realizar o projecto no DOL sozinhos. A relação entre as dificuldades encontradas relativamente às características do DOL e do Blackboard resume-se àquilo que diferencia uma plataforma dedicada (o DOL) e concebida mediante preceitos teóricos definidos (TFC) de uma plataforma que, na sua essência, é um LMS (o Blackboard). Com efeito, enquanto que a utilização do Blackboard exige uma compreensão de mecanismos e funcionalidades meramente tecnológicas de gestão de ambientes distribuídos de aprendizagem, já o DOL, para além desses conhecimentos, exige uma compreensão aprofundada dos princípios teóricos da TFC. Tal envolve, não só a compreensão dos preceitos didácticos do ensino baseado em casos, como dos pressupostos subjacentes à aprendizagem de acesso aleatório. Poderíamos quase afirmar que se trata de uma dimensão meta-didáctica de conceber o modo como a informação é tratada, num dado domínio de conhecimento, de modo a transformá-la em percursos diferenciados de uma mesma paisagem conceptual. V. COMENTÁRIOS FINAIS Quando pensamos na aprendizagem em domínios complexos e avançados de conhecimento deparamo-nos com alguns problemas ligados à pouca flexibilidade das ferramentas Web 1.0 na sua implementação centrada nos alunos. Ao pensarmos no DOL como uma ferramenta Web 2.0, que tem subjacente a TFC, podemos ter a flexibilidade necessária à co-construção partilhada de conhecimento, actividade implementada em verdadeiras comunidades de prática. Na dimensão profissional docente, a mais valia deste tipo de ferramentas é a constituição de comunidades que se entre-ajudam, co-criticam e apoiam, enriquecendo mutuamente as visões que detêm sobre os conteúdos que leccionam. O beneficiário último desta actividade é sempre o aluno, nomeadamente quando o professor, liberto já de receios de exposição e detentor de confiança na utilização destas ferramentas, decide associar o aluno a uma nova comunidade, no mesmo ambiente, mas desta feita, uma comunidade de aprendizagem. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem ao Centro de Investigação Didáctica e Tecnologia na Formação de Formadores e à Fundação para a Ciência e a Tecnologia pelo apoio e financiamento deste estudo. Processes in Reading, B. Britton and S. Glynn, Eds. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 1987, pp [3] S. Heath, J. Higgs, and D. R. Ambruso, "Evidence of Knowledge Acquisition in a Cognitive Flexibility-Based Computer Learning Environment," Med Educ Online, vol. 13, [4] F. Neri de Souza and A. Moreira, "DidaktosOnLine: Uma plataforma Web 2.0 fundamentada na TFC," in X Simposio Internacional de Informática Educativa, Salamanca, [5] F. Neri de Souza, A. Moreira, M. J. Loureiro, and C. Guerra, "Challenges to the implementation of CFT in initial and in-service teacher education," in Current Developments in Technology-Assisted Education. vol. I, A. Méndez-Vilas, A. S. Martín, J. A. M. González, and J. M. González, Eds. Badajoz, Spain: Formatex, 2006, pp [6] A. Moreira, Pedro, L., Almeida, P., "DidaktosOnLine: Princípios subjacentes à sua conceptualização e prototipagem para a constituição de comunidades de prática," in IV Conferência Internacional de Tecnologias de Informação e Comunicação na Educação - Challenges 2005, Braga, 2005, pp [7] A. Moreira and L. F. M. G. Pedro, DidaktosOnLine: Teoria da Flexibilidade Cognitiva e Ensino Baseado em Casos. Aveiro: Universidade de Aveiro, [8] R. Spiro, P. Feltovich, M. Jacobson, and R. Coulson, "Cognitive Flexibility, Constructivism and Hypertext: random access instruction for advanced knowledge acquisition in ill-structured domains," Educational Technology vol. 31, pp , [9] V. M. Chieu, "An Operational Approach for Building Learning Environments Supporting Cognitive Flexibility," Educational Technology & Society, vol. 10 pp , [10] T. Oreilly, "What is Web 2.0: Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software," Communications & Strategies vol. 1, pp (Available at SSRN: [11] D. Best, "Web 2.0 Next Big Thing or Next Big Internet Bubble?," Lecture Web Information Systems Technische Universiteit Eindhoven, [12] A. Moreira, L. F. M. G. Pedro, and P. Almeida, "DidaktosOnLine: concepts and prototyping principles for the constitution of communities of practice," in ICTATLL ICT, Analysis, Teaching and Learning of Languages, Aveiro, F. eri de Souza PhD in Science Education (2006), MA in Computational Chemistry (1998), Undergraduate in Chemistry (1995). He currently works as a researcher at the University of Aveiro where he also supervises students in Science Education, and as a lecturer on the use of qualitative analyses software (NVivo). He is the author of papers and book chapters in the field of active learning, questioning, chemistry education and educational technology. A. Moreira holds a PhD in Didactics of Languages and is currently the Director of the Masters degree and the Doctoral Program in Multimedia in Education, at the University of Aveiro, where he also coordinates the Digital Contents Laboratory and the Nónio Competence Centre for teacher education in ICT. He supervises several MA, PhD and Post- Doctoral students, both in Didactics and in ICT in Education. He is also the general editor of the online journal Indagatio Didactica. He is the author of papers and book chapters in the fields of education, ICT in education, Distance Learning and Teacher Education. REFERÊNCIAS [1] R. Spiro and J. Jehng, "Cognitive Flexibility, random access instruction and hypertext: Theory and technology for the nonlinear and multidimensional traversal of complex subject matter," in The Handy Project. ew Directions in Multimedia Instruction, D. Nix and R. Spiro, Eds. Hillsdale, NJ: : Lawrence Erlbaum, 1990, pp [2] R. Spiro, W. Vispoel, J. Schmitz, A. Samarapungavan, and A. Boerger, "Knowledge Acquisition for Application: Cognitive Flexibility and Transfer in Complex Content Domains," in Executive Control in

25 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Diseño de videojuegos colaborativos y educativos centrado en la Jugabilidad Natalia Padilla Zea, José Luís González Sánchez, Francisco L. Gutiérrez, Marcelino J. Cabrera, Patricia Paderewski Title Design of collaborative and educational videogames based on Playability. Abstract In this paper we propose some guidelines to design educational and collaborative videogames from the viewpoint of playability. Player s experiences are empowered in order to produce implicit learning during the game process. Also, these guidelines are intended to take advantage of collaborative learning compared to others traditional learning processes. Index Terms CSCL, Design of Educational Videogames, Playability, User Centred Design. L I. INTRODUCCIÓN AS personas, a través de la historia, han tenido la habilidad de administrar su ocio y hacer de él un factor en el desarrollo cultural. De acuerdo con Huizinga [1], el juego y las relaciones sociales, unidas a las habilidades físicas/cognitivas que los jugadores obtienen de jugarlo, han sido los aspectos más importantes en la evolución sociocultural del hombre. Además, está ampliamente demostrado que los juegos pueden ayudar a desarrollar cualidades y/o habilidades psicológicas, cognitivas, físicas y/o sociales, por lo que se han ido incorporando poco a poco a las aulas como complementos curriculares y mediadores del proceso de aprendizaje [2]. A lo largo de este artículo se analiza el papel de los videojuegos en las aulas, centrándonos en el uso de los mismos como herramientas educativas. Nos centraremos en las experiencias del usuario al jugar y en los aspectos del aprendizaje colaborativo, con objeto de paliar las deficiencias de los sistemas educativos interactivos actuales. Para ello, se propone una guía de estilo y se presenta un ejemplo de Todos los autores pertenecen al Laboratorio de Investigación en Videojuegos y E-Learning (LIVE) del Grupo de Investigación GEDES. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad de Granada. Natalia Padilla Zea: (Autor de contacto. Tlf.: ) José Luís González Sánchez: (Tlf.: ) Francisco L. Gutiérrez: (Tlf.: ) Marcelino J. Cabrera: (Tlf.: ) Patricia Paderewski: (Tlf.: ) DOI (Digital Object Identifier) Pendiente. videojuego educativo para el aprendizaje de las vocales. Para terminar, exponemos nuestras conclusiones y trabajos futuros. II. VIDEOJUEGOS EN LAS AULAS Según el informe de la Asociación Española de Distribuidores y Editores de Software de Entretenimiento (adese) de 2008, en el año 2007 se facturaron en España millones de euros, 400 más que el cine y un 50% más que en el año anterior. Con estos datos podemos deducir que los videojuegos se han convertido en el tipo de juego preferido, siendo mecanismos de gran influencia a nivel cultural y social en niños, adolescentes y adultos [3]. Desde una perspectiva educativa, son numerosos los estudios e informes [4], [5] que abogan por los beneficios de los videojuegos como excelentes herramientas educativas, destacando que su uso aporta las siguientes ventajas: 1) Éxito escolar: Los alumnos que utilizaron videojuegos incrementaron notablemente su capacidad de compresión lectora. 2) Habilidades cognitivas: Los videojuegos proponen ambientes de aprendizaje basados en el descubrimiento y en la creatividad. 3) Motivación: Los videojuegos suponen un estímulo para los niños, lo que facilita el proceso de aprendizaje y aumenta considerablemente la asistencia a clase. 4) Atención y Concentración: Los juegos incrementan la atención del alumnado y su concentración en la resolución de problemas concretos debido a su naturaleza lúdica. Como resultado de lo anteriormente expuesto, parece razonable pensar que el uso de juegos educativos apoya sustancialmente la tarea de enseñanza / aprendizaje. Y es que, si bien existen diversos juegos multimedia cuyo objetivo es enseñar de forma lúdica, es cierto que dichas propuestas no terminan de satisfacer las expectativas de ocio/diversión de los escolares, ya que no existe proceso de juego y los alumnos pierden la motivación asociada al ocio y a la diversión [5]. Nos encontramos ante meras unidades didácticas multimedia, en cuya elaboración no ha intervenido el usuario. Por otra parte, no debemos olvidar la componente social intrínseca a todo ser humano, la cual empieza a desarrollarse en las edades más tempranas. Esta faceta interactiva permite obtener puntos de vista y actitudes diferentes a las propias que enriquecen distintas habilidades y favorecen actitudes de

26 192 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago respeto y tolerancia. En el ámbito escolar, esta interacción reduce la tendencia de los estudiantes a simplificar conceptos complejos en su proceso de aprendizaje, ya que los miembros del grupo aportan diferentes visiones del concepto que enriquecen a sus compañeros. En resumen, nuestros trabajos se centran en el diseño de videojuegos educativos que solventen los dos problemas básicos planteados: deficiencias en la experiencia del usuario y trabajo puramente individualista y competitivo. III. APRENDER JUGANDO, JUGANDO A APRENDER Los videojuegos pueden ser una buena herramienta pedagógica si tenemos en cuenta una serie de factores que afectan directamente al usuario. Estos factores, que deben potenciarse durante el diseño del videojuego para hacer el proceso de aprendizaje lo más efectivo posible, son: Motivación [6], atención [7], concentración [8] y emoción [9]. Nuestra propuesta de diseño de videojuegos educativos arranca con la idea de que el principal objetivo del niño debe ser jugar. La consecuencia de dicha acción (jugar) será que el jugador aprenda los contenidos educativos implícitos en el videojuego. Denominamos a este proceso Aprender jugando, jugando a aprender. Los contenidos educativos deben estar ocultos en la propia mecánica del juego. Nuestro videojuego actuará como mediador del proceso de aprendizaje de acuerdo al modelo planteado por Vygostky [10]. En el modelo de aprendizaje propuesto, los estudiantes pueden aprender mediante la interacción con el resto del grupo y acercar posturas. Puesto que los miembros del grupo dependen unos de otros, se ayudan entre sí y asumen la responsabilidad del éxito o el fracaso común [11]. Siguiendo las tesis de Piaget [12], las actividades colaborativas permiten al individuo llegar a dominar tareas que antes era incapaz de realizar de manera individual, gracias al desequilibrio cognitivo positivo entre los participantes que ayuda a desarrollar la habilidad cognitiva individual. En resumen, nuestro objetivo es que los niños aprendan más fácilmente gracias a la estimulación conseguida por el proceso de juego y el trabajo conjunto con los compañeros. IV. LA EXPERIENCIA DEL JUGADOR Como se ha comentado anteriormente, para que un juego sea jugable es importante que ofrezca las mejores expectativas de ocio y diversión al jugador. De la misma manera que la usabilidad nos muestra atributos y propiedades que determinan que un software sea usable en determinadas condiciones y entornos, la jugabilidad denota las experiencias del jugador ante un videojuego. Formalizar la jugabilidad es un proceso difícil, ya que es un concepto abstracto que tiene características funcionales inherentes a los videojuegos como sistemas interactivos, y no funcionales relativas a la experiencia del jugador y al carácter lúdico, y a veces artístico, de los videojuegos. Aunque la jugabilidad siempre ha interesado a la comunidad científica, se ha enfocado considerando distintos objetivos y desde distintos puntos de vista [13], [14]. Se puede decir que la jugabilidad es el conjunto de factores que satisfacen a un jugador a la hora de jugar. Formalmente podemos definir la jugabilidad como el conjunto de propiedades que describen la experiencia del jugador ante un sistema de juego determinado, cuyo principal objetivo es divertir y entretener de forma satisfactoria y creíble ya sea solo o en compañía [15]. Es importante remarcar los conceptos de satisfacción y credibilidad. El primero es mucho más difícil de conseguir que en un sistema interactivo tradicional debido a sus objetivos no funcionales; el segundo dependerá del grado de asimilación e implicación de los jugadores en el juego. Por otro lado, la jugabilidad viene caracterizada por una serie de atributos que ya existen en la usabilidad pero que en un videojuego tienen matices distintos. Por ejemplo, el aprendizaje en un videojuego puede ser elevado, lo cual puede provocar que el jugador se vea satisfecho ante el reto que supone aprender a jugarlo, y posteriormente desarrollar lo aprendido dentro del juego. Por otro lado, la efectividad en un juego no busca la rapidez por completar una tarea, pues entra dentro de la naturaleza del videojuego que el usuario esté jugando el máximo tiempo posible. Los atributos que proponemos para caracterizar la jugabilidad son: 1) Satisfacción: Agrado o complacencia del jugador ante el videojuego. 2) Aprendizaje: Facilidad para comprender el sistema y la mecánica del videojuego, es decir, los conceptos definidos en el Gameplay / Game Mechanic [13], [14] del juego: objetivos, reglas y formas de interaccionar con el videojuego. 3) Eficiencia y Efectividad: Tiempo y recursos necesarios para lograr los objetivos propuestos en el videojuego. 4) Inmersión: Capacidad para creerse lo que se juega e integrarse en el mundo virtual mostrado en el juego. 5) Motivación: Característica del videojuego que mueve a la persona a realizar determinadas acciones y persistir en ellas para su culminación. 6) Emoción: Impulso involuntario, originado como respuesta a los estímulos del videojuego, que induce sentimientos y que desencadena conductas de reacción automática. 7) Socialización: Atributos y elementos del juego que fomentan el factor social o la experiencia en grupo, lo cual provoca apreciar el videojuego de distinta manera, gracias a las relaciones que se entablan con otros jugadores o con otros personajes del juego y que complementan las acciones a realizar y retos a resolver en la dinámica del videojuego. Sin embargo, el análisis de la jugabilidad de un videojuego es un proceso lo suficientemente complejo como para necesitar descomponerlo en base a diferentes puntos de vista. Para ello, hemos realizado una descomposición basada en las facetas de la jugabilidad, de tal forma que cada una nos permita identificar más fácilmente los distintos atributos de la

27 PADILLA ZEA et al.: DISEÑO DE VIDEOJUEGOS COLABORATIVOS Y EDUCATIVOS 193 jugabilidad. Las facetas de la jugabilidad son las siguientes: 1) Jugabilidad Intrínseca: Es la jugabilidad medida en la propia naturaleza del juego, es decir, en las reglas, objetivos, retos y cómo éstos se proyectan al jugador. Está ligada al diseño del Gameplay y a la implementación del Game Mechanic, analizando cómo se representan las reglas, objetivos, ritmo y mecánica del videojuego. 2) Jugabilidad Mecánica: Es la jugabilidad asociada a la calidad del videojuego como sistema software. Está ligada al Game Engine, haciendo hincapié en características como la fluidez de las escenas cinemáticas, la correcta iluminación, sonido, movimientos gráficos y comportamiento de los personajes del juego y del entorno, sin olvidar los sistemas de comunicación en videojuegos multijugador. 3) Jugabilidad Interactiva: Es la faceta asociada a todo lo relacionado con la interacción con el usuario, diseño del interfaz de usuario, mecanismos de diálogo y sistemas de control. Está fuertemente unida al Game Interface. 4) Jugabilidad Artística: Asociada a la calidad y adecuación artística y estética de todos los elementos del videojuego a la naturaleza de éste. Entre ellos estarán la calidad gráfica y visual, los efectos sonoros, la banda sonora y melodías del juego, la historia y la forma de narración de ésta, así como la ambientación realizada de todos estos elementos dentro del videojuego. 5) Jugabilidad Intrapersonal: O simplemente jugabilidad personal o perceptiva. Esta faceta tiene como objetivo estudiar la percepción que tiene el propio usuario del videojuego y los sentimientos que éste le producen. Tiene un alto valor subjetivo. 6) Jugabilidad Interpersonal: O jugabilidad en grupo. Muestra las sensaciones o percepciones de los usuarios y la conciencia de grupo, que aparecen cuando se juega en compañía ya sea competitiva, cooperativa o colaborativamente. Se puede entonces deducir, a la vista de lo anterior, que la jugabilidad de un juego viene dada como el valor de cada uno de los atributos en las distintas facetas presentadas y que debe ser lo más adecuado posible para que las experiencias / sensaciones del jugador a la hora de jugarlo sean las mayores posibles y las más adecuadas a la naturaleza del propio videojuego. V. EL APRENDIZAJE COLABORATIVO Otra característica del tipo de videojuegos educativos que proponemos es que el aprendizaje se alcance realizando actividades de carácter colaborativo. Por tanto, la evaluación de la jugabilidad debe ir acompañada de un proceso de fomento del aprendizaje colaborativo. Para que el aprendizaje colaborativo funcione debemos tener en cuenta cinco componentes esenciales [16]: 1) Interdependencia positiva: Los estudiantes son conscientes de que son un equipo y de que el trabajo de uno repercute en los demás. 2) Exigibilidad personal: Cada miembro del grupo debe ser capaz de aportar su conocimiento al grupo y de aprender lo que sus compañeros le aporten, con el fin de beneficiar a todo el grupo ( No vale descansarse sobre los demás ). 3) Interacción positiva cara a cara: Se produce cuando los alumnos comparten sus conocimientos, discuten distintos puntos de vista, ayudan al resto con las dificultades 4) Habilidades interpersonales y de grupo: Los estudiantes deben organizar el trabajo y tomar decisiones, manifestando sus dotes de liderazgo, conciliación 5) Autoanálisis del grupo: El grupo debe autoanalizarse para saber si su trabajo está siendo efectivo, si se alcanzan las metas y si se está trabajando en el ambiente adecuado. Esto permite que los miembros del grupo fortalezcan sus habilidades de trabajo y fomenta el compromiso de todos con los objetivos comunes. En el siguiente punto presentamos una guía de estilo para el diseño de videojuegos educativos que tengan en cuenta la jugabilidad y la colaboración, con objeto de poder introducirlos en las aulas como refuerzo efectivo a los métodos tradicionales de enseñanza. VI. GUÍA DE ESTILO EN VIDEOJUEGOS COLABORATIVOS Y EDUCATIVOS Se puede asegurar la jugabilidad de un videojuego en todas las fases de su desarrollo y producción? Los videojuegos, como sistemas interactivos, deben diseñarse pensando en los jugadores, centrando el desarrollo en el jugador e implicándolo tanto como sea posible, ya sea en el equipo de diseño y desarrollo, como en el equipo de pruebas. Estas ideas básicas que forman los pilares de la Ingeniería de la Usabilidad deben introducirse dentro de la Ingeniería de Videojuegos. De esta forma podremos exigir una calidad en la jugabilidad equivalente a la usabilidad en los sistemas interactivos tradicionales. Así, proponemos introducir la jugabilidad a lo largo del proceso de diseño y desarrollo de un videojuego como sistema interactivo, siguiendo las ideas mostradas en la metodología de Diseño de Videojuegos Centrados en el Jugador [15]. Para ello debemos partir de una especificación de requisitos de jugabilidad. Estos requisitos pueden ser analizados según las distintas facetas de la jugabilidad [17], viendo qué requerimientos de jugabilidad afectan a cada uno de sus atributos. En esta fase de diseño debemos adaptar patrones de diseño de videojuegos [18] existentes, donde se muestren qué atributos de jugabilidad se ven afectados y cómo mejorar la jugabilidad asociada a éstos. Por otro lado, es necesaria una guía de estilo que favorezca el desarrollo de la jugabilidad a partir de sus distintas propiedades [19], [20]. Finalmente, debemos ofrecer una serie de pruebas de jugabilidad, en base a estas propiedades, que indiquen si el proceso de desarrollo

28 194 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago nos ha llevado a obtener un videojuego que satisfaga los requisitos de jugabilidad de los que partíamos. De la misma forma, en el análisis de requisitos debemos tener en cuenta los componentes esenciales del aprendizaje colaborativo. Tomando como punto de partida los trabajos previos [19], [20] se indican los elementos y características que deben incluirse en la fase de diseño del juego para lograr un aprendizaje colaborativo efectivo. A. Interdependencia Positiva Se desea que los alumnos sean conscientes de que el trabajo de uno repercute en el de los demás, de forma que el éxito o el fracaso individual lo es de todo el grupo. Desde este punto de vista, es necesario que todos los miembros del grupo compartan: 1) Objetivos: El videojuego debe tener objetivos comunes para el grupo, tanto didácticos como lúdicos, que constituirán la meta a la que se dirigen todos los miembros del grupo. 2) Responsabilidad de equipo: Para evitar que los intentos de consecución de una meta u objetivo sean infinitos, el videojuego debe incorporar un sistema de vida de equipo. Esta vida será común para todos los miembros del grupo y será modificada en función de la actuación de cada miembro durante su intervención. 3) Evaluación: Gran parte del proceso de evaluación se realizará sobre el grupo. 4) Puntuación: No sólo existe una puntuación individual, sino que hay una puntuación de grupo que se ve afectada principalmente por el trabajo en equipo. A continuación presentamos los requisitos / guías que se derivan de esta propiedad: 1) Plantear una meta para el grupo: La meta de todos los miembros del grupo es la misma y deben conseguirla juntos. 2) Hay un conjunto de personajes buenos (protagonistas) con los que los jugadores se identifican. Esto facilita la identidad del grupo. 3) La superación de pruebas se premia con recompensas individuales que deberán ser compartidas a lo largo del juego con el resto del grupo. 4) Recompensas en la puntuación / vida del grupo si todos los miembros alcanzan un mínimo en los objetivos planteados. 5) Proponer actividades en las que cada miembro del grupo resuelva una parte o construya algo para todos. 6) Asignar a cada jugador del grupo factores multiplicativos de la puntuación conseguida en la prueba de tal forma que tendrá mayor factor el miembro que necesite mayor refuerzo en la prueba que se está planteando. Puede darse factor 0 a los participantes que ya han superado ese objetivo para obligar a que lo realice el que más lo necesita. 7) Evaluar conjuntamente las pruebas: Los participantes sólo ven una puntuación que corresponde al grupo. No tiene porqué haber puntuaciones individuales visibles para los miembros del grupo. 8) Competir con otros grupos. Es importante mostrar en qué situación se encuentran los otros grupos y la posición respecto a ellos. 9) Establecer reglas de avance de nivel grupales: Todos los miembros deben superar un nivel mínimo para alcanzar la siguiente fase del juego. 10) Plantear el problema en el dispositivo de un miembro distinto al que debe resolverlo, facilitando la comunicación y la puesta en común de objetivos. B. Exigibilidad Personal Cada uno de los integrantes del grupo debe dar lo mejor de sí para que el aprendizaje personal y grupal sea efectivo. Además, es posible que alguno de los miembros del grupo no alcance el mínimo necesario para superar las fases, y por tanto no alcance los objetivos. En estos casos es necesario que el juego sea capaz de equilibrar las posturas de forma camuflada, para que estas acciones se entiendan por parte del grupo como parte del desarrollo normal del juego. Así, se proponen algunas guías para conseguir este objetivo: 1) Asignación, a cada jugador del grupo, de factores multiplicativos de la puntuación conseguida en la prueba. 2) Recompensas a la puntuación / vida del grupo por actividades individuales. 3) Establecer el rol de líder y rotarlo entre los miembros del grupo. 4) Competición con otros grupos. Todos los miembros del grupo deben aportar lo máximo posible para poder competir de forma efectiva. 5) Asignar pruebas sorpresa que equilibren la actividad de todos los miembros. 6) Inclusión de gráficos de la aportación de cada miembro a la puntuación del grupo. C. Interacción Positiva Cara a Cara La interacción cara a cara pretende que se establezcan relaciones sociales entre los integrantes del grupo, de tal forma que a lo largo de las sesiones de aprendizaje colaborativo se establezcan redes sociales que favorezcan la confianza entre los miembros del grupo y se aumente el nivel de compromiso con el resto de los integrantes. Algunas consideraciones a seguir para facilitar la interacción cara a cara son: 1) Introducir pruebas o situaciones dentro del juego en los que todos los miembros del grupo tengan que contestar / interactuar de la misma manera: Consenso. 2) Los miembros del grupo deben decidir quién resuelve la prueba: Consenso. 3) Pruebas o situaciones del juego en las que cada miembro construye / resuelve una parte. La comunicación entre los miembros del grupo será un factor fundamental para saber qué hay que resolver y cómo lo van a hacer. 4) Competición con otros grupos. Favorecemos la unión y la comunicación en el grupo, ya que necesita estrategias comunes para ganar al resto de los equipos.

29 PADILLA ZEA et al.: DISEÑO DE VIDEOJUEGOS COLABORATIVOS Y EDUCATIVOS 195 5) Realimentación a otro miembro del grupo para que se establezcan discusiones. 6) Plantear el problema a un miembro distinto al que debe responder, favoreciendo la comunicación en la explicación del problema. D. Habilidades Interpersonales y de Grupo Puesto que se está realizando un trabajo grupal, es necesario que los miembros del grupo desarrollen capacidades de relación entre ellos. A veces resulta difícil debido a que los sistemas educativos tradicionales se centran en el trabajo personal más que en la participación activa e interactiva de los alumnos [16]. Por este motivo, es necesario que los alumnos se conviertan en constructores activos del conocimiento y promotores de la motivación de sus compañeros de grupo. Para promover este tipo de actitudes y, así, la construcción del conocimiento de forma colaborativa debemos: 1) Establecer el rol de líder y rotarlo entre los miembros del grupo. Puede dirigir el trabajo del grupo asignando miembros a tareas, entre otras cosas. 2) Introducir pruebas o situaciones en las que todo el grupo tenga que contestar lo mismo. La respuesta será construida por todos los miembros del grupo. 3) Plantear situaciones donde el grupo deba elegir quién resuelve la prueba. De esta forma favorecemos habilidades como la planificación, el debate y el consenso. 4) Organizar competiciones entre grupos para ver en qué situación se encuentran los otros grupos y la posición respecto a ellos. 5) Dar la realimentación a otro miembro del grupo para establecer discusiones. 6) Plantear el problema en el dispositivo de un miembro y no permitir que lo resuelva, debiendo comunicar el problema a otro miembro del grupo. E. Autoanálisis del Grupo Es necesario que el grupo tome conciencia de tal y sea capaz de evaluar cómo de bien se está desarrollando su trabajo, no sólo a nivel educativo, sino de funcionamiento como grupo. Los miembros del grupo deben ser capaces de discernir si aspectos como el compromiso con la meta común, el fomento del aprendizaje, la motivación están llevándose a cabo adecuadamente. Para ello, podemos incluir en el videojuego: 1) Evaluación conjunta de las pruebas: Para avanzar en el juego deben superar evaluaciones comunes. 2) Gráficos por habilidades, miembros, recompensas conseguidas, 3) Competición con otros grupos para comparar su evolución. El autoanálisis del grupo favorece su propia adaptación. Si los errores de un jugador están afectando el avance del grupo, será el propio grupo quien decida cambiar la asignación de objetivos para mejorar su puntuación. VII. LEONCIO Y SUS AMIGOS Usando como bases de diseño las ideas mostradas en este artículo, presentamos el videojuego Leoncio y sus Amigos [21] donde se propone el diseño de un videojuego educativo colaborativo para aprender las vocales. Durante el proceso de diseño de este videojuego se han tenido en cuenta las consideraciones que se expusieron anteriormente. Como muestra de aplicación del desarrollo centrado en el jugador, la Tabla 1 muestra los requisitos de jugabilidad y cómo éstos se han materializado en el videojuego. El mundo del videojuego está compuesto por 5 islas, que son las fases del juego. Al inicio del juego se asigna una vocal a cada uno de los 5 participantes, la cual aprenderá en esa partida. Las fases se corresponden con distintos contenidos procedimentales, regulando la dificultad de las actividades en los niveles. El objetivo de equipo del videojuego es vencer al malvado Perfecte y conseguir el conjuro que vuelva a reunir a los 5 Leoncios en uno solo. Durante el juego cada jugador tiene una vida y una puntuación individual, manteniendo a la vez una vida y una puntuación de equipo. Los valores individuales serán modificados por las actuaciones del jugador (exigibilidad personal) y las de equipo por las actividades conjuntas (interdependencia positiva). Si un jugador pierde todas sus vidas el grupo puede decidir usar el dinero (puntos) común para comprar vida a este participante. Otra posibilidad es que algún miembro del grupo ceda o preste parte de su vida a este compañero. Si la vida que se agota es la común, finaliza el juego. Para mantener la conciencia de grupo el videojuego ofrece la situación y logros del equipo a cada miembro. Para ello, mostraremos el grado de consecución de cada utensilio rellenándolo proporcionalmente de color, manteniendo el fondo del color asociado al jugador que está consiguiendo dicho utensilio, tal como se muestra en la Figura 1, en la pantalla superior. Durante todo el juego es posible conseguir recompensas extra mediante la realización de diferentes pruebas. Al final de cada fase el grupo, de forma conjunta, deberá vencer a un secuaz de Perfecte. Para ello, cada uno deberá demostrar lo que ha aprendido en los distintos niveles, evaluando así el proceso individual de aprendizaje: cada participante deberá escribir su vocal respetando la secuencia propuesta (ver Figura 2, izquierda). Además, los miembros del grupo deben validar su utensilio para contribuir con él al trabajo común. El objetivo de la prueba común es introducir a los alumnos en el desarrollo de interacciones grupales, de tal forma que deban ponerse de acuerdo para conseguir un objetivo. En nuestro juego, los miembros del grupo deben construir juntos el medio de transporte para alcanzar la siguiente isla. Para hacerlo tienen que decidir el orden en que se utilizan cada uno de los utensilios, aportando cada uno el suyo en el momento o los momentos adecuados. Cuando se supera este trabajo común se ha superado la fase

30 196 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago completamente y el equipo viaja a la siguiente isla (ver Figura 2, derecha). La consecución de utensilios y la superación de la prueba final de fase suponen haber superado también los objetivos educativos implícitos en las pruebas. Si se detecta que alguno de los componentes no ha participado suficientemente o que necesita algún tipo de refuerzo podemos añadir dificultades a la superación de la prueba final de fase. Por ejemplo, si estamos utilizando el martillo y su usuario no cumple los objetivos educativos mínimos correspondientes a la fase, podemos hacer que este martillo se rompa durante el uso, obligando a conseguir un nuevo martillo para superar la prueba final. Esta medida puede tomarse para varios usuarios y varias veces, hasta asegurar que se ha alcanzado el objetivo didáctico de manera adecuada. TABLA I REQUISITOS DE JUBABILIDAD DE LEO CIO Y SUS AMIGOS Faceta Atributo Requisitos a cumplir en el Videojuego Satisfacción Valoración del Sistema de Juego Aprendizaje Objetivos incrementales divididos en fases. Aprendizaje de una vocal en cada partida. Jugabilidad Intrínseca Jugabilidad Mecánica Jugabilidad Interactiva Jugabilidad Artística Jugabilidad Intrapersonal Jugabilidad Interpersonal Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Satisfacción Aprendizaje Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Satisfacción Aprendizaje Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Satisfacción Aprendizaje Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Satisfacción Aprendizaje Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Satisfacción Aprendizaje Efectividad Inmersión Motivación Emoción Social Número de intentos para unir vocal con pictograma Se ha de viajar cada isla y de una isla a otra, superando obstáculos Disminución de corazones (vida) por errores Cinemática para aprender valores de la amistad Ayuda entre compañeros para superar las pruebas No apreciación de retrasos ni sincronizaciones Adaptación del número de conceptos según dificultad Áreas envolventes para detecciones táctiles por pictograma Reconocimiento de stylus, controles y voz. Tiempos de carga mínimos para evitar esperas Efectos de fundido ante cambios de Fase - Misterio Mecanismos WI-FI para multijugador Múltiples formas de interacción: Voz, stylus, controles Compresión del menú y navegación Analogía entre el stylus y el lápiz para la escritura Uso de dos pantallas: Causa y Consecuencia Corazones, y Recompensas visuales y sonoras Pictogramas que se diluyen y cambian de posición Uso de micrófono y envío de mensajes El diseño de los personajes gusta a los niños Se identifica cada pictograma con su letra asociada Es fácil reconocer a los buenos y a los malos Se eligen elementos típicos de la cultura infantil Gesticulación que anime a continuar con un reto Gesticulación que muestre éxito y fracaso Gesticulación positiva al trabajar en grupo Se usa el juego antes que el método en libreta Se comprenden los conceptos del juego sin ayuda exterior Se progresa rápidamente por la propia acción del juego El niño se hace partícipe de la historia El niño pide el juego para seguir jugando El niño se alegra ante la superación de un reto Incentivar el trabajo en grupo Mecanismos de gestión de recursos para el juego Diferenciar retos individuales de colectivos Número de intentos por grupo en resolver retos Comunicación y control del mundo virtual Agrado y valoración de las recompensas por grupo Fomentar sentimientos grupales en cada reto Fomentar la planificación para resolver objetivos

31 PADILLA ZEA et al.: DISEÑO DE VIDEOJUEGOS COLABORATIVOS Y EDUCATIVOS 197 Fig. 1. Escritura de la vocal a y pantalla de realimentación al grupo. Fig. 2. Pruebas final de fase. Construcción del Puente. VIII. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS A lo largo de este trabajo se han presentado los videojuegos como complemento a la enseñanza tradicional, mostrando las ventajas que aportan al desarrollo cognitivo de los alumnos. Además, se ha planteado la inclusión de pruebas y situaciones colaborativas dentro del videojuego para fomentar la interacción dentro de los grupos de alumnos y aprovechar las ventajas que se derivan del aprendizaje colaborativo. Por otro lado, se ha realizado un análisis de la jugabilidad para ver qué factores afectan a la experiencia del usuario para mejorar la eficacia del videojuego como herramienta de aprendizaje. Así, hemos presentado una guía de estilo para el diseño de videojuegos educativos colaborativos y se ha aplicado al ejemplo de Leoncio y sus amigos, Actualmente, trabajamos en los métodos de evaluación del aprendizaje y de la colaboración en sí misma. De estos análisis se desprenderán técnicas de adaptación / personalización de la acción del juego y de los contenidos didácticos en función de las necesidades de cada individuo, con objeto de fomentar la jugabilidad. Además, se realizarán ensayos en centros escolares para comprobar nuestras teorías por medio del empleo de videojuegos como Leoncio y sus amigos, entre otros. Para evaluar y mejorar la guía de estilo se implementarán otros videojuegos y se estudiarán sobre videojuegos existentes. Puesto que los niños a los que se les enseñan las vocales difícilmente tienen la capacidad de planificar, podemos introducir un rol de líder que lo ejerza el tutor o profesor del área en cuestión, de forma que sea él quien reparta el trabajo cuando se dé el caso. De esta forma se establecen también lazos de colaboración con el profesor. Otra función del líder será mediar en la toma de decisiones, por ejemplo, a la hora de determinar qué componente del grupo debe ceder o prestar vidas al compañero que ha agotado sus intentos. El juego termina cuando el grupo completa la última fase y vence a Perfecte. En este momento los jugadores obtienen el conjuro que les permite reunirse en un solo Leoncio. Es obvio que el aprendizaje de las vocales debe hacerlo cada individuo de forma particular, ya que los conocimientos del área de la lecto-escritura básica no pueden debatirse: las letras son las que son y los alumnos que aprenden a leer y escribir no tienen capacidades desarrolladas para establecer debates. Por ello, la colaboración se va a manifestar en las tareas del videojuego propiamente dicho, fomentando la participación, la motivación y la atención del alumno en actividades que le son atractivas y que además le ayudan a adquirir conocimientos. AGRADECIMIENTOS Este trabajo está financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España, como parte del proyecto DESACO (TIN C02-2) y el programa F.P.U. REFERENCIAS [1] Huzinga, J.: Homo Ludens. Ed. Alianza (2000). [2] Valiño, G.: La relación Juego y Escuela: aportes teóricos para su comprensión y promoción. Revista Conceptos. Año 77. Num 2. Boletín de la Universidad del Museo Social Argentino. ISBN: Argentina (2002). [3] Provenzo, E.: Video kids. Cambridge: Harvard University Press (1991). [4] Nussbaum, M., Rosas, R., Rodríguez, P., Sun, Y., Valdivia, V.: Diseño, desarrollo y evaluación de video juegos portátiles educativos y autorregulados. Ciencia al Día. 3, vol. 2, 1-20 (1999) [5] McFarlane, A., Sparrowhawk, A., Heald, Y.: Report on the educational use of games: An exploration by TEEM of the contribution which games can make to the education process,http://www.teem.org.uk/publications/teem_gamesined_full.pdf (2002) [6] Malone, T.W. and Lepper, M.R. "Intrinsic Motivation and Instructional Effectiveness in Computer-based Education", In R.E. Snow & M.J.Farr (Eds.) Aptitude, Learning and Instruction, Volume 2: Conative and affective process analyses, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, N. J., pp (1987) [7] Keller, J.M., and Kopp, T.W. An application of the ARCS model of motivational design, Instructional theories in action: Lessons illustrating selected theories and models, C.M. Regeluth (eds.). Lawrence Erlbaum Associates. New York, pp (1987)

32 198 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago [8] Csíkszentmihályi, M. Flow: The Psychology of Optimal Experience, Harper and Row, New York. (1990) [9] Norman, D. A. Emotional Design: Why We Love (or Hate) Everyday Things, Basic Books, New York. (2004) [10] Money, C. Theories of Childhood: An Introduction to Dewey, Montessori, Erikson, Piaget & Vygotsky, Redleaf Press. (2000) [11] Jong, B., Chan, T., Wu, Y., Lin, T.: Applying the adaptive learning material producing strategy to group learning. En: First International Conference Edutainment. LNCS, vol. 3942, pp: (2006) [12] Piaget, J., Inhelder, B. Psicología del niño, Ed. Morata (1971) [13] Rollings, A. and Morris, D. Game Architecture and Design, Ed. New Riders Games. (2003) [14] Salen, K. and Zimmerman, E. Rules of Play: Game Design Fundamentals, Ed. The MIT Press. (2003) [15] González Sánchez, J. L.; Padilla Zea, N.; Gutiérrez, F. L and Cabrera, M. Playability: The Secret of the Educational Videogame Design, In 2nd European Conference on Games Based Learning (EGBL). pp (2008) [16] Johnson, D. W. and Johnson, R. T. Learning Together. Sharan, S. (ed.), Handbook of Cooperative Learning Methods, Greewood Press, Connecticut (1994) [17] González Sánchez, J. L.; Padilla Zea, N.; Gutiérrez, F. L and Cabrera, M. De la Usabilidad a la Jugabilidad: Diseño de Videojuegos Centrado en el Jugador, In IX Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador (INTERACCION). pp (2008) [18] Björk, S., Lundgren, S., Holopainen, J.: Game Design Patterns. Ed. Copier, M. & Raessens, J. Proceedings of Digital Games Research Conference (2003). [19] González Sánchez, J. L.; Cabrera, M.; Gutiérrez, F. L.: Diseño de Videojuegos aplicados a la Educación Especial. VIII Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador (INTERACCION). pp (2007). [20] González Sánchez, J. L.; Gutiérrez, F. L.; Cabrera, M.: Diseño de Videojuegos colaborativos adaptados a la Educación Especial. V Taller en Sistemas Hipermedia Colaborativos y Adaptativos. ISSN: Vol 1, Núm 7. pp (2007). [21] Padilla Zea, N.; González Sánchez, J. L.; Gutiérrez, F. L.; Cabrera, M. and Paderewski, P. Diseño de Videojuegos Educativos Multijugador. Una Visión desde el Aprendizaje Colaborativo, In IX Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador (INTERACCION). Pp (2008) Marcelino J. Cabrera: Profesor en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Desarrolla su labor investigadora en el grupo GEDES, dedicado a técnicas de adaptación y personalización, adaptando los contenidos educativos de los videojuegos al perfil del usuario. Ha colaborado con Nintendo España. Patricia Paderewski: Doctora en Informática. Profesora en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Desarrolla su labor investigadora en el grupo GEDES, en el contexto de las arquitecturas software, evolución y adaptación, y agentes software distribuidos para entornos de trabajo colaborativo y aulas de clase. atalia Padilla Zea: Miembro del grupo de investigación GEDES, en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Su línea de investigación se centra en la adaptación de las técnicas de aprendizaje colaborativo a los videojuegos educativos, con objeto de introducirlos en las aulas José Luís González Sánchez: Desarrolla su labor investigadora en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada, en el grupo GEDES, dedicado al diseño de videojuegos y jugabilidad. Está interesado en el uso de videojuegos como herramienta educativa en las aulas. Francisco L. Gutiérrez: Doctor en Informática. Profesor en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Desarrolla su labor investigadora en el grupo GEDES, acerca de sistemas interactivos, diseño de interfaces de usuario, y diseño de sistemas colaborativos. Está interesado en el uso de videojuegos en educación.

33 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Generador Sistema de Creación de Comunicadores Personalizados para la Integración Álvaro Fernández, José Luís González Sánchez, Luz Mª Roldán, Mª José Rodríguez-Fórtiz, Mª Visitación Hurtado-Torres, Nuria Medina-Medina Title Generator: System for creating personalized communicators for integration Abstract This paper presents Generator as a powerful tool that allows the design of personalized communicators. It can be used by teachers or people responsible for a person with communication problem. Communicators run on PC or mobile devices like Pocket PC or the video-console intendo DS. Its use in education special schools helps the adaptation of the educative context to the user needs and capabilities. Besides, it facilitates the user integration with his social environment. Index Terms autism, AAC, user impairments adaptation, personalization, hypermedia systems, disabilities. L I. INTRODUCCIÓN AS principales organizaciones internacionales han emprendido en los últimos años iniciativas consensuadas que abogan por el derecho a que todos los niños y niñas se eduquen juntos, independientemente de sus condiciones físicas, intelectuales, sociales, emocionales etc., ya que la inclusión e integración es posible desde el punto de vista educativo y social [1]. Existe un porcentaje de población que padece deficiencias psíquicas, físicas y sensoriales. Suelen ser personas, a los que en el campo de la educación se les cataloga como "alumnos con necesidades educativas especiales". Frecuentemente son susceptibles de comunicarse, pero el lenguaje oral está seriamente limitado por graves trastornos en A. Fernández tiene un contrato de investigación en la Universidad de Granada y participa en el proyecto (tlf: ; fax: ; J. L. González-Sánchez es un investigador de la Universidad de Granada, participa en el proyecto y en la actualidad está finalizando su tesis doctoral. L. M. Roldán es Ingeniera en Informática y profesora de un instituto de educación secundaria de Granada. Ha participado en el proyecto ( M. J. Rodríguez-Fórtiz es coordinadora del Proyecto y responsable del grupo de investigación GEDES de la Universidad de Granada ( M. Hurtado y N. Medina son profesoras de la Universidad de Granada y participan en el proyecto DOI (Digital Object Identifier) Pendiente su aparato fonoarticulador o por una lesión cerebral, debido a múltiples factores (Parálisis Cerebral Infantil, deficiencia auditiva o mental, etc.). Ellos de forma natural utilizan formas primitivas de comunicación, por ejemplo el llanto o la risa, cuando son pequeños. A medida que crecen presentan unas pautas comunicativas peculiares, pues un porcentaje del 90% usa formas comunicativas disruptivas y presenta conductas problemáticas que suponen un grave riesgo para la convivencia y el aprendizaje. Para esta población es necesario recurrir a otros sistemas de comunicación no verbal, adaptados a la persona y a su entorno. Se deben proporcionar sistemas favorecedores de la capacidad de expresión, pues suelen ser un sustituto inmediato del lenguaje oral. A estos sistemas se les conoce con el nombre de Sistemas Alternativos o Aumentativos de Comunicación (SAC) o comunicadores. Son una serie de estrategias o ayudas puestas al servicio de personas seriamente limitadas a nivel de lenguaje oral, y de las cuales pueden servirse para establecer relaciones comunicativas. Tamarit [2] los define como un conjunto estructurado de códigos no vocales, necesitados o no de soportes físicos, los cuales, enseñados mediante procedimientos específicos de instrucción, sirven para llevar a cabo actos de comunicación (funcional, espontánea y generalizable) por sí solos o en conjunción con códigos vocales, o como apoyo parcial a los mismos. Ejemplos de SAC son la lengua de signos, los paneles o tableros de comunicación que usan pictogramas y los comunicadores eléctricos o electrónicos que además incorporan sonidos. Los SAC deben adaptarse a los sujetos que los usan. En la mayoría de los casos se usan no sólo como herramienta de comunicación sino también como soporte para el aprendizaje. Cada persona debe progresar en función de lo que es capaz de hacer, teniendo en consideración el bagaje con el que ya cuenta, sus capacidades, habilidades, necesidades e inquietudes. Es necesario respetar el al ritmo de trabajo personal de cada uno, proporcionar herramientas personalizadas y enseñanza individualizada. Con el objetivo de apoyar en el aula y conseguir una enseñanza individualizada e integradora, surge la plataforma [3][4]. Se pretende con ella: Crear comunicadores adaptados y estimulantes para usuarios reales, de tal forma que incluyan las imágenes (pictogramas, fotografías y dibujos) y los sonidos

34 200 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago (palabras y frases) que cada usuario utiliza habitualmente para la comunicación con las personas de su entorno que comparten el mismo lenguaje. La retroalimentación auditiva es importante como apoyo al lenguaje, refuerzo al usuario, y ayuda a los interlocutores. Es uno de nuestros principales objetivos que los comunicadores creados sean programas que puedan ejecutarse en el ordenador y en dispositivos móviles que sean llevados y usados en cualquier escenario de la vida diaria donde el sujeto los necesite para comunicarse. Los comunicadores deben poder ser modificados cuando se desee, según la evolución del usuario, los cambios en su entorno y en su perfil, y sus progresos en la forma de comunicarse o en el lenguaje utilizado para ello. Esta adaptación deben hacerla por sí mismos los tutores o profesionales que conocen al sujeto, sin necesidad de tener que recurrir a personal técnico especializado. Las plantillas de comunicación deben poder ser usadas también como plantillas de conocimiento, que presenten contenidos de unidades didácticas, y como agenda de actividades que deben hacerse en un orden concreto. En este último caso se deberá informar al usuario de qué acciones han sido ya realizadas y de cuáles quedan por hacer. Se debe recoger información de la interacción del usuario que puede ser usada para evaluar el uso durante determinados períodos de tiempo. Esto permitiría, por ejemplo, asignar una puntuación o tomar decisiones de cuáles deben ser los cambios necesarios para hacer una mejor adaptación al usuario. GE ERADOR Perfil de Usuario Dominio del conocimiento: Escenarios Modelo Hipermedia: Navegación Adaptación Educador (autor) Figura 1. Niveles de la Plataforma COMU ICADOR Persona discapacitada (lector) La plataforma tiene los siguientes niveles (Fig. 1): El comunicador es la aplicación que permite a los usuarios (lectores) visualizar sus comunicadores. Un comunicador es el conjunto de plantillas y recursos multimedia (imágenes, sonidos y vídeo) que constituyen los datos para un determinado usuario. El generador es la herramienta utilizada por el educador o tutor del lector (autor) para crear y modificar un comunicador que se adapte al lector [5]. Existen versiones del comunicador para PC, pero con el objetivo de conseguir portabilidad y que el usuario sea lo más independiente posible, también hemos creado versiones para dispositivos portátiles como PDAs (Fig. 2), teléfonos móviles con sistema operativo Windows y la consola de videojuegos Nintendo DS [6]. Las versiones para PC, PDA y teléfono están disponibles para su descarga de forma gratuita en la página web del proyecto: La versión para DS está en fase de pruebas. El generador se ejecuta en un ordenador y su funcionalidad será descrita en la siguiente sección. Figura 2. Comunicador en PDA. II. GENERADOR DE COMUNICADORES El generador es la herramienta que permite construir los comunicadores adaptados a cada persona. Es usada también para realizar cambios sobre comunicadores ya creados, con el fin de ajustarse mejor al usuario, teniendo en cuenta sus progresos, sus cambios de comportamiento, y de su entorno. Esta herramienta surgió con el objetivo de cumplir los siguientes requisitos: Facilidad de uso: Los tutores de las personas con discapacidad, padres o profesionales de la educación, que lo usarán deben ser lo más autónomos posibles, de tal forma que no requieran conocimientos de informática ni se condicione su trabajo a que un informático les programe lo que necesitan. Flexibilidad/Versatilidad: Se debe permitir personalizar los comunicadores, facilitando la reutilización de información y recursos (componentes, imágenes, sonidos, etc.). Además, debe evitarse obligar al tutor a seguir itinerarios rígidos de edición de los comunicadores. Escalabilidad: La plataforma se encuentra en continua evolución, fruto de la experiencia de los profesionales que la están usando cada día en su aplicación real. Dicha evolución supone normalmente modificaciones en la interfaz de usuario y en las informaciones manejadas (perfiles, plantillas, etc.), por lo que la herramienta en su diseño debe ser fácilmente adaptable y ampliable. Son varios los aspectos que se tienen que tener en cuenta para hacer un comunicador y que pueden ser configurados por

35 FERNÁNDEZ et al.: GENERADOR SIST. DE CREACIÓN COMUNICADORES PERSONALIZADOS 201 el generador (Fig. 1). En primer lugar, debemos conocer al usuario, y tener en cuenta algunas de sus características para determinar cómo será su interacción con el comunicador (perfil de usuario). Después, debemos considerar los escenarios en los que necesita comunicarse, qué objetos y acciones se corresponden con esos escenarios y qué relaciones se pueden dar entre ellos. Para establecer la comunicación se siguen las relaciones que el usuario o sus tutores entienden que deben existir (navegación entre objetos y acciones). Por último, debemos observar cómo usa el individuo el comunicador y si ha habido cambios en su perfil o en su mundo, para extraer información que nos permita adaptarlo mejor a él. A continuación describimos cómo el Generador configura cada una de estas características. A. Perfil de Usuario A la hora de mostrar en pantalla los diversos componentes de las plantillas de los distintos escenarios hay que tener en cuenta que algunos usuarios tienen limitaciones físicas o cognitivas para interaccionar con los comunicadores. Para conseguir la máxima flexibilidad del sistema, de modo que sea realmente adaptable, se define un perfil específico para cada usuario (Fig. 3). que también se recoge información de cada usuario (nombre, fotografía, calendario, plantillas asociadas, etc.) (Fig. 4). Figura 4. Creación y selección de Usuarios B. Dominio de Conocimiento En cada momento, la comunicación puede basarse en un dominio de conocimiento o mundo conceptual que variará dependiendo del escenario en el que se encuentre el usuario. Una de las principales características del Generador es que permite al tutor diseñar la red semántica del comunicador, correspondiente al dominio de conocimiento, mediante la elaboración de un grafo conceptual formado por componentes y enlaces entre éstos (post-requisitos) (Fig. 5). Figura 5. Diseño de Plantillas Figura 3. Personalización del perfil de usuario Aspectos que se recogen en el perfil de usuario son: el tipo de interacción (pulsación, pulsación resaltada, barrido y barrido mixto), la especificación del número de componentes (celdas) que aparecerán en pantalla en cada momento (ajustando su tamaño), la opción de mostrar texto junto a cada imagen, mostrar la secuencia de componentes seleccionados hasta el momento y/o escuchar su sonido, establecer el tiempo entre pulsaciones (para evitar errores de pulsación), el tiempo de espera para dar una respuesta, o incluir algunos componentes de forma automática en todas las plantillas (llamados atajos por ser usados de forma frecuente). En la mayoría de los casos, el Generador será empleado por un tutor o responsable de varias personas por lo A cada concepto percibido, al que denominamos componente, se le asocia al menos una imagen, sonido o texto que debe adaptarse al usuario (Fig. 6). Las imágenes pueden ser pictogramas de cualquier lenguaje de símbolos, fotografías o dibujos que sean conocidos por el usuario. Los sonidos serán frases o palabras grabadas por personas (cercanas o no al usuario) o bien creadas con un sintetizador de voz. A los conceptos pueden asociárseles otras propiedades como el número de veces que pueden ser seleccionados, si se desactivan si este número se agota, etc. La red conceptual puede construirse para permitir formular frases, establecer un conjunto de objetos que pueden ser pedidos o acciones que pueden ser realizadas en un escenario concreto, o crear unidades didácticas para su uso en clase en el proceso de aprendizaje del usuario.

36 202 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago le puede asociar una subplantilla. Así, tras seleccionarse un componente concreto, se mostrarán aquellos que sean navegables desde el mismo. También es posible establecer relaciones de pre-requisito, obligando al usuario a seleccionar un componente antes que otro, con el objetivo de inducir conductas o guiar en la navegación para mostrar hábitos o rutinas. Para completar el modelo de navegación, para cada usuario y cada día de la semana, puede establecerse un calendario (Fig. 8) añadiendo actividades, asociándoles un horario (con hora de inicio y hora fin) y asignándoles una plantilla. El calendario ayuda al usuario a realizar una estructuración temporal y espacial. Figura 6. Configuración de componentes El generador también permite al usuario crear plantillas simplemente escribiendo frases, en las que las palabras se etiquetan como sujeto, verbo o complemento (Fig. 7). Las frases son luego transformadas a una red semántica gráfica, y de ellas se puede realizar una validación gramatical para comprobar su correctitud. Es posible etiquetar algunas palabras como indefinidas para evitar la validación si no se exige una estructura sintáctica fija. Figura 8. Calendario de actividades para un usuario Figura 7. Edición de plantillas con frases En definitiva, el modelo hipermedia sigue la jerarquía siguiente (Fig. 9): Además de facilitar la creación y edición de componentes, la herramienta permite la reutilización de éstos al incorporar una biblioteca de componentes. En dicha biblioteca es posible almacenar aquellos componentes más utilizados, junto con sus recursos multimedia (imágenes y sonidos) asociados. Para reutilizar un componente es suficiente con arrastrarlo desde la biblioteca al tapiz donde se diseña el grafo conceptual y se creará un nodo nuevo que se podrá enlazar con la red. Una vez diseñada una plantilla, podemos visualizar cómo quedaría en el comunicador para PDA mediante la función de simulación. C. Modelo Hipermedia La red semántica se completa con unas reglas de navegabilidad. Hemos visto que pueden establecerse enlaces mediante post-requisitos entre los distintos componentes, los cuales ofrecen una visualización clara y sencilla de las reglas de navegación. Además, a un componente de una plantilla se Figura 9. Estructura de la red semántica completa. La primera página se corresponde con el primer nivel de la red, el nivel Perfil, por lo que se mostrará una lista con los usuarios del comunicador que tendrán distinto perfil.

37 FERNÁNDEZ et al.: GENERADOR SIST. DE CREACIÓN COMUNICADORES PERSONALIZADOS 203 La segunda página se corresponde con el nivel Calendario, mostrando los escenarios y actividades que correspondan al día de la semana del usuario seleccionado. Las sucesivas páginas corresponden con el nivel Plantilla y en ellas se muestran todas las plantillas de un usuario relacionadas con el escenario seleccionado, siguiendo el orden de presentación que se corresponde con la navegación diseñada para ellas. D. Adaptación al Usuario Para asistir en el proceso de adaptación se hace un análisis de la interacción del usuario con el comunicador, aplicando reglas para observar anomalías en ésta. Se deduce entonces qué posibles cambios necesita el comunicador para ajustarse mejor al usuario, de tal forma que se mantenga la integridad del comunicador tras los cambios. Se guía al educador en el proceso de adaptación. Para ello, se le sugiere en cada momento qué modificaciones seguras puede hacer y se espera a que él finalmente decida [7][8]. La investigación que estamos realizando en este nivel aún está en fases tempranas y no se han realizado implementaciones. E. Creación de Comunicadores Una vez diseñado un comunicador es necesario generarlo para su ejecución en el programa Comunicador Se ha creado un asistente para indicar si el comunicador será utilizado por un único usuario o, por el contrario, englobará los comunicadores de varios usuarios (este parámetro es importante porque en muchos casos un conjunto de usuarios compartirá un mismo dispositivo como sistema de comunicación). Así, los comunicadores podrán editarse por separado en el Generador y juntarse en última instancia en un único comunicador compilado. También puede configurarse cual es el dispositivo donde va a ser ejecutado el comunicador. La herramienta ajustará automáticamente algunas características del mismo como el tamaño de las imágenes o el formato de los ficheros. Como hemos comentado, los dispositivos donde se puede ejecutar el Comunicador son: PC o teléfono móvil con Windows, PDA y Nintendo DS Si el dispositivo de destino es una PDA, el Generador puede transferir el comunicador creado directamente a la misma empleando una conexión a través de un cable USB. En el caso de ser una consola DS, la transferencia se realiza a una tarjeta de memoria para este dispositivo. A. Comparativa III. EVALUACIÓN Basil y otros [9] exponen que las principales características de un comunicador deben ser: facilidad de uso, portabilidad, económico, de interfaz intuitiva, adaptable a las limitaciones físicas del usuario, y a los requisitos de lenguaje y cognitivos. Hemos comparado nuestro comunicador con otros sistemas de comunicación aumentativos y alternativos, en concreto, Chatbox, Alphatalker, Deltatalker, Canon Communicator, SideKick, Lighwriter SL-20, Cheap Talk, TwinTalk y VocabPC. En la comparativa, que puede consultarse en [10], vemos que nuestro sistema incluye todas las características deseables que sugieren Basil y otros, y algunas más como son: flexibilidad en el uso de cualquier imagen y sonido, control de aprendizaje y uso, pantalla táctil para facilitar la interacción, conectividad wifi o por cable, posibilidad de conectar pulsadores, posibilidad de utilizar el mismo dispositivo por varios sujetos y fácil de programar. También hemos comparado nuestro generador de comunicadores con otros similares como SICLA, Plaphoons y BoardMaker, viendo que éstos sólo generan comunicadores para PC, por lo que nuestra herramienta es más potente. Además, BoardMaker no es gratuito y se limita a los símbolos de SPC [11], siendo los otros dos y el nuestro más versátiles. El inconveniente que tiene nuestro generador a día de hoy es que aún no está terminado totalmente. Son los profesionales que están usándolo cada día con personas reales los que nos están dando sugerencias de mejora, y detectando fallos que vamos solucionando. Esperamos que en breve pueda estar depurado y pueda ser ampliamente difundido. B. Evaluación El comunicador y el generador de plantillas han sido utilizados por niños, adultos y sus educadores dentro de un proyecto subvencionado por la Fundación la Caixa, y en el que intervienen las asociaciones ASPROGRADES y APROMPSI, siendo utilizado por 47 sujetos, niños y adultos con diferentes patologías (autismo, síndrome de Down, TGD, PCI, etc). El Centro de Iniciativas para la Cooperación y el Desarrollo de la Universidad de Granada también subvenciona una experiencia de uso de la versión del comunicador para Nintendo DS en la Fundación Purísima Concepción de Granada, donde participan 8 niños con autismo y síndrome de Down. Por último, la Consejería de Educación de la Junta de Andalucía financia la difusión del comunicador en varios colegios públicos de la comunidad Andaluza desde el curso , siendo usando el comunicador en la actualidad por aproximadamente 40 niños con muy diferentes necesidades especiales. A partir de nuestra experiencia en estos centros durante los últimos tres años, hemos observado que el comunicador es beneficioso en los siguientes aspectos: Incrementa la intención comunicativa del niño y mejora su sociabilidad. Ayuda en la estructuración temporal, fundamental para autismo. Mejora el lenguaje y la composición de frases. Ayuda a eliminar conductas disruptivas. Esta información ha sido extraída de cuestionarios que hemos pasado a los profesionales que trabajan con los niños, y para los que se ha hecho una evaluación continua. En concreto, los cuestionarios utilizados han sido: examen de habilidades de comunicación, valoración de uso de sistemas aumentativos de

38 204 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago comunicación [12] seguimiento del entrenamiento en comunicación con soporte electrónico, y entrevista de comunicación para detectar y valorar conductas disruptivas. IV. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS En este artículo se ha presentado la plataforma como un sistema integral que permite crear comunicadores individualizados para personas con problemas de comunicación. Los comunicadores creados les permiten interaccionar con las personas de su entorno e integrarse con ellas. Además, pueden crearse unidades didácticas que usadas en el aula ayudarán en el proceso de aprendizaje. El generador tiene un papel fundamental dentro de la plataforma ya que: Unifica en un único programa todas las funcionalidades necesarias para poder crear y personalizar los comunicadores para múltiples usuarios de un aula. Ofrece un entorno visualmente atractivo para el tutor y muy sencillo de usar. Facilita el proceso iterativo de adaptación de los comunicadores, permitiendo introducir cambios de forma fácil e ir aumentando la complejidad del sistema con el objetivo de expresar un dominio de conocimiento mayor y contextualizarse al proceso de aprendizaje. Implica directamente al tutor o responsable de la persona con necesidades, dejando en sus manos el desarrollo del sistema de comunicación y aprendizaje. Esta persona, ya sea profesional o familiar, seguramente será quién mejor sepa cómo personalizar el comunicador de manera que sea óptimo. Tenemos otras investigaciones y trabajos en marcha, en concreto: Se está trabajando en conectar vía Internet el Generador con el portal del proyecto de forma que a la hora de construir los comunicadores, puedan escogerse los datos multimedia de una base de datos con pictogramas, fotografías, dibujos y sonidos. Esto permitirá compartir recursos y facilitar el trabajo. Se está realizando una investigación encaminada a modelar la verificación de integridad del generador, necesaria para realizar la adaptación de un comunicador de forma semi-automática. También se está trabajando en el modelado del uso colaborativo de los comunicadores por parte de varios usuarios y supervisado por un educador, de tal forma que una plantilla de comunicación también pueda ser utilizada como una unidad didáctica en clase. Gracias a un proyecto nacional, se va a ampliar el uso de los comunicadores en dispositivos móviles para controlar el entorno de los usuarios, su casa y su salud. Se está desarrollando un middleware que permite el manejo y la conexión de diferentes aplicaciones, usuarios y una red de sensores y actuadores. Por último, se está investigando cómo utilizar las últimas novedades en el mercado de videojuegos como soporte de comunicador o para el desarrollo de unidades didácticas para personas con discapacidad [13]. Fruto de este trabajo se ha desarrollado una versión del Comunicador especialmente diseñada para la consola Nintendo DS, tal y como hemos visto, denominado DS. También se están estudiando las posibilidades que ofrece la programación del mando de la consola Wii de Nintendo para su uso en la creación de videojuegos educativos y adaptativos para el aprendizaje comunicativo y el desarrollo social. AGRADECIMIENTOS Este trabajo está financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, proyectos TIN C02-2 y TIN /TSI, la Universidad de Granada (CICODE) y la Fundación la Caixa. REFERENCIAS [1] Programa Mundial de las Naciones Unidas sobre discapacidad. [2] Tamarit, J. (1988). Los trastornos de la comunicación en deficiencia mental y otras alteraciones evolutivas: intervención mediante sistemas de Comunicación Total. En Basil, C. y Puig, R. Eds. Comunicación Aumentativa. Madrid: INSERSO, Col, Rehabilitación. [3] Paredes, M. D.; Rodríguez, M.J.; González, M.; López, E A Platform for Creating Adaptive Communicators. 10 th International Conference on Computers Helping People with Special Needs. Lecture Notes in Computer Science, Vol-4061, [4] Hurtado, M.V.; Medina, N.; García-Cabrera, L.; Rodríguez, M.L An Augmentative Communication System Based on Adaptive Evolutionary Hypermedia System. EUROCAST 2005: Lecture Notes in Computer Science, Vol-3643, [5] Fernández, A.; Roldán, L. M.: Generador Proyecto Fin de Carrera. Tutoras: M.V. Hurtado Torres y N. Medina Medina Titulación Ingeniería Informática. Dpto. Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad de Granada. [6] González Sánchez, J. L.; Cabrera, M DS: Sistema de Ayuda a la Comunicación y al Aprendizaje. IV Internacional Conference on Multimedia and Information and Communication Technologies in Education (m-ictee2006), [7] Rodríguez, M. J.; Paderewski, P.; Rodríguez, M. L.; Gea, M Unanticipated Runtime Adaptation of a Communicator for Autistic Children. En Proceedings del Workshop on Foundations of Unanticiped Software Evolution, FUSE (Barcelona, España, 2004), [8] Medina, N.; Rodríguez, M. L.; Hurtado, M. V.; García-Cabrera, L An Adaptative Model to Suort Changes in the Development of Communicational Augmentative Systems. Proceedings of the Iadis International Conference, (Porto, Portugal, 2005), [9] Basil, C., Soro-Camats, E. and Rosell, C Sistemas de Signos y Ayudas Técnicas para la Comunicación Aumentativa y la Escritura. Barcelona: Masson [10] Rodríguez-Fórtiz, M. J Comunicador Aumentativo para Niños Autistas. Investigación e Innovación en Autismo- Premios Angel Riviere Obra Social Caja Madrid, AETAPI, [11] Johnson, R. M., Richman L. G Picture Communications Symbols Book. USA: Mayer-Johnson Company. [12] Vandeerheiden, G y Lloyd, L.L Communication Systems and their Components. Augmentative communication: an introduction. Rockville: American Speech Language Hearing Association,

39 FERNÁNDEZ et al.: GENERADOR SIST. DE CREACIÓN COMUNICADORES PERSONALIZADOS 205 [13] González Sánchez, J. L.; Cabrera, M.; Gutiérrez, F. L Using Videogames in Special Education. R. Moreno-Díaz et al. (Ed): EUROCAST- 2007, Lecture Notes in Computer Science, Vol-4739, Álvaro Fernández López es Ingeniero en Informática (2008) por la Universidad de Granada (España). Comenzó a investigar en el desarrollo de software educativo a partir de su proyecto final de carrera, siendo coautor del Generador de Comunicadores para Actualmente realiza estudios de postgrado en el Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informáticos y disfruta de un contrato de investigación de la Universidad de Granada. José Luís González Sánchez es Ingeniero en Informática (2006) por la Universidad de Granada. Desarrolla su labor investigadora en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada, en el que ha sido profesor durante un año. Su investigación se centra en el diseño de videojuegos y jugabilidad. En la actualidad está finalizando su tesis doctoral, relacionada con en el uso de videojuegos como herramienta educativa en las aulas. Ha recibido el premio Imagine CUP 2007, de Microsoft España, por su contribución al proyecto Luz María Roldán Vílchez es Ingeniera Técnica en Informática de Sistemas (2005) e Ingeniera en Informática (2009) por la Universidad de Granada (España). Comenzó a trabajar en el desarrollo de software educativo a partir de su proyecto final de carrera, siendo coautora del Generador de Comunicadores para Actualmente, sigue vinculada al campo de la educación como profesora de Informática. María José Rodríguez Fórtiz es Doctora en Informática, profesora y responsable de un grupo de investigación del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Ha sido investigadora principal de varios proyectos de investigación I+D+I, incluido el proyecto y ha publicado en revistas y congresos nacionales e internacionales. Su investigación gira en torno a los sistemas hipermedia, la evolución del software y el uso de tecnologías por parte de personas con necesidades especiales. María Visitación Hurtado es Doctora en Informática y profesora del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Ha participado en numerosos proyectos de investigación I+D+I, incluido el proyecto y ha publicado en revistas y congresos nacionales e internacionales. Su investigación gira en torno a los sistemas de información, los sistemas colaborativos y los sistemas hipermedia. Es miembro del comité editorial de la revista Information & Management. uria Medina Medina es Doctora por la Universidad de Granada desde el año 2004 y profesora en el departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de Granada a partir del año Sus principales líneas de investigación son: hipermedia y adaptación de usuario. Ha trabajado también en otras áreas: Internet, e- learning, ingeniería web, evolución del software y colaboración; y recientemente ha comenzado una investigación en bioinformática. Es miembro del proyecto desde sus inicios.

40 206 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Formação de Licenciados em Computação no Brasil - Desenvolvimento e Utilização do ROBOKIT Marcia Elena Jochims Kniphoff da Cruz, Werner Haetinger, Fabiano Horn Title Forming Computer Teachers - Development and Use of ROBOKIT. Abstract In this paper, we describe the current rules for teacher training in Brazil and the importance to prepare them to work with educational robotics. There are not many robotic kits manufacture in Brazil, therefore the ROBOKIT was developed to help in the training of teacher s and to motivate the national production of robotic kits. Index Terms Teacher training in Brazil, undergraduation in teaching of computing, educational robotics, ROBOKIT. O I. INTRODUÇÃO ensino diretivo raramente oportuniza ao estudante atuar no planejamento e construção de objetos que utilizem tecnologia. Porém, as atividades de criação são encontradas em quase todos os campos da atividade funcional humana. Existe, portanto, uma necessidade de introduzir no Ensino Fundamental o conteúdo da automação e dos robôs, possibilitando novas metodologias pouco exploradas ou desconhecidas pelos professores desse nível de ensino. A ênfase atual é dada a formas de aprendizagem multidisciplinares, inter-relacionadas e voltadas ao desenvolvimento de competências tecnológicas e comunicacionais exigidas pela sociedade. Assim, torna-se imprescindível a criação de equipamentos e softwares para a efetivação de práticas inovadoras no cotidiano escolar, que utilizem bases teóricas consistentes, para que os professores possam efetivamente acompanhar o desenvolvimento dos alunos nos momentos em que interagem com tais equipamentos. Baseado na realidade apresentada e buscando M. E. J. K. Cruz, UNISC Universidade de Santa Cruz do Sul, Departamento de Informática, Av. Independência, 2293, CEP Santa Cruz do Sul - RS Brazil, Fone/Fax: 55 (51) ( W. Haetinger, UNISC Universidade de Santa Cruz do Sul, Departamento de Informática, Av. Independência, 2293, CEP Santa Cruz do Sul - RS Brazil, Fone/Fax: 55 (51) , F. Horn, Imply Tecnologia Eletrônica. Rua 28 de setembro, CEP Santa Cruz do Sul - RS Brazil. Fone: 55 (51) , Fax: 55 (51) ( DOI (Digital Object Identifier) Pendiente. produzir um equipamento para contribuir com o Ensino Fundamental e o fomento ao pensamento operacional dos estudantes, este artigo apresenta considerações sobre a formação de futuros professores e o desenvolvimento de um kit de robótica educativa operado por programação. O kit foi idealizado por alunos e professores do Curso Licenciatura em Computação da Universidade de Santa Cruz do Sul UNISC em parceria com empresa. O ROBOKIT visa suprir a lacuna existente na produção de equipamentos para o trabalho com robótica educativa no Brasil, uma vez que existem poucos fabricantes nacionais destes produtos. Um diferencial contundente do ROBOKIT é a possibilidade de trabalho com materiais alternativos, enquanto os kits importados oferecem peças prontas para encaixe e montagem de modelos pré-elaborados disponíveis em manuais sequenciais. O projeto ROBOKIT corrobora a teoria de Berto e Nakano [1], uma vez que foi originado em uma pesquisa acadêmica e atualmente vem sendo comercializado. Neste ínterim, o presente artigo é organizado da seguinte forma: a seção II descreve o projeto pedagógico do curso Licenciatura em Computação, no qual o ROBOKIT foi idealizado e é utilizado; na seção III é descrito o ROBOKIT, sua funcionalidade e aplicação; na seção IV são apresentadas as metodologias de utilização do produto; e na seção V são feitas as considerações finais. II. FORMAÇÃO DE PROFESSORES NO BRASIL PARA O TRABALHO COM TECNOLOGIA DA COMPUTAÇÃO O curso Licenciatura em Computação da Universidade de Santa Cruz do Sul, Rio Grande do Sul, Brasil, prima pela formação dos alunos, futuros docentes, assegurando a qualidade e o cumprimento de todos os aspectos necessários à formação ética e comprometida com mudanças educacionais significativas. A legislação vigente no Brasil para a formação de professores, através da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional, estabelece normas no Art O projeto pedagógico do curso Licenciatura em Computação atende 1 A formação de docentes para atuar na educação básica far-se-á em nível superior, em curso de licenciatura, de graduação plena, em universidades e institutos superiores de educação, admitida, como formação mínima para o exercício do magistério na educação infantil e nas quatro primeiras séries do ensino fundamental, a oferecida em nível médio, na modalidade Normal [2].

41 JOCHIMS, HAETINGER Y HORN: FORMAÇÃO DE LICENCIADOS EM COMPUTAÇÃO NO BRASIL efetivamente todos os aspectos legislados: do total deste componente, 1800 horas são dedicadas às atividades de ensino/aprendizagem e as demais 200 horas para outras formas de atividades de enriquecimento didático, curricular, científico e cultural. Estas 2000 horas de trabalho para execução de atividades científico-acadêmicas somadas às 400 horas da prática como componente curricular e às 400 horas de estágio curricular supervisionado são o campo da duração formativa em cujo terreno se planta a organização do projeto pedagógico planejado para um total mínimo de 2800 horas. A formação é realizada em 4 anos, sendo que a lei dita que não pode ser realizada em tempo inferior a 3 anos para todos os cursos de licenciatura, inclusive o curso normal superior. Em resumo, estabelece: 1) 400 (quatrocentas) horas de prática como componente curricular, vivenciadas ao longo do curso; 2) 400 (quatrocentas) horas de estágio curricular supervisionado a partir do início da segunda metade do curso; 3) 1800 (mil e oitocentas) horas de aulas para os conteúdos curriculares de natureza científico-cultural; 4) 200 (duzentas) horas para outras formas de atividades acadêmico-científico-culturais. O curso também segue as diretrizes da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) [3] a qual estabelece que as competências específicas e de docência das áreas de computação e de educação devem nortear o currículo, a avaliação, a organização institucional e a gestão pedagógica de maneira coerente e integrada na formação e na sua prática. A SBC, dentre outras indicações, sugere um currículo multidisciplinar. Incentiva a preparação de profissionais para tratar as áreas de computação e de educação, desenvolvendo competências para o uso educacional efetivo das ferramentas computacionais de maneira integrada a problemas em outros domínios de conhecimentos. Alguns princípios formativos são essenciais: modelagem, especificação, desenvolvimento, implantação e manutenção de soluções computacionais para abordagem de problemas em contextos educacionais e de educação corporativa, bem como, o uso e seleção de software e hardware adequados às demandas das escolas, instituições de ensino e organizações em geral. Nesse sentido, o curso Licenciatura em Computação da Universidade de Santa Cruz do Sul (UNISC) sente-se comprometido com a prescrição da lei e com o fomento para a inserção da tecnologia na Educação Básica. Para dar conta destas, possui disciplinas denominadas Práticas Articuladoras em Computação e Estágio Supervisionado em Computação e horas práticas em diversas disciplinas. O curso incentiva e evidencia a importância da programação na educação em várias disciplinas componentes do currículo regular, abordando aspectos práticos e teóricos, essenciais à formação dos futuros docentes. Especificamente as disciplinas de Programação I, Programação II e Linguagens de Programação para a Educação trabalham a programação para a aprendizagem do aluno do referido curso e para a aplicação na Educação Básica. A partir do primeiro semestre de 2005, na disciplina Linguagem de Programação para a Educação, foi estudada a importância da programação para crianças e adolescentes em idade de escolarização. A disciplina permitiu o estudo sobre a importância da programação para o desenvolvimento cognitivo, afetivo e social dos alunos e suas possibilidades na escola. Durante a disciplina percebeu-se a carência na produção brasileira de equipamentos para o trabalho com robótica educativa, sendo que os equipamentos mais utilizados pelas escolas consultadas através de páginas de Internet eram importados. Inicialmente, foi observado que as escolas que possuíam equipamentos para o trabalho com robótica educativa constituíam o grupo da rede particular de ensino, empregando valores financeiros significativos para a aquisição de kits. Na maioria dos casos, os kits eram compostos por motores, LED e peças de encaixe para montagem de estruturas previamente descritas em manuais. Durante a disciplina de Linguagens de Programação para a Educação, foi iniciada a proposta de parceria com uma empresa da área de desenvolvimento tecnológico para a implementação de um kit que utilizasse materiais alternativos e para que os alunos da Licenciatura em Computação tivessem este diferencial na formação docente. Da parceria estabelecida surgiu o ROBOKIT. III. O ROBOKIT O ROBOKIT consiste em um objeto de aprendizagem composto por uma caixa multicontroladora, programável, dotada de microcontrolador, memória, teclado, display e altofalante, que permite conectar simultaneamente diversos motores, lâmpadas, LED s e relés. O produto foi desenvolvido de forma colaborativa entre os alunos e professores do curso de Licenciatura em Computação-UNISC, que orientaram as funcionalidades, elaboraram o manual e uma vídeo-aula. A fabricação ficou a cargo da empresa Imply Tecnologia Eletrônica, que acolheu a proposta. O ROBOKIT permite elaborar atividades e momentos em sala de aula em que se propicia a ação do aluno frente a um problema, na formulação de conceitos e ideias processuais. O potencial pedagógico do ROBOKIT está na possibilidade de programação pelo aluno que o utiliza. A programação é desenvolvida conforme objetivos estabelecidos pelo grupo de alunos envolvidos no projeto. Preferencialmente é incentivada a elaboração de jogos pedagógicos que envolvam conteúdos estudados, elaborados na íntegra pelos alunos, sob orientação do professor. Tais projetos permitem aos alunos participação em todas as fases do jogo, da ideia a ser abordada, às regras que devem ser seguidas, além dos materiais alternativos com os quais o jogo será construído. Inúmeras habilidades são trabalhadas enquanto o projeto é desenvolvido. Cabe, assim ao professor estar presente para orientar o raciocínio dos alunos em certa direção através de materiais (conhecimento da criança, imagens mentais, esquemas motores) e instrumentos lógicos (estrutura de raciocínio, hábitos intelectuais) [12], auxiliando no ambiente promotor de aprendizagem. As crianças produzem pequenos inventos mecânicos, maquetes e

42 208 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago protótipos de movimentação autônoma que são construídos com materiais alternativos de baixo custo. Estas máquinas, sempre criadas com um aspecto pedagógico, têm a sua ação e animação levada a efeito através da programação no ROBOKIT. A. Como surgiu o ROBOKIT O ROBOKIT surgiu a partir de uma pesquisa realizada na disciplina Linguagens de Programação para a Educação, do curso Licenciatura em Computação que, a partir dos resultados, objetivou desenvolver um kit de robótica para aplicação no Ensino Fundamental e para a formação de professores, primando por materiais alternativos e de baixo custo, e ainda desenvolver oficinas e acompanhar a aprendizagem dos alunos participantes, através do Método Clínico Piagetiano [4, 12]. A pesquisa teve seu encaminhamento considerando que a programação é uma atividade necessária em qualquer idade, portanto, sua abordagem formal na escola é indispensável. A proposta do kit foi apresentada à empresa Imply Tecnologia Eletrônica para que o produzisse, conforme orientações dos alunos e professores do curso. Todos os encaminhamentos foram dados em parceria efetiva, sendo que a empresa implementava e os alunos e professores testavam e elaboravam uma listagem de sugestões para retornar à empresa para novas melhorias no kit. O ROBOKIT foi submetido a vários testes realizados pelos alunos até ser considerado ideal para utilização em escolas de Ensino Fundamental, conforme ilustrado na Figura 1. Várias modificações no software foram realizadas tornando a linguagem acessível e de fácil compreensão para crianças em fase de escolarização. O display da caixa multicontroladora do ROBOKIT apresenta os resultados da programação com texto que incentiva a criação a pensar sobre a ação que se deseja executar. O resultado imediato (feedback) permite que a criança observe se seu comando está sendo executado conforme desejado ou se necessita adequação. A criança, ao programar o ROBOKIT assume uma posição de comando e controle, tornando-se autora de uma sequência de instruções para animar seu invento, maquete ou jogo pedagógico. Local da Figura 1 Fig. 1. Alunos da Licenciatura em Computação UNISC testando o ROBOKIT. O Método Clínico [4], segundo Piaget [12] é desenvolvido através de um conjunto de perguntas e experimentos utilizados para descobrir os aspectos do funcionamento e da estruturação da mente da criança, enquanto ela organiza os objetos sobre os quais age, para analisar como ela desenvolve as relações. Este método é um aliado fundamental para o trabalho pedagógico, consistindo em conversar livremente com os alunos sobre determinado assunto, acompanhando os desvios do seu pensamento para reconduzi-lo ao tema, através de questionamentos ou contra argumentações, sem dar a resposta ao aluno. Conforme as respostas dadas pela criança ou adolescente entrevistado é possível classificar a estruturação do seu pensamento, sendo que a maioria dos entrevistados apresentou contextos de esforço e interesse em direção à reflexão. Poucas crianças entrevistadas apresentam contextos mentais de fabulação ou brincadeira, nos quais as respostas são desconexas ao assunto proposto pelo professor entrevistador. Um exemplo retrata o quanto as crianças se envolvem e apreciam programar o ROBOKIT. O exemplo é de uma criança de 8 anos que trabalhava com o ROBOKIT pela segunda vez: Entrevista realizada ao aluno A: O que este robô faz? Liga e faz música. Com que ele se parece? Com uma calculadora. O que é preciso fazer para que ele funcione? Comandar ele. Outros robôs também são comandados para funcionar ou eles sabem o que fazer sozinhos? ão sabem. Todos precisam ser comandados por uma pessoa e eles também podem estragar e alguém arruma de novo. Assim, é fundamental oportunizar aos alunos essa experiência, através de uma linguagem acessível que incentive o desenvolvimento da capacidade de formular problemas e de lançar respostas para solucioná-los, incentivando a introdução ao pensamento científico e à programação. Borges et al [5] implementaram um ambiente didático para operação remota de robô manipulador, apresentando as características do ambiente e a testagem durante o desenvolvimento. Miranda, Sampaio e Borges [6] desenvolveram um ambiente de programação visual para o kit de robótica educacional RoboFácil. Cruz et al [7] apresentam a importância da preparação de professores para o trabalho com robótica e programação no Ensino Fundamental e a validação do ROBOKIT realizado com alunos de quinta e sexta série de escola e alunos da graduação. Da mesma forma Haetinger [8] desenvolveu uma interface controladora de motores através de um computador de mesa. Estes motores eram adaptados a inventos diversos criados por alunos de graduação. Diante dos resultados da pesquisa e dos dados agregados para as proposições futuras, considera-se que o produto desenvolvido, o ROBOKIT, atingiu plenamente os objetivos, tendo ao final de 2007 sua utilização aplicada a treze escolas diferentes da região de Santa Cruz do Sul RS e a diversos grupos de estudo da universidade. O produto foi planejado para atender as necessidades do Ensino Fundamental, que carece de materiais para o trabalho com programação e acionamento de motores, LED s e sons. Os kits de robótica existentes são importados e apresentam custo elevado, inviabilizando a aquisição destes materiais para

43 JOCHIMS, HAETINGER Y HORN: FORMAÇÃO DE LICENCIADOS EM COMPUTAÇÃO NO BRASIL a grande maioria das escolas. Em geral, a rede particular de ensino tem maior acesso a kits importados. Algumas escolas municipais conseguem estabelecer contratos com importadoras de kits. Considerando a necessidade da introdução à programação e ao manuseio de materiais relacionados à robótica no Ensino Fundamental e observando o crescente consumo de produtos importados pelas escolas, considerou-se que o desenvolvimento de um kit nacional era favorável ao mercado e uma oportunidade de ampliar a aproximação universidadeempresa como exemplo de cadeia produtiva. Para regular os aspectos relacionados à propriedade intelectual e à exploração comercial do produto, foi estabelecido um contrato de parceria entre o curso Licenciatura em Computação - UNISC e a empresa Imply Tecnologia Eletrônica, objetivando a execução conjunta do kit. B. Descrição técnica do ROBOKIT A estrutura do ROBOKIT foi planejada para ser o mais econômica possível, representando uma relação viável entre custo-benefício ao usuário. Na Figura 2 apresenta-se o diagrama de blocos com as principais funcionalidades do ROBOKIT. Local da Figura 2 Fig. 2. Diagrama de blocos do ROBOKIT. Foi utilizado um microcontrolador [9] Microchip, modelo PIC16F873A-I/P. Este componente centraliza e executa todas as atividades do ROBOKIT. Internamente há dois tipos de memória que são mantidas mesmo na falta de energia: - uma do tipo flash, residente diretamente dentro do microcontrolador e armazena os programas de controle e gerenciamento intrínsecos do ROBOKIT. - a outra é do tipo Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM com barramento I2C) que grava e recupera os programas feitos pelos alunos. Esta memória é externa ao microcontrolador, sendo conectada a ele com apenas 2 I/O s e possui capacidade para bytes, o que permite gravar e recuperar até 64 programas feitos pelos alunos. Esta memória de programas é tratada como uma fila, permitindo inserir e remover comandos sempre no final. O visor é constituído por um LCD (Liquid Crystal Display) com 2 linhas e 16 caracteres dotado de backlight. O teclado constitui a interface de entrada de dados e programas e foi desenvolvido especialmente para o ROBOKIT em função do layout, das teclas e da arte. O ROBOKIT pode operar através de uma fonte externa ou através da sua bateria interna, do tipo recarregável 12 V DC. Esta bateria lhe confere maior mobilidade e uma autonomia média de 2 horas. O motor de passo pode ser programado para girar para a direita ou para a esquerda, além de poder variar o intervalo de tempo entre cada passo em milissegundos. Este tipo de motor é muito preciso em seus movimentos, permitindo executar movimentos com ângulos muito pequenos. O motor de corrente contínua pode ter o valor da sua velocidade controlada dentro de uma ampla faixa de valores através de PWM (Pulse Width Modulation), que já vem implementado em hardware. Cada um dos LED s pode ter especificado o seu tempo de acionamento em segundos. As notas musicais foram implementadas diretamente no microcontrolador. O teclado funciona de forma multiplexada, através de uma varredura feita pelo microcontrolador. A varredura retorna códigos ASCII para cada tecla. Estes códigos são associados a comandos que correspondem ao nome das teclas na capa de policarbonato. Internamente as micro-instruções são organizadas em um formato onde a primeira posição corresponde ao tipo de comando (motor de passo, motor contínuo, LED s, SOM, etc) e as demais posições são os parâmetros modificáveis conforme a instrução (sentido de rotação, número de passos, velocidade). Este formato é transparente ao aluno e o seu emprego dispensa a criação de uma linguagem específica para o estudante fazer a programação do ROBOKIT. Para programar, ele digita uma seqüência de teclas na ordem desejada. A programação do ROBOKIT é feita através do teclado e os comandos são visualizados no LCD, proporcionando um feedback imediato ao aluno. Os comandos de repetição foram incluídos para permitir executar os blocos de programas por várias vezes. Vários layouts foram criados para o ROBOKIT, sendo que foi escolhido o mais ergonômico, apresentado na Figura 3. Fig. 3. Layout do ROBOKIT. Local da Figura 3

44 210 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago C. Manuais e Vídeo-aula O texto do manual, com 23 páginas, foi elaborado pelos professores alunos do curso de Licenciatura em Computação da UNISC, contando com a orientação e a revisão de professores. Adotou-se o formato livreto pela economia e mobilidade. A capa, Figura 4, foi feita com papel do tipo couchet e todas as páginas internas são coloridas. Também acompanha o produto uma carta de mesa que resume os principais comandos e funcionalidades do ROBOKIT. O manual é considerado um caderno pedagógico com texto dirigido aos pais e professores. O teor dos textos do manual enfatizam a importância da programação, da criação com materiais alternativos e a possibilidade de relacionar inventos, jogos pedagógicos e maquetes a conhecimentos que as crianças já possuem. Estas características são o diferencial na comparação com demais kits que apresentam a montagem de inventos passo a passo com peças pré-moldadas. Fig. 4. Manual do ROBOKIT. Além de descrever os componentes do ROBOKIT, seus conectores, ligações e operação, o manual também apresenta sugestões de projetos e jogos educativos, tais como: Montagem de Maquetes, Elaboração de Inventos, Telas Artísticas e Criativas, Datas Comemorativas, Aprenda Futebol Brincando, Jogo do Raciocínio, Jogo das Formas Geométricas, Jogo Ritmos Musicais, Montando o Mapa do Brasil, Bingo da Multiplicação, Alfabeto das Cores, Trilha das Cores. A vídeo-aula, que é distribuída em CD, apresenta explicações teórico-pedagógicas, exemplos de inventos e jogos pedagógicos, visando à formação docente para o trabalho na escola. O funcionamento do ROBOKIT é apresentado passo a passo. IV. METODOLOGIAS DESENVOLVIDAS A atividade de criação dos alunos das escolas de Ensino Fundamental inicia na elaboração dos seus inventos que são montados pela integração de materiais alternativos, que podem ser os mais diversos, incluindo: cartolina, madeira, metal, plástico, rodas, correias, eixos, engrenagens, motores, LED s, entre outros. Estes elementos são conectados ao ROBOKIT e após é realizada a sua programação. Os diferentes tipos de motores que podem ser ligados permitem que os inventos adquiram movimento e ação. Para ativar o seu invento, o iniciante digita instruções no ROBOKIT, criando um programa que segue uma lógica estabelecida no projeto. A capacidade interativa proporcionada pelo ROBOKIT torna a atividade mais atrativa e interessante para o aprendiz, favorecendo, assim, o processo de ensino-aprendizagem. O professor orientador procura conduzir as atividades práticas incentivando montagens com caráter lúdico e envolvendo tópicos relativos ao conteúdo desenvolvido em aula, d ABREU [10]. A interação com os demais colegas também é evidenciada pela troca constante de ideias e necessidade de tomada de decisões grupais. Foram analisados os resultados de aprendizagem de 22 crianças entre 6 e 12 anos. Foram aplicados questionários às crianças sobre a concepção de robótica e assuntos adjacentes, solicitando que traçassem um paralelo entre programar no ROBOKIT e programar grandes robôs ou robôs sofisticados apresentados na TV. Para exemplificar apresenta-se parte das respostas dadas por três alunos de 8 anos, nas quais a resposta final indica a formação da sua estrutura de pensamento: Aluno B Entrevistador: - Para o ROBOKIT funcionar o que é preciso fazer? Resposta do aluno: - Programar ele. Entrevistador: - Como? Resposta do aluno: - Apertando nos botões. Entrevistador: - E se ele estragar? Resposta do aluno: - Alguém arruma. Entrevistador: - E os robôs da TV? Alguém necessita programar estes robôs? Resposta do aluno: - Não eles sabem tudo sozinhos. Aluno C Resposta do aluno: - Não precisa ser programado eles são robôs inteligentes, mas se estragar alguém precisa arrumar. Aluno D Resposta do aluno: - Qualquer robô precisa ser programado para funcionar. A análise das respostas permite concluir o nível de pensamento no qual se encontra cada aluno. É possível, classificar, através das respostas como o aluno está estruturando seu pensamento, se consegue estabelecer relações entre a programação do ROBOKIT e um outro robô mais sofisticado, mas fora do seu alcance físico. Nas respostas é

45 JOCHIMS, HAETINGER Y HORN: FORMAÇÃO DE LICENCIADOS EM COMPUTAÇÃO NO BRASIL possível identificar que o aluno B ainda possui a fabulação em seu pensamento, mas se direciona para o desencadeamento de um pensamento mais elaborado. O aluno C já se encontra em nível mais avançado e o D já está na crença espontânea, segundo a metodologia clínica de Piaget. Segundo Piaget [11], o conhecimento construído está incorporado aos esquemas mentais que são colocados para funcionar diante de situações problemas ou desafios. Esse processo ocorre mediante a tomada de consciência, que é entendida como uma construção que decorre das relações do sujeito com o objeto, sendo a mesma vista como uma conceituação, isto é, uma passagem da assimilação prática para a assimilação por meio de conceitos. Para exemplificar, um dos inventos consistiu em um jogo composto por cartolina, caixa de sapato e cartas de papel. Na cartolina foi desenhada uma trilha com casas numeradas. As cartas, também numeradas, continham problemas relativos ao conteúdo de Geometria Plana e indicações para acerto ou erro. A caixa de sapato foi encapada com papel numerado e no centro suportava o motor de passo com um ponteiro ligado ao seu eixo. Através da programação, o ROBOKIT fazia o controle do giro do motor, apontando o número de casas a serem percorridas sobre a trilha. A última casa alcançada indicava a carta a ser retirada pelo jogador. Mediante resolução do problema, o jogador poderia avançar ou recuar. O planejamento, o estabelecimento de regras e o desenvolvimento do jogo, apresentado na Figura 5, ficou a cargo dos alunos com a orientação do professor. Fig. 5. Jogo pedagógico elaborado com material alternativo e controlado pelo ROBOKIT. Outro exemplo da praticidade e ergonomia do ROBOKIT é sua produção adaptada às necessidades escolares. A maleta possui alça e pode ser levada a qualquer ambiente. Esta característica foi desenvolvida pela observação feita durante os estágios dos alunos da Licenciatura em Computação, uma vez que os professores das escolas desejam utilizar diferentes ambientes para desenvolvimento e apresentação de trabalhos. Tanto na fase de criação de maquetes, jogos e inventos como em apresentações para pais e comunidade escolar o ROBOKIT pode ser levado e utilizado em diferentes ambientes, conforme Figura 6. O Kit possui: uma caixa controladora, uma fonte Fig. 6. Crianças utilizando o ROBOKIT em ambiente descontraído sobre tapete. para alimentação, dois motores contínuos, um motor de passo e 4 led s. Além destes componentes, o kit contém um manual pedagógico, uma carta de mesa com exemplos de comandos para programação e um CD contendo a vídeo-aula. V. CONSIDERAÇÕES FINAIS O Curso de Licenciatura em Computação da UNISC atende todas as normas estabelecidas pelo Ministério da Educação do Brasil. Os alunos realizam estágios em escolas da região. O ROBOKIT supre a necessidade de equipamentos, pois muitas escolas não possuem recursos para adquirir materiais de robótica, que são importados e apresentam custo muito elevado. Os estagiários da Licenciatura em Computação levam o ROBOKIT até as escolas para desenvolver atividades nas salas de aula utilizando metodologias apropriadas e criativas planejadas pelos mesmos e que utilizam materiais alternativos. São elaborados jogos de cunho pedagógico, maquetes e inventos controlados pelo acionamento de leds, motores e sons pelo ROBOKIT. Questões são feitas aos alunos individualmente para coleta de dados e conhecimento dos resultados de aprendizagem através do Método Clínico Piagetiano. Inventos controlados através de programação surgem como uma ferramenta relevante para desvelar novas formas de construção do raciocínio. O aluno aprende fazendo e errando, definindo visões, buscando o conhecimento de forma próativa, tudo dentro de uma cultura tecnológica favorável em que o contexto criativo é evidenciado. Combina-se o uso de materiais alternativos e equipamentos de robótica incentivando o raciocínio lógico da criança. A sala de aula transforma-se num ambiente de alta difusão tecnológica, através da ampliação do contato dos alunos com novos equipamentos e conceitos. O lúdico aliado às novas tecnologias resulta em maior eficiência no engajamento do estudante no processo educativo enfocando a introdução da

46 212 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago programação no Ensino Fundamental, que pela legislação brasileira é composto de nove anos. Como proposição futura pretende-se desenvolver um ambiente de controle do ROBOKIT pela Internet e por celular, objeto de pesquisa em andamento no ano de 2008 e 2009, além do acoplamento de sensores para novas aplicações. AGRADECIMENTOS Agradecemos aos alunos e professores participantes do projeto, à UNISC Universidade de Santa Cruz do Sul pelo apoio logístico e financeiro dado a esta pesquisa e à empresa Imply Tecnologia Eletrônica pela fabricação e comercialização do ROBOKIT. REFERÊNCIAS [1] BERTO, Rosa M. V. S. e NAKANO, Davi Noboru A produção científica nos anais do encontro nacional de engenharia de produção: um levantamento de métodos e tipos de pesquisa. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Departamento de Engenharia de Produção. Anais ENEGEP, São Paulo. [2] Brasil. PARECER CNE/CP 28/2001. Despacho do Ministro em 17/1/2002, publicado no Diário Oficial da União de 18/1/2002, Seção 1, p. 31. [3] SBC Sociedade Brasileira de Computação Currículo de Referência para Cursos de Licenciatura em Computação. CR-LC/ Versão homologada em Assembleia da SBC em julho de [4] DELVAL, Juan Introdução à prática do método clínico: descobrindo o pensamento das crianças. Porto Alegre: Artmed. [5] BORGES, Emanuel N Ambiente didático para operação remota de robô manipulador. In: XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil: ENEGEP 2006 ABEPRO 1 (EESC/USP). [6] MIRANDA, Leonardo C, SAMPAIO, Fábio F. e BORGES, José A ProgrameFácil: Ambiente de Programação Visual para o kit Robótica Educacional RoboFácil. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, São Paulo. [7] CRUZ, Marcia K. et al Formação Docente para Trabalho com Robótica Educativa. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, São Paulo. [8] HAETINGER, Werner Construção de robôs para ensinar os conceitos de programação orientada a objetos. In: 6º SIMPOSIO INTERNACIONAL DE INFORMATICA EDUCATIVA - SIIE Caceres: Universidad de Extremadura. [9] PEREIRA, Fábio Microcontroladores PIC: Programação em C. 6. ed. São Paulo: Érica. [10] d ABREU, João Vilhete Viegas Desenvolvimento de Projetos em Parceria Professor-Aluno na Oficina de Robótica Pedagógica. Anais do VII Congresso Internacional Logo. Porto Alegre, RS, novembro, 1995 e Anais do III Congresso Iberoamericano de Informática. Barranquilla, Colômbia, julho. [11] PIAGET, Jean A Tomada de Consciência. São Paulo: Melhoramentos Universidade de São Paulo. [12] A Representação do Mundo na Criança: com concurso de onze colaboradores. Aparecida, São Paulo: Idéias & Letras. Marcia Elena Jochims Kniphoff da Cruz é licenciada em Matemática e Biologia e mestre em Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil). É professora do Departamento de Informática e atual Coordenadora da Licenciatura em Computação, da Universidade de Santa Cruz do Sul. Suas linhas de pesquisa são Robótica e Informática Educativa. Werner Haetinger é licenciado em Física e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil). É professor assistente do Departamento de Informática da Universidade de Santa Cruz do Sul. Suas linhas de pesquisa são Robótica e Informática Educativa. Fabiano Horn é Técnico em Automação Industrial e atualmente é Diretor de Tecnologia da empresa IMPLY Tecnologia Eletrônica (Brasil), na qual dirige a gestão de projetos nas áreas de hardware, firmware e software.

47 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Asistentes Interactivos para el Aprendizaje de Algoritmos Voraces J. Ángel Velázquez Iturbide, Member, IEEE, Carlos A. Lázaro Carrascosa, e Isidoro Hernán Losada Title Interactive Assistants for Learning Greedy Algorithms Abstract The design of educational software must be based on clear pedagogical objectives. In this article we introduce two interactive assistants, each one intended to assist in a specific greedy algorithm: AMO for the knapsack problem and SEDA for the activity selection problem. We describe their educational objectives by means of the levels in Bloom s taxonomy and the functions these assistants provide to support such levels. We also describe the method and results of several usability evaluations performed, which were highly positive. Index Terms Algorithms, educational technology, interactive systems, user interface human factors. L I. INTRODUCCIÓN A informática en general y la informática educativa en particular han alcanzado niveles muy altos de sofisticación. Sin embargo, este alarde tecnológico no tiene porqué ir acompañado de su éxito educativo. Un ejemplo claro lo encontramos en las animaciones de algoritmos que, a pesar de su madurez y amplia oferta de sistemas, no ha alcanzado el éxito prometido. Una de las principales razones [1] de este relativo fracaso es la gran carga de trabajo que supone la construcción de animaciones (normalmente, para los profesores), pero también que su uso no siempre garantiza una mayor eficacia educativa [2]. El trabajo aquí presentado es una contribución dentro de una línea de investigación centrada en el desarrollo de aplicaciones educativas de animación de programas para técnicas de diseño de algoritmos. Dicha línea [3] comenzó con un estudio de las características de las visualizaciones de algoritmos, clasificadas por técnica de diseño. También partimos de nuestra experiencia en el uso de la taxonomía de Bloom [4] como marco educativo para el diseño de Manuscrito recibido el 28 de Febrero de J. Ángel Velázquez Iturbide pertenece al Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos I, Universidad Rey Juan Carlos, C/ Tulipán s/n, Móstoles 28933, Madrid, España (autor de contacto, Tel.: ; Fax: ; urjc.es). Carlos A. Lázaro Carrascosa pertenece al Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos I, Universidad Rey Juan Carlos, C/ Tulipán s/n, Móstoles 28933, Madrid, España ( urjc.es). Isidoro Hernán Losada pertenece al Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos I, Universidad Rey Juan Carlos, C/ Tulipán s/n, Móstoles 28933, Madrid, España ( urjc.es). DOI (Digital Object Identifier) Pendiente. aplicaciones educativas [5]. Sobre estas bases, hemos desarrollado sistemas para la animación de la recursividad [6] y de algoritmos de divide-y-vencerás [7]. En este artículo se presentan dos aplicaciones educativas diseñadas para ayudar a los alumnos en el estudio de los algoritmos voraces. AMO [8] está concebido para ayudar al estudio del problema de la mochila [9] y SEDA [10], para el problema de la selección de actividades [11]. Ambas aplicaciones afrontan los dos retos antes citados para sistemas de animación. Por un lado, las animaciones se generan automáticamente, sin esfuerzo por parte del usuario. Por otro lado y lo más importante para el objetivo de esta comunicación, afrontamos la eficacia educativa mediante su diseño en el marco de la taxonomía de Bloom. La estructura del artículo es la siguiente. En el apartado siguiente describimos nuestros objetivos pedagógicos. El apartado tercero contiene una descripción detallada de ambas aplicaciones. En el apartado cuarto se describen los resultados de varias evaluaciones de usabilidad. Por último, comentamos algunos trabajos relacionados e incluimos nuestras conclusiones y líneas de trabajo futuro. II. OBJETIVOS PEDAGÓGICOS Hemos clasificado los objetivos educativos de nuestras aplicaciones según la taxonomía de Bloom [4]. Se trata de un marco, muy conocido, para medir el grado de conocimiento o aprendizaje de una materia por el alumno. La taxonomía establece una jerarquía de seis niveles: Nivel de conocimiento. El estudiante puede recordar información, sin que sea necesario entender su contenido. Nivel de comprensión. El estudiante puede entender y explicar el significado de la información recibida. Nivel de aplicación. El estudiante puede seleccionar y utilizar datos y métodos para solucionar una tarea o problema. Nivel de análisis. El estudiante puede distinguir, clasificar y relacionar hipótesis y evidencias de la información dada, así como descomponer un problema en sus partes. Nivel de síntesis. El estudiante puede generalizar ideas y aplicarlas para solucionar un nuevo problema. Nivel de evaluación. El estudiante puede comparar, criticar y evaluar métodos o soluciones para solucionar un problema.

48 214 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Si buscamos objetivos de aprendizaje para las distintas técnicas de diseño de algoritmos, encontramos que todas ellas buscan los niveles de comprensión de la técnica y de análisis del comportamiento de los algoritmos desarrollados. Sin embargo, también encontramos diferencias entre las distintas técnicas. En concreto, en los algoritmos voraces, juegan el papel principal los niveles de aplicación (de patrón de código de muy alto nivel), síntesis (de demostración de optimidad y de programación del algoritmo) y evaluación (de estrategias alternativas). Conviene comentar una dificultad adicional. Los algoritmos voraces se basan en unos conceptos comunes y un patrón de alto nivel. Sin embargo, sus códigos fuentes son tan distintos a dicho patrón que resultan irreconocibles como instancias del mismo. La visualización de cada algoritmo voraz también es particular del mismo [3]. En consecuencia, propusimos diseñar una familia de asistentes, cada uno dedicado a un problema voraz diferente. Cada asistente debe ayudar en los siguientes niveles educativos: Comprensión. El alumno comprenderá el problema planteado y el algoritmo voraz que lo resuelve. El algoritmo será independiente de la estrategia voraz elegida (es decir, del criterio de selección de los candidatos), por lo que puede contener fragmentos de pseudocódigo. Análisis. El alumno analizará el efecto de aplicar a unos datos de entrada el mismo algoritmo voraz, pero con diversas estrategias voraces. Evaluación. El alumno evaluará el efecto de cada estrategia voraz y seleccionará (empíricamente) la óptima. Obsérvese que la selección de la estrategia óptima se realiza a partir de los resultados obtenidos experimentalmente. A pesar de esta evidencia empírica, la optimidad de la estrategia correspondiente sólo puede afirmarse tras su demostración formal, que se realizará sin la ayuda del asistente. III. DESCRIPCIÓN DE LOS ASISTENTES INTERACTIVOS AMO y SEDA se han diseñado para ayudar al aprendizaje de los problemas de la mochila [9] y de la selección de actividades [11], respectivamente. La mayor parte de sus características son comunes. Sin embargo, SEDA se desarrolló tras AMO, por lo que contiene algunas mejoras introducidas tras una sesión de evaluación de usabilidad de AMO. Al estar más avanzado, comenzamos presentando SEDA, para exponer después las características específicas de AMO. A. Descripción de SEDA Podemos definir informalmente el problema de selección de actividades de la siguiente manera [11]. Dado un conjunto de n actividades, cada una con un instante de comienzo c i y un instante de fin f i, deseamos seleccionar un subconjunto de máximo tamaño de actividades que no se solapen. Por ejemplo, dado el conjunto de actividades de la Tabla I, el subconjunto compuesto por las actividades {0,6,9} es una solución válida, mientras que el subconjunto {2,7,6,3} es una solución de tamaño máximo. TABLA I. UN EJEMPLO DEL PROBLEMA DE SELECCIÓN DE ACTIVIDADES i s i f i La Fig. 1 muestra el aspecto de la interfaz de usuario de SEDA. Se distinguen claramente tres zonas, aparte del menú principal y la barra de iconos. En la parte superior se encuentra el panel del problema, que muestra gráficamente los datos de entrada (en la figura, tras ejecutar el algoritmo para el ejemplo anterior). En la parte inferior izquierda se encuentra el panel de teoría. Consta de dos pestañas: la pestaña del problema contiene su enunciado, y la del algoritmo (visible en la figura), su codificación en Java. Finalmente, la parte derecha contiene el panel de resultados, que a su vez contiene las pestañas de datos de entrada y de resultados (visible). Fig. 1. Interfaz de usuario de SEDA. El usuario puede consultar el enunciado del problema y el código del algoritmo voraz en cualquier momento. Sin embargo, sólo podrá usar el resto de funciones de SEDA tras introducir datos de entrada. Entonces, SEDA muestra gráficamente los datos en el panel del problema. A partir de este momento, el usuario puede seleccionar una estrategia voraz y ejecutar el algoritmo según el orden de selección dado por ésta. SEDA ofrece 9 estrategias: Aleatoria. Índice de la actividad en orden creciente/decreciente. Comienzo de la actividad en orden creciente/decreciente. Fin de la actividad en orden creciente/decreciente. Duración de la actividad en orden creciente/decreciente.

49 VELÁZQUEZ ITÚRBIDE et al.: ASISTENTES INTERACTIVOS PARA APRENDIZAJE DE ALGORITMOS Fig. 2. Visualización de actividades en SEDA en orden decreciente de comienzo. Fig. 3. Visualización de actividades en SEDA en orden decreciente de duración. Fig. 4. Tabla de evaluación de las estrategias en SEDA. SEDA visualiza las actividades en formato bidimensional sobre un eje temporal horizontal. La visualización muestra tantas filas como actividades hay. Cada actividad se representa mediante una barra comprendida entre los instantes de comienzo y fin. Las actividades se colorean con tonos según la estrategia voraz seleccionada, correspondiendo los tonos más oscuros a las actividades que antes se seleccionarán con dicha estrategia. Obsérvese que un número alto de objetos producen un problema visual ya que las personas somos incapaces de distinguir una gama de tantos tonos. Para que las visualizaciones (y el propio ejemplo) sean manejables, SEDA impone la restricción de un máximo de 12 actividades e instantes comprendidos entre 0 y 30. La Fig. 2 muestra el mismo ejemplo que la Fig. 1 (es decir, las diez actividades de la Tabla I según la estrategia de orden decreciente de comienzo), pero al comienzo de la ejecución. Obsérvese que la primera actividad en ser seleccionada será la tercera (situada en la parte superior derecha), mientras que la de la fila primera será la última. La Fig. 3 muestra las mismas actividades reordenadas (recoloreadas) en orden decreciente de duración. Una vez seleccionada una estrategia, el usuario puede ejecutar y animar el algoritmo mediante dos controles: paso a paso o de forma completa. En el primer caso, el usuario puede observar cómo se seleccionan actividades iteración tras iteración según la estrategia activa. Cada actividad seleccionada se colorea de gris si es válida (indicando que no puede volver a seleccionarse) o de rojo si es inválida (es decir, si se solapa con alguna seleccionada antes). El usuario también puede retroceder la animación para volver a examinar los pasos anteriores. El beneficio producido por las distintas estrategias se muestra en la tabla del panel de resultados. La Fig. 4 muestra dicha tabla tras aplicar 5 estrategias con los datos de entrada de las figuras anteriores. Cada fila contiene, de izquierda a derecha, columnas con la estrategia, el valor asignado a cada actividad, las actividades seleccionadas y valor de la función objetivo (en este problema, número de actividades). La tabla permite ordenar sus filas según la columna de número de actividades, conociendo inmediatamente las estrategias con mejor resultado. SEDA es un sistema sencillo, con sólo algunas facilidades más. El usuario puede introducir datos de entrada por teclado, generarlos aleatoriamente o leerlos de un fichero; también puede modificarlos interactivamente. Las visualizaciones individuales y las animaciones pueden almacenarse en ficheros de formatos gráficos estándar. La tabla de resultados puede exportarse en formato de texto. Por último, puede seleccionarse el idioma de la aplicación (español e inglés).

50 216 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Fig. 5. Visualización de los objetos y la mochila en AMO. Fig. 6. Tabla de evaluación de las estrategias en AMO. Hagamos un resumen de las principales características de SEDA agrupadas por los objetivos educativos que soporta: Nivel de comprensión. Está soportado por el panel de teoría (con sus pestañas de problema y de algoritmo). A su vez, las funciones de entrada de datos, selección de estrategia y avance/retroceso de la animación facilitan que el alumno analice el comportamiento del algoritmo con cada estrategia. Nivel de análisis. Está soportado por las visualizaciones y la animación del panel del problema. La representación gráfica facilita identificar los límites de las actividades y sus solapamientos. Además, los tonos facilitan determinar el orden de selección de las actividades y el gris, descartar las ya consideradas. Los controles de avance/retroceso de la animación facilitan el análisis temporal de cada estrategia. Por último, la tabla de resultados permite conocer fácilmente el efecto de cada estrategia y analizarla de forma resumida. Nivel de evaluación. Está soportado por la tabla de resultados. Su examen permite conocer qué estrategias maximizan el número de actividades y sus diferencias. Obsérvese que el soporte a un nivel refuerza el apoyo a otros. Por ejemplo, el soporte al análisis favorece la evaluación. B. Uso Educativo En general sugerimos el siguiente método de trabajo: 1. Leer el problema y el algoritmo incluidos. 2. Introducir datos de entrada. 3. Seleccionar diversas estrategias y ejecutar el algoritmo, analizando el efecto de utilizar cada una. 4. Evaluar el resultado de las distintas estrategias para determinar la óptima. Para el paso 2, cada fuente de entrada tiene sentido en situaciones distintas: el teclado se usa para introducir un ejemplo concreto, el azar para crear un ejemplo rápidamente y los ficheros para reproducir ejemplos concretos o de tamaño grande. Es muy probable que varias estrategias produzcan el mismo resultado para unos datos de entrada. Por tanto, rara vez se seguirá linealmente el método propuesto y habrá que repetir los pasos 2-4 varias veces, cada vez con datos nuevos. C. Descripción de AMO AMO es igual que SEDA, salvo en detalles propios del problema abordado, como la visualización de los datos, las estrategias, el formato de la tabla de resultados y otros detalles menores (p.ej. el diálogo de entrada de datos). Además, debido a las fechas de desarrollo, AMO carece de algunas funciones de SEDA. Comencemos por enunciar el problema de la mochila [12]. Sea una mochila de capacidad c y n objetos, tales que la suma de todos sus pesos excede la capacidad de la mochila. Cada objeto i, 0 i n-1, tiene un peso p i y un beneficio asociado b i. Cada objeto puede partirse, de forma que si se introduce una fracción x i en la mochila, se consigue la parte proporcional de su beneficio x i b i. El objetivo consiste en llenar la mochila de forma que se maximice el beneficio conseguido. Por ejemplo, sea una mochila de capacidad c=162 y siete objetos con pesos {90,74,31,42,59,56,14} y beneficios {72,66,21,8,100,27,26}. Si introducimos los objetos en la mochila en orden creciente de peso, caben enteros los objetos 2,3,5,6 y 19/59 del objeto 4, produciendo un beneficio En cambio, si seleccionamos los objetos en orden decreciente de la tasa beneficio/peso, se introducen enteros los objetos 1,4,6 y 15/90 del objeto 0, produciendo el beneficio máximo 204. Las visualizaciones de AMO muestran los objetos y la mochila. Los objetos se muestran en formato vertical, de manera que el ancho es proporcional a su peso y la altura a su beneficio. Asimismo, la mochila es un recipiente de anchura proporcional a su capacidad (en peso). La Fig. 5 ilustra estas

51 VELÁZQUEZ ITÚRBIDE et al.: ASISTENTES INTERACTIVOS PARA APRENDIZAJE DE ALGORITMOS visualizaciones para el ejemplo anterior. Como en SEDA, los candidatos exhiben distintos tonos de color según la estrategia voraz seleccionada y los candidatos ya seleccionados se presentan en gris. Para que los problemas y las visualizaciones sean manejables, AMO impone la restricción de un máximo de 10 objetos. Por otro lado, AMO ofrece 11 estrategias: Aleatoria. Índice en orden creciente/decreciente. Beneficio en orden creciente/decreciente. Beneficio/peso en orden creciente/decreciente. Peso en orden creciente/decreciente. Peso/beneficio en orden creciente/decreciente. La última diferencia destacable es el formato de la tabla de resultados. En AMO consta de cinco columnas. Las columnas primera, segunda y última son iguales que en SEDA: estrategia, valores de selección y valor de la función objetivo (en el caso de la mochila, el beneficio conseguido). Las columnas tercera y cuarta contienen, respectivamente, el orden de selección de los objetos y el porcentaje introducido de cada uno. La Fig. 6 muestra una tabla para los datos del ejemplo. IV. EVALUACIÓN DE LOS ASISTENTES INTERACTIVOS Hemos realizado diversas evaluaciones de ambos asistentes, cuya organización y resultados presentamos en este apartado. A. Diseño y Evaluaciones de Experto El diseño de ambos asistentes ha sido una tarea laboriosa, especialmente de AMO, que fue el desarrollado en primer lugar. Se realizó un primer diseño de la interfaz de usuario para dar soporte a los objetivos educativos. Este primer diseño ya incluía el formato de visualización, que es una mejora del propuesto en Sedgewick [9]. Posteriormente, fueron realizándose evaluaciones de experto para garantizar la usabilidad, coherencia y calidad de la interfaz. En total, se realizaron cinco evaluaciones de experto. El desarrollo de SEDA fue similar, con la ventaja de que se basó en AMO. En consecuencia, sólo se realizaron dos evaluaciones de experto. La visualización es una simplificación de la ilustración encontrada en Cormen, Leiserson y Rivest [11], que consigue el mismo efecto gracias a la dimensión del tiempo en la animación. B. Protocolo de Sesiones de Evaluación Se han realizado dos evaluaciones experimentales con usuarios finales. La sesión de evaluación de AMO se realizó en enero de 2008 en la asignatura troncal Diseño y Análisis de Algoritmos, de tercer curso de Ingeniería Informática. Participaron 40 alumnos. La sesión de SEDA se realizó en mayo de 2008 en la asignatura optativa Estructuras de Datos y Algoritmos Avanzados, también de tercer curso de Ingeniería Informática. Participaron 11 alumnos. Ambas sesiones se integraron en una sesión de laboratorio. Cada sesión duró dos horas. Los alumnos se descargaron de la web de la asignatura (con la que ya estaban familiarizados) todo el material necesario para realizarla: enunciado, asistente y modelo de informe. Además, se les entregó en papel un cuestionario de opinión sobre el asistente. El cuestionario constaba de preguntas abiertas y preguntas tipo test, con valores en una escala de Linkert de 1 (muy mala) a 5 (muy buena). El enunciado de la práctica contenía la especificación del problema y una breve descripción del asistente a evaluar. Se pedía que realizaran tres tareas: 1. Utilizar el asistente para determinar una estrategia óptima entre las ofrecidas por el asistente. 2. Rellenar y entregar electrónicamente un breve informe, siguiendo el modelo proporcionado. Su estructura era muy sencilla: estrategia seleccionada, justificación razonada y ejemplos que proporcionan evidencia. 3. Rellenar y entregar por escrito el cuestionario de opinión sobre el asistente. En la primera sesión se les permitió realizar la práctica y entregar el informe en parejas, pero el cuestionario debía ser individual. En la segunda evaluación, todo el trabajo se realizó individualmente. En los apartados siguientes presentamos los resultados de usabilidad y de eficacia obtenidos en estas sesiones. C. Usabilidad de AMO En Tabla II incluimos los resultados de las preguntas tipo test sobre AMO. Omitimos la opinión sobre la calidad de algunos elementos rutinarios de la interfaz de usuario. TABLA II. RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN DE AMO Pregunta Media Desv. típica Fácil de usar Ha ayudado a analizar el efecto de cada estrategia voraz Ha ayudado a identificar la estrategia óptima Calidad general Calidad de panel de datos de entrada Calidad de panel de datos de salida Calidad de pestaña de problema Calidad de pestaña de código Calidad de pestaña con datos de entrada Calidad de pestaña con tabla de resultados Calidad de introducción/generación de datos Calidad de formato de almacenamiento En conjunto ha gustado La facilidad de uso de AMO obtuvo una calificación media de 4 54, resultado de ser calificada de buena o muy buena por parte de 36 alumnos, neutral por parte de 3 y una respuesta en blanco. Esta opinión se corrobora con la falta de preguntas durante la sesión. Asimismo, 36 respuestas abiertas no citaron ningún aspecto de difícil uso o elogiaron su sencillez de uso. Las cuatro críticas recibidas son: incomprensión de algunos iconos, formato de la tabla de resultados, imposibilidad de suprimir filas en la tabla de resultados y falta de una función para ejecutar todas las estrategias.

52 218 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Preguntados sobre su utilidad tanto para analizar el efecto de seleccionar cada estrategia como para identificar la estrategia óptima, hubo un consenso en su utilidad alta o muy alta. Con respecto al análisis de cada estrategia, solamente 4 la calificaron de forma neutral y 2 de muy mala. Con respecto a la identificación de la estrategia óptima, el resultado fue aún mejor: sólo 2 respuestas la calificaron de mala. En cuanto a su calidad general para analizar el efecto de distintas estrategias, la media de AMO fue de 4 19, con sólo una respuesta neutral y dos muy malas; hubo 4 respuestas en blanco. Se obtienen resultados similares sobre la calidad de elementos concretos. La mayor parte de las opiniones fueron buenas o muy buenas (297 de 400, frente a 66 respuestas neutrales y 37 negativas). Como puede observarse en Tabla II, los aspectos mejor valorados fueron la visualización de la mochila, los diálogos de entrada de datos y la pestaña de resultados. Por el contrario, los peor valorados fueron las pestañas de problema y código y el formato de almacenamiento en fichero. Por último, AMO gustó bastante o mucho a casi todos los alumnos, salvo a uno neutral, a otro que le gustó poco y a otro nada; hubo 4 respuestas en blanco. Recurrimos a las respuestas abiertas para tener su opinión detallada sobre los aspectos positivos y negativos de AMO. Los elementos que más comentaron haberles gustado fueron el diseño de visualización de los datos, la tabla de evaluación y el almacenamiento de datos en fichero. También encontramos algunas respuestas que muestran que no se ha comprendido la utilidad o el formato de algunas funciones, por lo que deberán explicarse mejor en el futuro: Formato de almacenamiento de datos de entrada. Utilidad de la generación aleatoria y la lectura de fichero de datos de entrada. Dinámica a seguir con el asistente. Dinámica de ejecución de distintas estrategias. Sin calificarlos de negativos, algunos alumnos suprimirían las siguientes funciones: La configuración del color de los objetos. Las pestañas de problema y de algoritmo. También encontramos sugerencias de mejorar algunas funciones: Facilitar el paso de una estrategia a la siguiente con un icono específico. Mejorar la pestaña de problema, haciendo que desaparezca tras la lectura inicial. Mejorar la pestaña de código, haciéndola interactiva (p.ej. mostrando su ejecución paso a paso). Mejorar la calidad de la visualización: representación gráfica, información de la ventana que emerge al situar el ratón sobre un objeto, mayor número de colores de configuración. Aumentar la flexibilidad del control de la animación, permitiendo que una estrategia pueda ejecutarse varias veces o permitiendo pasos hacia atrás. Revisar el formato de la tabla de evaluación y añadir operaciones: suprimir filas, y que al situarse sobre una fila, se muestre el resultado de su estrategia asociada. Revisar el formato de almacenamiento en fichero de la tabla de evaluación. Explicar los menús y las estrategias. Incluir más formatos de almacenamiento en fichero, compatibles con presentaciones (DOC, RTF, PDF). Cuestiones menores de comprensión (iconos) o coherencia de la interfaz. Por último, hay sugerencias para añadir funciones nuevas: Exportación de visualizaciones. Función de ejecución de varias o todas las estrategias. Identificación final y justificación de la estrategia óptima. Asistente más genérico para algoritmos voraces. Algunas de estas sugerencias se recogieron durante el desarrollo de SEDA: Se simplificó el control de animación. Se flexibilizó el control de la animación, permitiendo que una estrategia pueda ejecutarse varias veces, que la ejecución retroceda o incluso que se abandone. Se añadieron varias facilidades sobre la tabla de evaluación: operación de suprimir una fila y que, al seleccionar una fila, se visualice el resultado de ejecutar su estrategia asociada. Se añadió la facilidad de exportar a un fichero la visualización presente en pantalla. Por último, y para facilitar su uso académico, se internacionalizó la interfaz de usuario. El usuario puede seleccionar inglés o español como idioma de interacción. Su extensión a otros idiomas es sencilla puesto que sólo hay que incorporar los textos de la interfaz en un fichero. D. Usabilidad de SEDA En Tabla III incluimos los resultados de las preguntas tipo test sobre SEDA. Omitimos la opinión sobre la calidad de algunos elementos rutinarios de la interfaz de usuario. TABLA III. RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN DE SEDA Pregunta Media Desv. típica Fácil de usar Ha ayudado a analizar el efecto de cada estrategia voraz Ha ayudado a identificar la estrategia óptima Calidad general Calidad de panel de visualización de datos Calidad de pestaña de problema Calidad de pestaña de código Calidad de pestaña con datos de entrada Calidad de pestaña con tabla de resultados Calidad de introducción/generación de datos Calidad de formato de almacenamiento En conjunto ha gustado La facilidad de uso de SEDA obtuvo una calificación de buena o muy buena por parte de todos los alumnos. Al igual

53 VELÁZQUEZ ITÚRBIDE et al.: ASISTENTES INTERACTIVOS PARA APRENDIZAJE DE ALGORITMOS que en AMO, esta opinión se corrobora con la falta de preguntas durante la sesión. Además, tres de los 11 alumnos citaron la facilidad de uso entre los aspectos positivos de SEDA. Solamente un alumno citó un elemento de difícil uso: distinguir los tonos de las distintas actividades. Preguntados sobre su utilidad concreta para analizar el efecto de seleccionar cada estrategia, hubo un consenso en su utilidad alta o muy alta para analizar el efecto de cada estrategia. Sin embargo, no la veían tan útil para identificar la estrategia óptima, ya que 6 consideraban que les había ayudado bastante o mucho, 3 que les había ayudado regular y uno que le había ayudado poco. En cuanto a su calidad general para analizar el efecto de distintas estrategias, la media de SEDA fue de 4 00, con sólo dos respuestas neutrales. Se obtienen resultados similares sobre la calidad de elementos concretos. La mayor parte de las opiniones fueron buenas o muy buenas (79 de 99). Sólo hubo dos opiniones negativas, sobre una característica secundaria: el formato del fichero donde se guarda la tabla de evaluación. La puntuación más alta se concede a los diálogos de generación de datos de entrada. Por último, SEDA gustó bastante o mucho a todos los alumnos. De nuevo, recurrimos a las respuestas abiertas para tener su opinión detallada sobre los aspectos positivos y negativos de SEDA. Los elementos que más les gustaron fueron: El diseño de visualización de los datos. La tabla de evaluación. El almacenamiento de datos en fichero. También encontramos algunas respuestas que muestran que no se ha comprendido la utilidad o el formato de algunas funciones, por lo que deberán explicarse mejor en el futuro: Función para almacenar los datos de entrada. Posibilidad de ordenar la tabla de resultados según el número de actividades. Sin calificarlos de negativos, algunos alumnos suprimirían las siguientes funciones: La configuración del color de los objetos. La pestaña con datos de entrada, por redundante. También encontramos algunas sugerencias de mejora: Ampliar el número máximo de actividades y su duración (ahora son 10 y 20, respectivamente). Mejorar la calidad de la visualización: aumentar el contraste de tonos, reforzar los tonos con índice del orden de selección de candidatos, mostrar el tiempo ocupado por las actividades seleccionadas. Destacar la estrategia seleccionada. Revisar el formato de la tabla de evaluación y el nombre dado a sus columnas (p.ej. valores de selección ). Revisar el formato de almacenamiento en fichero de la tabla de evaluación. Incluir más formatos de almacenamiento en fichero (texto, XML, Excel, compatibles con páginas web). Errores menores de coherencia o eficiencia. Por último, hay sugerencias para añadir funciones nuevas: Edición visual de los datos de entrada. Función de ejecución de todas las estrategias. Comparación de los resultados de distintos datos de entrada. E. Resultados de Eficacia Ambas sesiones se realizaron en una clase de prácticas. En ambos casos, la práctica planteada era sencilla, supuesto que se comprenden los fundamentos de los algoritmos voraces. En la sesión con AMO se permitió que entregaran el informe en el plazo de una semana, por lo que lo entregaron más alumnos que los que participaron en la sesión. En total, se entregaron 28 informes, 25 realizados en parejas y 3 individuales. Los informes entregados obtuvieron la calificación de sobresaliente en 6 casos, notable en 13, aprobado en 6 y suspenso en 3. Los alumnos con sobresaliente identificaron dos estrategias óptimas; su justificación era aceptable y la evidencia se basaba en ejemplos ejecutados con bastantes estrategias e ilustrados con volcados de la tabla de resultados o con el fichero de resultados. Los alumnos con notable también identificaron dos estrategias óptimas, pero apenas las justificaron o evaluaron los ejemplos con pocas estrategias. Al otro extremo, los suspensos ni incluían justificación ni sus ejemplos estaban mínimamente desarrollados. En conjunto puede observarse que AMO les ayudó a realizar la práctica y que los alumnos fallaron en la parte no soportada por AMO, es decir, la justificación de que una estrategia es óptima. En la evaluación de SEDA los alumnos entregaron el informe al final de la sesión. Se obtuvieron 3 sobresalientes, 4 notables, 3 aprobados y 1 suspenso. Los alumnos con sobresaliente eligieron dos estrategias equivalentes y óptimas con justificación y respaldo empírico buenos. Los alumnos con notable acertaron con ambas estrategias pero apenas las justificaron o acertaron con solo una que estuvo correctamente justificada. Los aprobados propusieron una estrategia incorrecta junto a otra correcta, mientras que el suspenso propuso una sola estrategia incorrecta (y confundía el sentido de cada apartado). V. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS Hemos presentado dos asistentes interactivos para el aprendizaje de algoritmos voraces. Se han presentado los niveles educativos de la taxonomía de Bloom a los que están orientados y las características desarrolladas para soportar estos niveles. Ambos asistentes son análogos, pero SEDA incluye algunas facilidades adicionales por haberse diseñado tras la experiencia de AMO. También hemos presentado los resultados de dos evaluaciones con usuarios finales realizadas con ambos asistentes. Los resultados de usabilidad han sido muy favorables y han permitido identificar bastantes mejoras. Los resultados de eficacia también han sido positivos. En la documentación científica sobre enseñanza de la Informática encontramos numerosos sistemas de apoyo al

54 220 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago aprendizaje de algoritmos. Sin embargo, apenas hemos encontrado uno que tenga en cuenta las peculiaridades de los algoritmos voraces, el sistema PathFinder [12]. Sus objetivos y funciones difieren bastante de los nuestros, ya que se centran en la comprensión de algoritmos correctos (en este caso, el algoritmo de Dijkstra). Conviene destacar que estos asistentes deben utilizarse de forma adecuada. Por ejemplo, el profesor debe explicar las características de los asistentes y el método de indagación antes de su uso por los alumnos. El método de indagación es especialmente importante porque conviene orientar al alumno en su aprendizaje activo. El uso de estos asistentes también plantea retos nuevos, que no encontramos en ningún libro de texto. Por ejemplo, una cuestión interesante es la existencia y descubrimiento de estrategias equivalentes en estos problemas. Otra cuestión interesante es el uso de resultados obtenidos empíricamente como indicio, pero no como justificación de resultados teóricos. Esta cuestión enlaza con la formación de los alumnos en la experimentación y el método científico [13]. Durante el curso se han utilizado ambos asistentes. También se ha usado otro asistente, llamado TuMisT [14], para el problema del árbol de recubrimiento de coste mínimo (que incluye los algoritmos de Prim y Kruskal). AMO y TuMisT los ha utilizado el profesor en el aula, mientras que SEDA se ha usado para una sesión de prácticas de laboratorio. Por otro lado, se están realizando la mayor parte de las mejoras identificadas en los apartados IV.C y IV.D. Finalmente, se está modificando SEDA para convertirlo en un único asistente, llamado GreedEx, que soporte los tres algoritmos voraces mencionados. AGRADECIMIENTOS Este trabajo se ha financiado con el proyecto TIN /TSI del Ministerio de Ciencia e Innovación. Los autores quieren agradecer el trabajo de Jesús Gila Blázquez y Miriam Pablo García en el desarrollo respectivo de AMO y SEDA, así como de Asunción Aldave Izaguirre en la tabulación de los datos de las evaluaciones. REFERENCES [1] T. Naps, G. Roessling, V. Almstrum, W. Dann, R. Fleischer, C. Hundhausen, A. Korhonen, L. Malmi, M. McNally, S. Rodger, y J. Á. Velázquez Iturbide, Exploring the role of visualization and engagement in computer science education, SIGCSE Bulletin, vol. 35, no. 2, pp , junio [2] C. Hundhausen, S. Douglas, y J. Stasko, A meta-study of algorithm visualization effectiveness, Journal of Visual Languages and Computing, vol. 13, no. 3, pp , [3] L. Fernández Muñoz, y J. Á. Velázquez Iturbide, Estudio sobre la visualización de las técnicas de diseño de algoritmos, en Actas del VII Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador, Interacción 2006, pp [4] B. Bloom, E. Furst, W. Hill, y D. R. Krathwohl, Taxonomy of Educational Objectives: Handbook I, The Cognitive Domain. Addison- Wesley, [5] I. Hernán Losada, J. Á. Velázquez Iturbide, y C. A. Lázaro Carrascosa, Programming learning tools based on Bloom s taxonomy: Proposal and accomplishments, en Proc. VIII International Symposium of Computers in Education, SIIE 2006, pp [6] J. Á. Velázquez Iturbide, A. Pérez Carrasco, y J. Urquiza Fuentes, SRec: An animation system of recursion for algorithm courses, en Proc. 13 rd Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, ITiCSE 2008, pp [7] J. Á. Velázquez Iturbide, A. Pérez Carrasco, y J. Urquiza Fuentes, A design of automatic visualizations for divide-and-conquer algorithms, Electronic otes in Theoretical Computer Science, no. 224, pp , enero [8] J. A. Gila Blázquez, AMO: Asistente interactivo para el aprendizaje del algoritmo de la mochila, proyecto de fin de carrera, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles, Madrid, España, [9] R. Sedgewick, Algorithms in Java, Addison-Wesley, [10] M. Pablo García, SEDA: Asistente interactivo para el aprendizaje del problema de selección de actividades, proyecto de fin de carrera, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles, Madrid, España, [11] T. H. Cormen, C. E. Leiserson, y R. L. Rivest, Introduction to Algorithms. The MIT Press, 2ª ed., [12] M.G. Sánchez Torrubia, C. Torres Blanc, y M. A. López Martínez, PathFinder: A visualization emathteacher for actively learning Dijkstra s algorithm, Electronic otes in Theoretical Computer Science, no. 224, pp , enero [13] P. Denning et al. Computing as a discipline, Communications of the ACM, vol. 32, no. 1, pp. 9-23, enero [14] O. Debdi, y J. D. Granada, Tutor interactivo para el aprendizaje del algoritmo voraz del árbol de recubrimiento de coste mínimo, proyecto de fin de máster, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles, Madrid, España, J. Ángel Velázquez Iturbide es Licenciado en Informática (1985) y Doctor en Informática (1990) por la Universidad Politécnica de Madrid, España. Ha sido profesor desde 1985 en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid. En 1997 se incorporó a la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente es Catedrático de Universidad y director del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo para la enseñanza de la programación, visualización del software, visualización de la información, e interacción persona-ordenador. El Dr. Velázquez es miembro de IEEE Computer Society, ACM y ACM SIGCSE. También es secretario de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE) y vocal de la Junta Directiva de la Asociación Interacción Persona-Ordenador (AIPO). Carlos A. Lázaro Carrascosa es Licenciado en Informática (2000) por la Universidad Politécnica de Madrid, España. Desde 2001 es profesor de la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente es Profesor Colaborador. Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo para la enseñanza de la programación, y procesamiento de señal de voz. El Prof. Lázaro es miembro de la Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática (AENUI). Isidoro Hernán Losada es Licenciado en Ciencias Físicas (1995) por la Universidad Complutense de Madrid, España. En 1997 se incorporó al Instituto de Automática Industrial (CSIC) donde participó en el desarrollo de varios proyectos de investigación. Desde 2000 es profesor de la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente es Profesor Colaborador. Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo para la enseñanza de la programación (informática educativa).

55 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago V Congreso Iberoamericano de Telemática, CITA 2009 Xabiel G. Pañeda, Member, IEEE, Álvaro Rendón, Member, IEEE Editores invitados Title Iberoamerican Congress in Telematics (CITA 2009) Abstract This editorial is an introduction of the special issue composed with the best papers in e-learning of CITA2009 (Congreso Iberoamericano de Telemática). This congress was organized in Gijón/Xixón, Asturies, España, in May of The two selected papers are related with different matters of e- learning, such as learning objects and system architecture. In this editorial we introduce CITA 2009 and afterwards we summarize the papers included in this special issue. Index Terms Educational technology, computers & education. D I. INTRODUCCIÓN URANTE los días 11 y 12 de Mayo del 2009, se celebró en el Centro Cultural Antiguo Instituto de Gijón/Xixón (Principado de Asturias, España) la cuarta edición del Congreso Iberoamericano de Telemática (CITA 2009), organizado por el Grupo de Redes y Servicios Telemáticos de la Universidad de Oviedo, en colaboración con la Fundación Universidad de Oviedo y con el patrocinio de un importante grupo de empresas e instituciones. Como en ocasiones anteriores, CITA 2009 fue un lugar de encuentro que reunió a investigadores en los diferentes campos relacionados con la telemática, tanto de la península Ibérica como de los países de América de habla española y portuguesa. Se expusieron trabajos de diferente índole y aplicación, que iban desde temas relacionados con la seguridad, hasta trabajos relacionados con la provisión de servicios en zonas con escasez de redes de comunicaciones. A lo largo del evento se complementaron las sesiones de ponencias con conferencias plenarias, como la realizada por la Doctora Marilia Curado, profesora de la Universidade de Xabiel García Pañeda pertenece al Departamento de Informática, Universidad de Oviedo, Campus de Viesques s/n, Gijón/Xixón 33203, Asturies, España Álvaro Rendón Gallón pertenece al Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad del Cauca, Popayán, Cauca, Colombia DOI (Digital Object Identifier) Pendiente. Coimbra, mesas redondas y sesiones de pósters, que confirieron al evento un ambiente muy propicio para el intercambio científico y la cooperación tecnológica. II. LOS ARTÍCULOS Dentro de los numerosos temas tratados en el congreso [1] cabe destacar el de tele-educación, en el que se desarrollaron 4 sesiones configuradas en un special track. De todos los artículos incluidos en esa área temática, un comité compuesto por varios miembros del comité de programa y organizador ha seleccionado dos artículos para ser incluidos en este número especial de la revista IEEE-RITA. Los artículos son los siguientes: LooKIng4LO, Sistema Informático para la extracción automática de Objetos de Aprendizaje. Regina Motz, Claudia Badell, Martín Barrosa, Rodolfo Sum, Gabriel Díaz, Manuel Castro Hacia una arquitectura para sistemas de e-learning basada en PoELM. Roberto Pérez Rodríguez, Manuel Caeiro Rodríguez, Luis Anido Rifón En el primer artículo se presenta una herramienta capaz de extraer objetos digitales de aprendizaje de forma automática a partir de recursos educativos sin caracterizar ni etiquetar. El principal objetivo de dicha herramienta es el de favorecer la reutilización de numeroso material educativo existente y que no puede ser incluido en bibliotecas de recursos por falta de metainformación. El segundo artículo presenta una propuesta de arquitectura para dar soporte a la interoperabilidad de los sistemas de e- learning, independientemente de las tecnologías de acceso empleadas por los usuarios. Este proceso de colaboración entre plataformas se formaliza utilizando el lenguaje PoEML. III. PRÓXIMA EDICIÓN Luego de su exitosa realización en tierras asturianas, CITA regresa a América, donde tuvieron lugar las ediciones de Cartagena (Colombia 2001), Mérida (Venezuela 2002), Montevideo (Uruguay 2003), y Monterrey (México 2006). En 2011 tendrá lugar en Porto Alegre (Brasil), organizado por la Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

56 222 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago AGRADECIMIENTOS Queremos agradecer al editor de la revista, Martín Llamas Nistal, la oportunidad de difundir una parte destacada de las contribuciones de CITA2009 entre la comunidad ingenieril iberoamericana. También resaltar el fantástico trabajo de los miembros de los diferentes comités y de los revisores. Por último mostrar nuestro agradecimiento a las empresas (CajaAstur, Telecable) e instituciones (Ayuntamiento de Gijón, IEEE, OBER, CESEI, Universidad de Oviedo, Fundación Universidad de Oviedo, Asociación de Ingenieros de Telecomunicación de Asturias) patrocinadoras del congreso sin las cuales no hubiera sido posible el evento. REFERENCIAS [1] R. García, J.M Santos, D. Melendi, y M. Caeiro (eds.), Congreso Iberoamericano de Telemática. Gijón/Xixón, Asturies, España Xabiel G. Pañeda (M 99) es Doctor e Ingeniero en Informática y Profesor Titular de Universidad Interino del Área de Ingeniería Telemática del Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo (España). Es miembro de diferentes organizaciones, plataformas y comités de investigación como el SYMM (Synchronized Multimedia) del W3C. Especialista en servicios de audio/vídeo para Internet. Álvaro Rendón Gallón (M 81) es Ingeniero Electrónico con especialidad en Telecomunicaciones y Magíster en Telemática por la Universidad del Cauca (Colombia), y Doctor Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Madrid (España). Es Profesor Titular del Departamento de Telemática en la Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones (FIET) de la Universidad del Cauca, donde además tiene a su cargo la coordinación de los programas de Maestría y Doctorado en Ingeniería Telemática.

57 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago LooKIng4LO Sistema Informático para la extracción automática de Objetos de Aprendizaje Caso de Estudio Regina Motz, Claudia Badell, Martín Barrosa, Rodolfo Sum, Gabriel Díaz, Senior Member, IEEE, y Manuel Castro, Fellow, IEEE Title LooKIng4LO. Information System for automatic extraction of Learning Objects, a study case. Abstract Reducing the production costs associated with digital materials in the e-learning area is a imperative need. One of the followed strategies is to build didactical materials as modular and reusable components, called digital Learning Objects (LO). Their most important advantage is their ability for integrating easily with other more complex LO to build didactical units or complete courses. In this work we present our experience using the LookIng4LO tool, for the automatic extraction of LO and show a general description of the tool. A part of the experience was done for a course in Industrial Communications etworks, a subject in the third course of the Industrial Technical Engineering career, in U ED (Universidad acional de Educación a Distancia). Index Terms e-learning, Learning Objects, Metadata extraction and generation, atural Language processing, Ontology, SCORM, Semantic annotation. I. INTRODUCCIÓN LOOKING4LO es un prototipo desarrollado en el marco del Proyecto de Grado de la Facultad de Ingeniería, UdelaR [1], que recibe como entrada documentos no estructurados (pdf, texto, HTML y paquetes SCORM [3]) y extrae información según un área temática y un conjunto de componentes pedagógicos (definiciones, ejemplos, ejercicios, etc.), empaquetándola en Objetos Digitales de Aprendizaje (ODAs) [2]. El área temática se define a través de una ontología y los componentes pedagógicos son modelados con reglas para definir patrones de búsqueda. Además, el Sistema genera metadatos que describen el contenido extraído y el origen de dicha información. Los ODAS generados son empaquetados utilizando el estándar SCORM. Para que la reutilización de los ODAs pueda ser realizada con criterios pedagógicos, estos deben ser extraídos de forma que pertenezcan a tipos básicos de elementos pedagógicos, entre los cuales se encuentran las definiciones, los ejemplos, ejercicios, teoremas, demostraciones, etc. El estándar de metadatos LOM [4] proporciona, entre sus atributos, estos tipos de ODAs pero, sin embargo, encontramos que la exacta definición de estos elementos es muy dependiente del área temática del contenido del material. Para entender el contexto de uso de la herramienta Looking4LO comenzamos dando una descripción general de la herramienta y analizando componentes pedagógicos y metadatos extraíbles. Luego, a partir de la Sección IV, analizamos la experiencia de su uso y, finalmente, en la Sección V brindamos algunas conclusiones y líneas de trabajos futuros. II. VISIÓN GENERAL DEL SISTEMA LOOKING4LO El sistema LookIng4LO [1] recibe como entrada un conjunto de documentos no estructurados sobre los que realiza la extracción de ODAs. Se basa en una representación ontológica del área temática por la que interesa anotar la información, y en la definición de un conjunto de Componentes Pedagógicos (ejercicio, definición, ejemplo, etc.) modelados a través de reglas. El resultado obtenido son ODAs extraídos de los documentos de acuerdo a la especificación de los Componentes Pedagógicos junto con un conjunto de metadatos que son generados de forma automática. En la Figura 1 se presenta un diagrama que contiene los participantes del proceso de generación de ODAs con metadatos. R. Motz, C. Badell, M. Barrosa y R. Sum pertenecen a la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República, Julio Herrera y Reissig 565, Montevideo, Uruguay ( y G. Díaz y M. Castro pertenecen al Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control de la UNED, C/Juan del Rosal nº 12, 28040, Madrid, España ( y ). DOI (Digital Object Identifier) Pendiente Fig. 1 Visión General del Sistema Looking4LO

58 224 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Modelo Pedagógico se refiere a una abstracción que sirve para modelar un curso. En el ámbito de la Pedagogía hay involucrados conceptos más complejos que los utilizados en este proyecto. En nuestro caso, se usa para identificar una estructura formada por elementos que cumplen una función o rol dentro de un curso, y llamamos Componentes Pedagógicos a estos elementos. Es decir, el término Componente Pedagógico se refiere a cualquier material, texto en esta versión del prototipo, que cumpla una función didáctica específica, como ser la definición de un concepto, un ejercicio o problema para resolver, la demostración de un teorema, etc. Por lo tanto, los Componentes Pedagógicos que recibe el Sistema indican qué tipo de información se quiere extraer sobre un tema particular, que está determinado por otro parámetro, el dominio de interés. Modelo de Dominio se refiere a un área temática de interés o conocimiento. Su función consiste en definir cualquier objeto o entidad que se quiera representar, y se utiliza para modelar el tema sobre el que se busca generar ODAs. Temáticas de interés pueden ser matemática, programación de computadoras, historia, cocina o cualquier otra sobre la que se quiera generar ODAs. El Modelo de Dominio define qué tema se quiere buscar, y los Componentes Pedagógicos qué es lo que se busca sobre él. En el prototipo, los Componentes Pedagógicos son modelados mediante un conjunto de reglas, y cada dominio particular se modela a través de una ontología. Una ontología es un modelo de datos que representa un dominio y se utiliza para razonar sobre él. Según la W3C, Una ontología define los términos a utilizar para describir y representar un área de conocimiento. Las ontologías son utilizadas por las personas, las bases de datos, y las aplicaciones que necesitan compartir un dominio de información (un dominio es simplemente un área de temática específica o un área de conocimiento, tales como medicina, fabricación de herramientas, bienes inmuebles, reparación automovilística, gestión financiera, etc.). Las ontologías incluyen definiciones de conceptos básicos del dominio, y las relaciones entre ellos, que son útiles para los ordenadores [...]. Codifican el conocimiento de un dominio y también el conocimiento que extiende los dominios. En este sentido, hacen el conocimiento reutilizable. [8] Llamamos documento o fuente a cualquier elemento digital que contenga material desde donde generar ODAs. Dado que la variedad de fuentes posibles es muy amplia, se diseñó el Sistema de forma que pueda evolucionar a nuevos formatos y estrategias de extracción. La salida de LookIng4LO es un conjunto de ODAs, donde cada uno de ellos posee metadatos que indican, entre otros, la temática relativa a la ontología de dominio utilizada, y la correspondencia con algún componente pedagógico. Existen muchas definiciones sobre ODAs. Según Wiley (2000) un ODA es cualquier recurso digital que pueda ser reutilizado como soporte para el aprendizaje y también los define como material educativo diseñado y creado en pequeñas unidades con el propósito de maximizar el número de situaciones educativas en las que pueda ser reutilizado. [6, 7] Las principales características de un ODA son que se trata de un objeto digital, que tiene un propósito educativo y es auto-contenido y reutilizable. En el prototipo, un ODA es modelado como un elemento que contiene texto, más una estructura (árbol n-ario) de metadatos que lo describe. Cada elemento de esta estructura de metadatos, tiene un nombre, valor y un conjunto de elementos hijos del mismo tipo. Esta estructura permite manejar metadatos definidos en formato LOM y extensiones realizadas sobre esta. En el prototipo, un ODA tiene cuatro conjuntos de metadatos que clasifican esta información de acuerdo al origen desde donde es obtenida: Fuente: metadatos disponibles a nivel de cada fuente o recurso. Se refiere a la información asociada al archivo, como autor, fecha de creación, etc. En el caso de un paquete SCORM, también se refiere a los metadatos disponibles en el archivo manifest; entre estos, se distingue tres niveles: globales a todo el paquete, asociados a los recursos y los que aplican específicamente a un archivo contenido en un recurso. Generales: son generados automáticamente por el Sistema y contienen información sobre el contenido del documento, como el idioma. Específicos: generados automáticamente y son específicos a un tipo de componente pedagógico. Pueden existir diferentes tipos de metadatos específicos para cada tipo de componente pedagógicos (ejercicios, ejemplos, definiciones, etc.). Por ejemplo, nivel de interactividad puede ser aplicado a un ejercicio pero no a una definición, tiempo de lectura puede ser relevante para una definición o ejemplo, pero tal vez no para un ejercicio. Externos: se añaden en forma manual por el usuario del Sistema. Se asocian a todos los ODAs generados durante la ejecución, y para estos, se debe proporcionar su nombre y valor. Esta clasificación de los metadatos permite mantener en los ODAs toda la información disponible al momento de realizar la extracción, en contrapartida con integrarla utilizando alguna estrategia para resolver automáticamente los conflictos encontrados. Sin embargo, hay una excepción con los metadatos Fuente; cuando la fuente es un paquete SCORM se obtienen los mismos integrando los tres niveles de metadatos que este puede contener (generales del SCORM, a nivel de recursos, a nivel de cada recurso). El algoritmo asigna mayor prioridad a los metadatos más cercanos al recurso, complementando estos con el nivel superior. Es decir, en caso de conflicto, se mantiene el valor del nivel más bajo, y donde no exista un metadato se lo toma del nivel inmediato superior si está disponible en él. Por lo tanto, se realiza una integración desde lo más general a lo más específico, manteniendo lo específico en caso de conflicto. En la Figura 2 se muestra un diagrama con la clasificación de las cuatro agrupaciones de metadatos definidos previamente cuando la Fuente es un paquete SCORM.

59 MOTZ et al.: LOOKING4LO: SIST. PARA EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA DE OBJETOS DE APRENDIZAJE 225 [9], del año 2007 del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería, UdelaR, Montevideo, Uruguay. El metadato específico nivel de interactividad aplica al componente pedagógico ejercicio, y asocia un valor entero al ODA. Este valor depende de si el ejercicio debe enviarse por , a un foro, news o no se requiere ninguna de estas actividades para su resolución. El valor asignado según el nivel de interactividad se basó en el análisis realizado en proyecto ODA Asistente Pedagógico [9]. En la Tabla III se muestra el valor asociado al nivel de interactividad según el medio de contacto. En caso de no haber un medio de contacto en el contenido del ejercicio, el valor asignado es cero. Fig. 2 Clasificación de los metadatos de un ODA En el centro de la Figura 2, se representa el texto de un documento fuente que pertenece al paquete SCORM, y a su derecha un ODA que contiene un segmento de dicho texto (recuadro negro), que se corresponde a uno de los componentes pedagógicos buscados. El prototipo soporta metadatos multivaluados. Un metadato es multivaluado cuando para un mismo metadato se puede tener más de un valor posible. Por ejemplo, el metadato autor es mutivaluado ya que un documento puede tener más de un autor. III. COMPONENTES PEDAGÓGICOS Y METADATOS EXTRAÍBLES En la Tabla I y la Tabla II, se indican los Componentes Pedagógicos, Metadatos Específicos y Metadatos Generales implementados. El prototipo extrae un tipo de metadato específico para cada uno de los componentes pedagógicos implementados, y un tipo de metadato general, que aplica a todos. La elección de estos metadatos fue arbitraria, ya que se buscó mostrar la utilidad de la clasificación de metadatos específicos y generales, e implementar su extracción para demostrar su factibilidad. Extender y/o incorporar nuevos metadatos generales/específicos implica implementar nuevas reglas. TABLA I COMPONENTES PEDAGÓGICOS Y METADATOS ESPECÍFICOS EXTRAÍBLES Componente Pedagógico Metadatos Específicos Definición tiempo de lectura Ejemplo tiene imagen Ejercicio nivel de interactividad TABLA II METADATOS GENERALES EXTRAÍBLES Metadatos Generales Autor El metadato específico tiempo de lectura aplica al componente pedagógico definición, y es una estimación del tiempo que requiere leer el contenido del ODA. Se calcula contabilizando la cantidad de palabras del contenido del ODA, dividido por una constante. La constante por la que se divide es 200. La elección de este valor se basa en el análisis realizado en el Proyecto de Grado ODA Asistente Pedagógico TABLA III NIVEL DE INTERACTIVIDAD Medio de contacto Valor de interactividad (1-10) 5 News 8 Foro 9 El metadato específico tiene imagen aplica al componente pedagógico ejemplo, y asocia un valor booleano, que es verdadero en caso que el ODA contenga una imagen o figura como parte de su contenido, falso en caso contrario. Este último metadato se implementa en forma parcial ya que el prototipo solo extrae texto, pero se identifica si dentro del texto original se encuentra una imagen. Autor es un metadato general, es decir, se busca a nivel de todo el documento y no solo en el contenido de un tipo de componente pedagógico particular. Estos metadatos aplican a todos los ODAs que se extraen. Cuando se identifica el ó los autores de un documento, se extrae también el correo electrónico y página web de cada autor en caso de que esta información esté disponible junto al nombre del autor. IV. CASO DE ESTUDIO En esta sección se muestran los resultados obtenidos de la evaluación sobre el prototipo. Se comenzará por presentar la configuración del Sistema al realizar las pruebas, luego se muestran los resultados de la evaluación, y finalmente se incluye las conclusiones alcanzadas en base a la información obtenida. A. Ontología del Dominio Como se mencionó previamente, se debe proveer al Sistema con una ontología que modele el área temática sobre la que se va a extraer información. Se construyó una ontología sencilla sobre Redes de Comunicaciones que abarca los principales conceptos del tema. En la Figura 3 se muestra el diagrama que representa la ontología de prueba sobre Redes de Comunicaciones. B. Fuentes Se seleccionó un conjunto de archivos de prueba de diferentes formatos, que tratan sobre Redes de Comunicaciones. Uno de estos archivos es un Trabajo de doctorado de la UNED [5] que introduce el tema de Redes Comunicaciones, por lo que contiene material de buena calidad para la extracción, teniendo en cuenta redacción y contenido. Además se incluyeron ejercicios, exámenes y otros

60 226 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago documentos, obtenidos de Internet, abarcando los diferentes formatos que soporta el prototipo. Previo a la ejecución de las pruebas, se analizó manualmente la muestra de documentos para determinar en cada uno, donde se encuentra la información que se corresponde a una definición, ejercicio o ejemplo. Además, se identificó cuales de los metadatos que el prototipo puede extraer, se encontraban en cada documento. C. Extracción de Componentes Pedagógicos Como se mencionó en la Sección II, el prototipo identifica los segmentos de texto donde se trata información relevante para su extracción. El conjunto de componente pedagógicos incluidos en la prueba, así como los metadatos que se deben generar, están descritos en la Sección III. concepto buscado no se encontraba en la ontología, o no se definieron reglas que permitieran detectar el componente pedagógico. Los falsos positivos corresponden a texto que tiene el mismo patrón que los diseñados para detectar componentes, pero que en realidad no se trata sobre los componentes buscados. En la Tabla IV se presentan los resultados correspondientes al Componente Pedagógico definición. En la columna Fuente se listan los nombres de los archivos de entrada; a continuación el formato del archivo y luego los resultados esperados y obtenidos. TABLA IV RESULTADOS EN LA EXTRACCIÓN DE DEFINICIONES La columna Cantidad Esperada indica cuantas definiciones se encontraron de forma manual en el documento. Cantidad Detectada indica el número de ODAs efectivamente generados, y la suma con los valores debajo de las columnas Cantidad no Detectada coincide con la primera. En los casos en que el Sistema genera un ODA que no corresponde (falso positivo), este valor se declara en la última columna. Las tablas para ejemplos y ejercicios contienen la misma información. A continuación, en la Tabla V, se presentan los resultados en la extracción de Ejemplos. TABLA V RESULTADOS EN LA EXTRACCIÓN DE EJEMPLOS Fig. 3 Ontología de prueba: Redes de Comunicaciones Los resultados se presentan en tablas, que incluyen los valores esperados y obtenidos para cada archivo de entrada. Se utilizó una tabla para cada tipo de componente pedagógico. Además, se indica la cantidad de falsos positivos, así como la razón por la que no se detectaron algunos componentes pedagógicos. Los errores por no detección de componentes pedagógicos se clasifican por dos razones posibles: el En la Tabla VI se presentan los resultados en la extracción de Ejercicios.

61 MOTZ et al.: LOOKING4LO: SIST. PARA EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA DE OBJETOS DE APRENDIZAJE 227 TABLA VI RESULTADOS EN LA EXTRACCIÓN DE EJERCICIOS se incluyen varios casos que permiten dar una primera evaluación sobre esta capacidad. Para los metadatos específicos, la información que se registró es diferente, ya que cada metadato contiene información que es local a una ODA, y a su vez, cada tipo de componente pedagógico puede tener sus metadatos específicos particulares. En la Tabla VIII se presentan los resultados obtenidos en la generación de metadatos específicos. TABLA VIII RESULTADOS EN LA GENERACIÓN DE METADATOS ESPECÍFICOS D. Extracción de Metadatos Generales y Específicos A continuación, se presentan los resultados en la generación de metadatos que forman parte de los ODAs. Esta información está separada de acuerdo a la clasificación y alcance de los metadatos. Por un lado, autor, como representante de los Metadatos Generales que aplican a todos los ODAs extraídos de un mismo documento; y por otro, los Metadatos Específicos que están asociados a un tipo de componente pedagógico. El alcance de estos últimos es local a cada ODA. Como metadatos específicos se tiene, tiempo de lectura para las definiciones, tiene imagen para ejemplos y nivel de interactividad para los ejercicios. La extracción de la información sobre el/los autores se hace sobre todo el contenido del documento. En la muestra utilizada para las pruebas, la mayoría de los documentos no incluía el autor como parte de su contenido. Esto se representa con un 0 en la columna Esperados. En los casos en que se cuenta con el nombre del/los autores del documento, el valor esperado es el número de ODAs que contienen la información de sus autores (de todos los tipos de ODAs). La columna Encontrados indica cuantos de estos ODA contienen el metadato con la información correcta. En la Tabla VII se presentan los resultados para la extracción del metadato general autor. TABLA VII RESULTADOS EXTRACCIÓN DE AUTOR Nótese que el foco en la selección de los archivos de la muestra está orientado hacia la variedad de formatos de archivo y componentes pedagógicos, y no tanto, para evaluar la capacidad de generación de metadatos. De todas maneras, El metadato tiempo de lectura, tiene dos columnas, la primera muestra el número de metadatos que fueron extraídos con valor correcto; y la segunda, indica la cantidad de incorrectos. La suma de ellos, coincide con el total de ODAs extraídos del tipo definición. Para el metadato ejemplo, en la primer columna se indica cuantos ODAs de éste tipo contienen imágenes, y en la segunda, cuantos tienen el metadato con la información correcta. El metadato nivel de interactividad de un ejercicio depende de si éste debe ser enviado por mail, a un foro, news o si el alumno simplemente debe realizarlo como práctica. A todos los ODAs del tipo ejercicio, se les asocia un metadato con su nivel de interactividad. La columna Esperados indica la cantidad de ODAs de tipo ejercicio que han sido extraídos, y la columna Encontrados indica el número de estos ODAs que tienen el metadato con el valor correcto. E. Paquetes SCORM En la evaluación del prototipo se utilizaron paquetes SCORM para verificar el manejo de los metadatos incluidos en su estructura y, por lo tanto, del manejo de los metadatos Fuente. En estos paquetes, se incluyeron documentos tal que su contenido clasificara por distintas reglas especificadas para cada componente pedagógico. La finalidad de esta elección y prueba, es corroborar que se: manipula correctamente la estructura de los paquetes realiza una correcta extracción de metadatos a partir del archivo manifiesto

62 228 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago obtiene los mismos ODAs que si se extrajera la información a partir de los recursos del SCORM de forma independiente. El algoritmo de integración de estos metadatos, asocia a todos los ODAs extraídos del paquete los metadatos del nivel 1. Si en los siguientes niveles (2 y 3) se encuentra nuevamente algunos de estos metadatos, se sobrescribe el valor del metadato del nivel 1 o se incluye también el nuevo para los que son multivaluados. Esto es igual para el nivel 2 y 3. Si alguno de los niveles inferiores contiene nuevos metadatos, estos son agregados a los que se vienen acumulando. A. Conclusiones V. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS Para la evaluación de LooKIng4LO se seleccionó un conjunto de archivos con formato html, pdf, texto y SCORM, que tratan sobre Redes de Computadores. Se definió una ontología de prueba sobre la misma temática y se ejecutaron las pruebas incluyendo reglas para extraer Componentes Pedagógicos de los tipos definición, ejemplo y ejercicio, y metadatos autor (general), tiempo de lectura, imagen y nivel de interactividad (específicos). A partir de los resultados, se demostró la capacidad de procesamiento de los diferentes tipos de formato de documento. Con respecto a los paquetes SCORM se logró extraer todos los metadatos incluidos en su estructura (imsmanifest), y su integración fue correcta, de acuerdo al algoritmo diseñado para esto. La descompresión de los archivos del paquete se realizó sin problemas y la extracción de ODAs desde sus recursos produjo los mismos resultados para componentes pedagógicos y metadatos que si se hubieran procesado de forma independiente. El conjunto de reglas utilizadas, está diseñado para modelar oraciones y texto con sintaxis correcta. Uno de los casos en que se detectó un error en la delimitación, se debe a que la oración previa al fragmento donde se detecta un componente pedagógico no contiene un punto (delimitación de la oración). En este caso, la oración anterior también resulta incluida en el contenido. Como se mencionó, los errores por no detección de información se clasificaron como omisión en la ontología o error en las reglas. En el caso de la ontología, se debe evaluar qué conceptos agregar y no caer en la tentación de incluir términos de forma indiscriminada, que no sean específicos del área modelada, para no obtener correspondencias incorrectas. La mayor cantidad de errores están asociados a las reglas. En cada caso, esto se debe a la falta de una regla que lo contemple o que una regla no es lo suficientemente robusta y obtiene falsos positivos. La solución a estos errores en algunos casos es directa y simple; en otros puede involucrar más pre-procesamiento para obtener mayor información sobre el contexto permitiendo así tomar mejores decisiones. Hay otros casos, en los que la forma de introducir conceptos tiene un grado de sutilidad que hace difícil su modelado con reglas. El alcance del análisis realizado en el proyecto no permitió profundizar en estos aspectos. De todas maneras, se puede afirmar que el rendimiento del prototipo está muy por debajo de la capacidad que se puede lograr. Las limitaciones que presenta, al momento de esta evaluación, se deben a que su función es la de probar la factibilidad de la solución. Es posible mejorar su configuración y, hasta este momento, no se encontraron restricciones técnicas o tecnológicas que impidan hacerlo. B. Trabajos futuros - Soporte a otros formatos de fuentes El Sistema se diseñó de forma extensible. Actualmente se quiere extender para otro tipo de formatos de fuentes y, en ese sentido, se quiere aprovechar la experiencia en repositorios de temas electrónicos del grupo de la UNED y, en particular, de su colaboración con la OCW. OCW (Open CourseWare) [10] es una iniciativa editorial electrónica a gran escala, basada en Internet y fundada conjuntamente por la Fundación William and Flora Hewlett, la Fundación Andrew W. Mellon y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Entre sus objetivos destacan el intento de proporcionar un acceso libre, sencillo y coherente a los materiales de los cursos del MIT para educadores del sector público, estudiantes y autodidactas de todo el mundo y crear un modelo eficiente, basado en estándares, que otras universidades puedan emular a la hora de publicar sus propios materiales pedagógicos. En este último sentido la UNED lleva ya varios años colaborando con su propio repositorio electrónico OCW [11, 12], en colaboración con el portal UNIVERSIA. Los materiales depositados en cualquier sitio OCW son de diferentes tipos: planificación de cursos (programas, temarios, objetivos pedagógicos, calendarios, etc.), contenidos (bibliografía, documentos, material audiovisual, material auxiliar, etc.) y distintas actividades pedagógicas (ejercicios, tests, proyectos, prácticas de laboratorio, etc.). Son, por lo tanto, otra buena fuente de datos de prueba para la herramienta, teniendo en cuenta, además, que pasan una serie de filtros de calidad previos en la Universidad. AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen al Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el desarrollo (CYTED) su soporte para este trabajo mediante el proyecto CYTED-508AC0341 SOLITE- SOFTWARE LIBRE EN TELEFORMACIÓN y también al Ministerio Español de Ciencia e Innovación su apoyo mediante el proyecto RedOBER - Proyecto TSI E Objetos Educativos Reutilizables (para el EEES en las especialidades de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones), como también al programa Latin American and Caribbean Collaborative ICT Research (LACCIR)- Proyecto JARDIN.

63 MOTZ et al.: LOOKING4LO: SIST. PARA EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA DE OBJETOS DE APRENDIZAJE 229 REFERENCIAS Claudia Badell, Martín Barrosa, Rodolfo Sum, Extracción automática de objetos de aprendizaje y sus metadatos Proyecto de Grado, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, UDELAR, Montevideo Uruguay (2008) [2] APROA Comunidad FAQ: Sobre Objetos de Aprendizaje URL: [última visita, noviembre 2008]. [3] SCORM-Sharable Content Object Reference Model URL: [última visita, noviembre 2008] [4] LOM Learning Object Metadata URL: [última visita, noviembre 2008] [5] UNED Universidad *acional de Educación a Distancia, Departamento de Ingeniería Eléctrica Electrónica y de Control URL: [última visita, noviembre 2008] [6] Baltasar Fernández Manjón, Pablo Moreno Ger, José Luis Sierra Rodríguez, Iván Martínez Ortiz. Uso de estándares aplicados a TIC en educación. URL: [última visita, noviembre 2008] [7] Wiley D. A.. Connecting learning objects to instructional design theory: A definition, a metaphor, and a taxonomy. In D. A. Wiley (Ed.), The Instructional Use of Learning Objects: Online Version, 2000 URL: [última visita, diciembre 2008] [8] W3C ontología. URL: [última visita, noviembre 2008] [9] Natalia De Rogatis, Nicolás Millot, Javier Oliva, ODA Asistente Pedagógico. Proyecto de Grado, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, UDELAR(2006) [10] Open CourseWare del MIT URL: [última visita, enero 2009] [11] Open CourseWare de la UNED-Universia URL: [última visita, enero 2009] [12] Curso de Redes de Comunicaciones Industriales en la OCW-UNED URL:http://ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/ingenieriaindustrial/redes-de-comunicaciones-industriales [última visita, enero 2009] Martín Barrosa es Analista en Computación por la Universidad de la República, Uruguay (2006). Estudiante avanzado de la carrera Ingeniería de Sistemas en Computación por la Universidad de la República, Uruguay. Actualmente se desempeña como Analyst/Developer en el HSBC. [1] Regina Motz es Doctor en Computación por la Technische Universität Darmstadt, Alemania (2004). Master en Informática por la Universidade Federal de Pernambuco, Brasil, (1990). Ingeniera de Sistemas en Computación por la Universidad de la República, Uruguay (1988). Actualmente se desempeña como Profesor Agregado Efectivo del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República y como coordinadora del grupo de investigación Sistemas de Información del mismo instituto. Ha obtenido el premio Roberto Caldeyro Barcia del Pedeciba 2007 en reconocimiento a su trayectoria en Informática. Claudia Badell es estudiante avanzada de la carrera Ingeniería de Sistemas en Computación por la Universidad de la República, Uruguay. Actualmente se desempeña como Ayudante del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República. A su vez, es coordinadora del equipo de testing en Timba Software Corporation. Rodolfo Sum es Ingeniero de Sistemas en Computación por la Universidad de la República, Uruguay (2009). Gabriel Díaz es Licenciado y Doctor en Ciencias Físicas por la UAM (Universidad Autónoma de Madrid) desde 1983 y 1988 respectivamente. Ha trabajado durante 15 años para diferentes compañías del mundo de las Tecnologías de la Información, desde Digital Equipment Corporation hasta ADSO, su propia compañía, en las que ha desarrollado diferentes trabajos de consultoría técnica y organizativa en Seguridad Informática y Comunicaciones. Desde 2006 es Profesor del área de Ingeniería Telemática en el Departamento de Ingeniería Eléctrica Electrónica y de Control de la UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia). Actualmente sus actividades investigadoras están ligadas a la Seguridad Informática en sistemas de procesos de control, gestión de servicios TI y varias aproximaciones diferentes a los usos de las TIC para la mejora de la formación superior en las universidades. Es Senior Member del IEEE y Vicepresidente del Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE, así como miembro de la ACM y del itsmf. Manuel Castro. Doctor Ingeniero Industrial por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales (ETSII) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) e Ingeniero Industrial, especialidad Electricidad, intensificación Electrónica y Automática, por la misma Escuela. Ha obtenido el Premio Extraordinario de Doctorado de la UPM así como el Premio Viesgo 1988 a la Tesis Doctoral por la aportación a la Investigación Científica sobre Aplicaciones de la Electricidad en los Procesos Industriales. Ha obtenido el Premio a los mejores Materiales Didácticos en Ciencias Experimentales del Consejo Social de la UNED en los años 1997 y Ha recibido el premio a la "Innovative Excellence in Teaching, Learning & Technology" del "Center for the Advancement of Teaching and Learning" del año Actualmente es Catedrático de Universidad del área de Tecnología Electrónica en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control, ETSII de la UNED y Director del Departamento. Ha sido Vicerrector de Nuevas Tecnologías de la UNED, así como Subdirector de Investigación, y Subdirector de Gestión Académica de la ETSII de la UNED y Director del Centro de Servicios Informáticos de la UNED. Participa en numerosos proyectos de investigación como investigador, coordinador y director y publica en revistas y congresos, tanto nacionales e internacionales. Publica igualmente libros y material investigación multimedia dentro de sus líneas de investigación y docencia, así como realiza programas de radio, televisión, etc. Ha trabajado cinco años como Ingeniero de Sistemas en Digital Equipment Corporation. Pertenece al comité organizador de los congresos internacionales y nacionales IEEE FIE, CIES-ISES, TAEE y SAAEI, así como es revisor y presidente de mesa. Es miembro Fellow del IEEE, miembro del Administration Committee (AdCOM) de la Sociedad de Educación del IEEE y Fundador y PasadoPresidente del Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE. Es Vice-Presidente del Consejo de Dirección de ISES España.

64 230 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago Hacia una arquitectura para sistemas de e- learning basada en PoEML Roberto Pérez Rodríguez, Manuel Caeiro Rodríguez, Member, IEEE, Luis Anido Rifón, Member, IEEE Title Towards a PoEML-based Architecture for E-learning Systems. Abstract The current panorama of Learning Technologies is composed of not interoperable technological domains. Thus, there are web-based systems, m-learning systems, and the recent concept of t-learning systems. In this paper we present a proposal of architecture to support the interoperability of e-learning systems, independently of the access technologies used by participants. That architecture enables the collaboration between participants in the same learning process, which is formalized by using the PoEML Educational Modeling Language. Index Terms e-learning, ubiquitous computing, Computer Supported Collaborative Learning, interoperability D I. INTRODUCCIÓN URANTE los últimos años, las Tecnologías del Aprendizaje se han convertido en un sector estratégico tanto para empresas como para universidades. E-learning es una palabra que engloba numerosos conceptos tales como aprendizaje a distancia, aprendizaje asistido por ordenador, y muchos otros. A pesar de los recientes avances en la estandarización de las Tecnologías del Aprendizaje, los sistemas de e-learning, tanto propietarios como open-source, son desarrollados sin el suficiente soporte para la interoperabilidad. Las consecuencias de este enfoque son que cada nuevo sistema es desarrollado desde cero, los sistemas no son compatibles, los Contenidos Educativos no son portables entre sistemas y, lo que es peor, las Tecnologías del Aprendizaje no evolucionan al siguiente nivel de desarrollo. Como en todo ámbito tecnológico que alcanza un cierto estado de desarrollo han aparecido ciertos estándares de facto que intentan hacer compatibles las diferentes tecnologías y unificar esfuerzos. La mayor parte de estas especificaciones se centran en los contenidos de los sistemas de e-learning Roberto Pérez Rodríguez está en el Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad de Vigo, Vigo, España ( Manuel Caeiro Rodríguez está en el Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad de Vigo, Vigo, España ( Luis Anido Rifón está en el Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad de Vigo, Vigo, España ( DOI (Digital Object Identifier) Pendiente (tutoriales, lecciones, ejemplos, exámenes, etc.), definiendo estándares de clasificación, creación y distribución de dichos contenidos. En los últimos años ha aparecido un nuevo enfoque en cuanto a las especificaciones de diseño centrado en el proceso educativo (o de aprendizaje atendiendo a la denominación en inglés de learning process). El proceso educativo se refiere a la realización y coordinación de las diferentes actividades de una unidad pedagógica (e.g. seminario, jornada, curso académico), en los que no es suficiente con describir los contenidos sino que hay que especificar, por ejemplo, qué tienen que hacer los alumnos, el orden en el que hay que realizar los contenidos, etc. En la actualidad, la arquitectura de los sistemas de e- learning es dependiente de la tecnología de acceso. De esta manera tenemos sistemas inter-departamentales que dependen de la tecnología de la intranet corporativa, sistemas basados en Web, sistemas basados en la televisión digital, y sistemas basados en dispositivos móviles. Cada uno de estos sistemas presenta habitualmente un diseño monolítico que hace virtualmente imposible su extensión para soportar una tecnología de acceso distinta. XML es el estándar de mayor utilización para la representación de información de forma independiente de su presentación. Las aplicaciones, al proveer interfaces basadas en XML, pueden ofrecer su funcionalidad independientemente de la tecnología final utilizada por el usuario para acceder a ellas. De esta manera, los Escenarios Educativos pueden contener recursos consumibles desde varias tecnologías de acceso. En este artículo se presenta una propuesta de arquitectura para sistemas de e-learning que no depende de la tecnología de acceso empleada. Para ello se ha optado por una Arquitectura Basada en Componentes, en la cual cada componente del sistema tiene una funcionalidad independiente y realiza una o varias interfaces bien definidas. De esta manera, el soporte de una nueva tecnología de acceso se logra añadiendo el componente que realice la nueva funcionalidad, permaneciendo el resto del sistema sin cambios. En nuestra propuesta, un motor de ejecución de procesos educativos es expuesto como un Servicio Web. De esta manera, la lógica de control de los procesos educativos está centralizada, siendo la misma independientemente de la tecnología de acceso empleada por cada participante.

65 PÉREZ RODRÍGUEZ et al.: HACIA UNA ARQUITECTURA PARA SIST. DE E-LEARNING BASADA EN POEML 231 Los módulos de integración siguen un enfoque Orientado a Aspectos [1], ya que en puntos bien definidos de la ejecución en la capa de presentación se ejecuta código relativo a diferentes asuntos o aspectos. De esta manera se encapsulan las llamadas desde las capas de presentación a los Web Services de interacción con el motor de ejecución. Estos asuntos guardan relación con las Perspectivas de PoEML (Perspective-oriented Educational Modelling Language) [2][3], el Lenguaje de Modelado Educativo en el cual está basado este sistema de e-learning. II. PROPUESTA Nuestra propuesta de arquitectura está basada en el empleo del Lenguaje de Modelado Educativo PoEML. Los EMLs (Educational Modelling Languages) fueron propuestos hace algunos años con el propósito de dar soporte a la creación de modelos de unidades educativas con independencia del enfoque pedagógico. La principal característica de PoEML en su enfoque basado en la separación de asuntos. En lugar de intentar dar soporte al modelado de unidades educativas con un conjunto completo de elementos y relaciones, PoEML considera los diferentes asuntos implicados en las unidades educativas y ofrece diferentes conjuntos de elementos y relaciones para modelar cada asunto. La propuesta PoEML completa es bastante extensa, ya que comprende 17 asuntos distintos, agrupados en 13 perspectivas y 4 aspectos. Las perspectivas y los aspectos son dos tipos de asuntos ortogonales. A pesar del gran número de perspectivas y aspectos, una propiedad capital de la propuesta PoEML es que las perspectivas y los aspectos pueden ser utilizados de una manera modular. En la práctica, existe sólo una perspectiva que necesita ser siempre considerada en las unidades educativas, el resto son opcionales y se pueden utilizar cuando sea requerido. El Escenario Educativo es el elemento de construcción básico para crear modelos de unidades educativas. La Figura 1 muestra la estructura de un Escenario Educativo. Básicamente, un Escenario Educativo es un elemento que agrega elementos, especificaciones y expresiones: Los elementos representan las entidades contenidas en el Escenario Educativo. Para el propósito de este artículo es suficiente con tener en cuenta que un Escenario Educativo puede incluir: (i) uno o más objetivos que indican qué tiene que ser realizado de un modo declarativo; (ii) uno o varios roles que indican las funciones de los participantes que tienen que ver con la consecución de los objetivos; (iii) uno o varios entornos conteniendo los recursos que pueden ser utilizados por los participantes para desarrollar su trabajo. Cada uno de esos elementos puede incluir otros elementos, tales como elementos de datos, representando propiedades, parámetros o variables. Adicionalmente, un Escenario Educativo puede contener otros Escenarios Educativos agregados jerárquicamente, llamados Subescenarios Educativos. Es importante destacar que los objetivos de un Escenario Educativo pueden estar relacionados con los objetivos de los Subescenarios que lo componen. Las especificaciones representan controles en tiempo de ejecución que tienen que ser aplicados para manejar los elementos contenidos en un Escenario Educativo. En este artículo, las especificaciones principales son la temporal y la de orden. Las expresiones implican descripciones correspondientes con los aspectos de PoEML. Representan cuestiones que pueden afectar al comportamiento de los elementos y las especificaciones. Por ejemplo, una expresión de condición determina su resultado de acuerdo con el valor de ciertos elementos de datos. Figura 1. Estructura de un Escenario Educativo Para tener un sistema de e-learning en el estado del arte es suficiente con considerar 4 de las perspectivas de PoEML: La perspectiva estructural define la estructura de una unidad educativa en Escenarios y Subescenarios educativos. Esta estructura es análoga al sistema de directorios en un sistema operativo. La perspectiva funcional define una estructura de objetivos y subobjetivos. Cada Escenario Educativo debe contener al menos un objetivo. En la Figura 2 se muestra un ejemplo con relaciones entre objetivos y subobjetivos. La perspectiva de orden define el orden de realización de los subescenarios contenidos en un cierto Escenario Educativo. La perspectiva temporal permite definir instantes concretos de tiempo para la realización de un Escenario Educativo. Esta estructura permite la descripción de las cuestiones englobadas en los Escenarios Educativos. Es importante

66 232 IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 3, Ago señalar que cada una de las cuestiones englobadas en un Escenario Educativo se incluye como una entidad separada. De esta manera, se facilita la modificación de Escenarios Educativos mediante el reemplazo de elementos específicos, especificaciones o expresiones, facilitando de esta manera la reutilización. Además, durante el tiempo de ejecución es necesario crear instancias de los Escenarios Educativos y de sus elementos. El número de instancias a crear puede ser determinado estáticamente durante el tiempo de diseño o dinámicamente durante el tiempo de ejecución de acuerdo con el resultado proporcionado por expresiones específicas. Figura 2. Agregación de Escenarios Educativos y objetivos III. ARQUITECTURA La Figura 4 muestra un diagrama con la arquitectura del sistema. En las siguientes subsecciones se detalla dicha arquitectura. A. La máquina de procesos educativos: PoEML Engine El motor de ejecución de procesos educativos es el componente central del sistema de e-learning [4]. En él se almacena la información relativa a los Escenarios Educativos, participantes, objetivos, y resto de elementos, haciendo evolucionar el estado del sistema dependiendo de los eventos, tanto externos al motor como internos a él, que se producen. El motor de ejecución se integra en el sistema de e-learning a través de una interfaz bien definida basada en Web Services, garantizando el requisito de la conectividad. Al mismo tiempo, los componentes de presentación deben estar lo más desacoplados que sea posible respecto al motor de ejecución, esto implica utilizar un sencillo conjunto de APIs. La escalabilidad también es un requisito fundamental, al ser el motor de ejecución el componente central del sistema de e- learning. Eventos generados por el participante: Comenzar un ES Finalizar un ES Intentar un objetivo Darse de alta/darse de baja Eventos generados por el motor de ejecución: Instanciar un ES Instanciar un objetivo Dar por finalizado un objetivo Hacer accesible/no accesible un ES Hacer intentable/no intentable un objetivo Los componentes de presentación también pueden acceder al motor de ejecución de una manera pasiva simplemente para recuperar información, tanto sobre los Escenarios Educativos como sobre los objetivos. Esta recuperación de información está asociada a la navegación por los Escenarios Educativos: Conseguir la información relativa a un Escenario Educativo Conseguir la información de los subescenarios de un cierto ES Un Escenario Educativo tiene que ser instanciado para que un usuario pueda acceder a él. Este caso es similar a la instanciación en un lenguaje de programación orientado a objetos, donde un objeto tiene que ser instanciado antes de poder acceder a sus atributos y métodos. En el caso que nos ocupa, un Escenario Educativo puede estar también en los estados Iniciado y Finalizado. La Figura 3 muestra todos los posibles estados de ejecución en que puede estar un Escenario Educativo. Un evento externo al motor de ejecución como el acceso a un Escenario Educativo puede desencadenar varios eventos internos al motor de ejecución como la instanciación de sus Subescenarios Educativos. Al mismo tiempo, se impone la restricción de que dichos Subescenarios Educativos tengan un objetivo propuesto. Este comportamiento es un problema bien conocido, que se resuelve mediante reglas Evento-Condición- Acción: Evento: un participante accede a un Escenario Educativo Condición: que el Subescenario tenga un objetivo propuesto Acción: instanciar el Subescenario Figura 3. Posibles estados de ejecución de un Escenario Educativo De una manera similar, el motor de ejecución tiene que manejar los eventos relativos a los objetivos de los Escenarios Educativos. El participante puede generar el evento de intentar objetivo, con los posibles resultados de éxito y fracaso. Este evento genera en el motor de ejecución los eventos de

67 PÉREZ RODRÍGUEZ et al.: HACIA UNA ARQUITECTURA PARA SIST. DE E-LEARNING BASADA EN POEML 233 instanciación de los objetivos que presentan una relación de completitud con el objetivo intentado. En resumen, la interacción entre los componentes de presentación y el motor de ejecución puede ser tanto la recuperación pasiva de información relativa a los Escenarios Educativos como la comunicación de eventos generados por el participante. A. La capa de middleware Para facilitar que los Servicios Web sean accesibles desde los módulos de presentación se hace uso de las funcionalidades que provee un motor SOAP. De esta manera los módulos de presentación tienen una interacción desacoplada con el motor de ejecución de procesos educativos. La funcionalidad que provee el motor de ejecución de procesos educativos se publica en un archivo WSDL. Los métodos de servicio son tanto para la recuperación pasiva de información como para la comunicación de eventos generados por el participante. B. Los módulos de presentación dependientes de l dominio tecnológico Cada Servidor de Presentación se describe como un componente multicapa: La capa de middleware consiste en una implementación del protocolo SOAP, para acceder desde cada Servidor de Presentación al motor de ejecución de procesos educativos. La capa de aspectos contiene el código de integración, encapsulando las invocaciones a los Web Services del motor de ejecución en aspectos. La capa itv/web/dispositivo móvil contiene el código dependiente de cada dominio tecnológico. A. Moodle IV. CASOS DE APLICACIÓN En nuestro estudio de los sistemas de e-learning nos hemos encontrado con que los sistemas open-source tienen cada vez Figura 4. Arquitectura del sistema de e-learning una aceptación mayor. Moodle [5] es el Sistema de Gestión del Aprendizaje (Learning Management System, LMS) más utilizado, con millones de usuarios (moodlers) a lo largo de todo el mundo. Su licencia GPL, su estabilidad, y la gran comunidad de usuarios y desarrolladores, son los principales motivos de su popularidad. Moodle sigue un enfoque constructivista. Los estudiantes no son solamente consumidores de contenidos de aprendizaje, sino creadores de contenidos también. De esta manera, el conocimiento es construido por la comunidad. Para dar soporte al enfoque constructivista, Moodle cuenta con herramientas colaborativas que ponen en contacto a los participantes entre sí y con los contenidos. Hemos evaluado a Moodle descomponiendo el problema siguiendo el principio de separación de asuntos como sigue: Desde un punto de vista estructural, la manera en la que Moodle estructura los contenidos es muy rígida, ya que sólo permite diseñar cursos compuestos de secciones sobre las que se agregan los recursos educativos. La estructura de contenidos es una jerarquía: curso, sección, recurso. Desde un punto de vista temporal, Moodle permite liberar contenidos semanalmente. No permite definir instantes arbitrarios de tiempo en los que liberar contenidos. Desde un punto de vista de orden de realización, Moodle no permite definir secuencias ordenadas de realización de contenidos educativos. En la actualidad estamos trabajando en el desarrollo de la capa de aspectos para la integración de Moodle con el motor

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