Utilización de Tecnologías Semánticas para Enriquecer Sistemas de Aprendizaje Híbridos. Miguel A. Urrutia y Óscar García

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1 Utilización de Tecnologías Semánticas para Enriquecer Sistemas de Aprendizaje Híbridos Miguel A. Urrutia y Óscar García CBT Comunicación Multimedia, S.L Web: Notas de Autor:

2 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 89 Resumen Los sistemas de aprendizaje híbridos combinan la formación presencial con entornos virtuales de aprendizaje. Sin embargo, los sistemas y herramientas TICs (Tecnologías de la Información y de la Comunicación) que soportan ambos entornos gestionan datos e información de forma separada y autónoma. La posibilidad de poder acceder y combinar los datos e información de ambos entornos, mediante conectores y tecnología semántica, brinda la oportunidad de poder obtener nueva información que puede resultar de interés y enriquecer ambos entornos. Keywords: entornos híbridos, formación virtual, semántica, conectores, educación Abstract Hybrid learning systems combine face-to-face with virtual training environments. However, both environments have ICT (Information and Communication Technologies) systems and tools whose data and information are managed separately, without any connection. Connectors and semantic technology bring the opportunity to infer and gather new information which may be of interest and enrich both environments. Keywords: hybrid environments, e-learning, semantic, connectors, education

3 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 90 Utilización de Tecnologías Semánticas para Enriquecer Sistemas de Aprendizaje Híbridos Introducción En la migración del aprendizaje de las aulas a entornos virtuales, del mundo analógico al digital, se pueden encontrar multitud de sistemas y plataformas basadas en las TICs, que permiten una formación virtual, a través de Internet, tanto formal como informal. Bajo el principio de aprendizaje colaborativo y frente a la formación en donde la iniciativa y el recorrido corren a cargo del usuario final, las entidades educativas pueden plantear sus temarios y cursos virtuales basándose en un VLE (Virtual Learning Environment) o Ambiente Virtual de Aprendizaje (AVA). La selección de la herramienta de aprendizaje virtual a implantar, como LMS (Learning Management System), SLE (Student Learning Entitlement), MOOC (Massive Open Online Course), etc, suele venir dado por el nivel de interacción que se quiera tener entre el estudiante y la entidad que imparte el conocimiento, la integración con otras herramientas, las experiencias de implantaciones previas, el nivel de personalización que cada plataforma admite, el tipo de experiencia de usuario que ofrecen, el soporte de la comunidad de desarrollo para la incorporación de mejoras futuras, así como la adaptación al medio y la forma de presentar el contenido educativo y el material didáctico. En un entorno en el que el VLE se utiliza como soporte a los cursos presenciales que ofrecen los centros educativos, hay mucha información que puede intercambiarse entre los entornos virtuales y los entornos reales. Ya se ha visto que la formación y el aprendizaje es algo más que el contenido formativo en sí (Wiley, 2001). Por lo que intercambiar datos existentes, datos inferidos o metadatos asociados entre ambos entornos, puede ayudar a que la plataforma de aprendizaje elegida pueda tener mayor garantía de éxito entre el público objetivo a la que va dirigida.

4 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 91 En este escenario de sistemas de aprendizaje híbridos, en los que se combina formación presencial con formación virtual, CBT Comunicación Multimedia S.L. (CBT en adelante), se ha planteado desarrollar un mediador semántico que permita interconectar fuentes de datos heterogéneas entre los diferentes entornos de aprendizaje, permitiendo explotar datos que resulten de combinar ambos entornos. Modelado del Sistema El centro educativo dispone de información acerca de los cursos presenciales en los que se han identificado entidades como Alumnos, Cursos, Asignaturas, Aulas, Profesores, Horarios y, además, guarda un histórico del recorrido formativo que ha llevado el alumno. Estos datos permanecen prácticamente sin modificarse, estáticos, a lo largo de un curso académico. CBT, por ejemplo, ha podido incorporar nuevos datos relativos a la asistencia con proyectos pilotos realizados con la empresa finlandesa While on the Move y su producto Daisy (WOM, 2013) de gestión de asistencia de alumnos basado en tecnología móvil NFC (Near Field Communication). Con el editor Protégé del Stanford Center for Biomedical Informatics Research, todas estas entidades, así como sus reglas y propiedades, se describen en una ontología utilizando el OWL (Web Ontology Language). Dentro de esta ontología se describe un vocabulario común, así como la categorización de las asignaturas y cursos que se imparten de forma presencial y sus relaciones, con el fin de poderlas enlazar posteriormente con los contenidos disponibles en otras aplicaciones externas, como el LMS de formación virtual de apoyo, en este caso Moodle. Utilizando Jena, el API (Application Programming Interface) para OWL y literales RDF (Resource Description Framework), se consigue generar una ontología con RDFs que contienen instancias de las entidades identificadas previamente, con datos generados en la

5 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 92 formación presencial. Las consultas para obtener los datos y metadatos asociados se realiza con SPARQL (consultas SQL de las ontologías). De la definición de las ontologías podemos inferir nueva información. El siguiente módulo, basado en Jena, es el motor de consultas de la ontología del alumno, SOQ (Student Ontology Query). Este módulo gestiona todos los módulos anteriores y es el responsable de la explotación de todos los datos existentes tanto de la formación presencial del alumno como de los relacionados con la formación virtual, como pueden ser los generados a través de Moodle. Conectores y Mediador Semántico Las fuentes y orígenes de datos pueden ser múltiples. Muchos de ellos provienen del sistema de gestión de la formación presencial y otros de plataformas y aplicaciones externas, como es el caso del LMS Moodle o la plataforma de Google Google Apps. Para poder intercambiar datos muy heterogéneos de diferentes fuentes y sus metadatos, CBT utiliza conectores. Éstos recogen datos de ciertas estructuras previamente analizadas, que luego se comparten con otros componentes y se convierte en nueva información. Por ejemplo, podemos conectarnos con el sistema de asignaturas impartidas a un alumno, que luego podemos ampliar conectando dicho dato con el módulo de gestión de horarios, y así crear una nueva información relativa a la hora en la que un alumno ha recibido la formación de una determinada materia. Todos los conectores creados, así como futuros conectores, son gestionados a través de un mediador semántico. De esta forma, la integración de cada fuente de datos con las ontologías definidas se puede realizar de forma automatizada, sin tener que establecer las relaciones de

6 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 93 forma manual, en función de la fuente de datos utilizada. Otros conectores que desarrolla CBT son los conectores con Google Apps y Google Docs, que permiten conectar usuarios y documentos de plataformas de gestión formativa presencial con una plataforma en la nube como es la de Google. Un desarrollo de accesos SSO (Single Sign On) a través de SAML (Security Assertion Markup Language) permite utilizar usuarios locales y sus permisos en entornos virtuales, así como visualizar de forma conjunta datos locales y datos en Internet. El mismo tipo de acceso se utiliza para poder acceder a Moodle, a través de servicios Web. Con los mismos usuarios locales, se recuperan datos y metadatos asociados a los contenidos de los usuarios en el LMS que, a través de peticiones REST (Representational State Transfer), devuelve información en formato XML (extensible Markup Language). Esta información (cursos, documentos, etc.) sirve posteriormente para enriquecer la información obtenida de entornos no virtuales. Entre todos los datos y eventos que se van generando en las plataformas de formación tanto presencial como virtual, junto con los innumerables recursos disponibles en Internet ( Big Data ) que se pueden enlazar, se puede conseguir nueva información que puede resultar interesante para modificar planteamientos de cara a futuros cursos de aprendizaje o cambios en la plataforma. Si se está enlazando el contenido propio con otros contenidos ya existentes en la red -por ejemplo, los enlaces con recursos educativos abiertos, OER, a través de etiquetas o metadatos (Minguillón, 2010)-, incrementamos el potencial de información que podemos obtener de plataformas formativas mixtas: presenciales y virtuales. Así, puede optimizarse tanto el material utilizado como el entorno en el que se realiza dicho aprendizaje, pudiendo personalizar

7 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 94 la información que se presenta a cada alumno a través de información inferida a través de distintas fuentes de datos, tanto del entorno presencial como del virtual. Uno de los elementos utilizados para asegurar la calidad de los sistemas de aprendizaje, con el fin de incrementar el éxito del alumno al realizar un curso virtual, es la revisión sistemática del curso de formación virtual (Capacho, 2011). A través de conectores, los datos obtenidos de la evaluación, tanto del aprendizaje del alumno como del programa de formación virtual, pueden también ser utilizados para ampliar la información acerca de la trayectoria formativa adquirida por el alumno en el entorno virtual. Incluso podría automatizarse parte del análisis de los comentarios del alumno en los blogs o medios sociales de las herramientas de los entornos virtuales a través de redes (Verd, 2005), herramientas (Hall, 2009) y clasificadores (Pang, 2008 y Pak, 2010), aplicados para una materia o asignatura determinada. Toda esta información podría incluso utilizarse para ofrecer a los alumnos cursos o contenidos existentes en entornos virtuales para tener mayor tasa de éxito en su respuesta.

8 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 95 Conclusión El intercambio de datos y metadatos entre los entornos formativos presenciales y virtuales puede ayudar a conseguir información de valor añadido acerca del alumno y su evolución formativa. Previamente, es necesario identificar las necesidades de información, localizar las fuentes de datos, ordenar y crear reglas semánticas para la utilización de dichos datos. Tanto con aplicaciones propietarias del entorno educativo como con los sistemas virtuales de aprendizaje, se puede obtener e inferir nueva información a través de conectores.

9 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 96 Referencias Capacho Portilla, J. R. (2011). Evaluación del aprendizaje en espacios virtuales: TIC. Barranquilla, Colombia: Editorial Universidad del Norte; Grupo Editorial Ibáñez, 2011, pp Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., y Witten, I.H. (2009); The WEKA Data Mining Software: An Update; University of Waikato, Nueva Zelanda: SIGKDD Explorations, Volume 11, Issue 1. Minguillón, J. (2010). Analyzing hidden semantics in social bookmarking of open educational resources. Universitat Oberta de Catalunya: Metadata and Semantic Research Communications in Computer and Information Science. Volume 108, 2010, pp Pak, A. y Paroubek, P. (2010). Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining; Université de Paris-Sud, Francia: Proceedings of the seventh Conference on International Language Resources and Evaluation - LREC, 2010, pp Pang, B. y Lee L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis: Foundations and Trends in Information Retrieval.Vol. 2, Nos. 1 2 (2008) Verd Pericás, J.M. (2005). El uso de la teoría de redes sociales en la representación y análisis de textos. De las redes semánticas al análisis de redes textuales. Universidad Autónoma de Barcelona: EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. No. 10, juliodiciembre 2005, pp While on the Move (2013). Información en finlandés de la solución NFC Daisy. Sitio accedido en mayo de 2013:

10 IKASNABAR OPEN EDUCATION AND TECHNOLOGY 97 Wiley, D. (2001). Peer-to-peer and learning objects: The new potential for collaborative constructivist learning online: Proceedings of IEEE International Conference On Advanced Learning Technologies, pp

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